מה תפקידם של גלי המוח? – חלק ב'

כתב: רן לוי

בפרק הקודם עקבנו אחרי סיפורו של ה –  EEG: מכשיר שמאפשר לחוקרים ולרופאים 'להציץ' לתוך הנעשה מתחת לעצם  הגולגולת, ולמדוד את השינויים בשדה החשמלי שמייצר המוח שלנו בעת פעילותו.  סיפרתי לכם על התגלית המפתיעה של 'גלי מוח': שינויים מחזוריים בשדה החשמלי  של המוח, שמופיעים ונעלמים באזורים שונים של המוח ובמצבי תודעה שונים, כמו  למשל עירות, שינה, חשיבה מאומצת וכדומה. ישנם כמה וכמה גלי מוח בעוצמות  ובתדרים שונים, והחוקרים נתנו להם שמות לפי סדר האלפבית היווני – אלפא,  בטא, גמא וכדומה.

האתגר הראשוני של חוקרי המוח היה לעשות  סדר בבלאגן הגדול של גלים שונים ומשונים שמתגלגלים בתוך המוח בו זמנית,  נקלטים יחדיו באלקטרודות של ה EEG ומסתירים ומכסים זה את זה. מי שתרמה רבות  לפתרון הבעיה הזו הייתה 'התמרת פוריה' – כלי מתמטי רב עוצמה המאפשר לנו  להפריד את האות הכיאוטי שנקלט ב EEG למרכיביו השונים. טכניקה זו הפכה את ה  EEG למכשיר רפואי שימושי מאוד, שמסייע לרופאים לאבחן שורה ארוכה של מחלות  ותופעות נוריולוגיות – מאפילפסיה ועד שבץ – מבלי שיצטרכו לפתוח את מכסה  הגולגולת ולחשוף את רקמת המוח העדינה.

כיום אנחנו יודעים לומר שמקורם של גלי  המוח הוא בעובדה שהנוירונים במוח מאוגדים לקבוצות של אלפי עד מיליוני  נוירונים, והנוירונים בתוך כל קבוצה מסונכרנים ביניהם – דהיינו, פולטים או  קולטים אותות חשמליים בזמנים מסויימים ומשתתקים בזמנים אחרים, כמו מקהלה  תחת שרביטו של מנצח קפדן.

אבל כמו תמיד במדע, ההבנה הזו רק סייעה  לחשוף שאלה חשובה ועמוקה יותר: מה תפקידו של הסנכרון הזה במוח? אפשר לדמות  את חוקרי המוח לחייזרים שנתקלו בפעם הראשונה במנוע של מכונית, ומאזינים  לרעש שפולטות הבוכנות. מתוך הרעש המחזורי, החייזרים מסיקים שכל ארבעת  הבוכנות במנוע מסונכרנות זו עם זו – כשאחת עולה, השניה יורדת וכן הלאה –  אבל כעת הם מנסים להבין אם לסנכרון הזה יש משמעות קריטית לאופן פעולתו של  המנוע. ואכן, כפי שנגלה מיד, נדמה שכפי שהסנכרון בין הבוכנות הוא קריטי  לפעולה תקינה של מנוע מכונית – כך גם לסנכרון החשמלי בין הנוירונים יש  תפקיד חשוב במוח. למעשה, נדמה שאלמלא הסנכרון הזה, לא היינו חווים את מה  שאנחנו מכנים בשם 'תודעה' או 'הכרה'.

אקדים ואומר שהשאלה הזו היא קרוב  לוודאי אחת השאלות המורכבות והקשות ביותר במדע המודרני. אנחנו בקושי מבינים  איך פועל מוחה של תולעת זעירה, ועל אחת כמה וכמה שאנחנו לא מבינים מה קורה  במוח שלנו, על עשרות מיליארדי הנוירונים שבו. ובכל זאת, בעשרות השנים  האחרונות השתפרו הכלים שבידי החוקרים באופן דרמטי. ה EEG שפיתח הנס ברגר  בשנות השלושים מסוגל למדוד את גלי המוח ברזולוציה של מיקרושניות, אבל רק  כשמדובר בגלים חזקים יחסית – כאלה שמסוגלים לעבור דרך עצם הגולגולת –  וברזולוציה מרחבית נמוכה יחסית: דהיינו, קשה לדעת במדויק מאיזה איזור במוח  מגיעים הגלים. בזמן שחלף מאז ברגר זכינו בשורה של מכשירי מדידה שמפצים, כל  אחד בדרכו, על חולשותיו של ה EEG. ה MEG, למשל, הוא מכשיר שמודד את גלי  המוח באמצעות השפעתם על השדה המגנטי של המוח, בניגוד לשדה החשמלי שמודד ה  EEG. הוא אמנם יקר, גדול ומורכב יותר מ EEG, אבל הוא נותן לחוקרים תמונה  הרבה יותר מדוייקת לגבי מיקום הגלים השונים בתוך המוח. גם האלקטרודות שבהם  משתמשים כדי למדוד את הפעילות החשמלית בתוך רקמת המוח השתפרו מאוד, וכיום  חוקרים שעובדים עם חיות מעבדה מסוגלים למדוד את הזרמים החשמליים העדינים  אפילו ברמה של הנוירון הבודד – טכנולוגיה המכונה Local Field Potential (או  LFP, בקיצור).

'פוטנציאל פעולה'

אז מה מגלים לנו מכשירי המדידה החדשים  האלה על תפקידם של גלי המוח בתוך המכונה האדירה והמורכבת הזו שיושבת לנו  בין האוזניים? כדי להתחיל לענות על השאלה הזו, אנחנו קודם כל צריכים להבין  איך מיוצג מידע בתוך המוח, וכיצד הנוירונים השונים מדברים זה עם זה.

הצעדים הראשונים לקראת פתרונה של החידה  הזו נעשו עוד במאה ה-18: לואיג'י גלוואני האיטלקי היה הראשון להבין שהמידע  במערכת העצבים מועבר באמצעות אותות חשמליים. מחקרים שנעשו במחצית הראשונה  של המאה העשרים חשפו את המנגנון המדוייק של האותות האלה – מנגנון המכונה  'פוטנציאל פעולה'.

סיפרתי לכם בהרחבה על פוטנציאל הפעולה  בפרקים שעסקו בניתוחי לב ולכן אחזור כאן רק על עיקרי הדברים. לכל נוירון יש  אקסון, שהוא מעין ענף ארוך וצר שבוקע מתוך גוף התא. פוטנציאל הפעולה הוא  פולס חשמלי – ספייק, בשמו המקובל – שנע במהירות לאורך האקסון כמו ילד  שמתגלש במגלשה. בקצה האקסון ישנה סינפסה, שהיא נקודת החיבור אל הנוירון הבא  בשרשרת: כשהספייק החשמלי מגיע אל קצה האקסון הוא גורם לסינפסה להפריש  כימיקלים מסויימים, ואותם כימיקלים משפיעים על הנוירון הבא ויכולים לגרום  גם לו להפיק ספייק חדש, וכן הלאה. כך עובר מידע מנוירון אחד לנוירון שני.

אבל זה לא סוף הסיפור. ספייק בודד לא  מכיל הרבה מידע: כל מה שהוא יכול להגיד לנוירון הבא בתור זה 'כן' או 'לא',  'יש' או 'אין'. ברובם המוחלט של המקרים, כמובן, זה לא מספיק – למשל, כשאור  נופל על הרשתית שבעין, אנחנו רוצים לדעת לא רק אם 'יש אור' או 'אין אור',  אלא כמה אור נופל על הרשתית, או במילים אחרות – מה מידת הבהירות של האור.

ספייק בודד לא מספיק לשם כך, ולכן  הנוירון שולח באקסון שלו כמה ספייקים בזה אחר זה – מה שמכונה 'רכבת  ספייקים'. המידע שרוצה להעביר הנוירון מיוצג על ידי קצב שליחת הספייקים –  דהיינו, כמה ספייקים נשלחים בכל יחידת זמן. לשם ההסבר, נניח שאני וחבר שלי  נמצאים בגן השעשועים עם הילדים שלנו: אני נמצא למעלה, בראש המגלשה, והחבר  בתחתית המגלשה. נאמר שסיכמנו מראש שהחבר מביא לי כל שעה בירה צוננת, ואני  צריך לומר לו כמה בירות אני רוצה – אבל, אסור לנו שהנשים שלנו, שיושבות  בצד, יידעו שאנחנו מדברים על בירה, אחרת זה ייראה בטעות כאילו אנחנו לא  סובלים, וכל אבא מתחיל יודע שזה אסור בתכלית האיסור. אז מה אפשר לעשות? אני  והחבר תיאמנו קוד סודי. אם אני רוצה בירה אחת – אני שולח במגלשה ילד אחד.  אם אני רוצה שתי בירות – אני שולח למטה שני ילדים בזה אחר זה, וכן הלאה.  במילים אחרות, העברתי לחבר את המידע לגבי מספר הבירות שאני רוצה, מקודד  בתור מספר הילדים שיורדים במגלשה בכל יחידת זמן.

ניסוי קלאסי שנערך עוד ב-1926 הדגים את  הקידוד הזה בצורה נאה: החוקרים תלו משקולת על שריר של צפרדע, ובחנו את  הספייקים שנשלחו מהשריר אל המוח. ככל שהמשקולת הייתה כבדה יותר, כך גדל קצב  הירי של הספייקים ומספרם בתוך כל 'רכבת ספייקים' שכזו. אם כן, באמצעות  שינוי קצב ירי הספייקים, מסוגלים הנוירונים לקודד ביעילות מידע מגוון  ומשתנה, מרמת הבהירות של האור שנופל על הרשתית, דרך מידע על ריח מסויים  שהתקבל בנחיריים ועד תדר הצליל שנתקבל באוזן.

מנגנון רכבת הספייקים הוא ללא צל ספק  אחת ה"המצאות" – אם אפשר לכנות זאת כך – המדהימות ביותר של הטבע. האבולוציה  יצרה כאן, הלכה למעשה, מכניזם של תקשורת דיגיטלית באמצעות 'חומרה'  ביולוגית: הספייקים שיורים הנוירונים הם המקבילה של הטבע לביטים שעוברים  בקווי התקשורת של המחשבים שלנו. הם גם מקנים למוח את אותם היתרונות שאנחנו  מקבלים מתקשורת דיגיטלית, כמו הגמישות בהעברת סוגים מגוונים של תוכן  וחסינות גבוהה להפרעות כתוצאה רעשים חיצוניים.

אבל על כל מעלותיו, מנגנון רכבת  הספייקים להעברת מידע – לא מספיק כדי להסביר במלואה את המורכבות האדירה של  המוח. חוקרי המוח מבינים כבר מזה כמה עשרות שנים שישנן תופעות שכדי להסביר  אותן, צריך למצוא מנגנון נוסף – או אולי מנגנונים נוספים – שישלימו את  מנגנון רכבת הספייקים.

בעיית הקישור

אחת התופעות המאתגרות הללו היא זו המכונה The Binding Problem, 'בעיית הקישור' בתרגום חופשי.

לשם ההסבר, נניח שאתם רואים על השולחן  מולכם כוס כחולה. המידע שמגיע אל העין הוא בסך הכל אוסף של פוטונים, ועל  המוח מוטלת המשימה לפענח את המידע הזה ולהעניק לו משמעות. זאת אומרת, המוח  צריך להיות מסוגל לסנן מתוך שטף הפוטונים קבוצה ספציפית של פוטונים, להגדיר  אותה כ'כוס' – ולהצמיד לאובייקט החדש הזה את כל אוסף התכונות שקשורות  אליו, כמו למשל הצבע שלה, החומר ממנו היא עשויה וכדומה.

אבל כאן יש בעיה. אנחנו יודעים שהמידע  שמגיע למוח מהחושים מעובד במספר איזורים שונים במקביל: זאת אומרת, יש איזור  במוח שתפקידו לזהות את קווי המתאר של הכוס, ואיזור אחר שאחראי על זיהוי  הצבע שלה. שני החישובים האלה מתבצעים בו זמנית באיזורים שונים של המוח,  והתוצאות שלהם 'מאוחדות' לכדי תפיסה או הבנה שעל השולחן ישנה 'כוס בצבע  כחול'.

השאלה המתבקשת היא – כיצד מתבצע האיחוד  הזה? במילים אחרות, אנחנו יכולים להניח שהמידע אודות צורת הכוס והצבע שלה  מיוצג במוח באמצעות רכבות ספייקים שעוברות בין הנוירונים השונים – אבל מי  הגורם שמחבר בין הכוס והצבע שלה במוח? מי יוצר את הקישור בין התכונות  השונות של כל עצם? כל שאנחנו יודעים לומר, אין איזור אחד מרכזי ש"שולט" על  שאר האיזורים ומוריד להם פקודות בנוסח 'אתה, האיזור שזיהה כוס – תעביר את  המידע שלך לאיזור שזיהה את הצבע הכחול." המוח לא עובד ככה. איך שהוא,  התזמורת המורכבת שמנגנת לנו בתוך הראש מצליחה לתפקד גם בלי מנצח.

וזה עוד לא הכל. מה יקרה אם נניח על  השולחן שלנו, לצד הכוס הכחולה – צלחת צהובה. כעת המוח צריך ליצור שני  ייצוגים שונים של שני עצמים שונים, שלכל אחד מהם תכונות שונות. דהיינו,  עכשיו יש לנו 'כוס', 'צלחת', 'כחול' ו'צהוב', והמוח צריך להפריד בין הכוס  והצלחת, והצמיד לכל אחד מהעצמים את הצבע הנכון. איך יודע המוח לנתב את  המידע שמעבירים את הנוירונים כך שבסופו של דבר אנחנו רואים את הכוס ככחולה,  ולא צהובה?

וזה רק על קצה המזלג. בעולם האמיתי,  לכל עצם יש אינספור מאפיינים ותכונות – מה שאומר שישנן עשרות אם לא מאות  קבוצות שונות של נוירונים שכל אחת מהן אחראית על עיבוד חלק מהמידע המתקבל.  חלק מהמידע הזה מגיע מהחושים –  צבע, מרקם, ריח – וחלק מהזכרון שלנו: למשל,  האם הכוס המדוברת היא כוס חד-פעמית שקניתי בסופר, או כוס מיוחדת שהעניקה  לי סבתי האהובה. כל פריט מידע כזה משפיע על התפיסה שלי של האובייקט ועל  האינטראקציה שלי איתו.

זו , אם כן, בעיית הקישור: איך מצליח  המוח לחבר את כל פריטי המידע השונים והמשונים שמסתובבים להם בין קבוצות  הנוירונים השונות – וליצור מהם חוויה אחת ויחידה, מאוחדת במרחב ובזמן –  חוויה שאנחנו נוהגים לכנות אותה בשם 'הכרה' או 'תודעה'?

תשובה אפשרית אחת היא שישנם נוירונים  מיוחדים במוח, שזה תפקידם: לקשר בין קבוצות שונות ולאחד את המידע המופק  מהן. ואכן, יש נוירונים מיוחדים כאלה ועושה רושם שהם מבצעים לפחות חלק  מפעולת הקישור הזו – אבל מעטים מדי. ככל שאנחנו מבינים היום, כמות נוירוני  הקישור במוח לא מספיקה כדי להתמודד עם האתגר הזה: יש יותר מדי סוגי מידע  וקישורים שהמוח צריך לבצע ביניהם, ופחות מדי נוירונים מיוחדים כדי לעשות את  זה. מה שאנחנו מחפשים היא ככל הנראה מערכת דינמית: מערכת שמסוגלת לשנות את  צורתה או את הקונפיגורציה שלה כדי להתמודד עם עושר המידע שהמוח מתמודד  מולו. אפשר לדמות מערכת כזו לרובוטריק: כשהוא צריך לנסוע בכביש, הרובוטריק  לובש צורה של רכב – וכשהוא צריך להלחם בשקרניקים הוא מחליף צורה  למשהו  שמזכיר בן אדם.

אבל כאן בדיוק טמונה הצרה. הנוירונים  במוח מסוגלים להשתנות: הם יכולים ליצור חיבורים חדשים ביניהם ולנתק חיבורים  קיימים שכבר לא מועילים. אבל השינויים האלה לוקחים ימים, שבועות ואפילו  שנים – ואילו המוח צריך לעבד את המידע שמגיע אליו בתוך שברירי שניה. אז מה  עושים? איך בונים מערכת עיבוד מידע שמסוגלת להשתנות ולהסתגל למצבים חדשים  כהרף עין?

קישור באמצעות סנכרון

במשך שנים רבות, מאז נתגלתה העובדה  שנוירונים מעבירים ביניהם מידע כ'רכבת של ספייקים', חוקרי המוח התמקדו  במספר הספייקים שעוברים בכל רכבת, ובקצב שלהם. הם לא כל כך התעניינו בתזמון  של הספייקים. לשם ההסבר, נניח שהחוקרים צופים בתחנת רכבת וברכבות שיוצאות  ממנה. מה שעניין אותם היה כמה רכבות עוזבות את התחנה בכל רגע נתון, וכמה  קרונות יש בכל רכבת. השאלה האם רכבת מסויימת יצאה בשעה חמש ודקה או בחמש  ושתי דקות – לא נראה כל כך רלוונטית. כולם הניחו שמכיוון שהמוח שלנו הוא  רקמה ביולוגית וכאוטית, ולא מכונה מדוייקת ומתוכננת בקפידה כמו מחשב  אלקטרוני – התזמון המדויק של רכבות הספייקים האלה הוא אקראי למדי, כך שזה  לא ממש משנה מתי בדיוק נוירון יורה את רכבת הספייקים שלו, כל עוד הוא עושה  את זה בתוך חלון זמן רצוי כלשהו. יש בזה הרבה הגיון, ולראייה – גם התזמון  של הרכבות של רכבת ישראל נראה די אקראי רוב הזמן, ובכל זאת אנשים שאין להם  שום ברירה אחרת משתמשים בה, כי אין להם שום ברירה אחרת.

אבל אתגרים כמו בעיית הקישור דירבנו את  החוקרים לחשוב מחדש על הנחת היסוד הזו, ובשנות השבעים והשמונים של המאה  הקודמת הציעו מספר מדענים השערה חדשה בשם 'קישור באמצעות סינכרון' –  שבבסיסה עומד הרעיון שלתזמון של רכבות הספייק דווקא יש חשיבות מכרעת לתפקוד  התקין של המוח.

בואו ניזכר לרגע באופן שבו נוצרים גלי  המוח. כפי שהסברתי בפרק הקודם, הגלים שאנחנו מודדים ב EEG הם תוצאה של  העובדה שלכל נוירון יש פרקי זמן מוגדרים שבהם הוא פעיל מבחינה חשמלית.  בזמנים מסויימים הנוירון פעיל – ובאחרים, הוא מושבת. ההשבתה הזו נכונה  ליציאה של הנוירון – וגם לכניסות שלו: דהיינו, אם הנוירון מקבל מידע באחת  הכניסות בזמן חצי המחזור שבו הוא מושבת – הנוירון יתעלם מהמידע הזה, הוא לא  יתייחס אליו.

איך עשויה ההתנהגות הזו של הנוירונים  לתרום לניתוב נכון של המידע בתוך המוח? ובכן, בואו נניח לשם הדוגמה שישנה  קבוצת נוירונים שזיהתה את הצבע הכחול. המידע על הזיהוי צריך לעבור לקבוצה  אחרת של נוירונים – למשל, לנוירונים שאחראים על יצירת אובייקט ה'כוס' במוח.  אבל הנוירונים של הצבע הכחול לא יודעים לאיפה הם צריכים לשלוח את המידע  שלהם: הם בסך הכל מעבירים אותו הלאה לנוירונים הבאים בשרשרת, וזה הכל. אם  לא נעשה שום דבר, המידע על הצבע הכחול עשוי להגיע בטעות לקבוצת הנוירונים  שאחראית על יצירת אובייקט הצלחת, ואז נתפוס את הצלחת ככחולה. לא טוב.

אבל מה יקרה אם קבוצת הנוירונים של  הצבע הכחול וקבוצת הנוירונים של הכוס יהיו מסונכרנות ביניהן? זאת אומרת,  דפוס הפעילות המחזורי שלהן יהיה כזה שבזמן שלנוירונים של הצבע הכחול מותר  להוציא מידע, לנוירונים של הכוס מותר לקבל מידע – אבל, וזה הקטע הקריטי,  הנוירונים של הצלחת לא מסונכרנים לאותו התדר. דהיינו, כשהנוירונים של הצבע  הכחול פולטים את המידע שלהם, הנוירונים של הצלחת 'חירשים' ולא מסוגלים  לקלוט מידע. יצרנו כאן, הלכה למעשה, נתיב שרק בו המידע יכול לעבור – ואין  לו אפשרות אחרת. שימו לב שלא מדובר בנתיב פיזי של חיבוריות בתוך המוח, אלא  בנתיב שמושתת על תזמון. המידע שפולטים הנוירונים של הצבע יכול להגיע,  פיזית, גם לנוירונים של הכוס וגם לנוירונים של הצלחת – אבל מכיוון שרק  הנוירונים של הכוס נמצאים במצב 'האזנה' בעוד שהנוירונים של הצלחת נמצאים  במצב של 'התעלמות', דה פקטו המידע זורם רק לנוירונים של הכוס. הדבר דומה  למקלט רדיו כמו שיש לנו ברכב: בכל רגע נתון האנטנה קולטת שידורים מעשרות  תחנות רדיו שונות – אבל המקלט ישמיע לנו רק את התחנה שבחרנו בה, ויתעלם מכל  השאר.

היופי של הרעיון הזה, קישור באמצעות  סנכרון, הוא בגמישות שהוא מעניק למוח. בכל רגע נתון אפשר לחבר קבוצות שונות  של נוירונים באמצעות סנכרון זמני של היציאות והכניסות שלהם – וברגע שאין  צורך יותר בחיבור כזה, מפסיקים את הסנכרון. זה דומה למצב שבו יש לנו מערכת  מסועפת של כבישים שבהן מכוניות יכולות עקרונית לנוע לכל מקום ובכל כיוון –  אבל באמצעות שליטה על רמזורים ושלטי הכוונה הבקרים במרכז השליטה יכולים  להכווין את התנועה רק לנתיבים הרצויים, בלי צורך להקים ולהסיר מחסומים  פיזיים.

ואכן, ניסויים רבים שנערכו במרוצת  שלושים השנים האחרונות מצביעים על כך שגלי המוח הם האחראים – במידה כזו או  אחרת – על ניתוב ועיבוד המידע במוח. בפרט, גלי גמא בתדר של ארבעים הרץ הם  אלה שמקשרים בין קבוצות שונות של נוירונים שמעבדות סוגים שונים של מידע  חושי במקביל.

לדוגמה, ישנו ניסוי קלאסי שבו נותנים  לנבדקים להתבונן בדפוס של נקודות שחורות על רקע לבן. במבט ראשון, עושה רושם  שהדפוס של הנקודות השחורות אקראי לחלוטין – אבל אם מסתכלים עליו מספיק  זמן, מבינים שבעצם מדובר בתמונה של כלב דלמטי על רקע דומה מאוד. ברגע  שהנבדק מבין שמה שהוא רואה זה בעצם כלב דלמטי – הוא צריך ללחוץ על כפתור. ב  EEG אפשר לראות ששלוש מאות עד חמש מאות מילישניות לפני הלחיצה על הכפתור,  מופיע במוחו של הנבדק פרץ פתאומי של גלי גמא. אם השערת הקישור באמצעות  סנכרון נכונה, אזי יכול להיות שפרץ גלי הגמא הזה מציין את הרגע המדוייק שבו  הצליח המוח לאחד את המידע אודות הנקודות השחורות – מידע שהיה מפוזר במוח  על פני אזורים שונים של עיבוד – לכדי אובייקט אחד ויחיד, שהוא הכלב. זה  הרגע שבו הרעיון של 'כלב' הופיע בתודעה שלנו.

השערת הקישוריות באמצעות סינכרון עשויה להסביר מגוון רחב של תופעות מעניינות שאנחנו רואים במוח – כמו, למשל, בזמן שינה.

מחקרים רבים הראו שבזמן שינה עמוקה  מופיעים במוח פרצים של גלים בתדרים של שבעה עד ארבעה עשר הרץ – גלים  המכונים 'כישורי שינה' (Sleep Spindels בלעז). הגלים האלה מופיעים בתלמוס,  שהוא האזור במוח שאחראי על עיבוד מרבית המידע החושי והתנועתי שלנו.  מה  תפקידם של כישורי השינה, ומה הם עושים בתלמוס, סציפית? ובכן, תפקיד אפשרי  אחד הוא שהסנכרון החדש בדמות כישורי השינה 'שובר' את הסנכרון שקיים בדרך  כלל בין הנוירונים שאחראים על הקלט החושי ובין שאר האיזורים במוח. באופן  זה, כישורי השינה מונעים מהקלט החושי להפריע לנו ולהעיר אותנו משנתו. זאת  אומרת, האוזניים ממשיכות לקלוט גלי קול, לדוגמה – אבל הנוירונים שמעבדים את  המידע הקולי לא מסונכרנים עם הנוירונים הבאים אחריהם בשרשרת, וכך המוח  מתעלם מרעשים.

תפקיד אפשרי נוסף של כישורי השינה הוא  ליצור סנכרון חדש בין שני איזורים חשובים נוספים במוח: ההיפוקמפוס  (hippocampus) ,שאחראי על הזכרון, והניאו-קורטקס (Neo-cortex) שאחראי על  פונקציות 'גבוהות' כגון תודעה, התמצאות במרחב וכדומה. הסנכרון הזה מאפשר  להיפוקמפוס להעביר מידע שהצטבר אצלו במהלך שעות הערות, אל הניאוקורטקס –  ואולי זה מסביר איך אנחנו מעבדים בזמן השינה מידע חדש שלמדנו במהלך היום,  ואיך מידע שנשמר בזכרון לטווח קצר עובר לאחסון בזכרון לטווח ארוך. ניסויים  הראו כשהנבדק לומד משהו חדש במהלך היום, יהיו יותר כישורי שינה, יותר פרצים  של גלי מוח – במהלך השינה.

נקודה מעניינת נוספת קשורה בעובדה שכפי  שציינתי, יש לנו מגוון של גלים שונים במוח שנבדלים בתדר ובמיקום שלהם.  למשל, למשל, גלי האלפא שגילה הנס ברגר הם בעלי תדר של שמונָה עד עשרה הרץ  ומופיעים באזורים נרחבים יחסית של המוח, בעוד שגלי גמא הם בעלי תדר גבוה  יותר ומופיעים באזורים ממוקדים וקטנים יותר. מה פשר ההבדלים האלה?

מילת המפתח היא 'היררכיה'. בדוגמה של  הכוס הכחולה אמרנו שישנם כמה איזורים שונים שאחראים על עיבוד היבטים  ספצפייפים של הקלט החושי: איזור שאחראי על צבע, איזור שאחראי על זיהוי  צורה, איזור שאחראי על מרקם החומר וכן הלאה וכן הלאה. בגל של ארבעים הרץ,  זמן המחזור – זאת אומרת, הזמן שחולף מרגע תחילת הגל ועד שהוא מסתיים – הוא  בערך עשרים וחמש אלפיות השניה. דהיינו, למידע יש בערך עשרים וחמש אלפיות  השניה לעשות את הדרך מנוירון אחד לשני. כשמדובר בקבוצות נוירונים קרובות  יחסית אלה לאלה – זה עשוי להספיק, אבל כשהנוירונים רחוקים מדי זה מזה זמן  המחזור צריך להיות ארוך יותר כדי לאפשר למידע להספיק להגיע בזמן ליעדו. גל  אלפא, שהתדר שלו נמוך יותר ובהתאמה זמן המחזור שלו ארוך יותר – עשוי להיות  המכניזם שמאפשר לסנכרן איזורים מרוחקים יחסית של המוח, וזה גם עשוי להסביר  מדוע גלי האלפא משתרעים על פני אזורים נרחבים יחסית. הסברה המקובלת היא  שגלי אלפא יוצרים מבנה היררכי של שכבות עיבוד, כשגלי המוח המהירים אחראים  על עיבוד ראשוני של המידע וגלי האלפא האיטיים מסייעים לאגד את המידע המעובד  לכדי תפיסה קוהרנטית ושלמה יותר.

הקישוריות באמצעות סנכרון עשויה להסביר  גם מגוון של הפרעות ומחלות נוירולוגיות שונות. לסינכרון, כפי שראינו, יש  יתרונות – אבל מצד שני, גם לחוסר סנכרון יש תפקיד חשוב: הוא מונע ממידע  להגיע למקומות שהוא לא צריך להגיע אליהם, וכך מאפשר לאיזורים השונים במוח  לבצע את תפקידיהם בנפרד, בלי להפריע זה לזה. ומה קורה כשיש סנכרון-יתר?  ובכן, מחלת הנפילה – 'אפליפסיה'- היא תופעה כזו של סנכרון-יתר במוח: במקום  שרק קבוצות מסויימות של נוירונים יסתכרנו ביניהן, בהתקף אפילפטי כמעט כל  המוח נכנס לפעילות מסונכרנת בו זמנית. סנכרון-יתר מביא לכך שהשליטה על  זרימת המידע נפגעת, ההכרה נעלמת – והמוח מפסיק לתפקד כשורה. זו גם הסיבה  שאנחנו יכולים לאבחן אפילפסיה בקלות באמצעות מדידת גלי המוח בזמן התקף.  מחקרים אחרים הצביעו גם על קשר בין סכיזופרניה, אוטיזם, דיכאון והפרעה  דו-קוטבית – להפרעות שונות בסנכרוניות התקינה של המוח.

חשוב להדגיש ש'קישוריות באמצעות  סינכרוניות' היא בסופו של דבר רק השערה – וההסבר שהיא מעניקה לפעולת המוח  הוא במקרה הטוב חלקי בלבד. למשל, היא אולי מסבירה איך המידע מנותב בתוך המוח – אבל היא עדיין לא מסבירה מדוע המידע מנותב כפי שהוא מנותב. דהיינו, איך המוח יודע אילו אזורים צריכים  לדבר זה עם זה כדי שהמידע יעובד בהצלחה. סביר להניח שככל שחקר המוח יתקדם,  נגלה עוד מנגנונים נסתרים שאחראים על עיבוד וזרימת המידע במוח. המכשול  העיקרי, מבחינה זו, הוא שעיקר הניסויים הפולשניים והמדידות המדוייקות בתוך  המוח נעשות על בעלי חיים – שלא יכולים לספר לנו על החוויה ההכרתית שלהם.

לסיכום, המצאת ה EEG ומכשירי המדידה  הנוספים שבאו בעקבותיו, אפשרו לנו להבחין בתופעה מוחית חשובה שעד אותו הרגע  – הייתה נסתרת לחלוטין: גלי מוח, שינויים זעירים בשדה החשמלי שמייצרת  הפעילות החשמלית של המוח. התגלית הזו פתחה פתח לתגלית נוספת ודרמטית: דרך  חדשה ולא מוכרת שבה מידע מנותב ומעובד בתוך המוח. וכמו תמיד, גם הגילוי  החדשה הזה הביא בעקבותיו אלף שאלות ותעלומות חדשות. מי יודע כמה עוד  מנגנונים חבויים ומפתיעים שכאלה מסתתרים בתוך המכונה המופלאה שיצר עבורנו  הטבע?…

רשימת מקורות וביבליוגרפיה

The What and Why of Binding: Review The Modeler's Perspective

https://web.archive.org/web/20181122145033/http://rsfs.royalsocietypublishing.org/content/royfocus/8/4/20180021.full.pdf

https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(00)80822-3?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0896627300808223%3Fshowall%3Dtrue

Binding by synchrony

Consciousness and the Binding Problem

Binding and the Phenomenal Unity of Consciousness

Visual Binding Through Reentrant Connectivity and Dynamic Synchronization in a Brain-based Device

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3591697/

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19715175

https://medschool.ucla.edu/body.cfm?id=1158&action=detail&ref=1471

http://www.bri.ucla.edu/nha/ishn/ab24-2002.htm

http://www.brainmaster.com/tfc/index_files/Publications/535-027%20theory%20and%20evolution%20of%20electroencephalographic.pdf

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK390351/

http://www.brainmaster.com/tfc/index_files/Publications/535-027%20theory%20and%20evolution%20of%20electroencephalographic.pdf

https://www.cns.nyu.edu/wanglab/publications/pdf/wang.ecs2003.pdf

http://greymattersjournal.com/neural-oscillations/

https://neuroscience.stanford.edu/news/getting-brain-waves-history-and-resources

https://www.medicine.mcgill.ca/physio/vlab/biomed_signals/eeg_n.htm

http://www.measurement.sk/2002/S2/Teplan.pdf

https://biology.stackexchange.com/questions/44955/why-is-fast-fourier-transform-applied-to-raw-eeg-data

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4823270/

https://www.mitpressjournals.org/doi/pdf/10.1162/thld_a_00080

https://econtent.hogrefe.com/doi/full/10.1027/0269-8803/a000192

https://sciencebeta.com/pyramidal-neurons/

https://scholars.huji.ac.il/sites/default/files/razyirmiya/files/2b._neurophysiology_-_synaptic_transmission.pdf

https://www.tuck.com/sleep-spindles/

https://www.hindawi.com/journals/np/2016/7328725/

https://www.psychologytoday.com/us/blog/the-athletes-way/201504/alpha-brain-waves-boost-creativity-and-reduce-depression

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3084194/

https://www.researchgate.net/publication/8490406_Neuronal_Oscillations_in_Cortical_Networks/link/00b4952bb0ac8f4185000000/download

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3740477/

https://www.researchgate.net/publication/328615252_A_Study_on_Mental_State_Classification_using_EEG-based_Brain-Machine_Interface

https://www.geek.com/news/social-network-brainnet-lets-people-communicate-mentally-1754205/

https://www.sciencealert.com/brain-to-brain-mind-connection-lets-three-people-share-thoughts

http://web.mit.edu/hst.722/www/Topics/StudentProposals/Gamma%20Oscillations.pdf.

https://en.wikipedia.org/wiki/Binding_problem

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fncom.2018.00048/full

Distributed processing and temporal codes in neuronal networks