最近的一项研究表明，大脑中强大的神经连接，对其功能至关重要，可能是由普遍的自组织原则形成的，而不是物种特有的机制。这一发现，基于先进的成像和Hebbian可塑性模型，可以重塑我们对不同物种大脑结构的理解。来源:SciTechDaily.com
一项新的研究表明，不同的物种可能依赖于一个共同的神经网络形成原理。
在所有物种中，大脑的功能都依赖于一个复杂的连接网络，这个网络允许神经元在彼此之间来回传递信息，指挥思想和身体活动。但在这些网络中，少数神经元之间的连接要比其他所有神经元之间的连接强得多。这些异常的强连接——根据其分布的形状被称为“重尾”——被认为在大脑功能中发挥着巨大的作用。
神经网络连接研究
长期以来，研究人员一直想知道神经网络是如何重新排列形成这些罕见的连接的，以及这种形成过程是物种特有的，还是受到更深层次的共同原则的支配。随着今天(1月17日)在《自然物理学》杂志上发表的一篇新论文，来自纽约市立大学理论科学研究生中心倡议(ITS)、耶鲁大学、芝加哥大学和哈佛大学的科学家们正在接近这些问题的答案。
(左)果蝇大脑中超过2万个神经元中最强的连接网络。(右)网络形成模型。一些随机连接会被修剪，而另一些连接会通过杂凑和随机生长的混合而变得更强。Credit:克里斯托弗·林恩
理解强神经连接
该论文的第一作者克里斯托弗·林恩(Christopher Lynn)解释说:“为了理解神经元之间的这些非常强的联系，你可以想象一个社交网络:有些联系，比如你和最好的朋友和家人的联系，比大多数联系要强得多，这些在网络中非常重要。”他以前是ITS项目的博士后，现在是耶鲁大学物理学助理教授。
“直到最近，我们还没有办法梳理出这些罕见连接聚集在一起的机制，但特定形式的显微镜和成像的进步现在使我们能够窥探它是如何发生的。”
跨物种比较分析
研究人员分析了果蝇、小鼠和两种蠕虫(秀丽隐杆线虫和线虫)神经元之间的大量公开数据集。使用体积电子显微镜和高通量图像处理收集的编目数据使他们能够比较多个物种之间的网络，寻找重尾连接形成方式的相似性和差异性。
数学建模和主要发现
科学家们创建了一个数学模型来描述他们认为神经元之间的连接是如何重新排列以形成这些强连接的。这个模型是基于几十年前神经科学中被称为Hebbian可塑性的机制，该机制认为当神经元一起放电时，它们会连接在一起。研究人员表明，这种Hebbian可塑性导致神经元形成他们在数据中观察到的重尾连接类型。更重要的是，当他们在模型中加入神经活动时，神经网络结构的第二个关键特征出现了:聚类，或者神经元形成紧密结合群体的趋势。
神经网络的普遍原理
“我们的模型是基于神经元在Hebbian和随机动态的混合下重新排列和连接的假设，”Lynn说，他注意到神经元有时会因为特定的原因而连接，但其他时候是随机的。
研究小组的模型被证明是跨物种适用的，它展示了细胞自组织的简单和一般原理如何导致存在于大脑中的非常强的连接和紧密连接的网络。研究结果表明，神经网络的形成并不依赖于特定物种的机制，而是可能由一个简单的自组织原则所控制。
这一新知识可以为研究其他动物的大脑结构提供重要的基础，甚至可能有助于更好地了解人类的大脑功能。
参考文献:“重尾神经元连接源于Hebbian自组织”，2024年1月17日，《自然物理》。DOI: 10.1038 / s41567 - 023 - 02332 - 9
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