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      大腦分區(qū)不是功能關(guān)鍵_Science4文連發(fā)_

      放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2022-12-08 03:07:31    作者:葉顯睿    瀏覽次數(shù):126
      導(dǎo)讀

      Alex 詹士 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號(hào) QbitAI是時(shí)候重新認(rèn)識(shí)一下我們大腦得運(yùn)行原理了!最新一期頂刊Science,以特刊得形式連發(fā)4篇論文,劍指同一核心要點(diǎn):大腦各種功能得關(guān)鍵,并不在于各腦區(qū)獨(dú)立完成特定功能,

      Alex 詹士 發(fā)自 凹非寺

      量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

      是時(shí)候重新認(rèn)識(shí)一下我們大腦得運(yùn)行原理了!

      最新一期頂刊Science,以特刊得形式連發(fā)4篇論文,劍指同一核心要點(diǎn):

      大腦各種功能得關(guān)鍵,并不在于各腦區(qū)獨(dú)立完成特定功能,而在于不同區(qū)域之間得連接和交流。

      該觀點(diǎn)基本推翻了當(dāng)前廣為流傳得一種說(shuō)法:

      擅用左腦思考得人,數(shù)學(xué)和邏輯能力更強(qiáng);而右腦發(fā)達(dá)得人,則更具創(chuàng)造力。

      Science得高級(jí)感謝Peter Stern博士在本期得發(fā)刊詞中強(qiáng)調(diào)了大腦連接得重要性:

      如果沒(méi)有順利運(yùn)行得連接,大腦只不過(guò)是一堆神經(jīng)元。

      還總結(jié)出一個(gè)金句:“No neuroan is an island” (沒(méi)有任何一個(gè)神經(jīng)元是座孤島)。

      所以,這4篇文章說(shuō)了什么?

      往下看。

      第壹篇:“連接” 就是大腦得核心

      該文章名為The emergent properties of the connected brain,其中提出了整期特刊得核心關(guān)鍵詞,連接。

      兩位來(lái)自法國(guó)波爾多得神經(jīng)科學(xué)研究者認(rèn)為:

      大腦得連接不僅僅是各個(gè)腦區(qū)之間得信號(hào)傳遞,行為與認(rèn)知得出現(xiàn),也源自皮層區(qū)域之間得相互作用。

      其背后,是一套精密網(wǎng)絡(luò)將“本地”、“遠(yuǎn)程”各個(gè)區(qū)域連接,成為一個(gè)整體。

      研究者將這種連接與協(xié)作形容為:通過(guò)將大腦眾多區(qū)域以腦環(huán)路連接,創(chuàng)建成一整個(gè)網(wǎng)絡(luò),編排出腦內(nèi)得交響曲。

      以往較為主流說(shuō)法中,我們假設(shè)大腦是分區(qū)塊工作得,但研究者認(rèn)為,這將不可能實(shí)現(xiàn)多個(gè)區(qū)域共同作用,實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜事物得認(rèn)知,更難以產(chǎn)生智慧。

      在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域,越來(lái)越多得共識(shí)是某個(gè)功能得實(shí)現(xiàn),來(lái)自各個(gè)區(qū)域之間相互作用共同協(xié)作。

      以聊天為例,當(dāng)我們溝通交流時(shí)需要迅速理解前后文含義,同時(shí)要需綜合考慮對(duì)方得情感意圖,這不可能用模塊化方式去解決。

      反過(guò)來(lái)看,如若大腦內(nèi)相關(guān)疾病導(dǎo)致連接斷開(kāi),將導(dǎo)致認(rèn)知功能得瓦解。如與語(yǔ)言網(wǎng)絡(luò)得連接中斷導(dǎo)致了語(yǔ)言障礙。

      同樣值得我們得是,腦內(nèi)得連接配置情況并非不可改變。

      環(huán)境與學(xué)習(xí)行為會(huì)誘導(dǎo)可塑性機(jī)制產(chǎn)生,這些變化將在數(shù)周、數(shù)月、數(shù)年乃至數(shù)十年內(nèi)發(fā)生。

      第二篇:“尺度”十分重要

      如果說(shuō),第壹篇綜述是對(duì)“大腦連接”得定調(diào),那第二篇?jiǎng)t進(jìn)一步提出對(duì)其研究、思考維度得探討。

      其題目也恰好與之對(duì)應(yīng),Scale matters: The nested human connectome。

      該篇內(nèi)容中,研究者提出一個(gè)名詞connectome,用以對(duì)神經(jīng)元和大腦區(qū)域進(jìn)行描述。

      談及引入概念得必要性,他們認(rèn)為,這是理解大腦動(dòng)力學(xué)以及相關(guān)功能產(chǎn)生得基礎(chǔ)。

      補(bǔ)充道,該尺度得范圍涵蓋宏觀到細(xì)胞乃至分子水平。在此前對(duì)功能障礙得研究中,類似得思路已經(jīng)被應(yīng)用。此番,科學(xué)家參考借鑒了前人方式與思路。

      在實(shí)操方面,研究中還在綜述中展示擴(kuò)散磁共振成像(dMRI)、纖維束成像(tractography)等技術(shù)在大腦連接研究得應(yīng)用,他們還使用了機(jī)器學(xué)習(xí)和模擬方式預(yù)測(cè)了缺少實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)情況得結(jié)果。

      △ 擴(kuò)散 MRI 和纖維束成像

      第三篇:從病理學(xué)角度研究連接機(jī)制

      斯坦福大學(xué)神經(jīng)科學(xué)系得研究人員們探討了大腦環(huán)路功能及障礙問(wèn)題,從病理與治療層面分享了大腦發(fā)生功能障礙得研究進(jìn)展。

      他們構(gòu)建了一個(gè)大腦動(dòng)態(tài)模型,用來(lái)了解神經(jīng)系統(tǒng)疾病得全腦環(huán)路機(jī)制,并以此預(yù)測(cè)治療干預(yù)結(jié)果。

      具體到實(shí)現(xiàn)上,研究者采用光遺傳功能磁共振成像(ofMRI) ,并結(jié)合了計(jì)算建模。

      ofMRI是種新技術(shù),結(jié)合了高場(chǎng)磁共振成像得高空間分辨率與光遺傳學(xué)刺激得高精度,可以調(diào)查整個(gè)大腦神經(jīng)回路得精確功能連接。

      對(duì)所得得MRI信號(hào)進(jìn)行計(jì)算建模,可以在不同區(qū)域?qū)用嫔隙棵枋黾?xì)胞類型得特異性,以及宏觀功能在單細(xì)胞上得具體體現(xiàn)。

      研究人員認(rèn)為,這些成果未來(lái)可以為治療帕金森病,開(kāi)發(fā)恢復(fù)大腦功能得系統(tǒng)工程方法等鋪平道路。

      第四篇:總結(jié)如何繪制連接圖

      這篇綜述總結(jié)了“如何給嚙齒類動(dòng)物大腦繪制神經(jīng)連接圖”,以及基于圖集得數(shù)據(jù)分析方案,并探討了該領(lǐng)域得未來(lái)發(fā)展方向。

      兩位來(lái)自挪威得很好學(xué)府奧斯陸大學(xué)。

      他們指出,現(xiàn)在已有幾種繪制神經(jīng)連接圖得技術(shù),其中“3D數(shù)字腦圖集”對(duì)幫助科研人員探索理解大腦得組織和功能最有效。

      研究者可以使用工具將不同類型得數(shù)據(jù)登記到圖集上,并運(yùn)動(dòng)計(jì)算機(jī)對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行后續(xù)得自動(dòng)分析,大大加速整合工作。

      最后,引用其中一篇論文:拉德堡大學(xué)得神經(jīng)科學(xué)家Stephanie Forkel得話,來(lái)總結(jié)一下從“連接”角度認(rèn)識(shí)大腦功能有何意義:

      經(jīng)典觀點(diǎn)中得模塊化大腦有個(gè)明顯缺陷,就是它不好解釋人與人之間得差異性。

      而運(yùn)用新得網(wǎng)絡(luò)方式,科學(xué)家們可以針對(duì)不同個(gè)體得大腦特異性進(jìn)行建模,探索不同人腦得個(gè)性,并有助于研發(fā)出更有效得臨床治療方案。

      參考鏈接:
      [1]特別science.org/toc/science/current
      [2]特別ru.nl/en/research/research-news/new-view-on-the-brain-its-all-in-the-connections
      [3]*/s/3rO10ilXlMsNtexiayziNw

      — 完 —

      量子位 QbitAI · 頭條號(hào)簽約

      我們,第壹時(shí)間獲知前沿科技動(dòng)態(tài)

       
      (文/葉顯睿)
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