当磁铁被加热时，它会达到失去磁性的临界点。当一个物理对象顺利地从一个阶段过渡到下一个阶段时，就会达到这个高度复杂的临界点，称为“临界”。
现在，美国西北大学的一项新研究发现，大脑的结构特征位于一个类似的临界点附近——要么处于结构相变，要么接近结构相变。令人惊讶的是，这些结果在人类、老鼠和果蝇的大脑中是一致的，这表明这一发现可能是普遍的。
虽然研究人员不知道大脑结构在哪个阶段之间转变，但他们说，这一新信息可以为大脑复杂性和突发现象的计算模型提供新的设计。
这项研究发表在今天的《通信物理》杂志上。
“人类大脑是已知最复杂的系统之一，控制其结构细节的许多特性尚未被理解，”西北大学的István Kovács说，他是这项研究的资深作者。
“其他几位研究人员从神经元动力学的角度研究了大脑的临界性。但我们正在研究结构层面的临界性，以便最终理解它是如何支撑大脑动力学的复杂性的。这一直是我们思考大脑复杂性的缺失部分。在计算机中，任何软件都可以在相同的硬件上运行，而在大脑中，动态和硬件是密切相关的。”
该论文的第一作者、西北大学的海伦·安塞尔说:“在细胞水平上，大脑的结构似乎接近一个相变。”“一个日常的例子是冰融化成水。它仍然是水分子，但它们正在经历从固体到液体的转变。我们当然不是说大脑快要融化了。事实上，我们没有办法知道大脑可能在哪两个阶段之间过渡。因为如果它在临界点的任何一边，它就不是大脑了。”
Kovács是西北大学温伯格艺术与科学学院物理学和天文学助理教授。在进行这项研究时，安塞尔是他实验室的博士后研究员;现在她是埃默里大学的塔巴顿研究员。
虽然研究人员长期以来一直使用功能磁共振成像(fMRI)和脑电图(EEG)研究大脑动力学，但神经科学的进步直到最近才为大脑细胞结构提供了大量数据集。这些数据为Kovács和他的团队提供了应用统计物理技术来测量神经元物理结构的可能性。
在这项新研究中，Kovács和安塞尔分析了人类、果蝇和老鼠的3D大脑重建的公开数据。通过以纳米级分辨率检查大脑，研究人员发现这些样本展示了与临界相关的物理特性的特征。
其中一个特性就是众所周知的神经元的分形结构。这个非平凡的分形维度是一组可观测值的一个例子，称为“临界指数”，当系统接近相变时出现。
脑细胞以不同尺度的分形统计模式排列。当放大时，分形形状是“自相似的”，这意味着样本的较小部分与整个样本相似。观察到的不同神经元节段的大小也不同，这提供了另一条线索。根据Kovács，自相似性，远程相关性和广泛的尺寸分布都是临界状态的特征，其中特征既不是太有组织也不是太随机。这些观察得出了一组表征这些结构特征的关键指数。
“这些都是我们在物理学中所有关键系统中看到的东西，”Kovács说。“大脑似乎处于两个阶段之间的微妙平衡。”
Kovács和安塞尔惊讶地发现，所有被研究的大脑样本——从人类、老鼠和果蝇——在整个生物体中都有一致的临界指数，这意味着它们具有相同的临界定量特征。生物之间潜在的、兼容的结构暗示着一种普遍的支配原则可能在起作用。他们的新发现可能有助于解释为什么不同生物的大脑有一些相同的基本原理。
安塞尔说:“最初，这些结构看起来非常不同——整个苍蝇的大脑大约是一个小的人类神经元的大小。”“但后来我们发现了一些惊人相似的新特性。”
“在生物之间非常不同的许多特征中，我们依靠统计物理学的建议来检查哪些措施可能是普遍的，例如临界指数。事实上，这些在生物体中是一致的，”Kovács说。
“作为临界性的更深层次的标志，所获得的临界指数不是独立于任何三个，我们可以计算其余的，正如统计物理学所指示的那样。”这一发现为建立简单的物理模型来捕捉大脑结构的统计模式开辟了道路。这些模型是动态大脑模型的有用输入，对人工神经网络架构也有启发意义。”
接下来，研究人员计划将他们的技术应用于新兴的新数据集，包括更大的大脑部分和更多的生物体。他们的目的是确定这种普遍性是否仍然适用。
