Fot. Anna Bielawiec-Osińska/UMK

Czego dotyczyło Pani wystąpienie podczas Lindau Nobel Laureate Meeting?

Myślą przewodnią mojego wystąpienia było ukazanie słuchaczom, że sieć naszego mózgu nieustannie zmienia się w trakcie doświadczenia, a obecne narzędzia badawcze pozwalają nam podglądać te dynamiczne zmiany. Do analizy sieci ludzkiego mózgu stosuję narzędzia zaczerpnięte z nauki o sieciach. Dostarcza nam ona narzędzi do matematycznego opisu złożonych interakcji w naszym świecie. Każdą taką złożoną sieć interakcji możemy przedstawić w formie grafu, na który składają się podstawowe elementy sieci (tzw. węzły) i połączenia między nimi. Dzięki takiemu opisowi możemy zastosować te same narzędzia do analizy sieci społecznościowych, sieci powiązań w ekosystemach i sieci w ludzkim mózgu. Co ciekawe, wszystkie te sieci mają wiele wspólnych właściwości, są samoorganizujące, a poszczególne funkcje systemu „wyłaniają się” na podstawie wielopoziomowych interakcji zachodzących pomiędzy podstawowymi jednostkami systemu. W ludzkim mózgu taką podstawową jednostką może być neuron, natomiast w kolonii mrówek są nimi mrówki. Badanie jednego neuronu lub jednej mrówki niewiele nam mówi o tym, jak działa cały system, w którym są one zagnieżdżone. Wierzę, że patrzenie na mózg jak na złożoną sieć interakcji, odkrywanie zasad, jakimi te interakcje się rządzą, może przybliżyć nas do lepszego zrozumienia tego, jak kształtowane jest nasze codzienne doświadczenie.

Czym szczególnie byli zainteresowani laureaci Nagrody Nobla i młodzi naukowcy słuchający prezentacji o Pani badaniach?

Po prezentacji była tylko krótka chwila na pytania, dopiero później była możliwość dłuższej rozmowy w specjalnie przygotowanych do tego wirtualnych pokojach. Pytania były bardzo różnorodne i w moim przypadku były zadawane wyłącznie przez młodych naukowców. Słuchacze byli ciekawi np. tego, czy moje badania mogą znaleźć zastosowanie w projektowaniu sztucznych sieci neuronowych? Faktycznie jest to obecnie temat bardzo mocno eksplorowany w dziedzinie badań nad sztuczną inteligencją. Nowoczesne sieci neuronowe często projektowane są tak, aby jak najbardziej przypominały sieci biologiczne. Pojawiło się także zainteresowanie procesami, w których nasza uwaga jest skierowana do wewnątrz, jak np. w stanie medytacji czy w trakcie błądzenia myślami. Ostatnie badania sugerują, że są to bardzo ważne stany dla naszego uczenia się i integrowania informacji.

Jakie tematy dominowały w tym roku na forum wymiany myśli między laureatami Nagrody Nobla a młodymi naukowcami?

Tematy dyskusji miały bardzo szeroki zakres – począwszy od tematyki ściśle badawczej, po tematy społeczne dotyczące przyszłości nauki i edukacji. Wieczorami odbywały się dyskusje noblistów z młodymi naukowcami – ta część najbardziej mi się podobała. Każdy młody naukowiec mógł „wejść” na wirtualną scenę i porozmawiać z noblistą. Udało mi się w ten sposób porozmawiać z prof. Barrym Barishem – laureatem Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki w 2017 r. za decydujący wkład w detektor LIGO i zaobserwowanie fal grawitacyjnych oraz z prof. Saulem Perlmutterem – laureatem Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki w 2011 r. za odkrycia dotyczące rozszerzania się Wszechświata. Rozmawialiśmy m.in. na tematy kryzysu zdrowia psychicznego wśród młodych naukowców oraz tego, co można zrobić, aby system akademicki stwarzał dobre środowisko dla pracy kreatywnej, a także o roli nauczania filozofii w kształtowaniu krytycznego myślenia. Podczas dyskusji Barry Barish poruszył ważny temat – musimy pamiętać, że każdy może być naukowcem i wcale nie jest do tego potrzebny tytuł naukowy. Najważniejsze, aby nasza ciekawość i kreatywność nie była ograniczana przez sztywne struktury i wymagania. Ta myśl bardzo mi utkwiła w pamięci, ponieważ w nauce, jak w życiu, najbardziej cenię sobie wolność. Tylko dzięki wolności i otwartości jesteśmy w stanie w najlepszym stopniu realizować swój potencjał.

Na co dzień bada Pani mózg. Skąd właśnie u Pani taki wybór naukowych zainteresowań?

Zainteresowanie tematyką ludzkiej psychiki pojawiło się w moim życiu dość wcześnie, chyba na początku liceum. Bliska była mi także matematyka, więc w liceum uczęszczałam do klasy o profilu matematyczno-informatycznym. Potem doszło to tego spore zainteresowanie biologią, więc jako jedyna z klasy zdecydowałam się zdawać także maturę rozszerzoną z tego przedmiotu. Wybór kierunku studiów był dla mnie bardzo trudny – miałam dylemat pomiędzy biotechnologią a psychologią. W biotechnologii brakowało mi psychologii, a w psychologii – biologii. Dowiedziałam się wtedy o nowym kierunku na Uniwersytecie Mikołaja Kopernika, który nazywa się kognitywistyka. Po przeczytaniu więcej o tym kierunku od razu wiedziałam, że to dokładnie to czego szukam. Kognitywistyka (z ang. cognitive science – nauka o poznaniu) ma na celu integrację wiedzy z wielu dyscyplin zajmujących się ludzkim poznaniem. Do tych dyscyplin zalicza się m.in. psychologia, neurobiologia, lingwistyka, filozofia czy informatyka. W trakcie studiów dość wcześnie zainteresowałam się plastycznością mózgu, ponieważ zawsze bardzo fascynował mnie proces uczenia się. Później zaczęłam szukać narzędzi, którymi można tę plastyczność badać, aż ostatecznie zaczęłam uczyć się neuroobrazowania i analizy danych.

Jak wygląda praca ludzkiego mózgu? Co dzieje się w mózgu na co dzień u każdego z nas? Podczas nauki, pracy, odpoczynku, uprawiania sportu?

Nasze mózgi nieustannie zmieniają się podczas każdej aktywności. O ile połączenia anatomiczne w mózgu są względnie stabilne i zmieniają się w niewielkim tempie i zakresie, o tyle aktywność neuronów w naszym mózgu nieustannie się zmienia. Myślę, że w tym kontekście śmiało można powołać się na greckiego filozofa Heraklita – w naszych mózgach „wszystko płynie” i nigdy nie jest takie samo. Niesamowite jest to, że podczas tych nieustannych zmian nadal mamy poczucie ciągłości naszego życia.

Czy coraz więcej wiemy na ten temat? I czego jeszcze o mózgu nie wiemy, a chcielibyśmy?

Dzięki coraz bardziej zaawansowanym technologiom obrazowania ludzkiego mózgu, a także zaawansowanym metodom analizy danych udaje się zrozumieć coraz więcej, ale w moim odczuciu o mózgu wiemy co najwyżej promil tego, co chcielibyśmy wiedzieć. Wciąż nie rozumiemy mechanizmów działania najprostszych układów nerwowych (np. układu nerwowego nicienia C. Elegans). Nie rozumiemy podstawowych mechanizmów uczenia się i tworzenia modeli otaczającego nas świata. Nie rozumiemy biologicznych mechanizmów generujących dynamiczne zmiany aktywności mózgu. Nie rozumiemy, na czym polega rola snu i marzeń sennych, ani tego, jaką rolę w naszym życiu odgrywają procesy nieświadome. Nie wiemy także, jakie są źródła zaburzeń psychicznych. Można by tak wymieniać w nieskończoność. Oczywiście naukowcy nieustannie dostarczają wyników, które mogą nam to rozumienie przybliżyć, jednak do formułowania solidnych teorii wciąż nam daleko.

Do czego może taka wiedza posłużyć?

Moim zdaniem każda nowa, rzetelna wiedza w tym temacie może przyczynić się do lepszego zrozumienia nas samych, a także otaczającej nas rzeczywistości. Może zostać również wykorzystana do projektowania nowoczesnych programów edukacyjnych tak, aby efektem kształcenia było budowanie otwartego, kreatywnego i świadomego społeczeństwa. Może przyczynić się do zmniejszenia kryzysu zdrowia psychicznego na świecie. Uważam, że wiele problemów psychicznych, jakie obserwujemy w społeczeństwie, wiąże się z brakiem zrozumienia tego, jak działają nasze umysły.

Złożoność ludzkiego mózgu jest ogromna. Pani zajmuje się neuronauką sieciową koncentrującą się na badaniach złożonej sieci połączeń w ludzkim mózgu z wykorzystaniem algorytmów matematycznych zaczerpniętych z teorii grafów. Na czym to konkretnie polega?

Teoria grafów dostarcza nam narzędzi do opisu bardzo złożonych sieci interakcji – przykładem takiej sieci jest właśnie ludzki mózg, który składa się z ok. 86 mld neuronów, gdzie każdy neuron posiada tysiące połączeń synaptycznych. Złożoność tego układu jest gigantyczna. Dynamicznie rozwijająca się dziedzina neuronauki sieciowej (network neuroscience) pozwala na zastosowanie narzędzi zaczerpniętych z teorii grafów do uchwycenia tej złożoności, podobnie jak robi się to, analizując sieci społecznościowe. Do rozpoczęcia takiej analizy niezbędne jest zdefiniowanie sieci w postaci tzw. grafu, złożonego z podstawowych jednostek (neuron lub obszar mózgu) i połączeń między nimi (synapsa, szlak neuronowy lub miara podobieństwa aktywności pomiędzy obszarami). W żywym ludzkim mózgu nie jesteśmy w stanie badać pojedynczych neuronów, więc regiony mózgu są definiowane na bazie specjalnych atlasów. Następnie takie sieci są opisywane dostępnymi metodami teorii grafów – możemy np. wyznaczyć podstawowe moduły (tzw. społeczności) sieci, które mogą wiązać się ze wspólną rolą pewnych obszarów. Możemy także wyznaczać kluczowe obszary sieci, czyli te, które mają bardzo dużo połączeń z innymi obszarami. Takie badania pozwalają nam spojrzeć na mózg jako całość, a nie jako zbiór odizolowanych części. W praktyce wszystko w mózgu jest współzależne i bardzo trudno jest badać w tak złożonym układzie związki przyczynowo-skutkowe. Wierzę, że patrzenie na mózg w ten sposób może przyczynić się do lepszego zrozumienia naszych fascynujących umysłów.

Co dzieje się w ludzkim mózgu podczas treningu poznawczego o wysokim stopniu trudności. Jak to wygląda?

W trakcie trudnych zadań poznawczych sieć funkcjonalna naszego mózgu staje się bardziej zintegrowana. Mimo że taka integracja jest kosztowna, pozwala na sprawne korzystanie z zasobów obliczeniowych w poszczególnych obszarach mózgu, które jest konieczne, kiedy mierzymy się z dużym poznawczym wyzwaniem. W naszym badaniu osoby badane trenowały przez 6 tygodni bardzo trudne zadanie angażujące pamięć operacyjną, które polega na przechowywaniu jednocześnie kilku elementów wzrokowych i słuchowych w pamięci. Na początku to zadanie wydawało się naszym badanym niewykonalne, jednak po 6 tygodniach treningu zadanie już zupełnie nie sprawiało im trudności. Okazuje się, że w wyniku tak intensywnego treningu silna integracja pomiędzy sieciami mózgu nie jest potrzebna, a zadanie jest wykonywane w dużej mierze bez wysiłku. Z tego typu wyzwaniami mierzymy się na co dzień, np. kiedy uczymy się programowania albo gry na instrumencie.

Czy ludzki mózg regeneruje się i w jaki sposób?

Ludzki mózg jest niesłychanie plastyczny. W wyniku uszkodzenia zdrowe obszary mózgu są po pewnym czasie w stanie przejąć funkcje tych uszkodzonych. Są przypadki osób, którym ze względu na bardzo silne ataki padaczkowe zdecydowano się we wczesnym dzieciństwie usunąć całą półkulę mózgu. Dzięki niezwykłej neuroplastyczności takie osoby mogą z powodzeniem funkcjonować w społeczeństwie.

Jakie Pani ma pomysły na kontynuację swoich badań? Co jest dla Pani marzeniem w obszarze naukowym?

Pomysłów mam bardzo wiele. Po powrocie do Polski ze stażu podoktorskiego w Max Planck Institute for Human Development w Berlinie planuję powołanie nowej grupy badawczej, która będzie skupiać się na badaniu geometrii i dynamiki sieci oraz procesach reorganizacji sieci w trakcie poznania, uczenia się i twórczości. Chcę zgłębić te zagadnienia z największym naukowym rygorem, współpracując przy tym z ludźmi z różnych dyscyplin i środowisk. A moim marzeniem jest dokonanie odkrycia, które znacząco przyczyni się do poprawy dobrostanu człowieka.

Nauka w Polsce PAP, Anna Mikołajczyk-Kłębek

--

Dr Karolina Finc jest liderem zespołu Computational Neuroimaging Team działającego w Interdyscyplinarnym Centrum Nowoczesnych Technologii Uniwersytetu Mikołaja Kopernika. Należy do grupy Neuroinformatics działającej wewnątrz Centrum Doskonałości „Dynamika, analiza matematyczna i sztuczna inteligencja” (zespół Neuroinformatyczny, pod kierownictwem prof. Włodzisława Ducha). Ukończyła kognitywistykę na UMK, doktorat realizowała w ICNT, a obroniła na Wydziale Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej. Jest laureatką i beneficjentką wielu konkursów, stypendiów i grantów dla młodych badaczy – nie tylko programu START (2018 r.) Fundacji na rzecz Nauki Polskiej, poszerzonego o stypendium im. prof. Barbary Skargi dla naukowców, których badania wyróżniają się odważnym przekraczaniem granic między różnymi dziedzinami nauki, otwierają nowe perspektywy badawcze i tworzą nowe wartości w nauce, ale też grantów PRELUDIUM (2016 r.) i ETIUDA (2017 r.) finansowanych przez Narodowe Centrum Nauki. W 2014 r. odbyła staż w Instytucie Maxa Plancka w Berlinie (opiekun: Simone Kühn), w 2018 r. na Uniwersytecie w Pensylwanii (opiekun: Danielle Bassett), a w 2019 r. – na Uniwersytecie Stanforda (opiekun: Russell Poldrack). Obecnie przebywa na stażu podoktorskim w Instytucie Maxa Plancka w Berlinie (opiekun: Nicolas Schuck).