A kognitív idegtudományi vizsgálatokban általában néhány tucat kísérleti résztvevő végez el egy tesztfeladatot, miközben az agy vérellátásában bekövetkező változásokat figyelik meg mágneses rezonanciás képalkotás segítségével. Egy új vizsgálatot kevesebb résztvevő bevonásával végeztek el, azonban a vizsgálati személyek agyi aktivitását az átlagostól jóval hosszabb időn keresztül monitorozták. Ez a megközelítés szokatlan a kognitív idegtudományban és izgalmas új eredményekkel kecsegtet.
A kognitív idegtudomány a kogníció idegrendszeri alapjaival foglalkozik. Ez alapján nem lenne könnyű elválasztani az agykutatás más területeitől, de a kognitív idegtudomány a szakértők szemében mégis egy szűkebb részletre utal: a képalkotó eljárások és a kognitív pszichológia módszereinek ötvözetére. A kognitív idegtudomány a 90-es években kapott szárnyra, azóta rengeteg fontos eredménnyel járult hozzá az agyműködés megértéséhez. Az utóbbi években azonban sokat vesztett presztízséből, miután kiderült, hogy az fMRI-vel nyert adatokat sokkal konzervatívabban kell kezelni. Nagy port kavart, amikor halott halak agyában is aktivitást mutattak ki egy vizsgálatban.
A funkcionális képalkotás jelentősége
A képalkotó eljárások jelentősen átformálták az agy működéséről alkotott elképzeléseket. A XIX. században erősödött meg az a nézet, hogy az agy különböző területei különböző funkciókat látnak el. Erre a legfontosabb bizonyítékok azok a neurológiai esetek voltak, melyekben egy agyterület sérülése specifikus zavarokat idézett elő. A leghíresebb ilyen eset Pierre Paul Broca nevéhez fűződik, aki felfedezte, hogy a beszédképzés zavarának hátterében általában a homloklebeny bal oldalának sérülése áll. Broca felfedezését követően számos hasonló eredmény napvilágot látott. A megközelítés azonban korántsem volt tökéletes. Számos olyan esetről is készültek beszámolók, melyekben különböző agyterületek sérülése azonos problémákat okozott.
Ezt az anomáliát a funkcionális képalkotás megjelenése oldotta fel hitelesen. A képalkotó eljárások egyik legfontosabb tanulsága, hogy szinte az agy egésze állandóan működésben van és egyes specifikus kognitív funkciók elvégzése apróbb változásokat idéz csak elő a vérátáramlásban, ráadásul ezek a változások szinte soha nem korlátozódnak egyetlen jól körülhatárolható agyterületre, hanem inkább agyterületek csoportjai, hálózatai mutatnak bevonódást. Az agyterületek funkcionális felosztásától tehát inkább funkcionális hálózatok definíciója felé tolódott a humán idegtudomány és ez legnagyobbrészt a funkcionális mágneses rezonanciás képalkotásnak köszönhető.
A 2010-es évek környékén azonban a kezdeti lelkesedés egyre növekvő szkepticizmusba csapott át. Az fMRI módszertanát rengeteg legalább részben jogos kritika érte. Az egyik leghíresebb ilyen eset talán egy olyan vizsgálat, melyben halott lazacot vetettek alá fMRI vizsgálatnak. A tanulmány lényege az volt, hogy a nem megfelelően alkalmazott statisztikai módszerek nyilvánvalóan rossz eredményekre vezethetnek. Az eredmény kissé megcsorbította a képalkotó eljárások hírnevét, ugyanakkor sokat javított az efféle vizsgálatok módszertanán.
Funkcionális képalkotás a big data (‘nagy adat’) korában
Összességében az fMRI továbbra is páratlan lehetőség az emberi agy működésének megfigyelésére. Az elemzési módszerek és a technológia fejlődése egyre nagyobb mennyiségű adatot eredményez és ez már szerves része a kognitív idegtudománynak.
Az adatgyűjtés különböző módszereit a mélység és a szélesség mentén szokás kategorizálni. Azok a megközelítések, amelyek egy specifikus változót mintáznak sokszor, a mélységet helyezik előtérbe, míg azok, melyek a változók számát növelik meg, a szélességre fókuszálnak. Előbbire jó példa a kísérleti résztvevők számának megnövelése. Ezzel elvileg behatóbban vizsgálható, hogy egy konkrét kísérleti feladat általában melyik agyterületek működését igényli. Utóbbira, tehát a szélességet favorizáló megközelítésre példa, amikor a kísérleti feladatok számát növelik meg a kutatók. Ezzel lehetőség nyílik arra, hogy a különféle kognitív folyamatok közötti egyéni szintű összefüggéseket tárják fel.
Ez a két megközelítés már számos vizsgálatban jutott érvényre az utóbbi években. Nemrégiben azonban olyan vizsgálatot publikált egy amerikai kutatócsoport, amely szintén az adatgyűjtés mélységét helyezte előtérbe, azonban a szokásostól eltérő módon. Ezek a kutatók nem a résztvevők számát növelték, hanem az egyes résztvevők által a feladat megoldásával eltöltött időt. A résztvevők 30-40 órát töltöttek egy kísérleti feladat megoldásával, természetesen nem egyhuzamban, hanem 1 órás etapokban. Ez a megközelítés arra alkalmas, hogy az egyedi kognitív rendszerekben figyeljék meg egy konkrét információfeldolgozási folyamat idegrendszeri hátterét.
Új megközelítés gazdagítja a humán idegtudományt
Egy amerikai kutatócsoport ezt a megközelítést alkalmazva hozott létre egy óriási adatbankot, amelyhez bárki számára szabad hozzáférést biztosít. Összesen 8 kísérleti résztvevőt toboroztak, méghozzá előválogatással. A résztvevők először egy nyugalmi fMRI felvételen vettek részt, ez alapján pedig kiválasztották az a nyolc személyt, akiknél a legjobb minőségű volt a felvétel (például kiknél volt a legalacsonyabb a fejmozgásokból származó hiba). A résztvevők aztán egy éven keresztül nagyjából 30 alkalommal tértek vissza a laborba és egy feladatot végeztek el, melyben képeket néztek és döntést hoztak arról, hogy az adott kép új vagy régi. A kutatók nagyjából 70 000 képet mutattak be a résztvevőknek összesen, fejenként körülbelül 30 órányi felvételt készítettek.
A vizsgálatban fontos módszertani előrelépések történtek az adatelemzés szempontjából is. Az új típusú elemzések elvégézéséhez szükséges eszköztárat szintén szabadon hozzáférhetővé teszik a kutatók, ezzel akár más adatsorok újraelemzése is új felismeréseket hozhat. A kutatók egy mesterséges neurális hálót is ráeresztettek az adatokra, ami a korábban alkalmazott hasonló algoritmusokhoz képest pontosabban jósolta a képek által kiváltott idegrendszeri aktivációt. Ez új lehetőségeket kínál a magasabb rendű vizuális területek működésének megértéséhez. Korábbi kutatások ugyanis alátámasztották, hogy a mesterséges neurális hálók feldolgozási szintjei és a vizuális kéreg hierarchiája között fontos hasonlóságok fedezhetők fel.
Pontosabb kép a neurális reprezentációkról
A kutatás abból a szempontból is nagyon fontos, hogy az egyéni szintű szerveződési különbségekre is fényt deríthet. Ismert ugyanis, hogy a halántéklebeny kérgi területei felelősek az objektumok csoportosításáért, vagyis a hasonló ingerek konzisztensen hasonló területekről váltanak ki aktivitást ezen a kérgi területen. Ezt példázza az arcfelismerésért felelős agykérgi terület vagy a helyek felismeréséért felelős kéregrész létezése is. Újabb kutatások feltárták, hogy a különféle kategóriák bizonyos szabályszerűségek mentén képeződnek le a halántéklebeny alulsó oldalának agykérgében. Az egymáshoz hasonló ingerek közeli neuronokat aktiválnak, azonban a különféle kategóriák átfedő területeken jelennek meg (pl. az élő és élettelen kategóriák által elfoglalt terület valamelyest átfed a kicsi és nagy méretű objektumokat elválasztó területekkel). Felmerül azonban a kérdés, hogy vajon mennyire általánosak ezek a területi felosztások az emberek között? Ezzel az új megközelítéssel hamarosan talán megválaszolható lesz ez a kérdés.
A vizsgálat abból a szempontból is jelentős, hogy a kutatók páratlanul hosszú időn át követték a neurális reprezentációk átalakulását. Egyes ingereket többször is bemutattak a résztvevőknek és megfigyelték, hogy ahogy egyre ismerősebbé válnak számukra, úgy a kérgi reprezentációik is átalakulnak. Ennek feltehetőleg az az oka, hogy a képek integrálódnak az emlékezeti rendszerbe. Ez az új megközelítés talán arra is rámutathat, hogyan alakulnak az új dolgok leképezései ismerőssé. Összességében tehát fontos módszertani előrelépések gyűjteményeként gondolhatunk a kutatócsoport munkájára, ami számos izgalmas kérdés megválaszolásához segítheti hozzá a kognitív idegtudományt a jövőben.
Ez a cikkem az Élet és Tudomány 2022/03. számában, az Agyi aktualitások rovatban jelent meg.
