Mozog je nejsložitějším objektem ve známém vesmíru. Přibližně 100 miliard neuronů uvolňuje stovky neurotransmiterů a peptidů v dynamice zahrnující časové škály od mikrosekundy po celý život. Vzhledem k této složitosti mohou neurobiologové strávit produktivní kariéru studiem jediného receptoru. Mohli by psychologové produktivněji porozumět mysli, kdyby mozek zcela ignorovali?
Marr (1977) navrhl, že mentální procesy lze studovat na třech úrovních analýzy: výpočetní (cíle procesu), algoritmické (metoda) a realizační (hardware). Toto rozdělení znamená, že stejné výpočetní cíle a algoritmy mohou být realizovány lidským mozkem nebo počítačem a fyzické médium – neuron nebo křemík – je irelevantní. Toto pojetí bylo pro hnutí kognitivní vědy zásadní a dalo jeho vyznavačům povolení mozek pohodlně ignorovat. Byl však vážně zpochybněn: Výpočet na vysoké úrovni (např. rozhodnutí o dalším tahu v šachové partii) lze provést prakticky nekonečným počtem způsobů. Sestavení počítačového modelu, který dosáhne výpočetního cíle, vypovídá jen málo o tom, zda tak učiní stejným způsobem jako člověk. Hardware poskytuje rozhodující omezení prostoru možných modelů.
Diskuze o tom, zda musíme studovat mozek, abychom pochopili mysl, se nyní vede v síti tisíců vědců a badatelů po celém světě. Zdá se, že se rýsuje shoda v tom, že implementace je důležitá. Zajímavé je, že opačnou otázku si kladou i neurobiologové – potřebujeme uvažovat o mysli, abychom pochopili mozek?“ – a odpovídají na ni z velké části a stále častěji kladně.
Můžeme se o mysli dozvědět mnoho, aniž bychom znali neuron od astrocytu. Jak často opakuji sám sobě a občas i ostatním: „Chcete-li pochopit lidskou výkonnost, studujte lidskou výkonnost“. Údaje o mozku však poskytují informace o mysli, které nelze získat ani z těch nejpečlivějších studií chování. Stručně řečeno, údaje o mozku poskytují fyzikální základ, který omezuje nesčetné jinak pravděpodobné modely poznávání. Poskytují nám přímý pohled na to, které mentální procesy zahrnují podobné a které odlišné neurobiologické procesy, což nám umožňuje využít biologii k „řezání přírody v jejích spojích“ a pochopit strukturu mentálních procesů (Kosslyn, 1994). Funkce mozku také poskytují společný jazyk pro přímé srovnávání a porovnávání procesů, které jsou jinak „jablka a pomeranče“, jako je pozornost a emoce. Tento společný jazyk je základem pro integraci poznatků napříč různými typy výzkumu – základního a klinického, lidského a nehumánního.
Jelikož o obecném využití neurozobrazování bylo výmluvně pojednáno jinde, zaměřím se zde na několik příkladů, jak bylo funkční zobrazování magnetickou rezonancí (fMRI) užitečné v mé práci (viz Jonides, Nee, & Berman, 2006). Protože každá metoda má také svá omezení, rozebírám některá úskalí vyvozování psychologických závěrů z neurozobrazovacích dat.
Jedním z využití pro mě bylo pochopení struktury emocí a procesů exekutivní kontroly a způsobů, jakými kognitivní kontrola funguje v emočních a neemočních situacích. S kolegy jsme se ptali: Je bolest odlišná od negativních emocí, jako je smutek a hněv, nebo se jedná o varianty společného tématu? V metaanalýzách jsme zjistili, že bolest a negativní emoce aktivují odlišné mozkové sítě, ale sdílejí rysy, jako je aktivita předního cingula a frontální kůry, s širší třídou procesů, včetně pozornosti (Wager & Barrett, 2004; Wager, Reading & Jonides, 2004). Naproti tomu různé odrůdy negativních emocí zapojují do značné míry překrývající se sítě. Zdá se tedy, že bolest je odlišná od negativních emocí, ale společné rysy naznačují způsoby, jakými mohou sdílet základní procesy, jako je zvýšená pozornost.
Otázky týkající se podobnosti a odlišnosti duševních procesů jsou v centru pozornosti psychologie od jejího vzniku, ale definitivní odpovědi jsou nepolapitelné. Závěry byly do značné míry založeny na korelacích ve výkonech v různých úlohách (nebo ve fyziologických reakcích, v případě emocí). Údaje o výkonu jsou však poměrně chudé na informace: skutečnost, že splnění dvou úkolů trvá přibližně stejně dlouho, vypovídá jen málo o tom, zda procesy zapojené do výběru odpovědi byly stejné. Fyziologické reakce trpí podobnými problémy specifičnosti. Neurozobrazování poskytuje mnohem bohatší zdroj informací: pokud dva úkoly aktivují stejné oblasti mozku ve stejné míře, je pravděpodobné, že se na nich podílejí podobné procesy. Tato logika poskytuje způsob, jak posoudit strukturu mentálních procesů na základě podobnosti vzorců jejich mozkové aktivace. Ve studii založené na těchto principech jsme se ptali, zda různé úkoly „výkonné kontroly“ zahrnují společný mozkový substrát (Wager, et al., 2005). Podstatné překrývání aktivace naznačovalo společnou síť pro řízený výběr odpovědí.
Ačkoli otázky týkající se mechanismu jsou obtížněji řešitelné, neurozobrazování může být informativní i zde. Ve studii fMRI bolesti jsme s kolegy zjistili, že očekávání úlevy od bolesti vyvolané placebem zapojuje frontální kůru a středomozkové mechanismy zmírňující bolest (Wager et al., 2004). Frontální aktivace naznačuje společný substrát pro udržování kognitivního kontextu, který formuje jak percepční/motorické, tak afektivní procesy, a aktivace středního mozku naznačuje zapojení opioidních analgetických systémů. Takové přímé důkazy o mechanismech, kterými očekávání ovlivňují bolest, by bylo těžké získat bez studia mozku.
Studie také poukazuje na další přínos neurozobrazování: V případech, kdy může být sebehodnocení nepřesné, může zobrazování poskytnout konvergentní přímá měření centrálního zpracování podnětu. Zatímco očekávání mohou ovlivnit hlášení bolesti z nezajímavých důvodů souvisejících s kognitivním zkreslením hlášení, důkaz, že očekávání ovlivňují probíhající zpracování bolesti, poskytuje konvergující důkaz, že utvářejí prožitek bolesti.
Ano, existuje mnoho způsobů, jak lze neurozobrazovací data zneužít nebo nesprávně interpretovat. Hrubé úrovně regionální mozkové aktivity mohou být v některých případech neinformativní o podobnosti psychologických úkolů: Dva rozdílné úkoly mohou zahrnovat stejné oblasti, ale využívat různé populace neuronů nebo zahrnovat různé vzorce propojení mezi oblastmi. Dva podobné úkoly mohou zahrnovat různé oblasti, ale stejný typ výpočtů. Neuronální aktivita může být přehlédnuta, protože pozorovaný zobrazovací signál pouze nepřímo odráží neuronální aktivitu a pozorovaná aktivace při zobrazování nemusí být pro úkol podstatná.
Jedním z největších úskalí je pokušení pozorovat mozkovou aktivitu a vyvozovat závěry o psychologickém stavu – například vyvozovat vybavování epizodické paměti z aktivity hipokampu, strach z aktivity amygdaly nebo vizuální zpracování z aktivity ve „vizuální kůře“ (Barrett & Wager, 2006; Poldrack, 2006; Wager et al., v tisku). Tyto závěry ignorují rozsah procesů, které mohou aktivovat každou z těchto oblastí, a zahrnují chybu v uvažování: „když paměť, tak hipokampus“ není totéž co „když hipokampus, tak paměť“. Skutečnost, že jen málo mozkových oblastí, včetně „zrakové kůry“, se věnuje jednomu procesu, znamená, že sebehodnocení je stále zlatým standardem pro posuzování emočních prožitků a obsahů myšlenek (Shuler & Bear, 2006). To je vážná výzva pro ty, kteří by chtěli například ze skenu mozku vyhodnotit vaše preference značky nebo politickou příslušnost. (A není jednodušší se prostě zeptat?)
Tyto problémy jsou závažné, ale dokonalá metoda neexistuje – pochopení mysli musí vzniknout koordinovaným úsilím s využitím sbíhajících se důkazů ze všech nástrojů, které máme k dispozici. Mnohé z výše uvedených problémů se řeší díky pokroku v metodách získávání a analýzy dat, hromadění většího množství údajů o mapování mezi strukturou mozku a psychologickými funkcemi a diferencovanějším pohledům na to, jaké druhy závěrů jsou věrohodné. Věřím, že s tím, jak bude tento obor dospívat, ustoupí mladická bujnost vyrovnanějšímu pohledu na to, kdy a jak nás může neurozobrazování informovat o mysli. To, co jsme se již naučili, je značné a zrychlená integrace napříč obory vede ke stále propracovanějším a pravdivějším modelům mysli.
Barrett, L.F. a Wager, T.D. (2006). Struktura emocí: Evidence from neuroimaging studies (Důkazy z neurozobrazovacích studií). Current Directions in Psychological Science, 15, 79-83.
Jonides, J., Nee, D.E., Berman, M.G. (2006). Co nám funkční neurozobrazování řeklo o mysli? Tolik příkladů, tak málo místa. Cortex, 42, 414-427.
Kosslyn, S. M. (1994). Řezání systému v jeho kloubech. In Obraz a mozek: The resolution of the mental imagery debate. Cambridge, MA: MIT Press.
Marr, D. a Poggio, T. (1977). From understanding computation to understanding neural circuitry [Od pochopení výpočtů k pochopení nervových obvodů]. Neurosciences Res Prog Bull, 15, 470-488.
Poldrack, R.A. (2006). Can cognitive processes be inferred from neuroimaging data? Trends in Cognitive Sciences, 10, 59-63.
Shuler, M.G., Bear, M.F. (2006). Načasování odměny v primární zrakové kůře. Science, 311, 1606-1609.
Wager, T.D., Barrett, L.F. (2004). Od afektu ke kontrole: Wager, T.D., Reading S., Jonides, J. (2004): Functional specialization of the insula in motivation and regulation (Funkční specializace insulární oblasti v motivaci a regulaci).
Wager, T.D., Reading S., Jonides, J. (2004). Neurozobrazovací studie přesouvání pozornosti: A meta-analysis. Neuroimage, 22, 1679-1693.
Wager, T.D., et al. (2005). Společné a jedinečné složky inhibice reakce odhalené pomocí fMRI. Neuroimage, 27, 323-340.
Wager, T.D. et al. (v tisku). Elements of functional neuroimaging [Prvky funkčního neurozobrazování]. In J. Cacioppo and R.J. Davidson (Ed.), Handbook of Psychophysiology. Cambridge, MA: Cambridge University Press.
Wager, T.D., et al. (2004). Placebem vyvolané změny ve fMRI při očekávání a prožívání bolesti. Science, 303, 1162-1167.
.