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法甲摩纳哥对兰斯:科學家發現大腦實現信息處理能力最大化的機制

發布日期:2019-11-19 09:45 來源:科技部
  我們大腦中數十億個獨立的神經元是如何相互交織在一起,并構建出一個強大的體系,甚至可以擊敗最先進的人工智能?所有這些微小的相互作用似乎都與令人不可思議的計算能力的有關。這其中的奧秘一直以來都是個迷。
  在過去的20年里,越來越多的證據支持這樣一種理論,大腦自身的穩態機制允許其自動調節到一個臨界點,以讓興奮程度最大化且不會陷入類似于相變的混亂狀態。這種臨界假說斷言:在這條臨界線上,信息處理能力是最大化的。
  然而,這一理論的一個關鍵預測(臨界性的確是一個設定點,而不僅僅是必然性)從來沒有得到驗證。直到最近發表在Neuron上的一篇研究中,來自美國華盛頓大學的研究團隊直接證實了這一長期存在于自由行為動物大腦中的預測。
  研究通訊作者、華盛頓大學文理學院的生物學助理教授Keith Hengen說:“當神經元結合在一起時,它們會主動地尋找臨界區域。我們的新研究驗證了臨界線理論中的大部分內容,并證明臨界性是正常工作大腦網絡的特征。”
  研究人員人確定,臨界性是被主動調節的,但其背后的機制并不簡單。Hengen說:“我們驚訝地發現,在我們的模型中,臨界性主要是由一群抑制性神經元導致的,這些神經元能夠很好地調節更大網絡的組織。”
  臨界性是唯一已知的優化信息處理的計算機制,如記憶、動態范圍以及編碼和傳輸復雜模式的能力。理論物理學家最初提出大腦可能是臨界性的,但神經科學家們的反應并不一致。
  Hengen說:“關于臨界性的堅實理論研究由來已久,也有一些有趣的爭議為其增添了趣味。我認為這種爭論來自兩個方面。首先,大部分活體研究在很大程度上是描述性的,其原因在于這些數據集難以收集且難以分析。不管怎么說,大腦處理臨界狀態的直接證據是不存在的。其次,關于人們用來衡量臨界性的數學方法也存在很多爭論。最近,人們不再測量可以從隨機噪聲中得出的簡單冪次定律,并開始研究所謂的指數關系。到目前為止,這是唯一真正的臨界性標志,也是我們所有測量的基礎。”
  他說:“我們實驗室為解決大腦中的臨界性問題做出了非常重要的貢獻,因為我們在單個神經元的分辨率上進行研究,在相當長的時間內將臨界區的動態變化作為一個時間函數來觀察。”
  這項新研究的第一作者、華盛頓大學文理學院的物理學博士Zhengyu Ma與物理學教授Ralf Wessel共同完成了這項研究。該研究利用了Hengen在布蘭代斯大學收集的自由行為小鼠的神經記錄數據。Hengen后來在華盛頓大學建立了自己的實驗室,他正在收集自己的神經元記錄,這些記錄跨越數月并且來自數百個神經元。
  Ma說:“時間分辨率非常高,這是一個優勢。而且,他們可以連續記錄9天。我對此仍然感到非常驚訝。沒有幾個實驗室能夠進行連續9天的記錄。” 除了少數例外,過去的神經記錄時間通常是30分鐘,最多幾個小時,而這是用來限制臨界性實驗測試的最大值。
  隨著Ma在計算能力方面取得的突破,Hengen與他的合著者們能將其記錄的大量單個神經元數據進行合并處理,從而構造出整個神經網絡的活動模型。
  利用連續一周以上追蹤神經元活動的技術,研究人員首次證實,即使在整個明暗周期中,視覺皮層中的網絡動力學都可以穩健地調整為臨界狀態。
  接下來,通過遮擋一只眼睛的視覺,研究人員發現臨界狀態被嚴重破壞,這比影響單個神經元放電頻率的操作還早一天起作用。24小時后,記錄中再次出現臨界狀態,此時單個神經元被視覺剝奪所抑制。
  Hengen說:“當動物期待看到的和實際通過眼睛看到的出現不匹配時,計算能力就會出現問題。”他說:“這與認為臨界區域與放電頻率無關的理論物理觀點一致。這不僅僅是網絡中峰值的總數,因為在視覺剝奪初期,放電頻率根本沒有改變,而臨界狀態卻失衡了。”
  現在,研究人員認為,大腦的關鍵性可能與施加和組織計算動力學的抑制性神經元有關。
  這項發現對于動作學習和疾病治療具有重要意義。Hengen指出,大腦圍繞臨界性的自組織能力是一個主動的過程,在很多嚴重的人類疾病中,體內穩態調節的障礙越來越多地涉及嚴重的人類疾病,如阿爾茨海默癥、癲癇、雷特綜合癥、自閉癥和精神分裂癥等。
  Hengen說:“這項研究表明,臨界是大腦網絡達到自我平衡的最終目標。這是一個很好的想法,大腦能夠將出現的特征調整到被物理學家準確預測的狀態。從直覺上講,進化選擇了產生最優解的基因。但時間會證明一切。我們還有很多工作要做。”
 
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