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

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

大腦各種功能的關(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)域之間的連接和交流。

該觀點(diǎn)基本推翻了當(dāng)前廣為流傳的一種說法：

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

Science的高級(jí)編輯Peter Stern博士在本期的發(fā)刊詞中強(qiáng)調(diào)了大腦連接的重要性：

如果沒有順利運(yùn)行的連接，大腦只不過是一堆神經(jīng)元。

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

所以，這4篇文章說了什么？

往下看。

“連接”才是大腦功能的關(guān)鍵

第一篇：“連接” 就是大腦的核心

第一篇名為The emergent properties of the connected brain，其中提出了整期特刊的核心關(guān)鍵詞，連接。

兩位來自法國(guó)波爾多的神經(jīng)科學(xué)研究者認(rèn)為：

大腦的連接不僅僅是各個(gè)腦區(qū)之間的信號(hào)傳遞，行為與認(rèn)知的出現(xiàn)，也源自皮層區(qū)域之間的相互作用。

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)的交響曲。

以往較為主流說法中，我們假設(shè)大腦是分區(qū)塊工作的，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)雜事物的認(rèn)知，更難以產(chǎn)生智慧。

在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，越來越多的共識(shí)是某個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)，來自各個(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)要綜合考慮對(duì)方的情感意圖，這不可能用模塊化方式去解決。

反過來看，如若大腦內(nèi)相關(guān)疾病導(dǎo)致連接斷開，將導(dǎo)致認(rèn)知功能的瓦解。如與語(yǔ)言網(wǎng)絡(luò)的連接中斷導(dǎo)致了語(yǔ)言障礙。

同樣值得我們關(guān)注的是，腦內(nèi)的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，第一篇綜述是對(duì)“大腦連接”的定調(diào)，那第二篇?jiǎng)t進(jìn)一步提出對(duì)其研究、思考維度的探討。

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。

談及引入新概念的必要性，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)生的基礎(chǔ)。

作者補(bǔ)充道，該尺度的范圍涵蓋宏觀到細(xì)胞乃至分子水平。在此前對(duì)功能障礙的研究中，類似的思路已經(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)在大腦連接研究的應(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)情況的結(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)系的研究人員們探討了大腦環(huán)路功能及障礙問題，從病理與治療層面分享了大腦發(fā)生功能障礙的研究進(jìn)展。

他們構(gòu)建了一個(gè)大腦動(dòng)態(tài)模型，用來了解神經(jīng)系統(tǒng)疾病的全腦環(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)磁共振成像的高空間分辨率與光遺傳學(xué)刺激的高精度，可以調(diào)查整個(gè)大腦神經(jīng)回路的精確功能連接。

對(duì)所得的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)胞類型的特異性，以及宏觀功能在單細(xì)胞上的具體體現(xiàn)。

研究人員認(rèn)為，這些成果未來可以為治療帕金森病，開發(fā)恢復(fù)大腦功能的系統(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”，以及基于圖集的數(shù)據(jù)分析方案，并探討了該領(lǐng)域的未來發(fā)展方向。

兩位作者來自挪威的頂級(jí)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)連接圖的技術(shù)，其中“3D數(shù)字腦圖集”對(duì)輔助科研人員探索理解大腦的組織和功能最有效。

研究者可以使用工具將不同類型的數(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)的自動(dòng)分析，大大加速整合工作。

最后，引用其中一篇論文作者：拉德堡大學(xué)的神經(jīng)科學(xué)家Stephanie Forkel的話，來總結(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)中的模塊化大腦有個(gè)明顯缺陷，就是它不好解釋人與人之間的差異性。

而運(yùn)用新的網(wǎng)絡(luò)方式，科學(xué)家們可以針對(duì)不同個(gè)體的大腦特異性進(jìn)行建模，探索不同人腦的個(gè)性，并有助于研發(fā)出更有效的臨床治療方案。

參考鏈接：

[1]https://www.science.org/toc/science/current

[2]https://www.ru.nl/en/research/research-news/new-view-on-the-brain-its-all-in-the-connections

[3]https://mp.weixin.qq.com/s/3rO10ilXlMsNtexiayziNw