PNAS:发布脑网络动力学分析最新研究成果

来源：上海交通大学2022-02-13 09:14

近日，来自上海交通大学自然科学研究所和数学科学学院的李松庭课题组利用微扰理论揭示了大脑皮层时间尺度分层背后的数学机制和相应的生物学解释。研究结果“新大脑皮层的等级时标：数学机制和生物学见解”发表在《美国科学院院刊》上。

近日，来自上海交通大学自然科学研究所和数学科学学院的李松庭课题组利用微扰理论，揭示了大脑皮层时间尺度分层现象背后的数学机制和相应的生物学解释。研究成果“neoortex中的分层时标：数学机制和生物学见解”在线发表在《美国国家科学院院刊》上。

在大脑皮层，不同脑区的神经元对外界输入的反应时标的时间尺度存在显著差异，且反应时程随脑区的增加而变长。具体来说，在视觉皮层的等感脑区，神经元的反应时间尺度快，使其能够对外界输入信号做出快速反应；但在前额叶皮层等高级认知脑区，神经元的反应时尺度较慢，使其在积累足够的信息输入后，能够做出重要的决策。在最近许多研究小鼠、恒河猴和人类大脑的神经科学实验室中观察到时间尺度分层，并被认为是脑网络动力学的一个重要特征。但由于大脑中密集的神经连接，很容易导致不同脑区的反应时标的一致性，因此时标的分层现象背后的数学机制并不明显，尚未研究清楚。

在这项工作中，首先给出了时间尺度分层现象的数学定义，即这种现象在数学上等价于脑网络连接矩阵的某些特征向量的局部化特征。然后，利用微扰理论分析了基于最新猕猴脑结构数据的脑网络动态模型，证明了特征向量的定位与大脑皮层的三个性质密切相关：1)不同脑区神经元的兴奋性特征具有异质性和层次性；2)兴奋性和抑制性神经元群的电生理特征有显著差异；3)各脑区接收到的远程投射的兴奋性输入和局部投射的抑制性输入满足精细平衡条件。这项工作为大脑皮层中的时间尺度分层现象提供了定量的数学解释，并提出了一些可以通过实验检验的理论预测，对于理解脑网络的结构特征如何支持其动态特性和功能具有重要意义。

这项工作是由上海交通大学的李松庭教授和纽约大学的王晓静教授完成的。第一作者是李松庭教授，通讯作者是李松庭教授和王晓静教授。该工作得到了国家自然科学基金、科技部、上海市科委、詹姆斯西蒙斯基金会等基金的支持。(100yiyao.com)

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