신경 과학이 의식을 이해하는 분야
네트워크 역학이 핵심입니다.
많은 과학자들, 심지어 물리학 자들도 과학의 성배는 인간의 의식을 이해하는 것이라고 주장한다. 이 인간 국가는 정의하기가 어렵지만 우리가 믿고, 알고 상상하는 것을 알고, 우리가 결정하고 계획하는 것을 알고, 우리가 느끼는 것을 느끼는 국가를 특징으로합니다. 그건 아무것도 설명하지 않습니다.
출처 : Davidboyashi 작성 – 자체 작업, CC BY-SA 4.0
이해의 문제는 메커니즘이 반드시 복잡해야 할뿐만 아니라 좋은 비 침습적 실험 도구가 없다는 것입니다. 신경 전기 활동 (기능 fMRI)의 대사성 프록시와 전기 활동 (뇌파 (EEG)) 또는 자기장 대응 물의 두피 모니터링이라는 두 가지 유용한 도구 만 있습니다. fMRI의 문제점 중 하나는 생각과 감정을 만들어 내고 의식을 가능하게하는 두뇌 내의 실제 신호의 간접적 인 측정 일뿐입니다. 시간 분해능은 약 1 초 이상이며, 뇌의 신호 전달은 밀리 초 단위로 발생합니다. EEG는 적절한 시간 척도에 따라 활동을 모니터링하지만, 뇌의 전도성 매개체 전체에 걸쳐 진폭이 점차적으로 줄어들 기 때문에 여러 피질 겹침 영역의 전압 필드만큼이나 공간 분해능이 매우 낮습니다. 소스 생성기. EEG가 적절한 표적 (전기적 활동)을 모니터링하지만, 그 활동은 이질적인 뉴런 앙상블 (신경 자극 및 감지 전극에 가장 가까운 관련 postsynaptic 전위) 인 대수적으로 합산 된 신호의 외피입니다.
그럼에도 불구하고 우리는 의식 기능에 분명히 관여하는 뇌 기능에 관한 많은 유용한 것들을 알고 있습니다. 신경 과학자들은 인간에서 허용되지 않는 침습적 인 절차로 하등 동물에서 이것을 많이 발견했습니다. 요약하면, 우리는 의식과 관련된 다음과 같은 두뇌 기능을 나열 할 수 있습니다 :
- 두뇌는 풍부한 상호 연결된 네트워크의 네트워크입니다.
- 기능은 모듈 식입니다. 서로 다른 네트워크는 서로 다른 기본 기능을 가지고 있으며 일부 기능은 필요할 때 선택적으로 채용 될 수 있습니다.
- 일부 네트워크는 다른 네트워크가 네트워크를 작동 시키도록 여러 가지 기능을 수행 할 수 있습니다.
- 서로 다른 네트워크의 기능적 연결성의 일부 측면은 무의식 상태와 의식 상태에서 서로 다릅니다.
- 깨어나 기와 의식은 동일하지 않습니다. 의식 상실은 필요하지만 의식에는 충분하지 않습니다.
- 깨어 있음을 유발하는 신경 메커니즘에 대해 많은 것을 배웠지 만 그것은 의식을 이해하는데 많은 도움이되지 못했습니다.
- 뇌의 메시징 신호는 신경 자극과 그 신경 전달 물질 후속 시냅스 효과입니다.
- 메시징의 합계 전압은 전압 필드 내의 뉴런의 흥분성을 변경시키는 정전기 효과를 가지고 있습니다.
- 임펄스 파열 빈도와 EEG 엔빌 로프는 정보가 전파되고 네트워크의 전역 작업 공간에서 수정 될 때 정보의 처리 및 처리에 중요한 영향을 미칩니다.
- 의식의 신경 상관 관계는 여러 가지가 있지만, 의식을 위해 필요하고 충분한 것이 무엇인지 확실하게 밝히지는 못했습니다.
진동 전기 활동은 뇌에서 선택적으로 정보를 전달하는 데 중요한 역할을한다고 여겨집니다. 진동은 연결된 신경 조합의 위상 관계에 따라 흥분성을 조절하는 것으로 보입니다. 의식을 결정 짓는 두 가지 중요한 가설이 제기되었으며 상호 배타적 인 것은 아닙니다.
- 두 개 이상의 앙상블에서 위상 고정 된 활동 (일관성)
- 네트워크 내 전파 경로를 지시하는 억제 게이팅.
의식의 메카니즘을 발견하는 열쇠는 모든 신경 상관을 확인한 다음 의식을 위해 필요하고 충분한 것들에 대한 목록을 알아내는 것입니다. 가끔 중요한 발견은 공부하고자하는 것과 정반대로 공부할 때 발생합니다. 이 원칙은 여러 가지 무의식 상태 (마취, 혼수 상태 또는 꿈이없는 수면과 같은) 동안의 뇌 기능에 대한 연구에서 나타납니다. 최근의 연구 결과는 무의식과 의식의 신경 상관 관계를 비교 한 것입니다. 이 평가는 의식 불명의 상태에서 뇌의 연결이 끊어지고 모듈화가 더 커지므로 의식 중에 필요한 정보를 효율적으로 통합 할 수 없었습니다. 또한,이 리뷰는 의식에서 발생하는 의식의 신경 상관 관계가 의식에서 발생하지만 의식이없는 상태에서는 발생하지 않는다는 요지를 만들었다. 특히 네트워크 간의 기능적 연결성과 관련된 상관 관계는 관련성이 있습니다. 여러 가지 증거는이 연결성이 무의식 상태에서 저하되고 의식이 다시 시작될 때 나타납니다.
설치류에서 시각 피질의 다중 배열 기록은 연결 패턴이 각성시와 마취 동안 동일 함을 나타냅니다. 아마도 이것은 설치류가 의식을 가능하게하는 데 필요한 네트워크 아키텍처를 가지고 있지 않다는 것을 나타냅니다. 깨어있을 수도 의식하지 않을 수도 있습니다. 깨어있는 것은 의식을 위해 분명히 필요하지만 충분하지는 않습니다. 또한 (당신이 나를 믿지 않는다면, 부주의 한 실명에 관한 고전적인 U- 튜브 농구 경기 비디오를보십시오). 주어진 순간에, 우리는 의식적으로 우리가 참석하는 특정인지 표적을 의식하고 있습니다.
연결된 네트워크의 활동에 대한 통계적 동시 변이는 기능적 연결의 척도입니다. 연결된 네트워크의 활동이 임의의 시간 지연에서 임의로 지터가 발생하거나 위상이 같거나 잠길 수 있습니다. 작동 적으로 연결성은 하나의 그룹의 뉴런이 과거, 현재 또는 미래의 작업을 위해 다른 그룹의 활동을 중재하거나 조정할 수있게합니다. 이러한 과정의 시간적 동역학은 의식 상태에 따라 다르다.
최근 신경 과학자들의 의식에 대한 대중적 시각은 고차원 사고, 특히 의식적인 사고가 초당 12 ~ 60 개 이상의 파도를 진동하는 세포 외장에 의해 매개된다는 것입니다. 진동 빈도의 변화와 여러 뉴런 수영장 사이의 진동의 일관된 결합은 사고의 성격과 강도를 반영하는 것으로 생각됩니다.
이 문제는 일반적으로 필드 포텐셜 (field potentials)이라고 불리는이 전압이 진동을 일으키는 근본적인 신경 충격 활동에 어떻게 영향을 줄 수 있는지에 관해 발생합니다. 생각의 메시지는 신경망을 흐르는 신경 충동의 패턴으로 전달됩니다. 필드 전위는 적어도 직접적으로 시그널링이 아닙니다. 그들은 간접적으로 신경 충동 트래픽을 생성하고 전파 할 수 있도록 정전기 바이어스 네트워크에 의한 메시지 전달에 간접적으로 영향을 줄 수 있습니다.
신경 과학자들은 EEG 전압 주파수의 시간적 역학에 많은 중요성을 부여합니다. 예를 들어 신경 과학자들은 한 번에 40 / 초의 동시성이 의식에 중요하다고 믿었지만 이후의 연구에서는이 동시성이 유지되고 심지어 마취 중에도 향상 될 수 있음이 밝혀졌습니다. 나중에, 수사관들은 고주파수 감마 동기화에 대한 결정적인 역할을 발견했다고 생각했지만, 그것은 또한 이제 의문의 여지가 있습니다. 이 감마 동기화는 의식이없는 동안에도 나타나거나 심지어 강화 될 수 있습니다. 그러나 동시성의 공간 범위는 의식의 의미있는 상관 관계 일 수 있습니다. 광범위한 동기는 무의식 중에 무너지며보다 지역화 된 동기는 그대로 유지되거나 향상됩니다.
수많은 연구에서 무의식 상태의 다양한 상태에서 기능적 연결이 끊어지는 것을 보여줍니다. 예를 들어, fMRI는 수면, 전신 마취 및 병리학 적 상태에서 대뇌 피 질 및 시상막 연결 해제를 나타냅니다. 뇌파 분석은 유사한 연결 고장을 보여줍니다. 또한 액세스 할 수있는 가능한 연결 구성의 레퍼토리는 의식이없는 상태에서 줄어들며 의식이 다시 시작되면 복원됩니다. 이것은 분명히 무의식 상태에서 발생할 수있는 정보 처리의 견고성을 제한합니다. 의식적으로 선택적주의를 기울이는 것은 부주의 의식보다는 연결성의 다른 레퍼토리를 필요로합니다.
신경 과학자들은 또한 주어진 주파수 대역에서 다중 영역 일관성의 중요성뿐만 아니라 두 개의 서로 다른 주파수에 대한 위상 동기화가 네트워크 통신을 변조 할 수 있음을 발견했다. 고주파수 감마 진동과 알파 및 베타 진동의 교차 주파수 결합은 회로 전체의 신경 자극의 흐름을 증폭, 억제 또는 게이트 할 수 있습니다.
미래의 진보는 분명히 의식 상태와 무의식 상태의 여러 상태로 들어서고 나가는 두뇌의 기능적 연결성을 모니터링하는 것에 더 중점을 둘 것입니다. 그러나 이론의 한 영역과 전술적 방법론에서 진전을 맺기 전에는 의식 연구에서 확실한 진전을 이루지 못할 것이라고 생각합니다.
이론 결핍은 신경 네트워크의 모델에 있습니다. 사람이 만든 네트워크의 컴퓨터 모델은 흥미로운 결과를 산출하지만, 아마도 관련이 없습니다. 두뇌는 컴퓨터와 동일한 원리로 작동하지 않습니다. 게다가 뇌 네트워크는 컴퓨터에 의해 아직 복제 될 수없는 고유 한 소성력을 가지고 있습니다.
방법의 결핍은 모든 네트워크에서 모든 뉴런의 상당 부분에서 실제로 신호를 보내는 것을 감시하는 비 침습적 인 방법이 없다는 것입니다. 또한 비 침습적으로 개별 뉴런을 모니터링하는 방법이 있어도 정의 된 회로에서 뉴런을 선택적으로 모니터링해야 할 수 있습니다. 궁극적으로 우리는 어떤 것들은 단지 알 수 없다는 것을 확인할 수 있습니다. 그러나 우리는 지금보다 더 많은 것을 배울 수 있습니다.
참고 문헌
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Mashour, George A., Hudetz, Anthony G. (2018). 대규모 뇌 네트워크의 무의식에 대한 신경 상관 관계. 신경 과학의 동향. 41 (3), 150-160.
