Джина Риппон - Гендерный мозг. Современная нейробиология развенчивает миф о женском мозге

• Название: Гендерный мозг. Современная нейробиология развенчивает миф о женском мозге
• Автор: Джина Риппон
• Жанр: Прочая научная литература
• ISBN: 978-5-04-101605-0

Веками женский мозг взвешивали, измеряли и находили ненужным. «Женщины ближе к детям и дикарям, чем к взрослому цивилизованному мужчине», – написал французский психолог Гюстав Лебон на рубеже XIX–XX веков. «Женский» мозг, часть несовершенной и хрупкой биологии, долго считали достаточным основанием, чтобы не допускать «слабый пол» к образованию, политике и науке. Нейробиолог Джина Риппон разрушает мифы о разнице «мужского» и «женского» и объясняет, почему это разделение отравляет жизнь не только женщин, но и мужчин.

---

Первичные данные по активации мозга (будь то величина кровотока, электрическая или магнитная активность) превращаются в визуальные изображения мозговой ткани, измеряемой в вокселях (это такие трехмерные пиксели). Они различаются по размеру в зависимости от разрешения системы. Скан мозга с высоким разрешением может содержать до миллиона вокселей. Кроме того, каждые две или три секунды вы получаете новое изображение мозга. Это значит, что количество данных и разброс значений между ними невероятно огромны, поэтому довольно сложно заметить какие-либо различия между ними.

Объясню. Предположим, вы социальный психолог, и вас интересует корреляция между активностью мозга, измеренной в вокселях, и каким-то показателем поведения. Учитывая огромное количество вокселей, из которых придется выбирать нужные, высока вероятность, что вы сделаете ложноположительный вывод и найдете корреляцию просто случайно. Если вы как-то сможете «ограничить» свой выбор вокселей, это здорово облегчит задачу. И вот здесь Вул и его коллеги увидели корень проблемы: ученые просто «выщипывали» воксели там, где они в значительной степени коррелировали с результатами измерения поведения, а потом просто их изучали (вернее, подгоняли к определенным анатомическим областям, в которых можно было бы ожидать проявления активности).

Словно вы проверяете гипотезу о том, что большая часть населения играет в азартные игры, и собираете для этого данные на улице с игорными заведениями. В результате вы получаете привлекательно высокую корреляцию (или, наоборот, странно высокую, если вы Вул и его коллеги) между активностью мозга и поведением. Более половины из пятидесяти изученных работ попали именно в такую ловушку. Вул и его коллеги пришли к выводу, что проблема заключалась скорее в статистической неграмотности исследователей новой области (и, вероятно, редакторов их статей), чем в стремлении преднамеренно ввести в заблуждение. Хотя, по мнению ученых, это не оправдывало авторов: «Мы поняли, что неоправданно крупный сегмент исследований эмоций, личных качеств и социального познания проводится с использованием несовершенных и ошибочных методов, в результате чего экспериментаторы получают множество цифр, не заслуживающих доверия». Это не значит, что нужно выкинуть все интересные результаты, полученные наукой о социальном познании. Просто их следует рассматривать с долей скепсиса. Особенно результаты, опубликованные до 2009 года.

«НЕЙРОАБСУРД» – ЭТО ТЕКСТЫ, В КОТОРЫХ ПРОСТЫЕ ВЕЩИ ОПИСЫВАЮТСЯ ЗАУМНЫМИ НАУЧНЫМИ ТЕРМИНАМИ.

Если вы не придерживаетесь строгих законов статистики, то полученные результаты могут вводить в заблуждение. Сюжет одного из классических примеров крутится вокруг дохлой рыбы36. Крейг Беннетт и его коллеги из института в Дартмуте столкнулись с проблемой, связанной с необходимостью обработки гигантского объема визуальных данных, которые они пытались превратить в понятную форму. Как мы уже знаем, любой скан мозга состоит из огромного количества вокселей. Если вы пытаетесь найти те области, которые наиболее активны во время выполнения какого-то задания, вам нужно провести целый ряд (очень длинный ряд) сравнений, и вы все равно можете столкнуться с проблемой ложноположительного вывода. Поэтому вы устанавливаете некий порог. Но поскольку различия между областями, активными в разной степени, ничтожны в пропорциональном отношении при установке слишком узкого коридора допустимых значений, то все интересующие различия могут исчезнуть вместе со случайными. Тогда вы можете сказать: ладно, я буду считать достоверным различие, заключенное, к примеру, в восьми и более вокселях. Но суть-то в том, что вам надо найти способ максимально подчеркнуть контраст между активными и неактивными областями.

Работа Беннетта и его коллег показала, что все это может привести вас к весьма обманчивым выводам. Но это не конец истории. Ученые проверили установочные параметры контрастирования на своем сканере фМРТ, а потом приступили к экспериментам по распознаванию эмоций. Для этого им понадобился «фиктивный объект», состоящий из биологических тканей нужного качества. После того как тыква и мертвая курица не подошли в качестве такого объекта, они взяли целого (но мертвого) лосося, поместили его в сканер и запустили эксперимент по сравнению реакций на счастливые и печальные лица. В результате исследователи выставили установки контрастирования на правильном уровне. А потом они захотели продемонстрировать влияние различных порогов на результат исследования методов фМРТ и для этого применили несколько методов анализа к своим данным, полученным на лососе.

Оказалось, что если вы не учтете факт многочисленных сравнений, то получите дикий результат. Вы можете обнаружить, что мозг дохлого лосося оживляется в ответ на просмотр фотографий людей с радостью или печалью на лице. Причем без фотографий эта область будет находиться «в покое». Все это было снабжено заголовками «Сканирование дохлого лосося методом фМРТ может привести к ложным результатам» и «ФМРТ получает пощечину дохлой рыбой»37.

Подчеркиваю, Беннетт и его коллеги не искали доказательств несостоятельности метода фМРТ и всех экспериментов с использованием этого метода. Напротив, речь шла о том, что исследователи должны быть осторожны в обращении с данными, иначе могут получиться такие результаты (что стало очевидным только из-за необычного и попросту мертвого участника эксперимента). Но эта публикация развенчала жанр нейрообмана и направила новую технологию на «склон просвещения», на путь реальных ожиданий в отношении того, что может и чего не может показать метод фМРТ. Лосось получил звание «дохлой рыбы, породившей тысячи скептиков»38.

Плато продуктивности?

Итак, перешагнула ли нейровизуализация через свои прошлые ошибки? Стала ли она источником удивительных открытий структуры и функций человеческого мозга?

Остается одна проблема, которую очень трудно решить. Если какая-то информация проникает в общественное сознание и закрепляется там как «факт», а потом выясняется, что это была ошибка, оказывается, что чрезвычайно сложно выбить этот «факт» из голов читателей популярной литературы. «Факт» выскакивает снова и снова, словно в игре «Замочи крота». Ранние исследования по визуализации мозга очень долго обсуждались и критиковались, прежде чем выяснились ошибки в этих исследованиях. Вероятно, теперь будет непросто пошатнуть веру в сами методы. А если некие данные поддерживают коммерческую деятельность или политические решения, то объявление об ошибочности этих данных приведет к печальным последствиям, а убежденность в них вырастет многократно.

Все это подходит к нейромифу об образовании. Здесь мы все еще видим горячую веру в то, что мы можем повлиять на развитие мозга ребенка только в первые три года его жизни, что существует обучение, основанное на принципах работы мозга, что мы используем только 10 % мозга, и вообще: мужчины пользуются одним полушарием, а женщины – обоими39. Несмотря на многочисленные доказательства обратного, эти мифы все еще живут, увековечиваемые педагогическими «гуру», чьи руководства до сих пор побуждают родителей и политиков хвататься за смутные (и дорогие) техники «тренировки мозга». Или отправлять детей в однополые школы.

Однако есть и светлая сторона. Исследования продолжаются, и ученые проникают все глубже в мозг. В Европе выделено более миллиарда евро на проект «Человеческий мозг». Это амбициозная программа, основанная на компьютерном и имитационном моделировании. Ее цель – понять, что и как делает наш мозг40. В проекте участвуют более ста научных центров по всему миру, а его побочными результатами уже стали подробные атласы мозга человека и животных. Огромное количество накопленных данных доступно всем ученым, не только тем, кто участвует в проекте.

В Соединенном Королевстве в 2006–2010 годах был создан Биобанк для сбора и хранения информации о здоровье более полумиллиона человек в возрасте от сорока до шестидесяти пяти лет. Более чем у ста тысяч пациентов имеются сканы головного мозга41. В Соединенных Штатах действует проект для поиска путей измерения мозга под названием «BRAIN» (аббревиатура для «Исследований мозга с помощью самых современных нейротехнологий») с бюджетом примерно 4,5 миллиарда долларов42.

В этой же стране проводится исследование с целью получения полного описания структуры связей в нервной системе (Human Connectome Project), до самой последней нервной клетки человеческого мозга43. Эта цель уже достигнута для одного живого существа – круглого червя C. elegans. Ученые составили описание всех 302 нейронов и 7000 синапсов. (Для этого наблюдения потребовалось более пятидесяти человеко-лет; весьма пугающая перспектива проекта, предназначенного для построения карты органа, состоящего из 86 миллиардов нейронов и 100 триллионов возможных связей между ними!) Хотя для выполнения этих задач все время появляются новые технологии.