Cell:新研究揭示大脑形成分形层次结构,使之能够迅速适应变化
来源:生物谷原创 2024-11-28 10:47
利用在物理学训练中获得的新见解来分析大规模数据集,作者发现大脑活动是按照分形层次结构展开的。细胞相互协作,建立起更大的、协调的网络,从而形成了一种组织结构,每个层次都与上下层次相互映射。
大脑是一个高效的奇迹,经过数千年进化的磨练,它能够适应瞬息万变的世界并茁壮成长。然而,尽管经过数十年的研究,大脑如何实现这一目标的奥秘仍然令人难以捉摸。
一项新的研究揭示了神经元——负责童年记忆、思想和情感的细胞,如何协调它们的活动。相关研究结果近期发表在Cell期刊上,论文标题为“Multiscale organization of neuronal activity unifies scale-dependent theories of brain function”。
这有点像高绩效企业中的员工。平衡个人技能与团队合作是成功的关键,但如何实现平衡呢?事实证明,大脑的秘密出奇地简单:每个细胞将不超过一半(也不少于 40%)的精力投入到个体任务中。剩下的精力用在哪里?用于可扩展的团队合作。
重点来了:作者在五个物种的大脑中发现了完全相同的组织结构---从果蝇和线虫到斑马鱼、小鼠和猴子。这些物种来自生命之树的不同分支,它们之间相隔的进化时间超过 10 亿年,这表明他们可能发现了优化信息处理的基本原理。这也为当今任何复杂系统提供了有力的借鉴。
关键的中间地带
这些发现解决了关于大脑的一个长期争论:神经元是像明星球员一样行动(每个神经元都高度专业化和高效),还是优先考虑团队合作(即使某些成员出现问题,也能确保整个系统正常工作)?回答这个问题一直充满挑战。在此之前,神经科学工具还局限于记录几个细胞或几百万个细胞的活动。
这就好比要了解一家庞大的公司,要么只能采访少数员工,要么只能获得高层部门的总结。关键的中间环节缺失了。
然而,随着钙成像技术的进步,人们如今可以同时记录数万个细胞的信号。钙成像是一种通过荧光传感器实时观察神经活动的方法,荧光传感器会根据细胞内的钙含量发光。
利用在物理学训练中获得的新见解来分析大规模数据集,作者发现大脑活动是按照分形层次结构展开的。细胞相互协作,建立起更大的、协调的网络,从而形成了一种组织结构,每个层次都与上下层次相互映射。
这种结构回答了人们的争论:大脑实际上两者兼顾。它平衡了个体性和团队合作,并以一种巧妙的方式做到了这一点。当神经元在越来越大的网络中协作时,大约有一半的精力用于 “个体”表现。
大脑能迅速适应变化
为了测试这种大脑结构是否具有独特优势,作者进行了计算模拟,结果发现这种分形层次结构优化了整个大脑中的信息流。这能让大脑做一些至关重要的事情:适应变化。它能确保大脑高效运行,以最少的资源完成任务,同时即使神经元失灵也能保持功能,从而保持弹性。
无论是在陌生的地形中航行,还是对突如其来的威胁做出反应,人类大脑都会快速处理新信息并采取行动。神经元不断调整其协调性,使大脑保持足够的稳定性,以便进行深入思考,同时又能敏捷地应对新的挑战。
作者发现的这种多层次结构允许不同的策略或者说“神经代码”在不同的尺度上发挥作用。例如,他们发现斑马鱼的运动依赖于许多神经元的协同工作。这种弹性设计确保了它们即使在瞬息万变的环境中也能顺利游动。
与此相反,小鼠的视觉在细胞尺度上进行适应,允许从场景中提取精细细节所需的精度。此时,如果几个神经元错过了关键信息,整个感知就会发生变化,就像光学幻觉欺骗了人类大脑一样。
这些研究结果表明,神经元活动的这种分形协调跨越了巨大的进化跨度:从脊椎动物(其最后的共同祖先生活在4.5亿年前)到无脊椎动物(可追溯到10亿年前)。这表明大脑在进化过程中兼顾了效率和恢复力,从而优化了信息处理,并适应了新的行为需求。这种进化的持续性提示着作者发现了一种新的行为方式。
一种基本原则
这是激动人心的时刻,物理学和神经科学继续相互作用,以揭示大脑在漫长的自然选择过程中形成的普遍规律。未来的研究工作将需要看到这些原理如何在人类大脑中发挥作用。
他们的发现还提示着了一个更大的问题:这种个人专注和可扩展的团队合作的简单规则可能不仅仅是大脑的解决方案。
当各要素被组装成分层网络时,资源就能得到有效共享,系统就能抵御干扰。最好的企业也是这样运作的,即当出现新的挑战时,个人无需等待经理的指示就能做出反应,并且在迅速解决问题的同时,还能得到组织的支持。
这可能是在复杂系统中实现弹性和效率的普遍原则。篮球传奇人物Michael Jordan曾说过,“天赋能赢得比赛,但团队合作和智慧能赢得冠军。”看来这句话是对的。(生物谷Bioon.com)
参考资料:
Brandon R. Munn et al. Multiscale organization of neuronal activity unifies scale-dependent theories of brain function. Cell, 2024, doi:10.1016/j.cell.2024.10.004.
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