Нерядко хората се обръщат към биологията на поведението и мозъчната наука, за да легитимират пред обществото своите убеждения или идеи за човешката природа. И разбира се, в опитите да се съгласуват убежденията им с науката няма нищо лошо като цяло. Да подлагаш на умерена и здравословна проверка убежденията си за нещата и да ги ревизираш според несъвършените доказателства е все пак естествена част от живота.

При все това мозъчните открития са осеяни с противоречия, а още по-рядко подкрепят една или друга идеология.

Макар и проучвания да подсказват, че говоренето с невробиологични термини може да увеличи възприетата достоверност на разни безсмислици, действителността е по-мрачна. Тук ще опитаме да обхванем някои основни въпроси за природата на мозъка, които често се премълчават, и причини масата невробиологични теории на човешкото поведение да излитат безславно през прозореца.

Четирите споразумения на невробиолозите

Преди да навлезем в същинската част обаче ще започнем с една кратка схема, която обобщава цялата съвременна невронаука и е  хубаво да се има предвид, когато се осмислят нещата по-нататък.

Съществуват определени критерии, които позволяват на определена мозъчна теория да се приеме за недвусмислено обяснение на поведението.

Тези условия рядко може да бъдат изпълнени изцяло дори от най-добре потвърдените невронаучни теории. Но така или иначе дават добра отправна точка за разбирането на теориите за мозъка и съзнанието.

Та, как можем да докажем, че някакво преживяване се намира някъде в мозъка?

Това е в действителност измамно просто, но става само за мисловен експеримент в идеални условия – освен ако не искаме да се озовем в затвора.

Можем да си представим за целите на нашия мисловен експеримент, че сме успели да намерим един Гошко и сме успели някак да го убедим да се включи в опит за разгадаване на мистериите на мозъка в нашата лаборатория.

В първата стъпка активираме мозъка на Гошко със стимул. Показваме му един хубав портрет на Дядо Коледа и измерваме кое как се активира в мозъка му.

Втората стъпка е  да махнем портрета и да опитаме да задействаме по точно същия начин мозъка на Гошко, както преди малко. Вижда ли дядо Коледа, или не? Ако Гошко ни съобщава, че го вижда, значи, че сме на прав път.

Това ни позволява да преминем към третата стъпка, в която следва да блокираме частите от мозъка, където се спотайва образът на дядо Коледа. Ако белобрадият старец се появява, когато задействаме определена мрежа от неврони, то е логично да изчезне ако блокираме същите неврони. С блокирането на мрежата, Гошко спира да вижда пред себе си белобрадия старец, което е сигурен знак, че мрежата е замесена в тази работа.

В четвъртата стъпка ни остава един последен ход, който да закове напълно нашата фундаментална теория за невробиологичната редукция на дядо Коледа и да премахне всички съмнения, спотайващи се в сенките. Трябва да променим нещо в мрежата от неврони на Гошко и да проследим как това ще промени преживяването му на Дядо Коледа.

Наистина, толкова е просто. Постигнем ли тази кратка схема, сме осъществили мечтата на поколения невроучени и сме разбили фундаментално черупката на невронния код.

Но за да не се ентусиазираме прекалено, сега ще видим какво се случва на практика с учените и какви подходи съчетават те при разгадаването на тайните на мозъка в действителния, доста ограничен свят.

Двете страни на мозъчните теории

^{"Небе и вода" от Мориц Ешер}

Многото теории за мозъка и връзката му със съзнанието най-общо може да се разделят в две условни категории, които отразяват подходите на учените. А именно това са обяснения, вървящи от повърхността към основите на дадено явление, и обяснения, започващи от основите към повърхността.

В случая на първия подход учените може да тръгнат от някакво поведение и да се опитат да намерят когнитивни или мозъчни съответствия за него.

Така е например когато сложиш хората в скенера и ги накараш да вършат разни работи, докато следиш мозъчната им дейност. Ученият напредва, като чрез сравняването на различните експериментални условия и аналогии се спуска постепенно надолу към изясняването на съставните части на поведението: например компоненти на рационалните решения, образ на Аза, модели на Бейсовия мозък и т.н.

При втория подход, от друга страна, се правят проучвания, започващи с някакви основни правила или неща в мозъка и се проследява до какво водят. Хубав пример за този тип подходи са проучванията,  проследяващи възприятието до невроните в окото. Тук може да се направят и някакви симулации, в които учените казват откъде тръгват нещата и после могат да видят какво се случва. Разбира се, извън полето на невронауката добър и популярен пример за подхода от основите към повърхността, е откритието на ДНК от Уотсън и Крик. Те успяват да изведат и обяснят ДНК чрез химическите свойства на съставните й части.

Не може да се спори, че и двата вида подходи имат своя значим принос в историята на невронауката и са били отговорни за доста ценни открития. Но при все това има и добронамерени хейтъри като невроучения Уилям Утал, който установява в тях някои сериозни и трудно преодолими проблеми, ограничаващи резултатите им на фундаментално ниво. Да проверим какви са те.

Гора от механизми

^{"Конникът" от Рене Магрит}

Какво можем да кажем по отношение на "спускането от повърхността" и постепенното изясняване на съставните й части? Накичил си човека с електроди (избрал си внимателно и референтния електрод), обяснил ти е, че не вярва в Дядо Коледа и сега какво? При този тип подходи, на първо време следва да се отчете, че без значение колко добро мозъчно съответствие намериш зад някакво поведение, то в действителност не ти казва съвсем какво се случва в мозъка.

Работата е там, че  когато получиш в скенера общия резултат на безбройните неврони в мозъка, ти привидно имаш някаква обща тенденция, но всъщност оставаш с гора от еднакво възможни механизми и обяснения зад общата тенденция.

Причината за това е съвсем проста – когато се съберат заедно сигналите на безбройните неврони в мозъка, се губи безвъзвратно много информация. Тълпата заглушава ставащото с отделния неврон. Като че ли това често се забравя или удобно се премълчава от учени или инфлуенсъри, но тази неяснота може да те остави понякога с противоположни обяснения за дадено поведение. Материализира се и парещият въпрос кое е необходимото и кое е достатъчното условие за даден процес? С какво фактът, че мозъкът е реагирал на нещо увеличава научното ни познание?

Не става много ясно и доколко резултатите, установени при такива проучвания, са обективни или се дължат на обърквания и пропуски при провеждането им. Интересна подробност е например, че някои анализи  с подобрена статистическа мощност и значително по-големи извадки от обикновено използваните всъщност оспорват традиционното схващане, че когнитивните процеси се ограничават до отделни области от мозъка, а на практика множество неврони и мрежи, пръснати навсякъде из мозъка, участват. И докато в определени области дейността може да бъде като цяло по-силна понякога, в мислите и поведенията ни е възможно да взема участие целият мозък.

Така че подходът на едро може да не е тотално безполезен, но е със сигурност недостатъчен. За да откриеш нещо наистина значимо и стабилно, неминуемо трябва да се спуснеш по-надолу и да опиташ да обхванеш предпазливо зависимостите и взаимодействията при отделните неврони.

Големият невронаучен взрив

^{"Номер 31" от Джаксън Полък}

Уви, ако някакъв свестен учен реши да се спусне до основите на мозъка и да започне с нещата на най-ниското стъпало, кашата е вероятно да стане още по-голяма.

Проблемът с втория подход е, че мозъкът е океан от информация.

И баба знае, че за да симулираш или обхванеш мозъка ти трябва относително точна представа за процесите при отделните неврони, случващото се вътре в тях, особеностите на околната им среда, както и взаимовръзките между тях. Действителните неврони не са някакви прости и хомогенни единици, а са непрестанно променящи сложни системи, с подчертана индивидуалност, които напомнят едва бегло на подредените схеми от учебниците по невронаука. Ние сме сбор от индивидуалности. Присъстват и безбройни контексти, които могат да изменят тяхната роля или функция.

По някои оценки в човешкия мозък има около 86 милиарда неврона, средно с по няколко хиляди връзки на неврон, което е абсолютен взрив в комбинаторната му сложност.

Ако да речем, последователността, в която невроните се включват, променя преживяването или поведението (основателно допускане), то само за 10 неврона имаме 3 628 800 възможни последователности. А при 20 неврона имаме  2 432 902 008 176 640 000 възможни последователности.

Ако се върнем пак на онова с Гошко и мистерията на невронния код, оставаме с пръст в уста.

Така че в случая на мозъка цялото това богатство от детайли поставя сериозни пречки пред намирането на адекватни обяснения за повечето сложни поведения.

Или по думите на Утал, "ако вземем под внимание характерната индивидуалност на взаимовръзките в мозъка и огромния брой на съставните му части, може да се каже, че мозъкът е вероятно най-сложното явление във Вселената. Независимо на какво ниво го анализираме, комбинаторната сложност на мозъка оставя всяко предполагаемо редукционистично обяснение на функционирането му далеч отвъд допустимите граници на науката".

Прости симулации за сложни времена

Вече споменатите предварителни проблеми, от които страда невронауката, може да правят нещата сложни и объркани, но дори без тях някои прости симулации подсказват, че масата невробиологични проучвания лесно може да се окажат провал.

Належащи въпроси като например колко хора, мармозетки или плъхове участват в експериментите, или трудни за проверяване неясноти като колко от проучванията въобще се занимават с предварително обречени идеи или задънени улици, колко учени в действителност фалшифицират или "надуват" незначителните си резултати (добре познатото сред мъдреците p-hacking)... И не на последно място - колко силни са връзките между явленията, чакащи под повърхността да бъдат открити от теб, могат радикално да преосмислят картината.

Вземайки тези променливи под внимание, Йоанидис разработва прост модел, позволяващ ни да видим колко тежко учените (и инфлуенсърите) биха могли да се оклепат, когато поради заблуди, практически ограничения или кариера пренебрегнат тези допускания в работата си.

Формулите са взети от статията му от 2005 г. и няма да ви занимавам с тях. Тук може да видите само скромна симулация с модела на Йоанидис, която написах в R.

Условно зададох ситуация, в която над една трета от проучванията са на прав път и се занимават с действителни въпроси. Също така приемам, че около 10 процента от учените си играят със статистическата значимост, за да нагласят по-добре резултатите си (p < 0.05). Това е донякъде оптимистично допускане, с оглед на тежките репликативни кризи в невронауките като цяло и това, че в западните университети натискат учените непрекъснато да публикуват, за да си запазят работата (добре описано в книги като "The Tyranny of Metrics").

Можем да се сетим тук и за отхвърлянето на популярната теория за биохимичния дисбаланс при депресията в скорошен метаанализ или новия скандал с фалшивите изображения в проучванията за Алхаймер, които са пореден пример за немалкото лоши научни практики. Уместно е да отчетем и статистическите грешки или заблудите, от които страдат много невробиолози, които пишат в елитни западни журнали (проучването на Нуленхус и колеги след статията е хубава илюстрация на това). Никой не се е родил научен, разбира се, и всички може да сгрешим понякога.

Съответно симулацията ни позволява да проверим колко биха могли да се окажат фалшивите значими открития, като променяваме броя на хората или животните, участващи в експериментите. Поради финансови и времеви ограничения  доста невронаучни изследвания се ограничават до плашещо малко участници (виждал съм да се цитират убедено експерименти дори с няколко човека или плъха в група). Включил съм също какво се случва с фалшивите открития, когато изследваните зависимости се окажат малки или умерени.

Е, да видим какво излиза.

Моделът на Йоанидис подсказва, че дори в подобен оптимистичен вариант като горния – ако разликите между групите са скромни и проучването се прави с малко хора, картината бързо става грозна и фалшивите значими открития скачат до небето. По-точно казано измежду всички значими открития, броят на фалшивите се увеличава.

Уви, това е само примерно теоретично изчисление и както казахме по-горе, допускания като процента безсмислени изследвания, фалшифицирането или криенето на слаби резултати са по правило трудни за установяване. Може би действителността е доста по-страшна, а може би се филмираме ненужно? Все пак скорошен преглед на Зукс и Йоанидис на литературата в когнитивната невронаука подсказва, че фалшивите открития са може би около 50 процента. Има и критици на работата на Йоанидис, които изчисляват по-ниски нива на фалшиви открития с различни методи.

Независимо от всичко това бихме могли да приемем, че повечето мозъчни теории, обясняващи сложните поведения, са най-малкото осеяни с дълбоки противоречия.

Разбира се, мислите и поведенията вървят заедно с биохимията на мозъка, но какво точно представлява тяхното съответствие и възможната им изменчивост се очертава да остане още дълго мистерия...

Използвани източници:

Fernandez-Duque, D., Evans, J., Christian, C., & Hodges, S. D. (2015). Superfluous Neuroscience Information Makes Explanations of Psychological Phenomena More Appealing. Journal of Cognitive Neuroscience, 27(5), 926–944. https://doi.org/10.1162/jocn_a_00750

Harrington, A. (2020). Mind fixers: psychiatry’s troubled search for the biology of mental illness.

Ioannidis, J. P. A. (2005). Why Most Published Research Findings Are False. PLoS Medicine, 2(8), e124. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124

Mesquita, B., Barrett, L. F., & Smith, E. R. (Ред.Кол.). (2010). The mind in context. Guilford Press.

Moncrieff, J., Cooper, R. E., Stockmann, T., Amendola, S., Hengartner, M. P., & Horowitz, M. A. (2022). The serotonin theory of depression: a systematic umbrella review of the evidence. Molecular Psychiatry, 1–14. https://doi.org/10.1038/s41380-022-01661-0

Nieuwenhuis, S., Forstmann, B. U., & Wagenmakers, E.-J. (2011). Erroneous analyses of interactions in neuroscience: a problem of significance. Nature Neuroscience, 14(9), 1105–1107. https://doi.org/10.1038/nn.2886

Potential fabrication in research images threatens key theory of Alzheimer’s disease. (2022). https://doi.org/10.1126/science.ade0209

Szucs, D., & Ioannidis, J. P. A. (2017). Empirical assessment of published effect sizes and power in the recent cognitive neuroscience and psychology literature. PLOS Biology, 15(3), e2000797. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.2000797

Uttal, W. R. (2017). The neuron and the mind: microneuronal theory and practice in cognitive neuroscience. Routledge/Taylor & Francis Group.