Этот вопрос можно исследовать различными интересными путями – если только верна модель HVC, основанная на синаптических цепочках. Продолжает ли спящая синаптическая цепочка хранить в памяти песенку, когда брачный сезон кончается? А когда в HVC появляются новые нейроны, они встраиваются в эту цепочку? И если да, то каким образом? Согласно теории нейронного дарвинизма, новосозданные нейроны будут связаны с собратьями случайным образом. Но это предсказание, вероятно, можно эмпирически проверить в рамках коннектомики, при помощи специального метода окрашивания, помечающего лишь новые нейроны.
Сходные вопросы можно задать и об уничтожении нейронов. Что заставляет нейрон совершить самоубийство? Провоцируется ли оно отмиранием синапсов и нейронных отростков, вызванным, в свою очередь, тем, что нейрону не удалось встроиться в цепочку? Эту гипотезу также можно проверить с использованием аппарата коннектомики – «моментальных снимков» нейронов в момент их гибели. Может быть, в процессе подготовки к мертвому сезону нейроны самоуничтожаются так, чтобы цепочка при этом не разрывалась?
Из-за технических ограничений нейробиологи пока вынуждены довольствоваться подсчетом увеличений и уменьшений количества нейронов. Такие исследования показывают, что регенерация играет в этом важную роль, однако они не позволяют выявить, какую именно роль она играет в процессах запоминания и припоминания. Для дальнейшего продвижения вперед необходимо узнать, каким образом новые нейроны включаются в уже существующую структуру и зависит ли процесс уничтожения нейронов от того, как они подключены друг к другу. И тут нам тоже, возможно, поспособствует коннектомика. На примере HVC, вероятно, удастся изучить и особенности процесса переподключения – исследуя, как рост и втягивание нейронных ветвей зависят от связей этих нейронов с другими.
Итак, я набросал план поиска синаптических цепочек в HVC-коннектоме и в клеточных ансамблях коннектома CA-3. Я назвал это считыванием воспоминаний по коннектому. Точнее говоря, я предложил способ анализа коннектомов, который позволил бы угадывать рисунки активности, воссоздаваемые при воспроизведении какой-то информации, хранящейся в памяти. Но следует подчеркнуть: это не означает, что мы поймем, как работает память. Анализируя коннектомы HVC или CА-3, мы не поймем, как звучит песенка данной птички или что показывали на видео в том эксперименте, о котором мы говорили выше. Иными словами, сейчас речь идет о чтении «отвлеченных» воспоминаний – таких, которые не имеют никакого отношения к общепринятому значению слова «память» в реальном мире.
Я уже предлагал способ привязки такой отвлеченной памяти к действительности. Давайте измерять HVC-активность, когда птица поет, или активность CA-3, когда участник эксперимента описывает то, что он вспоминает. Тогда каждый нейрон можно будет соотнести с определенным движением или образом. Подобный подход подразумевает измерение нервных импульсов в живом мозгу с целью осуществить привязку этих данных к воспоминаниям, которые будут считаны уже с мертвого мозга. На ближайшее будущее это единственный возможный подход, ибо пока мы можем находить лишь частичные коннектомы – по небольшим кусочкам мозга.
Однако, надеюсь, в долгосрочной перспективе мы сумеем отыскивать коннектомы всего мертвого мозга. Тогда, возможно, у нас получится привязка воспоминаний, не требующая измерения нервных импульсов живого мозга. Чтобы это сделать, мы должны понять, к примеру, избирательно ли нейрон CА-3 активируется образом Дженнифер Энистон или каким-нибудь другим стимулом. Удастся ли осуществить это путем анализа нервных путей, которые доставляют информацию от органов чувств к нейрону CА-3?
Возможно, удастся. Если мы применим гипотетические правила связи (о которых шла речь выше) к нейронам восприятия. Скажем, вот так: «Нейрон, опознающий целое, получает возбуждающие синапсы от нейронов, которые опознают части целого». В частности, нейрон Дженнифер Энистон может получать сигналы от «нейрона голубых глаз», «нейрона светлых волос» и т. п.