Можно ли создать работающую виртуальную копию мозга?

На протяжении многих лет идея создания работающей копии человеческого мозга прочно ассоциировалась с научной фантастикой. Цифровой двойник, способный думать, учиться и даже предсказывать состояние здоровья человека, казался скорее чем-то кинематографичным, чем научным.

Теперь, по словам исследователей, эта идея начинает воплощаться в жизнь в лабораториях и клиниках по всему миру.

Эти новые модели, известные как цифровые двойники мозга, используют реальные биологические данные для имитации структуры и функционирования индивидуального мозга с течением времени.

Хотя они все еще далеки от разумных копий, представленных в популярной культуре, они уже тестируются в качестве инструментов для прогнозирования заболеваний, определения тактики лечения и углубления научного понимания самого сложного органа в человеческом организме.

“Представьте себе живую, развивающуюся компьютерную модель мозга – персонализированную, основанную на данных и способную предсказывать развитие болезни, тестировать методы лечения и моделировать познание без реального риска для реального человека”, – говорит Джек Ван Хорн, профессор науки о данных и психологии в Университете Вирджинии. “Это звучит как научная фантастика, но это становится реальностью очень быстро”.

Темпы этого прогресса обусловлены сближением областей, которые до недавнего времени редко развивались синхронно: искусственного интеллекта, высокопроизводительных вычислений и масштабной нейронауки. Вместе они позволяют ученым выйти за рамки статичных изображений мозга и перейти к динамическим, предсказательным системам.

В самом простом варианте цифровой двойник мозга создается на основе данных. Сканирование, сигналы и измерения отражают различные аспекты структуры и активности мозга. Это могут быть МРТ-снимки, которые показывают анатомию, функциональные данные, раскрывающие паттерны активности, и карты связности, отслеживающие взаимодействие между областями мозга. Затем эти слои интегрируются в вычислительную модель, предназначенную для имитации поведения мозга.

“Он использует различные виды данных, которые можно получить из вашего мозга, и интегрирует их в своего рода комбинированную симуляцию”, – говорит Рэнди Макинтош, пионер в области сетевого анализа мозга.

“Идея состоит в том, чтобы собрать данные о работе вашего мозга, а затем объединить их в цифровую копию того, что на самом деле делает ваш мозг”.

Важно отметить, что эти модели не являются универсальными. Цель заключается в том, чтобы создавать индивидуальные симуляции – цифровые аналоги, отражающие уникальную биологию конкретного человека.

“Главная особенность цифрового двойника мозга заключается в наличии виртуальной модели мозга человека, – говорит эксперт в области когнитивной нейробиологии и нейровизуализации Эмилиано Риккарди. “С помощью этой модели можно делать прогнозы или проводить симуляции”.

Именно этот сдвиг в сторону персонализации делает цифровых двойников особенно привлекательными для применения в медицине. Вместо того чтобы полагаться на усредненные показатели, врачи однажды смогут тестировать методы лечения на цифровом двойнике пациента, прежде чем применять их в реальной жизни, что снизит риски и улучшит результаты.

Первые признаки такого будущего уже появляются. Например, в исследованиях эпилепсии ученые используют индивидуальные модели мозга пациентов, чтобы определить источник приступов и принять решение о хирургическом вмешательстве. Эти модели могут объединять различные типы данных и моделировать распространение аномальной активности по мозгу.

“Тот факт, что это уже используется в клинических испытаниях, говорит о том, что существует способ сделать цифровых двойников полезными”, – говорит Макинтош. “На самом деле можно создавать очень полезных цифровых двойников в таком масштабе, который существенно изменит жизнь человека”.

Помимо эпилепсии, исследователи изучают, как цифровые двойники могут помочь в моделировании нейродегенеративных заболеваний, оптимизации методов стимуляции мозга и лучшем понимании того, как мозг адаптируется к потере чувствительности. В рамках одного из направлений исследований ученые изучают, как реорганизуется мозг у людей с врожденной слепотой  – процесс, который десятилетиями ставил в тупик нейробиологов.

Однако, несмотря на все свои перспективы, цифровые двойники мозга сталкиваются с фундаментальным ограничением: самим мозгом.

Для моделирования даже небольшой части нейронной активности требуются огромные вычислительные ресурсы. В отличие от многих систем, мозг функционирует в различных пространственных и временных масштабах,, и активность в любой данный момент определяется тем, что произошло за миллисекунды или годы до этого.

“Мозг работает в пространстве и во времени”, – говорит Макинтош. “Вам необходимо отслеживать всю эту информацию по мере того, как вы выполняете вычисления в ходе моделирования. По мере увеличения сложности вычислительные требования достигают своего предела”.

Попытки смоделировать работу мозга в высоком разрешении исторически наталкивались на эти ограничения. Проекты, предназначенные для моделирования даже крошечных скоплений нейронов, требовали огромных вычислительных мощностей, и масштабирование этих усилий до моделирования всего мозга остается серьезной проблемой. Исследователи изучают новые подходы, включая специализированное оборудование и гибридные методы моделирования, но четкого решения пока не найдено.

В то же время ученые сталкиваются с более концептуальной проблемой: что значит для модели действительно представлять мозг.

Современные системы искусственного интеллекта способны выявлять закономерности и делать прогнозы с поразительной точностью, но они часто делают это, не предлагая понимания того, почему эти прогнозы работают. Это различие – между предсказанием и объяснением – особенно важно в нейронауке, где понимание механизмов так же ценно, как и прогнозирование результатов.

“Вы не знаете, почему эти предсказания на самом деле работают”, – говорит Макинтош. “Вот тут-то и вступает в игру теория”.

Отчасти для того, чтобы восполнить этот пробел, разрабатываются цифровые двойники мозга. Сочетая подходы, основанные на данных, с теоретическими моделями функционирования мозга, исследователи надеются создать системы, которые не только будут предсказывать поведение или заболевания, но и объяснять лежащие в их основе процессы.

Вопрос о том, как проверить эти модели, остается открытым. Успех может заключаться в точном воспроизведении структуры мозга человека, повторяемости наблюдаемых паттернов активности или прогнозировании развития болезни с течением времени. На практике, скорее всего, потребуются все три варианта.

Цена ошибки высока не только для науки, но и для общества.

“Цифровой двойник моделирует не только биологические процессы”, – говорит Риккарди. “Он моделирует познание, поведение и потенциальные аспекты идентичности”. Это поднимает этические вопросы, выходящие за рамки традиционных проблем конфиденциальности и согласия.

Если эти модели могут предсказывать риски для психического здоровья, когнитивные особенности или поведение в будущем, то кто должен иметь доступ к этой информации? Могут ли ее использовать работодатели, страховые компании или государственные органы? И, пожалуй, самый важный вопрос: кому принадлежит цифровое представление мозга человека?

Исследователи отмечают, что подобные споры возникли развития генетического тестирования, но утверждают, что данные о мозге могут быть даже более чувствительными.Они отражают не только физические особенности, но и работу самого мозга.

Также существуют опасения по поводу справедливости.

Большая часть данных, используемых для построения этих моделей, поступает от определенных групп населения, часто из более богатых стран.

Если цифровые двойники обучаются на неполных или предвзятых наборах данных, их прогнозы могут быть неприменимы к другим группам населения или, что еще хуже, могут усиливать существующее неравенство.

Решение этих проблем потребует не только технических решений, но и более широкого взаимодействия с общественностью.

“Разговоры о том, кому принадлежат данные, действительно должны вестись с теми, кто предоставляет эти данные”, – говорит Макинтош.

Несмотря на трудности, исследователи по-прежнему с оптимизмом смотрят на то, что в конечном итоге могут дать цифровые двойники мозга. Если наука разовьется, это может помочь перевести медицину от реактивной модели к прогностической, что позволит проводить более ранние вмешательства и оказывать более персонализированную помощь.

Они также могут изменить представления людей о собственном здоровье, дав представление о том, как со временем меняется мозг и как образ жизни или выбор метода лечения могут повлиять на эту траекторию.

“Мы буквально утопаем в данных”, – говорит Макинтош. “Поиск способов систематизации информации, которая могла бы дать нам полезные сведения о нас самих, будет постоянно продолжаться”.

В долгосрочной перспективе цифровые двойники мозга могут даже внести свой вклад в решение более глубоких философских вопросов об идентичности, сознании и о том, что значит быть человеком. На данный момент эти вопросы остаются в основном теоретическими, поскольку существующие модели все еще далеки от того, чтобы охватить все богатство человеческого опыта.

“Мы пришли всего лишь к математическим моделям”, – говорит Риккарди о современных системах.

Тем не менее, траектория развития очевидна.

То, что начиналось как абстрактная идея, становится реальной научной целью, которая находится на стыке науки о данных, нейронауки, искусственного интеллекта и этики.

Как отмечает Ван Хорн, именно это сближение и делает данную область исследований столь привлекательной.

По его словам, цифровые двойники мозга представляют собой переход «от сбора данных и получения статистических результатов к измерению параметров и преобразованию их в практические модели».

Независимо от того, преобразуют ли они в конечном итоге медицину, углубят ли понимание работы мозга или изменят отношение общества к данным, ясно одно: грань между биологической реальностью и цифровым представлением становится все более размытой.

Подпишитесь на сайт Психолог в интернете
в Telegram, ВКонтакте или в MAX
Помощь психолога