一项新的研究表明不同的物种可能依赖于共同的神经网络形成原理

发布时间：2024-01-19 17:30:39 栏目：生活

导读 在所有物种中，大脑功能都依赖于一个复杂的连接网络，该网络允许神经元在彼此之间来回发送信息，指挥思想和身体活动。但在这些网络中，一小

在所有物种中，大脑功能都依赖于一个复杂的连接网络，该网络允许神经元在彼此之间来回发送信息，指挥思想和身体活动。但在这些网络中，一小部分神经元之间的联系比所有其他神经元之间的联系要强得多。这些异常强烈的连接(根据其分布形状被称为“重尾”)被认为在大脑功能中发挥着巨大的作用。



研究人员长期以来一直想知道神经网络如何能够重新排列以形成这些罕见的连接，以及形成过程是否是物种特定的，还是受更深层次的共同原则支配。随着《自然物理学》杂志上发表的一篇新论文，纽约市立大学理论科学研究生中心(ITS)、耶鲁大学、芝加哥大学和哈佛大学的科学家们距离回答这些问题越来越近了。

“为了理解神经元之间这些非常强的联系，你可以想象一个社交网络：一些联系，比如与你最好的朋友和家人的联系，比大多数联系都强得多，这些在网络中非常重要，”克里斯托弗·林恩解释道，该论文的第一作者，曾是 ITS 项目的博士后研究员，现在是耶鲁大学物理学助理教授。“直到最近，我们还没有办法弄清楚这些罕见联系聚集在一起的机制，但特定形式的显微镜和成像技术的进步现在使我们能够了解它是如何发生的。”

研究人员分析了果蝇、小鼠和两种蠕虫(秀丽隐杆线虫和扁线虫)神经元之间连接的大型公开数据集。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的网络，寻找重尾连接形成方式的相似性和差异。

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接线如何重新排列以发展这些牢固的连接。该模型基于神经科学中一种已有数十年历史的机制，即赫布可塑性，该机制表示，当神经元一起放电时，它们就会连接在一起。研究人员表明，这种赫布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，当他们在模型中包含神经活动时，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的群体的趋势。

林恩说：“我们的模型基于这样的假设：神经元在赫布和随机动力学的混合下重新排列和连接。”他指出，神经元有时会出于特定原因而连接，但有时会随机连接。研究小组的模型被证明适用于跨物种，表明细胞自组织的简单和一般原理如何能够导致大脑中存在的非常强的连接和紧密连接的网络。研究结果表明，神经元网络的形成并不依赖于物种特异性机制，而是可能受到简单的自组织原理的控制。这些新知识可以为研究其他动物的大脑结构提供重要基础，甚至可能有助于更好地了解人类大脑功能。