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  来源:原理

  大脑是我们身体中最精密的器官之一,它的工作包括理解触觉、视觉和声音的输入,并负责语言、推理、情绪、学习、运动的精细控制,还有其他许多方面。

  一些神经科学家认为,正是大脑的解剖结构,也就是无数神经纤维的存在,才使得所有这些功能成为可能——大脑的“电线”通过精心设计的神经网络连接起来,从而产生惊人的能力。如果是这样的话,那似乎意味着一旦科学家能绘制出神经纤维及其连接图,并记录下它们在实现高级功能(比如视觉)时的脉冲时间,就应该能够理解大脑是如何帮助人们看见外部世界的这个问题。

  随着技术的进步,科学家越来越擅长使用纤维示踪成像技术来绘制“大脑地图”,这种使用了三维模型的技术能直观地展现神经纤维的路径。通过使用增强型功能性磁共振成像(enhanced fMRI)来测量血流,科学家在记录大脑信息传递的方面也越来越出色。然而“残酷”的现实是,尽管手握这些工具,但似乎没有人真的完全理解了我们是如何看见外部世界的。对于大脑究竟是如何将所有这些方面结合在一起的,神经科学只取得了一些初步的认识。

  为了解决这个问题,南佛罗里达大学Salvatore Domenic Morgera教授团队将生物工程研究集中在了大脑结构与功能之间的关系上。团队的整体目标是科学地解释所有在认知任务中激活不同大脑区域的连接,这些连接包括了解剖学上的物理连接,以及更为复杂的“无线”连接。团队正在研究复杂的模型,来更好地帮助科学家理解大脑的功能。

  类似推理和学习的认知功能会使用到许多不同的大脑区域。单凭解剖学,也就是神经元和神经纤维的研究,并不能解释这些区域出现的同时兴奋,或者在时间上有先后顺序的兴奋模式。事实上,大脑中的有些连接是“无线”的,它们被称为电近场连接(electric near-field connection),这并非是能被纤维示踪成像捕捉到的物理连接。

  Morgera教授的团队已经在这一领域深耕了多年,他们详细揭示了这些无线连接的起源,并测量了它们的场强。用一个非常简单的比方,它们就像是你大脑中的无线路由器。网络通过有线连接传输到路由器,然后路由器利用无线连接将信息发送到你的电脑和手机上。由于有线和无线连接的共同存在,整个信息传输系统才能正常工作。

神经细胞结构示意简图。| 图片设计:雯雯子;素材来源:BruceBlaus/Wikicommons

  在大脑中,神经细胞将电脉冲沿着轴突(长长的丝状“手臂”),从胞体传导到其他神经元。在这个过程中,无线信号自然地从神经细胞未绝缘的部分发射出来。这些没有被“包裹”的轴突部分被称为郎飞结。郎飞结可以让带电离子在神经元内外扩散,使电信号沿着轴突传播。当离子进出时,同时会产生电场。这些场的强度和结构则取决于神经细胞的活动。

  在对大脑兴奋区域与认知功能进行匹配的研究中,过于简单的模型假设可能还让科学家犯了另一个错误。

  许多研究人员倾向于利用单一变量的线性关系模型,来测量单个大脑区域反应的平均大小。线性模型假定,如果一个系统的输入增加一倍,该系统的输出也将相应地翻倍。然而事实是,大多数生命的感知系统并不是以一种线性的方式对刺激产生反应。线性模型忽略了大脑功能中的各种可能性,尤其是那些超出解剖结构的部分所带来的可能性。

  现在,越来越多科学家认为,神经计算是非线性的。在非线性模型中,单个输入值可以存在许多输出值。举个例子,在理解大脑和行为之间的联系时,一个至关重要的问题是,大脑如何在相互竞争的选择中决定最佳的行动方案。例如,大脑的额皮质通过计算许多变量来做出最佳选择,它会计算潜在的回报、成功的概率以及时间和精力方面的成本等等。由于系统是非线性的,将潜在回报增加一倍,最终决策的可能性可能会提高一倍以上。

  目前的线性模型仅仅描述了一个大脑区域的平均兴奋水平,或者说大脑表面的血流,而更先进的增强型功能性磁共振成像和电子近场生物成像数据所建立非线性模型则可以包含更多信息。这样的非线性模型提供了大脑表面和大脑内部深处的信息流的三维图像,让研究人员更接近大脑的工作原理。

图片来源:Thomas Angus, Imperial College London/Wikicommons

  Morgera教授的团队还对这样一个事实很感兴趣,那就是结构完全正常的大脑仍然可能会产生严重的功能性问题。

  作为神经学功能障碍研究的一部分,研究团队探访了临终关怀医院、丧亲互助小组、康复护理机构、创伤中心和急症医院的许多病人。他们惊讶地发现,失去挚爱亲人的人会表现出与阿尔茨海默病患者相似的症状。

  悲伤是对死亡或者其他损失的一系列情感、认知、功能和行为反应。它不是一种状态,而是一个过程,它可以是临时的,也可以是持续的。对那些承受着巨大悲伤的人来说,他们的大脑看起来很健康,并没有像阿尔茨海默病患者那样出现解剖学上的问题,比如大脑区域发生萎缩,或者神经元网络之间的连接中断。

  研究人员相信,这是一个很好的例子,表明大脑的那些非物理联系,加上大脑丰富的非线性运算如何导致了一些明显的后果,而这些后果是简单的大脑扫描无法预测出来的。

  这些想法可能为未来通过无创手段缓解严重的神经系统疾病指明了方向。Morgera教授和团队相信,利用在电近场成像方面的最新进展,绘制出大脑中所有非物理联系,并采用多变量非线性模型,可以让科学家更深入地认识大脑的关键功能,比如计算、记忆、网络和信息分配。