你以為混亂無序的腦神經(jīng)元，其實(shí)正在默默上演“集體行動(dòng)” _生活百科

王琳琳劉傳波
理解大腦如何運(yùn)作一直是科學(xué)探索中的一項(xiàng)巨大挑戰(zhàn) 。近日在國(guó)際期刊《科學(xué)》上，谷歌和哈佛大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)共同發(fā)表了一項(xiàng)劃時(shí)代的研究成果。這項(xiàng)研究成功地對(duì)人腦進(jìn)行了納米級(jí)精度建模，構(gòu)建了迄今為止最龐大的電子顯微鏡圖像數(shù)據(jù)集和分辨率最高的人腦突觸連接圖譜。這一突破不僅展示了人腦復(fù)雜連接的精細(xì)結(jié)構(gòu)，也為未來深入解析大腦功能和治療相關(guān)疾病提供了可能。
研究人員對(duì)一位45歲癲癇患者的顳葉皮層中1立方毫米大小的組織樣本進(jìn)行了納米級(jí)精細(xì)切割，并利用掃描電子顯微鏡進(jìn)行成像，從中獲得總計(jì)約1.4PB（1.4百萬億字節(jié)）的圖像數(shù)據(jù) 。這個(gè)數(shù)據(jù)量有多龐大？可以這樣說，即使將全世界的電腦都用來存儲(chǔ)，也只夠儲(chǔ)存大約9個(gè)人腦的圖像數(shù)據(jù) 。
通過對(duì)這些圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的神經(jīng)元形態(tài)分割和細(xì)胞結(jié)構(gòu)重建，科學(xué)家們成功識(shí)別出超過5.7萬個(gè)細(xì)胞核和1.5億個(gè)神經(jīng)突觸。根據(jù)這些數(shù)據(jù)推算，整個(gè)大腦中的神經(jīng)突觸數(shù)量可能高達(dá)數(shù)千萬億。相比而言，目前世界上最大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)數(shù)量還不到10萬億，這僅相當(dāng)于大腦中1立方厘米大小區(qū)域的復(fù)雜度。
科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，盡管大腦擁有高達(dá)860億個(gè)神經(jīng)元，但這些神經(jīng)元并不是各自獨(dú)立工作，而是傾向于集體行動(dòng) 。我們可以將這種現(xiàn)象比作操場(chǎng)上的學(xué)生：在自由活動(dòng)時(shí)間內(nèi) ，學(xué)生們各自做各自的事情，場(chǎng)面非常混亂。假設(shè)有100名學(xué)生，每個(gè)學(xué)生需要兩個(gè)坐標(biāo)來表示，那么總共需要200個(gè)坐標(biāo)，即構(gòu)造一個(gè)200維的空間。然而，在體育課上，當(dāng)所有學(xué)生一起跑步時(shí)，他們便形成了有序的隊(duì)列，這時(shí)只需用遠(yuǎn)少于200個(gè)坐標(biāo)就能描述這個(gè)隊(duì)列。假設(shè)兩個(gè)班級(jí)的學(xué)生都在進(jìn)行集體活動(dòng)，僅四個(gè)維度就足以近似描述所有學(xué)生的運(yùn)動(dòng) 。
【你以為混亂無序的腦神經(jīng)元，其實(shí)正在默默上演“集體行動(dòng)”】這種情況可以類比大腦中神經(jīng)元的集體活動(dòng)，也就是說，大腦活動(dòng)可以在一個(gè)低維空間中得到表示。這個(gè)低維空間與大腦的功能和行為直接相關(guān)，這一理論也被稱為“神經(jīng)流形模型” 。
那么，大腦的活動(dòng)到底可以用多少維空間來表示呢？
最近，腦科學(xué)期刊《神經(jīng)元》在線發(fā)表了來自美國(guó)洛克菲勒大學(xué)的最新研究成果。通過深入的統(tǒng)計(jì)分析，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，隨著神經(jīng)元數(shù)量增加，大腦皮層神經(jīng)元集體運(yùn)動(dòng)行為的維度呈現(xiàn)出無限制增長(zhǎng) 。研究發(fā)現(xiàn)，其中16個(gè)維度與小鼠的運(yùn)動(dòng)行為密切相關(guān)，而其他的高維度則似乎與某些內(nèi)部無法直接對(duì)應(yīng)到具體運(yùn)動(dòng)行為的活動(dòng)相關(guān) 。這些隱藏的維度表現(xiàn)出連續(xù)的時(shí)間尺度特征，其信號(hào)分布遍及整個(gè)大腦皮層。這一發(fā)現(xiàn)揭示這些隱藏的維度可能與大腦皮層中信息傳遞和處理密切相關(guān)，是大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部計(jì)算和適應(yīng)性行為的關(guān)鍵。
科學(xué)家們推測(cè)，大腦這種看似冗余的設(shè)計(jì)，可能是為了在穩(wěn)定性、效率與適應(yīng)性之間達(dá)到有效的平衡。
通過研究大腦中神經(jīng)元的連接網(wǎng)絡(luò)和它們的集體行動(dòng) ，我們可以更深入地理解大腦如何高效運(yùn)作。這種理解不僅揭示了大腦處理信息的復(fù)雜機(jī)制，也為我們模擬大腦功能和治療神經(jīng)疾病提供了新的可能性。深刻掌握大腦的運(yùn)動(dòng)行為不僅有助于我們應(yīng)對(duì)各種神經(jīng)性疾?。鼓艽俳咝Ъ撲閿布納杓? ，開發(fā)先進(jìn)的腦機(jī)接口，從而在人機(jī)之間建立更流暢的溝通渠道。通過模擬神經(jīng)元的工作方式，科學(xué)家們可以設(shè)計(jì)出新型的計(jì)算模型。這些模型在處理速度和效率上可能超越現(xiàn)有的電子計(jì)算機(jī) 。
（作者王琳琳系吉林省科普創(chuàng)作協(xié)會(huì)會(huì)員、吉林省科學(xué)技術(shù)工作者服務(wù)中心助理研究員，劉傳波系吉林省科普創(chuàng)作協(xié)會(huì)會(huì)員、中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春應(yīng)用化學(xué)研究所博士）

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