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一项新的研究证实,为了最大限度地处理信息,沐鸣注册大脑会让自己尽可能地兴奋,而不会陷入混乱。
 
长期以来,研究人员一直想知道,大脑中数十亿独立的神经元是如何结合在一起,可靠地构建出一种能够轻松击败最先进计算机的生物机器的。所有这些微小的相互作用似乎都与某种保证了令人印象深刻的计算能力的东西有关。
 
在过去的20年里,越来越多的证据支持临界性假说,该假说认为,大脑处于休眠和混沌之间的微妙界线上。正是在这条线上,信息处理被最大化。
 
然而,研究人员从来没有测试过这一理论的一个关键预测——临界是一个真正的设定值,而不是仅仅的必然性——直到现在。这项新研究直接证实了自由行为的动物大脑中的长期预测。
 
“当神经元结合在一起时,它们会主动寻找一个关键的机制,”该研究的第一作者、圣路易斯华盛顿大学(Washington University in St. Louis)生物学助理教授基思·亨根(Keith Hengen)说。“我们的新工作证实了对临界性的理论兴趣,并证明临界性是正常运行网络的一个标志。”
 
研究人员确定,临界状态是主动调节的。但这种优化状态背后的机制并不简单。
 
“我们惊讶地发现,在我们的模型中,它主要是由大量的抑制性神经元构成的,回想起来,这些神经元已经准备好调节更大网络的组织,”Hengen说。
 
看到临界特写
 
临界状态是唯一已知的计算状态,通过它的定义,优化信息处理——例如内存、动态范围,以及编码和传输复杂模式的能力。
 
理论物理学家最初提出,大脑可能是关键的。神经科学家对此反应不一。
 
亨亨说:“长期以来,人们对临界性进行了扎实的理论研究,也有一些有趣的争议为其增添了趣味。”“我认为这场争议来自两个方面。首先,我认为,由于这些数据集很难收集和分析,所以在vivo的大部分工作都是描述性的。不管怎样,直接证明临界性是大脑关注的东西是缺席的。
 
“其次,人们用来衡量临界状态的数学方法存在相当多的争议,”恒根说。“最近,人们不再测量从随机噪声中跳出来的简单幂律,而是开始研究指数关系。到目前为止,这是临界状态的唯一真实信号,也是我们所有测量的基础。”
 
“我们的实验室为大脑临界性的讨论带来了非常高水平的贡献——因为它的分辨率(单个神经元),也因为我们观察的总时间,”他说。“我们可以观察关键动态,作为时间的函数,跨越一个非常长的时期。”
 
该研究利用了横恩在布兰代斯大学收集的小鼠自由活动的神经元记录数据。此后,横恩建立了自己的实验室,他正在收集自己的神经元记录——这些记录跨越了几个月和数百个神经元。
 
这样的录音需要大量的数据,在技术上也极具挑战性。
 
“时间分辨率非常高——这是一个优势,”第一作者马正宇(音译)说。此外,他们可以记录9天。我仍然对此感到非常惊讶。能达到9天记录的实验室并不多。除了少数例外,之前的神经记录的实践状态是30分钟到几个小时,最多,这是用来限制临界性实验测试的最大时间。
 
在马的帮助下,横恩和他的合作者将横恩的许多单神经元记录数据进行了合并和处理,沐鸣注册从而建立了整个神经网络的活动模型。
 
当一切分崩离析
 
利用他们持续追踪神经元活动超过一周的能力,研究人员首先证实了视觉皮层的网络动态对临界状态具有良好的调节能力,即使是在光周期和暗周期。
 
接下来,通过阻断一只眼睛的视觉,研究人员发现临界状态被严重破坏,比操纵影响单个神经元的放电率早了一天多。
 
24小时后,临界状态再次出现在记录中——此时视觉剥夺抑制了单个神经元。
 
“似乎一旦动物的预期和它通过眼睛得到的信息不匹配,计算动力就会崩溃,”Hengen说。

他说:“这与临界状态与发射率无关的理论物理是一致的。”“这不仅仅是关于网络中峰值的总数,因为在剥夺的最初阶段,发射率根本没有改变——然而政权却分崩离析了。”
 
研究人员现在认为,大脑中的临界状态可能与抑制性神经元、施加和组织计算动力学有关。
 
影响疾病
 
这些发现可能对运动学习和疾病有重要意义。大脑围绕临界状态的自组织是一个活跃的过程,亨亨指出,受损的自我平衡调节越来越多地涉及到严重的人类疾病,如阿尔茨海默病、癫痫、雷特综合症、自闭症和精神分裂症。
 
“这项工作的一种解释是,临界状态是大脑网络自我平衡的最终目标,”Hengen说。这是一个优雅的想法:大脑可以调整一个涌现的特性到一个物理学家们精确预测的点。从直觉上讲,进化选择了产生最优解的部分。但时间会证明一切。还有很多工作要做。”