Протягом десятиліть нейронаука вивчала мозок, як сліпі мудреці, що пальпують слона: зосереджуючись на окремих частинах, втрачаючи з поля зору цілісну інтегровану картину. Ранні дослідження розглядали області мозку як ізольованих спеціалістів — мигдалеподібне тіло для емоцій, потилична частка для зору — часто на основі драматичних клінічних випадків, таких як Фінеас Гейдж, зміна особистості якого після травми головного мозку закріпила важливість лобової частки. Але цей фрагментований погляд був неповним.
Розвиток мережевого мислення
Прорив стався наприкінці 1990-х і на початку 2000-х років із розвитком технологій візуалізації мозку, таких як функціональна МРТ та ПЕТ-сканування. Ці інструменти дозволили вченим спостерігати за роботою всього мозку, виявивши приголомшливу правду: жодна частина мозку не працює ізольовано. Складні моделі поведінки виникають внаслідок синхронізованої активності в кількох мережах, що перекриваються.
Як зазначає Луїс Пессоа з Університету Меріленда, «картування мереж мозку відіграло ключову роль у зміні нейробіологічного мислення».
Мережа в пасивному режимі та не тільки
Сучасні зміни почалися в 2001 році, коли Маркус Райхле визначив мережу пасивного режиму (DMN), мережу, яка активна, коли мозок не зосереджений на певному завданні. Подальші дослідження показали, що DMN посилюється під час мрій і самоаналізу. Це відкриття забезпечило вирішальну основу для вимірювання всієї активності мозку.
Незабаром після цього з’явилися інші ключові мережі, кожна з яких відповідає за такі функції, як увага, мова, емоції, пам’ять і планування. Цей цілісний погляд переосмислив розуміння неврологічних і психічних розладів. Розбіжності в мережі зараз пов’язують із хворобою Паркінсона, посттравматичним стресовим розладом, депресією, тривогою та навіть СДУГ.
Від аутизму до хвороби Альцгеймера: мережевий підхід
Наука про мережі стала окремою галуззю. Аутизм все частіше розуміють як різновид у соціальній мережі, яка регулює те, як ми сприймаємо соціальні сигнали та реагуємо на них. Дослідження хвороби Альцгеймера тепер показують, що аномальні білки поширюються мережевими шляхами. Принципи нейронних мереж навіть надихнули на розробку систем штучного інтелекту, таких як ChatGPT.
«Можливо, ми ще не бачимо цілого слона, але картина точно стає чіткішою».
Ця зміна парадигми є не лише академічним досягненням. Нейронні мережі значно покращили діагностику та лікування захворювань мозку. Розглядаючи мозок як динамічну, взаємопов’язану систему, ми переходимо від локальних рішень до вирішення фундаментальних моделей дисфункції. Фокус змістився з де все відбувається на як усе пов’язано.
