关键词:认知神经科学,网络神经科学,大脑结构和功能连接,多模态大脑数据,信息论
论文题目:Evidence for increased parallel information transmission in human brain networks compared to macaques and male mice期刊来源:Nature Communications论文地址:https://www.nature.com/articles/s41467-023-43971-z
理解神经信号模式如何在大脑结构中实现功能,是网络和认知神经科学领域里持久的挑战之一。大脑作为一个复杂系统,其中神经元在不同时空尺度上通过白质连接相互作用形成一个网络。通过这个网络进行的信息传输被认为是大脑计算能力的基础。这篇发表在 Nature Communications 上的文章提出了一种基于图论和信息论的方法,从多模态大脑数据(functional MRI,diffusion MRI,tract tracing)中分析大脑的结构和功能连接,定量比较了人类、猕猴和雄性小鼠大脑网络的大尺度通讯过程,展示了人类和非人类哺乳动物在大脑通讯上的差距。
图1:a 白质连接情况都由一个加权的对称矩阵描述。用K条最短路径算法计算出每一对脑区(i,j)之间的5条最短的结构连接(浅蓝色)。b 对于每个个体,用fMRI的时间序列z分数计算出每两个脑区之间的互信息。c 通过分析每条结构连接上的互信息,运用指标 DPI(data processing inequality)用来评价一个结构连接是否代表了脑区i和j之间的一条信息相关通路。左面板:脑区i,j由条经过脑区x1,x2的结构通路连接;绿线代表直接结构连接。右面板:如果互信息值没有沿着连接增大,就认为这个结构连接(i, x1, x2, j)被认为是传输信息的通路(如第一行,红色阴影),反之则不是传递信息的通路。d 对每个个体计算并行通讯得分(PCS,parallel communication score),对每对脑区i、j,计算作为信息传输通路的结构连接数量。e PCS能够进行跨物种的研究,清楚地展现出从选择性信息传输(浅黄色,low PCS)到并行信息传输(深棕色,high PCS)的大脑通讯策略谱系。
图2:哺乳动物物种的并行信息传输差距。左图是人、猕猴和小鼠大脑的示意图,来自scidraw.io。a 箱形图展示了个体大脑网络中考虑到DPI的结构连接数量(通讯密度)。每个彩色点代表了一个个体(人类:n=100;猕猴:n=9;小鼠:n=10),灰点代表由fMRI时间序列随机生成的零分布。b 平均种群PCS矩阵,表示了每对脑区之间的平均PCS值。颜色表示的单位是信息相关通路的数量。对于每个物种,脑区都是按照有意义的功能环路组织的,在图中由黑色方框表示。右侧的跨脑区平均PCS直方图显示了人类有较高的PCS,而猕猴和小鼠的PCS较低,表明人类能进行较多并行信息传输,而猕猴和小鼠主要进行选择性信息传输。直方图顶部是对应物种的PCS中位数[5-95百分位数]。
图3:中继信息传输策略反映了哺乳动物大脑的功能组织。a 中继信息传输通路在皮层中的分布,即每个脑区与其他所有脑区的平均PCS。右侧的条形图是每个大脑系统的平均节点PCS。b 人类、猕猴和小鼠大脑系统内部和之间的平均PCS。大脑系统被分为单模态和多模态区。c 每个实验对象的单模态系统之间、多模态系统之间和跨模态通讯的平均PCS。
编译|汪显意
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