Живой мозг. Удивительные факты о нейропластичности и возможностях мозга

В первые дни жизни мозг настолько восприимчив, что иногда попадает впросак. Например, только что вылупившийся из яйца гусенок принимает за мать первое живое существо, которое попадается ему на глаза. В большинстве случаев такая стратегия оправдывает себя, поскольку детеныш обычно первой видит мать, однако при неудачном стечении обстоятельств возникает риск ошибки. В 1930-е годы зоолог Конрад Лоренц легко импринтировал[52] на себя гусят — достаточно было оказаться рядом, когда они только-только вылупились из скорлупы и в их мозге еще открыто крохотное окошко пластичности. Запечатлев Лоренца как свою матушку-гусыню, гусята потом повсюду следовали за ним.

Гусятам эта быстро захлопывающаяся дверь позволяет запечатлеть образ матери. Однако позже, когда дверь захлопнется навсегда, они все равно сохранят способность обучаться важным для жизни навыкам: как добраться до водоема, где лучше всего искать пищу и как распознавать отличительные особенности других гусей, которые им встречаются (рис. 9.1).

Рис. 9.1. Конрад Лоренц и его впечатлительные питомцы

_{Nina Leen / Getty Images}

Для разных задач у мозга предусмотрены разные сенситивные периоды. Не все его области одинаково пластичны в плане первоначальной гибкости и долговечности адаптивных свойств.

Существует ли шаблон, определяющий, какие области мозга утратят пластичность первыми, а какие позже? Рассмотрим случай, когда ученые исследовали изменения в зрительной коре взрослого человека после повреждения сетчатки. Их интересовал вопрос: захватили бы области, прилежащие к зрительной коре, освободившуюся мозговую ткань, и если да, то как быстро бы это произошло? К своему удивлению, исследователи не обнаружили измеримых перемен в зрительной коре: как был ее участок неактивным после травмы, так и остался, соседние области им не завладели14. Такой результат, если учитывать историю изучения пластичности мозга, оказался слегка неожиданным, ведь у взрослых соматосенсорная кора, как и моторная, обладает большой гибкостью, что, собственно, и позволяет вам в зрелости научиться летать на дельтаплане или кататься на сноуборде15.

Так что же отличает исследования вашего зрения от исследований вашего тела? Почему в первичной зрительной коре паттерны прочно закреплены и не способны меняться после того, как закроется открытое всего несколько лет временное окно пластичности, а соматосенсорная и моторная области сохраняют способность к обучению? Почему 8-летний ребенок с косоглазием необратимо теряет зрение в одном глазу, а 58-летний паралитик способен обучиться управлять механической рукой?

Дело в том, что у разных областей мозга разные сроки и продолжительность пластичности. Одни нейронные сети жестки и неподатливы, а другие очень пластичны и отзывчивы; у одних чувствительный период короток, а у других, наоборот, продолжителен.

Стоит ли за этим разнообразием какой-либо общий принцип? Согласно одной из гипотез различия в продолжительности сенситивных периодов обусловлены различиями в стратегиях обучения, заложенных в разных областях мозга16. С этой точки зрения некоторые из них нацелены обучаться на протяжении всей жизни, поскольку их предназначение — кодировать меняющиеся детали в картине внешнего мира. Вспомним пополнение словарного запаса, изучение новых инструкций или узнавание лиц знакомых — все эти задачи требуют сохранять гибкость. Другие области мозга, напротив, участвуют в стабильных связях, таких как построение изображения, движения челюстей при жевании или заучивание общих правил грамматики. Для этих областей важно быстрее и надежнее закрепить связи.

Возникает вопрос: откуда мозгу знать наперед, в каком порядке закреплять те или иные связи? Может быть, этот порядок генетически предопределен? Возможно, в каких-то аспектах да, но я предлагаю другую гипотезу: степень пластичности области мозга отражает, в какой степени переменчивы (или расположены к переменам) во внешнем мире поступающие к ней данные. Если входные данные упорно не меняются, система застывает. Если же они меняются постоянно, система сохраняет гибкость. В итоге первыми закрепляются стабильные данные.