Нейромифология. Что мы действительно знаем о мозге и чего мы не знаем о нем
- Автор: Хаслер Феликс
- Год: 2022
- Язык: русский
- Год: АСТ
- ISBN: 978-5-17-110791-8
- Переводчик: Татьяна Александровна Граблевская
- Жанр: Зарубежная образовательная литература
Электронная книга - «Нейромифология. Что мы действительно знаем о мозге и чего мы не знаем о нем». Краткое содержание книги:
Эта книга ставит под сомнение значимость нейроисследований. Нить доказательств автора ведет к постулату: дидактический апломб нейронаук непропорционален их фактической познавательной способности; громкие прогнозы и теории балансируют на весьма тонкой основе надежных эмпирических данных, и только разрастающаяся масса вольно истрактованных результатов не дает им рухнуть. И особенно опасны методы, которые современная медицина предлагает для лечения психических заболеваний, в частности депрессивных расстройств.
Феликс Хаслер – к. м. н., фармаколог, исследователь в Школе сознания и мозга при Берлинском университете имени Гумбольдта, приглашенный исследователь в Институте когнитивных и нейронаук им. Макса Планка в Лейпциге; в прошлом – сотрудник психиатрической клиники при Цюрихском университете.
Так как структурные и функциональные МРТ-изображения очень похожи, большинство неспециалистов, а также многие профессионалы не из цеха нейровизуализации, не поняли, что теперь томограммы больше не передают то, «что существует на самом деле», как это было в случае с рентгеновскими снимками. Видеть значит верить – для человека, по природе склонного к иконофилии, красочные томографические изображения автоматически обретают соблазнительную силу истинного образа.
Но на самом деле все обстоит совершенно иначе. Нейровизуализационные изображения – это не просто нечеткие фотографии работающего мозга низкого разрешения, а результат множества технологических процессов. До получения итогового образа необходимо принять длинный ряд технических решений. От обработки исходных данных со сканера до окончательных статистических расчетов. Целая «цепь заключений», как было сказано в одной из переводных статей журнала Nature Neuroscience[125].
При этом слепо верить этой «цепи заключений» обычно не стоит: «…в итоговой [научной] публикации обычно содержится сильно редуцированная часть оригинальных данных, отфильтрованная в результате серии преобразований и оценок, часто довольно своеобразных. Не существует единого мнения о „правильном“ способе проведения этих исследований; каждое из них имеет свои сильные и слабые стороны, кроме того, постоянно разрабатываются новые методы»[126]. Один лишь выбор уровня статистической значимости требует достижения сложного баланса между возможными ложнопозитивными и ложнонегативными результатами.
В Nature Neuroscience также указывалось, что «трудно создавать научные статьи, описывающие (и, самое главное, объясняющие) сложные закономерности активации мозга. Поэтому часто наблюдается тенденция к консервативным ограничениям, что позволяет сократить количество фактов активации и представить более простой результат»[127].
Однако сложности нейровизуализационных исследований начинаются задолго до того, как будут проведены измерения. Главная проблема заключается в разработке содержательного общего проекта исследования с надежными экспериментальными параметрами и соответствующими контрольными условиями. «Нынешняя проблема визуализации состоит в том, что бесконечно сложно выполнять правильные исследования, тогда как получить изображения очень легко», – делает вывод пионер нейровизуализации Стивен Петерсон[128].
Вне зависимости от всех оговорок, видеть значит верить. Психологи Дэвид Маккейб и Алан Кастел изучили, как испытуемые оценивают достоверность фиктивных результатов нейронаучных исследований, когда им показывают или не показывают изображения мозга[129]. Во время трех различных экспериментов, в которых сфабрикованные данные когнитивной науки были представлены просто в виде текста, в виде текста и диаграммы и в виде текста и изображений мозговой активности, тестируемые студенты всегда считали «научно наиболее убедительными» тексты, сопровождаемые изображениями. Маккейб и Кастел заключили, что «часть очарования – и правдоподобия – исследования с применением метода визуализации заключается в убедительности самих изображений мозга»[130]. Мозговые сканеры – это доказательные машины. Для историка науки Хагнера – также и в том смысле, что они «сводят до сих пор плохо понятные причинные связи к поверхностному рассмотрению»[131].
С другой стороны, в общественном восприятии сканеры для проведения МРТ имеют репутацию настоящей «машины объективности»[132]. Внушительные, футуристические, почти магические высокотехнологичные объекты, которые обнажают скрытое нутро человека. При этом существует множество веских причин скептически относиться к претендующим на объективность фМРТ-изображениям. Чтобы обосновать это, сделаем обзор множества проблемных областей функциональной магнитно-резонансной томографии.
125
Editorial in Nature Neuroscience (2000) «A debate over fMRI data sharing». С. 845.
126
Там же.
127
Там же. С. 846.
128
Miller G (2008) Science. С. 1412.
129
McCabe DP, Castel AD (2008) Cognition.
130
Там же. С. 343.
131
Hagner M (2006) «Der Geist bei der Arbeit». С. 14.
132
Slaby J (2011) «Objektivitätsmaschine – der MRT-Scanner als magisches Objekt». Доклад на конференции «Сила вещей» в Берлинском университете им. Гумбольта, 30.9.