西北大学的研究人员发现，大脑的结构特征接近临界点，类似于在人类、小鼠和果蝇等各种物种中观察到的相变。这一发现表明，一个普遍的原理可能控制大脑结构，这可能会激发新的计算模型来模拟大脑的复杂性。
大脑在相变附近表现出结构临界性，在不同物种之间是一致的，有可能指导新大脑模型的开发。
当磁铁被加热时，它会达到一个失去磁化的临界点，称为“临界”。当物理物体发生相变时，就会达到这个高度复杂的点。
最近，西北大学的研究人员发现，大脑的结构特征位于类似的临界点附近——处于或接近结构相变。这些结果在人类、小鼠和果蝇的大脑中是一致的，这表明这一发现可能是普遍的。虽然目前尚不清楚大脑结构在哪个阶段之间过渡，但这些发现可能会为大脑复杂性的计算模型提供新的设计。
他们的研究发表在《通讯物理学》上。
大脑结构与计算模型“人脑是已知的最复杂的系统之一，其结构细节的许多特性尚不清楚。”西北大学物理学和天文学助理教授、资深作者István Kovács表示：“其他几位研究人员已经从神经元动力学的角度研究了大脑的临界性。但我们正在从结构层面研究临界性，以最终了解这是如何支撑大脑动力学复杂性的。这是我们如何看待大脑复杂性的一个缺失部分。与任何软件都可以在同一硬件上运行的计算机不同，在大脑中，动力学和硬件是密切相关的。”
“细胞水平上的大脑结构似乎接近相变。”埃默里大学Tarbutton研究员、第一作者Helen Ansell说，她在研究期间是Kovács实验室的博士后研究员。“这方面的一个日常例子是当冰融化成水时。它仍然是水分子，但它们正在经历从固体到液体的转变。我们当然不是说大脑接近融化。事实上，我们无法知道大脑可能在哪两个阶段之间转变。因为如果它位于临界点的两侧，就不会是大脑。”
统计物理学在神经科学中的应用尽管研究人员长期以来一直使用功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）研究大脑动力学，但神经科学的进步直到最近才为大脑的细胞结构提供了大量数据集。这些数据为Kovács和他的团队应用统计物理技术测量神经元的物理结构开辟了可能性。
识别大脑结构中的临界指数Kovács和Ansell分析了来自人类、果蝇和小鼠的3D大脑重建的公开数据。通过以纳米级分辨率检查大脑，研究人员发现这些样本显示出与临界性相关的物理特性特征。
其中一个特性是众所周知的神经元的分形结构。这个非平凡的分形维数是一组可观察性的例子，称为“临界指数”，当系统接近相变时出现。
脑细胞在不同的尺度上以分形的统计模式排列。放大后，分形形状是“自相似的”，这意味着样本的较小部分与整个样本相似。观察到的各种神经元节段的大小也各不相同，这提供了另一条线索。根据Kovács的观点，自相似性、长程相关性和广义分布都是临界状态的特征，其中特征既不太有组织也不太随机。这些观察结果导致了一组表征这些结构特征的临界指数。
“这些都是我们在物理学中所有关键系统中看到的东西。”Kovács说：“大脑似乎处于两个阶段之间的微妙平衡中。”
跨物种的普遍临界性Kovács和Ansell惊讶地发现，所有研究的大脑样本——来自人类、小鼠和果蝇——在生物体内都有一致的临界指数，这意味着它们具有相同的临界定量特征。生物体之间潜在的兼容结构暗示着一个普遍的管理原则可能正在发挥作用。他们的新发现可能有助于解释为什么不同生物的大脑有着相同的基本原理。
“最初，这些结构看起来很不一样——整个苍蝇的大脑大约相当于一个人类小神经元的大小。”Ansell说：“但后来我们发现了惊人相似的新兴特性。”
“在生物体之间非常不同的许多特征中，我们依靠统计物理学的建议来检查哪些指标可能是普遍的，比如临界指数。事实上，这些指标在生物体之间是一致的。”Kovács说：“作为临界性的一个更深层次的迹象，所获得的临界指数并不独立于任何三个指数，我们可以根据统计物理学的规定计算其余指数。这一发现为建立简单的物理模型以捕捉大脑结构的统计模式开辟了道路。这些模型是动态大脑模型的有用输入，对人工神经网络架构也有启发意义。”
接下来，研究人员计划将他们的技术应用于新兴的新数据集，包括更大的大脑部分和更多的生物体。他们的目标是确定普遍性是否仍然适用。
来源：美国西北大学
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