Разбери ме! Как неживото помага да се разбере живото, Computerra
Скептиците могат да бъдат разбрани: наистина in silico и in vivo системите са подредени и работят по напълно различни начини. От една страна, има транзистор, микропроцесор и дори изкуствен неврон: детерминистични, цифрови обекти. От друга страна, мозъкът, в който има десетки или дори стотици видове неврони, свързани хаотично, в неясна масивна паралелна аналогова структура, биофизически сложна, в работата на която случайността играе важна роля.
Въпреки това все още е възможно да се направят аналогии - както от живото към неживото, така и в обратната посока. Факт е, че въпреки че елементарните „детайли“ са различни, функционалните логически вериги могат да бъдат много сходни. Както в живите, така и в неживите могат да се разграничат блокове, които са анатомично разделени или се различават по поведение, свързани помежду си. Такава схема вече може да бъде анализирана чрез методи, общи за живите и неживите същества. И това ни позволява да зададем въпроса: защо да не тестваме ефективността на методите за анализ на живи невроструктури, като ги настроим на прости и разбираеми електронни структури?
Този на пръв поглед нелеп въпрос всъщност е свързан с проблем, който измъчва много невролозите. Разбира се, знаете, че има стотици методи за изследване на мозъка. Най-общо те се свеждат до събиране на всякаква информация за работата на определени негови части и опит чрез нейния анализ да разберем как работи мозъкът. Но какво означава да разберешгледна точка на неврологията? А това означава да можем да заменим всяка област с изкуствен аналог, без да нарушаваме целия мозък.
И така, въпреки всички успехи в изобретяването на нови методи за изследване на мозъка, учените все още са безкрайно далеч от разбирането му! Част от причината за това е изключителната сложност на живота: по-често дори не знаем дали той наистина работи така, както сме си го представяли. Но още повече причина да тествате методи върху прости и познати до последния винт неодушевени системи!
Изводът: Невролозите, въоръжени с методи, обикновено използвани за изследване на живи невроструктури, са се опитали да ги използват, за да разберат как функционира най-простата микропроцесорна система. „Мозъкът“ беше MOS 6502, един от най-популярните микропроцесори на всички времена: 8-битов чип, използван в много ранни персонални компютри и игрови конзоли, включително Apple, Commodore, Atari. Разбира се, ние знаем всичко за този чип - все пак той е създаден от човек! Но изследователите се преструваха, че не знаят нищо - и се опитаха да разберат работата му, изучавайки същите методи, които изучават живия мозък.
Капакът беше химически премахнат, веригата беше изследвана под оптичен микроскоп с точност до един транзистор, създаден е цифров модел (тук опростявам малко, но същността е вярна), като моделът е толкова точен, че се оказа възможно да се изпълняват стари игри на него (Space Invaders, Donkey Kong, Pitfall). И тогава чипът (по-точно неговият модел) беше подложен на хиляди измервания едновременно: по време на изпълнението на игри се измерваха напреженията на всеки проводник и се определяше състоянието на всеки транзистор. Това генерира поток от данни от един и половина гигабайта в секунда - който вече е анализиран. Burst графиките са изградени ототделни транзистори, идентифицирани са ритми, открити са елементи от веригата, чието прекъсване я е направило неработоспособна, открити са взаимни зависимости на елементи и блокове и др.
Колко сложна беше тази система в сравнение с живите? Процесорът 6502, разбира се, не е дори близо до мозъка на мишката. Но той се доближава по сложност до червея Caenorhabditis elegans, работния кон на биолозите: този червей е проучен отвътре и отвън и вече се правят опити да бъде моделиран напълно цифрово (помнете „За правата на животните in silico“). По този начин задачата за анализиране на системата върху чип 6502 не е прекалено опростяване. И резултатите имат право да бъдат екстраполирани към in vivo системи.
Освен че изследователите… се провалиха! Не, някои резултати, разбира се, бяха получени. Анализирайки чипа, успяхме да изолираме функционални блокове, да начертаем диаграма на вероятните им взаимоотношения и да получим някои интересни улики за това как вероятно работи микропроцесорът като цяло. Въпреки това, разбирането в смисъла, в който невронауката го изисква (в този случай: да можеш да поправиш всяка повреда) не е постигнато! Оттук две неприятни заключения и един съвет.
Първо, методите, достъпни за невролозите, очевидно са безполезни за изучаване на живия мозък. Правилно ли е да се надяваме да разберем най-сложната жива система, ако не сме в състояние да се справим дори с най-простия изкуствен модел?
Второ, увеличаването на количеството събрана информация за мозъка вероятно няма да помогне да се проникне по-дълбоко в тайните на неговата работа, без да се променят методите на анализ. В края на краищата 6502 беше измерено с най-голяма точност, нищо, което се случи в него, не беше скрито от изследователите и въпреки това не беше възможно да се разбере!
Каквопреди съвет, невролозите се съветват да поемат задачата от другата страна: да разработят (фундаментално нови) методи за изучаване на изкуствени системи, за да се уверят, че работят, което наистина им позволява да разберат как работи система като същата 6502 - и едва след това да ги екстраполират към живи невроструктури. Така неодушевеното ще помогне да се разбере живото.