Давайте на время забудем об энцефализации, расточительном потреблении энергии и, отступив, снова попробуем разобраться в фундаментальных вещах. Немного критического мышления достаточно для того, чтобы понять, что все мозги не могут быть устроены одинаково и характеризоваться одинаковым и универсальным отношением между размерами мозга и числом нейронов. Естественно, каждый мозг состоит из нейронов, мельчайших счетных единиц, обрабатывающих информацию и передающих ее в крупные обширные сети, которые нейроны образуют в головном мозге. Информация попадает в нейроны через синапсы, причем на каждый нейрон приходится от 10 до 100 тысяч синапсов. Информация, проходящая через все эти синапсы, сходится на теле нейрона, который затем обрабатывает ее и передает результат следующему нейрону. Несмотря на то что обладание многими синапсами увеличивает гибкость в обработке информации и повышает ее возможную сложность, разумно предположить, что в конечном итоге счетная способность мозга данного биологического вида в гораздо большей степени лимитирована числом нейронов, нежели числом их синапсов.

Если бы у всех млекопитающих мозг был устроен одинаково, то два мозга одинаковой величины содержали бы одинаковое число нейронов, одинаковым образом распределенных по структурам мозга. И если числа нейронов ограничивают когнитивные способности, то коровы и шимпанзе, обладающие мозгом массой около 400 г, должны, по этой идее, обладать сходными умственными способностями. Однако очень трудно изобрести способ сравнения когнитивных способностей животных разных видов. Когнитивные тесты должны быть экологически значимыми для испытуемого вида: надо учитывать не только частные интересы вида, но и анатомическое строение тела (имеет ли животное копыта, когти, пальцы или крылья), а потом перевести полученные данные на стандартный язык для возможности сравнения. К слову сказать, мы достаточно хорошо знаем оба этих вида и можем заподозрить, что шимпанзе отличаются от коровы намного более богатым, гибким и сложным поведенческим репертуаром. Если, конечно, коровы не живут очень насыщенной внутренней жизнью и настолько умны, что не позволяют нам видеть, как они предаются глубоким размышлениям, когда пасутся на лугах. Это весьма маловероятно, учитывая, что коровы, предназначенные на убой, мирно пасутся, а шимпанзе, живущие в неволе, изобретают массу трюков, чтобы одурачить служителей зоопарков. Отсюда ясно, что два мозга сравнимого размера отнюдь не обязательно обладают сходными когнитивными способностями.

Но давайте продолжим, потому что дальше все становится еще хуже. Если бы мозги всех млекопитающих были устроены одинаково, отличаясь только размерами общего, универсального плана, то тогда мозги большего размера должны обладать большим числом нейронов, чем маленькие мозги, а поскольку нейроны являются элементарными счетными единицами мозга, постольку более крупный мозг, по одной этой причине, должен обладать большими когнитивными способностями. Но выясняется самая досадная из всех проблем, имеющих отношение к размеру мозга: человеческий мозг не является самым большим. Более того, он далеко не дотягивает до звания чемпиона по размеру и массе мозга, и поэтому вычисление коэффициента энцефализации было встречено с таким энтузиазмом: этот показатель, как казалось, помогал разрешить этот парадокс. По меньшей мере у тринадцати видов мозг такой же, как у нас, или весит больше наших полутора килограммов, а самый большой мозг, массой 9 кг, обнаружен у кашалота, таким образом, он в шесть раз больше нашего. Однако превосходят нас не только китообразные: мозг африканского слона весит около 5 кг, то есть более чем в три раза больше, чем наш.

Эти нестыковки указывают на то, что не все мозги устроены одинаково, не являются объектами одного масштаба, – именно это заставило меня заподозрить, что мы не знаем, как именно устроены мозги животных разных биологических видов. Несмотря на то что в литературе описано множество исследований, касающихся объема и площади поверхности мозга различных видов, а также есть масса статей, посвященных плотности нейронов в мозговой коре, данные о числе нейронов в мозге весьма скудны. В частности, я не смогла найти оригинальный источник, подтверждающий часто повторяемое число «100 миллиардов нейронов человеческого мозга». В лучшем случае это можно считать лишь приблизительной оценкой порядка величины. В 1988 году Роберт Уильямс и Карл Херруп оценили число нейронов человеческого мозга величиной «около 85 миллиардов нейронов», основываясь на подсчетах, сделанных для коры головного мозга и мозжечка, но этих авторов постоянно неверно цитируют, утверждая по-прежнему, что число нейронов в человеческом мозге составляет круглую величину в 100 миллиардов клеток. В 2003 году я консультировалась с несколькими уважаемыми неврологами, большинство которых верует в 100 миллиардов, но ни один из них не смог указать мне оригинальный источник этого числа. Позже я встретилась с самим Эриком Кэнделом, в чьем классическом учебнике «Принципы неврологии» приведена та же цифра с добавлением: «…и в 10–50 раз больше глиальных клеток». Когда я спросила Эрика, откуда он взял эти данные, он сослался на своего соавтора Тома Джессела, писавшего главу, в которой они приведены, но я так и не смогла поговорить с самим Джесселом. Очевидно, была выполнена частичная аппроксимация, которую приняли за допустимый порядок величины, и стали оперировать ею, как реальным числом. Шел уже 2004 год, но никто точно не знал, сколько на самом деле нейронов содержится в человеческом мозге.

Теперь думается, что десятикратное численное превосходство глиальных клеток является еще большим мифом, чем представление о 100 миллиардах нейронов. Согласно мифу, если в мозге в целом действительно содержится 100 миллиардов нейронов, то в нем должен быть и один триллион глиальных клеток. К 2004 году было уже известно, что на каждый нейрон серого вещества церебральной коры человека приходится менее двух глиальных клеток, а в мозжечке этот показатель еще ниже – 0,1 клетки. Это означало, что один триллион глиальных клеток должен располагаться в полосатом теле, промежуточном мозге и стволе головного мозга, то есть в структурах, которые все вместе весят меньше 200 г. Если бы это было так, то на 1 мг мозговой ткани должно приходиться около пяти миллионов глиальных клеток, но, по всем данным, полученным к 2004 году, плотность глиальных клеток ни в одном отделе мозга не превышала 100 тысяч на 1 мг мозговой ткани. Популярная оценка в 100 миллиардов нейронов и в десять раз большего числа глиальных клеток человеческого мозга, как мне кажется, стала результатом игры ученых в испорченный телефон, когда ранняя приблизительная оценка числа нейронов и отношения глия/нейроны вышла из-под контроля, и удобное круглое число прочно завладело воображением неврологов, нейрофизиологов и широкой публики.

Одной из причин отсутствия фактических и достоверных оценок числа клеток является то, что единственным относительно надежным способом подсчета клеток в то время был стереологический метод с использованием, например, «оптического фракционатора». Этот метод в то время считался самым надежным. Оптический фракционатор состоит из введенных в тонкий срез ткани виртуальных трехмерных зондов, которые выделяют известную малую долю всего объема ткани; потом подсчитывают число клеток в пробе, а затем экстраполируют результат и получают общее число клеток во всем объеме ткани. Этот метод очень хорош для тканей с относительно равномерным распределением клеток или, по крайней мере, с небольшими вариациями плотности в разных участках пробы. В высшей степени гетерогенное распределение нейронов в разных структурах головного мозга, однако, делает стереологические методы малопригодными для этой цели – для определения числа клеток в целом мозге. Плотность нейронов может варьировать, различаясь в тысячу раз в области ствола и в мозжечке. Даже внутри одной и той же структуры, например в мозжечке, в различных слоях нейроны упакованы с разной плотностью. Для того чтобы в такой ситуации пользоваться стереологическими методами, необходимо разделить мозг на сотни структур сравнимой плотности, а затем взять из них очень большое число проб. Это было бы непомерно дорого даже для крупной лаборатории. Мне же было еще труднее, потому что у меня не было ни лаборатории, ни денег.