Наталья Бехтерева. Какой мы ее знали

Напомню, что психологи и нейрофизиологи уже в семидесятых – восьмидесятых годах стали выделять последовательные стадии переработки информации. Так, в экспериментах на кошках и обезьянах были выделены стадия активации вентрального зрительного пути, отвечающая на вопрос «Что?» (то есть – что значит то или иное зрительное изображение), и стадия активации дорзального зрительного пути, отвечающая на вопросы «Где?» и «Как?» (то есть – где в пространстве находится данное зрительное изображение и как можно этим предметом манипулировать).

Но как разложить когнитивные вызванные потенциалы, регистрируемые с поверхности головы, на компоненты, отражающие эти различные стадии переработки информации, было неясно. В восьмидесятых годах мы попытались использовать факторный анализ и метод главных компонент. Однако ограничения, накладываемые этими методами, были нефизиологичными, поскольку вряд ли можно было предположить, что искомые волны будут ортогональны, как этого требовал, например, метод главных компонент.

И только в конце девяностых годов появились физиологически ориентированные методы обработки данных, совершившие революцию в электрофизиологии мозга. Сейчас мы являемся свидетелями ренессанса в электрофизиологии мозга. Существует, по меньшей мере, четыре причины этого возрождения электроэнцефалографии.

Первая причина связана с недавним появлением новых методов анализа ЭЭГ, таких как техника пространственной фильтрации при коррекции артефактов, анализ независимых компонент когнитивных ВП, электромагнитная томография и некоторые другие методы.

Вторая причина заключается в относительной дешевизне современных электроэнцефалографов. Действительно, в наши дни приборы для регистрации ЭЭГ стоят от нескольких тысяч до нескольких десятков тысяч долларов США, что совсем недорого по сравнению с многомиллионной стоимостью оборудования для МРТ и ПЭТ.

Третья причина – значительный рост наших познаний о механизмах генерации волн спонтанной ЭЭГ и функционального значения компонентов когнитивных вызванных потенциалов.

И наконец, четвертая причина – высокое временное разрешение сигналов ЭЭГ и когнитивных вызванных потенциалов мозга. Такое высокое временное разрешение принципиально не может быть достигнуто другими техниками нейрокартирования. Действительно, методы ЭЭГ и когнитивных вызванных потенциалов обеспечивают временное разрешение сигналов в несколько миллисекунд, в то время как методы позитронно-эмиссионной томографии и магниторезонансной томографии дают временное разрешение, не превышающее 6 секунд.

Иначе говоря, мы вступили на новый виток спирали развития науки о мозге. Говоря о феномене детекции ошибок, на этом витке мы смогли получить данные, позволившие объединить в единую, стройную систему результаты, получаемые в исследованиях Натальи Петровны о детерминаторах ошибок в подкорковых структурах мозга, и результаты, полученные в исследованиях магниторезонансной томографии о детекторах ошибок. К сожалению, эти данные были опубликованы уже после смерти Натальи Петровны.

Ниже я коротко опишу эти данные, поскольку я уверен, что сама Наталья Петровна захотела бы этого. Надо отметить, что среди многочисленных тестов, используемых в нашей лаборатории для изучения мозга, есть так называемый математический тест. В этом тесте испытуемые должны совершать различные математические операции над регулярно предъявляемыми цифрами. Поскольку этот сложный тест требует предельной концентрации внимания, испытуемые довольно часто совершают в нем ошибки. Сравнивая вызванные потенциалы мозга при правильных и ошибочных выполнениях теста, мы подтвердили данные, полученные в других лабораториях. Действительно, совершение ошибки сопровождалось генерацией негативной волны, называемой негативностью, связанной с ошибкой, или просто негативностью ошибки. За этой волной следовала позитивная волна. Негативность ошибки наблюдалась после неправильного выполнения функциональной пробы спустя всего лишь 100 мс после нажатия кнопки (необходимого для определения правильности выполнения теста) и характеризовалась лобно-центральной топографией. Эти данные полностью соответствуют данным, полученным многочисленными зарубежными исследователями.

Однако, обладая современными методами обработки данных и уникальной возможностью работы с огромным числом (около тысячи) испытуемых, мы пошли дальше. Мы применили метод независимых компонент к этой огромной совокупности данных. Нам впервые удалось разложить волну ошибки на три независимых компонента.

Механизм детекции и детерминации ошибок