Природа галлюцинаций: Ученые выяснили, как мозг решает, что реально, а что нет

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Мнение | Наука и космос

Каждый из нас хоть раз ловил себя на мысли, что яркое воспоминание или мимолетная фантазия кажутся почти настоящими. Мы можем с закрытыми глазами «увидеть» лицо близкого человека или представить себе сцену из книги так живо, будто смотрим фильм. Но почему же мы, за редким исключением, не путаем этот внутренний кинотеатр с реальностью за окном? Ответ, как выяснили ученые, кроется в слаженной работе двух конкретных отделов нашего мозга, которые действуют как своего рода система двойной проверки.

Новое исследование, проведенное в Университетском колледже Лондона, проливает свет на этот фундаментальный механизм, отделяя его от простой магии сознания и превращая в понятный нейробиологический процесс.

Иллюстрация
Автор: ИИ Copilot Designer//DALL·E 3 Источник: www.bing.com
Датчик яркости: как мозг измеряет силу образа

Давно известно, что когда мы что-то видим и когда мы что-то воображаем, активируются схожие участки зрительной коры. Это всегда было небольшим парадоксом: если мозг использует одни и те же «инструменты» для обоих процессов, как он определяет источник сигнала?

Исследователи под руководством Надин Дейкстры разработали элегантный эксперимент, чтобы найти ответ. Участники смотрели на серый блок на экране, причем в некоторых случаях на нем были реальные диагональные линии, а в других — их нужно было лишь вообразить. Все это время активность их мозга фиксировалась с помощью МРТ.

Ключевая находка касалась веретенообразной извилины. Оказалось, что активность в этой области напрямую коррелировала с тем, насколько отчетливым и ярким участники воспринимали образ линий. И вот что самое интересное: для этой извилины было совершенно неважно, были ли линии нарисованы на экране или существовали лишь в воображении испытуемого.

Можно представить веретенообразную извилину как «датчик яркости» или «измеритель интенсивности» нашего внутреннего зрения. Она не задается вопросом «Откуда это?», а лишь констатирует: «Сигнал сильный!» или «Сигнал слабый!». Именно поэтому очень живое воображение может вызвать в ней такую же мощную реакцию, как и реальный объект.

(A) Перед каждым блоком испытаний участников инструктировали, какие решетки им следует представлять и обнаруживать. В ходе каждого испытания, как только на экране появлялся динамический шум, участники одновременно представляли и пытались обнаружить указанные решетки. Чтобы точно определить, была ли решетка представлена или нет, воображаемые и воспринимаемые стимулы должны быть разделены. В конгруэнтном условии существует вероятность смешения воображения и восприятия. Чтобы убедиться, что участники следовали инструкциям, мы записывали, какую решетку, по словам участников, они представляли в каждом блоке. (B и C) (B) Влияние представленного стимула (отсутствует vs. присутствует) и воображаемого стимула (конгруэнтный vs. неконгруэнтный) на суждения о перцептивной реальности (ответы об обнаружении; слева) и (C) оценки яркости (справа). Пурпурные и голубые линии показывают, соответственно, соответствие для нулевой модели (M₀), в которой суждения об обнаружении и яркость основаны на раздельных латентных переменных, и для модели порога реальности (M₁). (D) Модель порога реальности M₁ предполагает, что сигналы воображения и восприятия складываются, и что этот смешанный сигнал определяет ответы об обнаружении и яркости, адаптировано из работы Дейкстры и Флеминга.¹¹ I, сигнал воображения; P, сигнал восприятия; RS, сигнал реальности; N, нормальное распределение. (E) Соответствие модели измеряется как площадь под кривой (AUC) между смоделированными и наблюдаемыми поведенческими реакциями для нулевой модели и модели порога реальности. Точки отражают индивидуальные данные участников (n = 26), а планки погрешностей отражают стандартные ошибки среднего (SEM). p < 0,05; *p < 0,01; **p < 0,005, ***p < 0,001.
Автор: Dijkstra, Nadine et al. Neuron Источник: www.cell.com
Вердикт выносит другой: роль «внутреннего судьи»

Но одного лишь датчика яркости недостаточно. Если бы мозг принимал решения только на основе активности веретенообразной извилины, мы бы постоянно принимали свои фантазии за действительность. Здесь на сцену выходит второй игрок — передняя островковая доля.

Анализ данных МРТ показал удивительную закономерность. Когда активность в веретенообразной извилине (нашем «датчике яркости») достигала определенного пика, это вызывало резкий всплеск активности в передней островковой доле. И именно в этот момент участники эксперимента с уверенностью заявляли: «Да, линии были реальными».

Таким образом, передняя островковая доля выступает в роли своеобразного «судьи» или «контролера реальности». Она словно наблюдает за показаниями датчика яркости и следует простому правилу: если сигнал превышает установленный порог, он маркируется как «реальность». Если же он остается ниже этой планки, он относится к категории «воображение». Это двухступенчатая система: один отдел оценивает качество картинки, а другой выносит окончательный вердикт о ее происхождении.

Сбой в системе: что происходит при галлюцинациях?

Эта модель не просто удовлетворяет научное любопытство. Она открывает совершенно новый взгляд на природу зрительных галлюцинаций — состояния, которое сопровождает такие тяжелые заболевания, как шизофрения и болезнь Паркинсона.

Теоретически, сбой в этой двухступенчатой системе может произойти по двум причинам:

  1. Проблема в «датчике»: Веретенообразная извилина может быть гиперактивна. Даже обычная мысль или воображаемый образ вызывают в ней настолько сильный отклик, что он немедленно превышает порог реальности.
  2. Проблема в «судье»: Передняя островковая доля может работать некорректно. Либо ее порог чувствительности слишком низок, и она принимает за реальность даже слабые сигналы, либо она в принципе плохо отслеживает поступающую информацию.
(A) Области мозга, демонстрирующие более сильную параметрическую модуляцию со стороны суждений о реальности, чем со стороны оценок яркости воображения. Изображения пороговые при p < 0,05, с поправкой FWE на уровне кластера, с порогом формирования кластера p < 0,001, без поправки. (B) Эффект регрессора бинарного суждения о реальности в каждой ROI, демонстрирующий значимые эффекты во всех условиях. (C) Модельные симуляции, характеризующие взаимосвязь между сигналом реальности (RS) и суждениями о реальности. Они показывают, что ковариация между RS и суждением остается постоянной в каждом условии, несмотря на сдвиги средних значений между условиями. (D) Функциональная связь между левой FG, левым хвостатым ядром, dmPFC и левой передней островковой долей, с разделением по условиям. Значимая связь во всех условиях наблюдалась с передней островковой долей, но не с какой-либо другой ROI. Ins, передняя островковая доля; CAUD, хвостатое ядро; dmPFC, дорсомедиальная префронтальная кора. Точки отражают индивидуальные данные участников, а планки погрешностей отражают стандартные ошибки среднего (SEM). p < 0,05; *p < 0,01; **p < 0,005, ***p < 0,001.
Автор: Dijkstra, Nadine et al. Neuron Источник: www.cell.com

Как отмечает Адам Земан из Эксетерского университета, между простым решением о реальности линий на экране и сложной, устойчивой галлюцинацией лежит большая дистанция. Однако это исследование — важнейший первый шаг. Поняв, как работает система в норме, ученые смогут прицельно искать ее поломки у пациентов.

Заглядывая в будущее: от теории к помощи пациентам

Открытие этого нейронного механизма — прекрасный пример того, как фундаментальная наука помогает решать прикладные медицинские задачи. Команда Дейкстры уже начала исследования с участием людей, страдающих болезнью Паркинсона, чтобы проверить свою гипотезу в клинических условиях.

В конечном счете, эта работа напоминает нам, насколько сложен и изящен наш аппарат восприятия. Тонкая грань, отделяющая наш богатый внутренний мир от внешней реальности, поддерживается не магией, а четкой и отлаженной работой нейронных сетей. И теперь мы знаем, кто в этой системе главные действующие лица.

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Почему ТВ-камеры до сих пор такие большие и стоят около 250 тысяч долларов

Для того чтобы сразу заинтриговать вас, скажу, что современная телевизионная камера для прямых трансляций может стоить до 250 000 долларов и даже выше. В то же время как камера для...

Почему расписание электричек меняется два раза в год, хоть и перестало быть сезонным

Все привыкли к тому, что расписание пригородных электричек меняется два раза в год - весной и осенью. Так было, так есть и так будет, хотя основные причины такой частоты давно стали лишь историческими

Обзор открытых наушников Kiwi Ears Altruva: ширина, объем и музыкальность

Все мы давно привыкли, что хорошие полноразмерные наушники — это обязательно дорого. Однако в Kiwi Ears, видимо, решили поменять правила игры, выпустив открытую динамическую модель...

Как пользоваться «Визуальным поис­ком» на Айфоне в iOS 26

«Визуальный поиск» это быстрый способ понять, что изображено на экране iPhone. Сделайте снимок экрана и обведите нужный предмет. Система подскажет, что это, модель, где купить или как настроить. В...