Общество прикладных исследований в области памяти и познания (SARMAC) было основано для того, чтобы укрепить сотрудничество и взаимодействие между исследователями в области памяти и познания в фундаментальной и прикладной областях. Когнитивная нейронаука дает возможность помочь актуализировать зрение SARMAC.
Прикладная наука - это искусство использования научных знаний для решения практических задач. Очевидно, что лучшее понимание того, как работает мозг, должно иметь далеко идущие последствия для многих практических проблем. Когнитивная психология является основным инструментом для понимания функций мозга, например, нейропсихологи и неврологи уже давно используют методы и концепции когнитивной психологии в своих усилиях по пониманию и лечению пациентов с повреждением мозга вследствие болезни, инсульта и травмы. Растущая доступность таких технологий, как функциональная магнитно-резонансная томография (МРТ) и транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС) искушают многих.
Многие молодые исследователи в настоящее время думают о методах когнитивной нейронауки как о части стандартного инструментария, как, например, дисплеи стимулов и статистические пакеты, рассчитанные на компьютерную обработку. Эти методы не только обеспечивают дополнительные зависимые переменные для изучения основных механизмов познания, они все чаще служат полезными контактными точками для ученых в области поведенческого когнитивизма и когнитивных и клинических нейронаук для обмена результатами и теоретическими идеями. Использование методов нейронауки быстро растет в психологии. Волны когнитивной нейронауки омывают берега многих областей исследований - обучение и память, экономика, маркетинг, спортивные достижения, выявление лжи, правовые вопросы ответственности и т.д. Для некоторых исследователей когнитивная нейронаука может показаться не столько мягко притирающейся волной, сколько хищническим цунами.
Нынешний дух времени
Интересно, что рост когнитивной нейронауки за последние 25 лет примерно совпадает с ростом Общества прикладных исследований в области памяти и познания (SARMAC) в его центральной оценке релевантных прикладных исследований. Психология находится в так называемом трансляционном цейтгейсте - периоде повышенного внимания к преобразованию знаний в практические действия.
Несмотря на общий энтузиазм в последние годы в отношении нашего растущего понимания функционирования мозга, многие ученые в этой области чувствуют, что в процессе преобразования знаний в практические действия возникла большая загвоздка. Этот затор создан частично в результате практики группировки клинических проблем в диагностические группы на основе диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам. Аргумент заключается в следующем: современные категории типа DSM, например, большое депрессивное расстройство, легкая депрессия и биполярное расстройство, каждая из которых включает людей с разнородной группой симптомов, пересекающихся с симптомами в других диагностических категориях. Может оказаться полезным не придавать значения или игнорировать категорию и сосредоточиться на конкретных симптомах.
При этом цель будет заключаться в том, чтобы связать индивидуальные различия в показателях этих симптомов с конкретными поведенческими показателями, физиологическими показателями, оценками генетического риска, активностью мозга (выраженной в областях или цепях) и жизненным опытом (социальные, культурные и экологические факторы). Связи между симптомами и каждым из этих уровней анализа, а также между этими уровнями анализа, должны привести к образованию групп информации, которые обеспечат более конкретную основу для научного понимания, диагностики и разработки методов лечения. С этой целью они предлагают организовать исследование по проекту "Критерии домена исследований".
Предсказуемые модели
Трансляционный дух времени включает тенденцию, которая развивается в когнитивной нейронауке - усилия по созданию прогностических моделей. Понимание и опыт применения этого подхода ограничены, потому что он весьма отличается и потенциально дополняет экспериментальную манипуляцию с характеристиками задач для выявления компонентных процессов и/или диссоциации функциональных субрегионов коры головного мозга, и подход прогнозных моделей может вызвать идеи у исследователей, заинтересованных в применении. Недавняя статья Габриэли является отличным введением в этот подход. Вкратце, существует несколько этапов создания прогнозных моделей:
- Фаза выявления и оценки ассоциаций (например, между нейромаркерами и поведенческими результатами) с использованием только части имеющихся данных.
- Фаза построения модели, на которой для построения модели используются потенциально интересные переменные, или "поезд". Для того чтобы определить хорошие параметры модели для имеющихся данных, используется перекрестная проверка для разделения данных на учебные и тестовые наборы. Модели строятся с использованием данных обучения и тестируются на основе тестовых данных. При условии успеха, все данные используются для построения модели прогнозирования с использованием наиболее подходящих параметров модели.
- Этап обобщения, на котором модель, построенная путем перекрестной валидации, применяется к новому набору данных. Новые данные затем используются для обновления модели.
Этот подход может использоваться в качестве подхода, свободного от гипотез, при анализе данных для увязки биомаркеров (данные мозга, генетические данные и т.д.) с конкретными симптомами и результатами лечения. Однако этот подход не ограничивается нейрохирургическими данными. Он также применим к поведенческим данным, например, полученным в анамнезах пациентов, клинических наблюдениях или субъективных отчетах.
Уверенность, которую в настоящее время могут иметь клиницисты в предсказании курса депрессии для отдельных лиц и/или эффективности результатов при назначении конкретного фармакологического лечения для конкретных пациентов с депрессией, удивительно ограничена. Интерес к использованию тщательного анализа данных для выявления систематических связей между переменными или полезных алгоритмов прогнозирования (даже если мы их не понимаем) является еще одним отражением текущего трансляционного стремления найти новые способы более быстрого продвижения к приложениям. Эти подходы к поиску данных зависят от больших массивов данных, и, конечно, качество обнаруженных объектов будет зависеть от количества и сопоставимости между местами сбора используемых данных.
Этот "объемный" вопрос является одним из аргументов в пользу обмена данными между лабораториями, общедоступными хранилищами данных и т.д. Вопрос сопоставимости" для получения больших массивов данных является более сложным - это аргументы в пользу большей стандартизации собираемых и вводимых переменных данных о физических лицах. Однако стандартизация исследовательской практики потенциально снижает шансы обнаружения взаимосвязи между переменными, не входящими в стандартный набор.
Резюме
При рассмотрении взаимодействия между когнитивной психологией, когнитивной нейронаукой и клинической нейронаукой две основные тенденции трансляционного духоизлияния, которые наблюдаются, - это усилия:
- аналитически/экспериментально выявлять составные процессы и связывать их на всех уровнях анализа (когнитивный/поведенческий, регион мозга/сеть, генетический, социальный/культурный)
- использовать мощные статистические инструменты добычи данных для выявления и прогнозирования взаимосвязи между переменными.
Несмотря на энтузиазм тех, кто уже задействован в этих подходах, даже некоторые из наиболее опытных исследователей отмечают пределы того, на что можно претендовать до сих пор, и трудности в достижении прогресса. Здесь много места для новой энергии и идей о том, как связать теоретические представления о познании и эмоциях с поведением, социальным/культурным контекстом, мозговыми цепями и генами.
В ближайшие несколько лет мы увидим много захватывающих пульсаций и сложных перекрестных течений, отражающих постоянную синергию и напряженность между пониманием и применением. Хотя связанные с этим теоретические и эмпирические исследования должны углублять знания, вытекающие из когнитивной психологии, когнитивной нейронауки и клинической неврологии, наука надеется, что большими победителями станут пациенты.
