Прежде всего следует определиться, как мы измеряем интеллект. Чтобы строить модели и теории нам нужна некая величина, которую мы можем измерить у большого количества людей одинаковым методом, получившиеся результаты сравнить и подвергнуть математическому анализу. Сразу возникает проблема: если такие параметры как кровяное давление, количество подтягиваний или скорость бега измерить легко, то с интеллектом все гораздо запутаннее. Непонятно даже в каких единицах его измерять.
Немало копий было сломано учеными по поводу того, можно ли сравнивать интеллектуальные способности людей на основе тестов: IQ, матриц Рейвена, школьных стандартизованных тестов и прочих. Как составить такой тест, чтобы по его результатам можно было бы надежно сравнить интеллект профессора из Оксфорда, охотника-бушмена и слесаря дяди Васи – людей с разным опытом, образованием, языком и культурой? Вдруг бушмен просто не поймет что от него хотят? Что если вчера дяде Васе попался сложный тест, и его IQ получилось 98, а сегодня он потренировался и ответил на все 120? Что если профессор Оксфорда начнет мудрить, увидит в вопросе то, чего там нет, потратит время, и его IQ упадет ниже сотни?
Даже если мы заставим каждого из наших подопытных пройти IQ тест десяток раз, найдем среднее значение и стандартное отклонение, что нам эта величина предскажет о способностях данного индивидуума и насколько успешно он решит какую-либо задачу? Сможет ли профессор Оксфорда найти сочный корнеплод и выжить в пустыне Намиб, где бушмены успешно обитают тысячелетиями? Сможет ли бушмен освоить физику настолько, чтобы сдать теорминимум? Лев Ландау, чей высокий интеллект сомнению не подлежит, мог считать тензоры в уме, но при этом испытывал серьезные проблемы, столкнувшись с задачей открытия форточки или покупки мяса на рынке.
Следует вывод: важно не просто «померить IQ», надо выделить из полученного значения некий фактор «дистиллированных» интеллектуальных способностей, свободный от наслоений предварительного опыта, культуры, языка и всего прочего, что мешает использовать IQ в «сыром» виде. Иными словами, какая доля в балле IQ происходит от истинного интеллекта индивидуума, а какая от его прошлого опыта, образования и культурных особенностей?
На помощь приходит статистика: метод главных компонент Карла Пирсона и факторный анализ Чарльза Спирмана, разработанные в начале ХХ века. Они основываются на допущении, что на несколько переменных, значения которых мы измеряем в выборке, например способность завершить серию картинок, решить арифметическую задачу, соединить точки, и т. д., влияет один общий фактор G (от слова general, т.е. общий, единый для всех) и несколько специфических S (specific) факторов. По мнению Спирмана, фактор G определяет вариабельность интеллектуальных способностей между людьми. Причем, вклад фактора G (G loading) в способность решить разные типы задач различен. Задачи на обобщение, матрицы Рейвена, вербальные аналогии, согласно Спирману, требуют большого вклада от G (0,8-0,9), тогда как задачи на узнавание, нахождение пути из лабиринта и соединение точек имеют низкий вклад от G фактора (0,04-0,3). Что является биологической основой фактора G, Спирман утверждать не брался. Существование G как некоего компонента математической модели просто следовало из статистических исследований.
Боюсь, что если начну сейчас объяснять подробности рассчета вклада фактора G с применением матричной алгебры, количество моих читателей резко сократится. Поэтому тем, кто интересуется подробностями методов Пирсона и Спирмана и современного состояния дел с фактором G, рекомендую начать с книги Артура Дженсена и с соответствующих статей в википедии (1).
У фактора G есть важные свойства, которые необходимо упомянуть.
Первое: его невозможно померять напрямую или вычислить, основываясь лишь на результатах тестов одного человека. Вклад фактора G всегда определяется по измерениям в значительной статистической выборке людей. Чем многочисленнее выборка, тем больше мы можем доверять полученной величине «нагрузки G» (G loading) - доли «чистого» интеллекта в полученный результат, например, в балл IQ.
Второе: фактор G более-менее постоянен, или, как говорят математики, инвариантен, даже если испытуемые берут разные типы тестов, например, одна и та же группа берет сначала один стандартизованный тест на IQ, а затем приемный тест для Голландского Королевского морского флота, то фактор G в обоих случаях будет одинаков. Ученые сравнивали G, полученный анализом результатов пяти разных тестов на пятистах добровольцах и получили одинаковый результат. Это свойство позволяет сравнивать фактор G, определенный для разных популяций разными тестами на разных языках. Благодаря инвариантности G, мы можем с высокой степенью достоверности сравнивать интеллект выборок Оксфордских профессоров, бушменов и всех слесарей по имени дядя Вася.
Идеален ли фактор G для оценки интеллекта? Конечно, нет. Ученые продолжают спорить о его достоверности и применимости. Известный эволюционист Стивен Джей Гулд критиковал работы упомянутых выше Чарльза Спирмана и Артура Дженсена, называя фактор G иллюзией. Действительно, биологические основы фактора G до сих пор весьма туманны. Сомнениям подвергается сама концепция единственного фактора, отвечающего за интеллект. Весьма вероятно, что таких факторов много. Возможно, со временем появятся новые методы анализа и более точные параметры для определения интеллекта, однако стандартизованные когнитивные тесты и фактор G остаются наиболее оптимальным из того, что доступно на сегодняшний день.
Наследуется ли интеллект?
В пользу наследования интеллекта говорят очевидные факты. Наши обезьяньи предки отличались от нас генетически, их когнитивные способности были несомненно ниже, и, сколько бы мы ни обучали шимпанзе, его умственное развитие никогда не догонит человеческое. Причиной двух наиболее часто встречающихся видов врожденного слабоумия – синдромов Дауна (трисомия 21ой хромосомы) и Мартина-Белл («ломкая» X-хромосома) являются генетические нарушения.
Вопрос в том, наследуемы ли наблюдаемые среди людей нормальные (непатологические) вариации когнитивных способностей? Если да, аллели каких генов ответственны за эти вариации? Каковы частоты этих аллелей в разных популяциях людей? Наконец самое главное: можно ли, зная генотип человека, предсказать относительный уровень его интеллекта и насколько реально путем геномного редактирования сделать человека умнее?
Чтобы понять, какой вклад в индивидуальные вариации когнитивных способностей вносит наследственность, а какой - внешние факторы, т. е., воспитание, образование и прочее, несколько групп ученых из Великобритании, США, Австралии и Голландии провели широкое исследование 11 000 пар близнецов (2). Часть близнецов жила в одинаковых условиях, а часть в разных.
Как известно, близнецы бывают однояйцевые, и разнояйцевые. Однояйцевые практически идентичны генетически, то есть имеют одинаковый набор аллелей. У разнояйцевых общие примерно половина аллелей. Интеллект оценивался стандартизованными тестами с определением вклада от фактора G. Ожидалось, что если интеллект полностью определяется генами, то он будет одинаков у всех однояйцевых и у половины разнояйцевых. Отклонения от такого распределения анализировались с точки зрения разных условий воспитания.
При анализе учитывался возраст близнецов на момент тестирования. Пары были разделены на три категории: дети 4-10 лет, подростки 11-13 лет и молодые взрослые (young adult) 14-34 года. Не очень понятно почему третья группа охватывала гораздо больший возрастной период, чем первые две, но исследователи посчитали такое приемлимым.
Результат оказался следующим. С высокой статистической достоверностью авторы показали линейный рост генетического вклада в когнитивные способности с возрастом. У детей вклад наследственности в интеллект был в среднем около 40% (минимум 20%), а остальное – факторы внешней среды: питание, воспитание, общение со друзьями и прочее. У подростков вклад генов вырос до 55%, а у молодых взрослых до 66% (максимум 80%). Соответственно, с возрастом уменьшился вклад внешних условий в интеллект.
Что мы имеем в итоге: генетическая компонента фактора G существует, что свидетельствует в пользу правоты гипотезы Спирмана о наследуемости фактора G. Вклад ее меняется с возрастом – то, насколько дети умные, очень зависит от воспитания и условий жизни и в меньшей степени от генов. По мере взросления, гены, отвечающие за интеллект (какие бы они ни были), вступают в свои права, а роль факторов среды снижается.
Справедливости ради следует упомянуть исследования, противоречащие гипотезе Спирмана. Например, корейские ученые в своей недавней работе не нашли генетической компоненты в когнитивных способностях (3). Можно поспорить, что в корейском эксперименте исследования проводились лишь на 44 парах близнецов, что снижает статистическую достоверность результатов. Другой момент: в силу высокой генетической однородности корейских популяций, различия просто остались за рамками уровня разрешения метода IQ тестов. Артур Дженсен отмечал, что в японских популяциях вариации вклада в интеллект от фактора G гораздо меньше, чем в европейских и африканских. Японцы, и, возможно, корейцы, просто меньше различаются по интеллекту друг от друга, чем другие популяции, что затрудняет определение генетического вклада в него.
Все эти разговоры о факторе G и его наследовании необычайно интересны, однако никогда не будут полными без конкретного молекулярно-клеточного механизма с участием продуктов конкретных генов. К сожалению, мы лишь начинаем нащупывать и определять «винтики и шестеренки» этого механизма. О том, какими методами ученые ведут эти исследования, в следующей главе.
Таблица 1. 15 генов, чьи аллели наиболее близко коррелируют с высоким интеллектом и успехом в обучении. Синдромы, ассоциированные с нарушениями этих генов: ID – слабоумие, SCZ – шизофрения, ASD – нарушение аутистического спектра.
Как искать гены интеллекта?
Есть как минимум, два подхода к поиску генов интеллекта. Первый основан на гипотезе (hypothesis driven): когда у нас уже есть некий ген-кандидат, и мы исследуем как меняется интеллект у людей с мутациями в этом гене. То есть мы задаем вопрос: «Отвечает ли данный ген за интеллект?» Второй подход ставит вопрос по-другому: «Какой ген отвечает за интеллект?». В этом случае вместо анализа одного гена-кандидата, производят поиск ассоциации генов с признаком по всему геному (GWAS, genome-wide association study).
Первый подход в каком-то смысле – лотерея, а второй – «рыболовная экспедиция». Тот и другой имеют достоинства и недостатки. Примером метода «от гипотезы» может служить история с генами микроцефалина и ASPM, о которых я упоминал в предыдущем обзоре.
Несколько генов, мутации в которых проявлялись в микроцефалии – аномально маленьком мозге – были картированы в результате анализа пакистанских семей, у которых часто рождались дети с этим синдромом. Выяснилось, что гены микроцефалии регулируют размер мозга путем регуляции деления клеток-предшественников нейронов и глии. Первый из этих генов, MCPH1, кроме мутаций, приводящих к микроцефалии, имел нормальный полиморфизм – мутации, которые встречаются у некоторых людей, но не выражаются в микроцефалии. Интерес ученых привлекла замена нуклеотида G на C в гене MCPH1, меняющая в белке аминокислоту аспартат на гистидин. Выяснилось, предковый вариант с нуклеотидом G чаще встречается у жителей субсахарной Африки, а новый вариант С – в популяциях европейцев и азиатов. Сходная картина наблюдалась с полиморфизмом другого гена – ASPM, который тоже важен для роста мозга. По рассчетам исследователей, мутация в гене MCPH1 произошла около 37 000 лет назад, а в гене ASPM – 5800 лет назад (4,5).
Сразу же возникла гипотеза: что если мутация в MCPH1 и ее распространение в неафриканских популяциях привели к росту интеллекта ее носителей и послужили причиной Верхнепалеолитической революции в Европе, в ходе которой возникла передовая ориньякская техника обработки камня, созданы знаменитые наскальные рисунки животных, что создало предпосылки для развитой культуры в человеческом обществе?
По красивой гипотезе был нанесен удар в 2007 году, когда группа под руководством канадской исследовательницы Труди Бонс опубликовала исследование, согласно которому не было никакой корреляции между упомянутыми выше мутациями в генах MCPH1 и ASPM и интеллектом, размером головы и уровнем альтруизма (6). Согласно результатам группы Бонс, в африканских популяциях действительно больше распространен предковый вариант MCPH1 (около 30% гомозиготны по предковому варианту) и ниже IQ, чем в неафриканских. Однако если взять только европейцев, у которых лишь 3% гомозиготы по предковому аллелю, то вариабельность по IQ среди них никак не коррелировала с тем, какая буква стоит у них в гене MCPH1 или ASPM.
С момента публикации статьи Бонс, попытки найти корреляции между полиморфизмом MCPH1, ASPM и интеллектом не предпринимались. И зря. Взглянув на данные Бонс, можно заметить, что размер выборок разных групп отличаются на порядок: 496 европейцев, 36 азиатов, 28 африканцев и 84 представителя смешанных рас. Не умаляя проделанной группой Бонс работы, должен сказать, что сомнения в статистической достоверности ее результатов остаются.
Перейдем ко второму методу поиска генов интеллекта – GWAS. Он стал возможен после успешного завершения проекта Геном Человека, развития быстрых и дешевых методов секвенирования ДНК и генотипирования полных геномов. Чтобы повысить статистическую достоверность результатов ученые анализируют все большие выборки испытуемых. На момент написания данной статьи рекорды принадлежит группе британских ученых, проанализировавших выборку из 112 151 человек (7), и группе ученых из разных стран, обработавшей данные по ~ 329 000 учащихся школ на предмет поиска генетических детерминант успеха в учебе (8). Данные подвергают жесткому статистическому анализу для отсеивания ложно-позитивных результатов.
Что же получается в остатке? Нашли 74 локуса, то есть, позиции на хромосомах, которые ассоциировались с конкретными генами. Взглянув на список (Таблица 1), становится ясно, что гены эти неслучайны. Предыдущие работы показали связь части из них с нарушениями психики, такими как слабоумие, шизофрения, аутизм и болезнь Альцгеймера. Например, ген TBR1 (T-Box Brain 1) работает в коре головного мозга и гиппокампе, его функция необходима для миграции нейронов и роста их отростков - аксонов. Нарушение работы гена TBR1 приводит к аутизму и слабоумию у людей и аномальной морфологии коры мозга у мышей. Белковый продукт TBR1 работает в ядре нейронов и регулирует работу другого гена AUTS2, при нарушении работы которого, как мы можем догадаться из названия, развивается аутизм.
Другие гены, найденные методом GWAS, нужны для образования дендритов нейронов (BCL11A, CELSR3, MAPT), роста и навигации аксонов (NBEA, MAP4), и многих других важных функций для роста и развития мозга. Интересно, что ни MCPH1, ни ASPM в этом GWAS найдены не были.
Важный момент: мутации, найденные методом GWAS, не приводят к явным психическим нарушениям. Они встречаются в популяции среди вполне здоровых людей. Варианты генов с такими мутациями у индивидуумов с высоким интеллектом продолжают функционировать, но немножко по-другому. Как точно – мы пока не знаем, но по всей вероятности, слегка измененные функции этих генов делают мозг более эффективно думающей конструкцией.
А можно ли найти ген гениальности? В 2016 году британские ученые совместно с американскими предприняли попытку найти такие гены методом GWAS среди 1409 людей с высочайшим интеллектом, IQ > 170 (9). Результаты получились неоднозначные. Судя по всему, такой высокий интеллект – признак полигенный, то есть, у разных гениев задействованы разные гены. Однако, один ген всплывал в GWAS чаще других. Это ген плексина B2 (PLXNB2) – белка-рецептора, который находится на мембране растущего аксона и по-видимому, регулирует его рост в нужном направлении. Как мутация в плексине В2 приводит к высокому IQ – пока неясно. Открытие свежее – ученые продолжают исследование.
Какой следующий шаг? У нас уже есть почти сотня генов-кандидатов, с высокой долей вероятности отвечающая за вариации уровня интеллекта, или, как сказано в начале этой статьи, за фактор G. Необходимо определить точный механизм работы каждого из них – непочатый край работы для молекулярных нейробиологов. Работу затрудняют ограничения, связанные с работой на человеке. Но не за горами использование геномного редактирования с помощью метода Crispr/CAS9. Может, найдутся добровольцы, согласные, чтобы им «оптимизировали» ген плексина B2 с надеждой стать гением?
На некоторые вопросы мы уже можем ответить сейчас: как эти гены эволюционировали от наших обезьяньих предков к человеку? Как обстоят дела с этими генами у шимпанзе, неандертальцев, денисовцев, древних людей современного типа? Как распространены «умные» аллели этих генов в современных человеческих популяциях? Есть ли популяции, где аллели высокого интеллекта встречаются чаще, чем в других? Как у таких популяций с уровнем образования, благосостояния, технологий? Можно ли «подтянуть» отстающие в уровне жизни популяции путем редактирования соответствующих генов? Как коррелируют «умные» аллели с религиозностью, альтруизмом и воинственностью? Как меняется роль этих генов с возрастом, зная о растущей роли наследственности в интеллекте при взрослении?
Прошла сотня лет с тех пор, как Спирман сформулировал гипотезу о наследуемости G фактора. Наступает время, когда этот фактор перестает быть противоречивой математической абстракцией, а приобретает форму реального молекулярно-клеточного механизма в конкретных областях работающего мозга. Когда-то подобной статистической абстракцией был сам ген. Еще во времена Томаса Ханта Моргана никто не знал что это и из чего он состоит, однако классические генетики не просто были уверены, что ген существует, но и определяли расстояния между генами, и даже строили модели взаимодействия между ними, основываясь исключительно на статистической обработке результатов скрещивания. Можно помечтать, что настанет время, когда концепция фактора G тоже приобретет материальность, и повысить свой интеллект можно будет методом генного редактирования по цене набития татуировки.
Константин Лесков, Ph. D., Case Western Reserve University, Cleveland, OH
Литература:
1. Jensen AR. The g factor: The science of mental ability. Vol. 17, Politics and the Life Sciences. 1998. 0-2 p.
2. Haworth CMA, Wright MJ, Luciano M, Martin NG, de Geus EJC, van Beijsterveldt CEM, et al. The heritability of general cognitive ability increases linearly from childhood to young adulthood. Mol Psychiatry [Internet]. 2010 Nov 2 [cited 2016 Dec 17];15(11):1112–20. Available from: www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19488046
3. Choi YY, Cho SH, Lee KH. NO CLEAR LINK BETWEEN G LOADINGS AND HERITABILITY: A TWIN STUDY FROM KOREA 1 , 2. Psychol Rep [Internet]. 2015 Aug [cited 2016 Dec 18];117(1):291–7. Available from: www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26126212
4. Evans PD, Gilbert SL, Mekel-Bobrov N, Vallender EJ, Anderson JR, Vaez-Azizi LM, et al. Microcephalin, a Gene Regulating Brain Size, Continues to Evolve Adaptively in Humans. Science (80- ). 2005;309(5741).
5. Mekel-Bobrov N, Gilbert SL, Evans PD, Vallender EJ, Anderson JR, Hudson RR, et al. Ongoing Adaptive Evolution of ASPM, a Brain Size Determinant in Homo sapiens. Science (80- ). 2005;309(5741).
6. Rushton JP, Vernon PA, Bons TA. No evidence that polymorphisms of brain regulator genes Microcephalin and ASPM are associated with general mental ability, head circumference or altruism. Biol Lett [Internet]. 2007 Apr 22 [cited 2016 Dec 18];3(2):157–60. Available from: www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17251122
7. Davies G, Marioni RE, Liewald DC, Hill WD, Hagenaars SP, Harris SE, et al. Genome-wide association study of cognitive functions and educational attainment in UK Biobank (N=112?151). Mol Psychiatry [Internet]. 2016 Jun 5 [cited 2016 Dec 18];21(6):758–67. Available from: www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27046643
8. Okbay A, Beauchamp JP, Fontana MA, Lee JJ, Pers TH, Rietveld CA, et al. Genome-wide association study identifies 74 loci associated with educational attainment. Nature [Internet]. NIH Public Access; 2016 [cited 2016 Dec 18];533(7604):539–42. Available from: www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27225129
9. Spain SL, Pedroso I, Kadeva N, Miller MB, Iacono WG, McGue M, et al. A genome-wide analysis of putative functional and exonic variation associated with extremely high intelligence. Mol Psychiatry [Internet]. Nature Publishing Group; 2016 Aug [cited 2016 Dec 18];21(8):1145–51. Available from: www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26239293