大腦,超越解剖學的複雜

大腦

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一些神經科學家認為,正是大腦的解剖結構,也就是無數神經纖維的存在,才使得所有這些功能成為可能——大腦的「電線」通過精心設計的神經網絡連接起來,從而產生驚人的能力。如果是這樣的話,那似乎意味著一旦科學家能繪製出神經纖維及其連接圖,並記錄下它們在實現高級功能(比如視覺)時的脈衝時間,就應該能夠理解大腦是如何幫助人們看見外部世界的這個問題。就像那些著名的裸體畫家,總能描繪出精確的完美輪廓!
為了解決這個問題,南佛羅里達大學Salvatore Domenic Morgera教授團隊將生物工程研究集中在了大腦結構與功能之間的關係上。團隊的整體目標是科學地解釋所有在認知任務中激活不同大腦區域的連接,這些連接包括了解剖學上的物理連接,以及更為複雜的「無線」連接。團隊正在研究複雜的模型,來更好地幫助科學家理解大腦的功能。莫愁簡單說來就是,讓你能夠在一幅肖像畫中找到真實的觸覺!

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類似推理和學習的認知功能會使用到許多不同的大腦區域。單憑解剖學,也就是神經元和神經纖維的研究,並不能解釋這些區域出現的同時興奮,或者在時間上有先後順序的興奮模式。事實上,腦中的有些連接是「無線」的,它們被稱為電近場連接(electric near-field connection),這並非是能被纖維示蹤成像捕捉到的物理連接。
用一個非常簡單的比方,它們就像是你大腦中的無線路由器。網絡通過有線連接傳輸到路由器,然後路由器利用無線連接將信息發送到你的電腦和手機上。由於有線和無線連接的共同存在,整個信息傳輸系統才能正常工作

 

神經細胞結構示意簡圖

在大腦中,神經細胞將電脈衝沿著軸突(長長的絲狀「手臂」),從胞體傳導到其他神經元。在這個過程中,無線信號自然地從神經細胞未絕緣的部分發射出來。這些沒有被「包裹」的軸突部分被稱為郎飛結。當離子進出時,同時會產生電場。這些場的強度和結構則取決於神經細胞的活動。

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在對大腦興奮區域與認知功能進行匹配的研究中,過於簡單的模型假設可能還讓科學家犯了另一個錯誤。
現在,越來越多科學家認為,神經計算是非線性的。在非線性模型中,單個輸入值可以存在許多輸出值。莫愁舉個例子,在理解大腦和行為之間的聯繫時,一個至關重要的問題是,大腦如何在相互競爭的選擇中決定最佳的行動方案。例如,大腦的額皮質通過計算許多變量來做出購買哪個股票的決定,它會計算潛在的回報、成功的概率以及時間和精力方面的成本等等。由於系統是非線性的,將潛在回報增加一倍,最終決策的可能性可能會提高一倍以上。
目前的線性模型僅僅描述了一個大腦區域的平均興奮水平,或者說大腦表面的血流,而更先進的增強型功能性磁共振成像和電子近場生物成像數據所建立非線性模型則可以包含更多信息。這樣的非線性模型提供了大腦表面和大腦內部深處的信息流的三維圖像,讓研究人員更接近大腦的工作原理

 

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或許,許多人還對這樣一個問題感興趣,那就是結構完全正常的大腦是否可能會產生嚴重的功能性問題?
人們驚訝地發現,失去摯愛親人的人會表現出與阿爾茨海默病患者相似的症。悲傷是對死亡或者其他損失的一系列情感、認知、功能和行為反應。它不是一種狀態,而是一個過程,它可以是臨時的,也可以是持續的。對那些承受著巨大悲傷的人來說,他們的大腦看起來很健康,並沒有像阿爾茨海默病患者那樣出現解剖學上的問題,比如大腦區域發生萎縮,或者神經元網絡之間的連接中斷。
這就是一個很好的例子,表明大腦的那些非物理聯繫,加上大腦豐富的非線性運算如何導致了一些明顯的後果,而這些後果是簡單的大腦掃描無法預測出來的。
這些想法可能為未來通過無創手段緩解嚴重的神經系統疾病指明了方向。莫愁相信,利用在電近場成像方面的最新進展,繪製出大腦中所有非物理聯繫,並採用多變量非線性模型,可以讓科學家更深入地認識大腦的關鍵功能,比如計算、記憶、網絡和信息分配

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