科学家长期以来一直被大脑中神经元之间错综复杂的连接网络所吸引。最近的研究揭示出，虽然大多数神经元之间的连接较弱，但也有一些连接具有显著强度。这种模式被称为“重尾”连接性，引起了科学家对其形成方式的好奇，以及它是特定物种所特有的还是受到普遍原理的支配。
为了揭示这一现象，CUNY研究生中心理论科学计划（ITS）、耶鲁大学、芝加哥大学和哈佛大学的研究人员，对果蝇、小鼠和两种蠕虫的神经连接大量数据集展开了研究。他们使用基于赫布学习规则的数学模型，该规则提出神经元一起触发则相连，并展示了这种机制如何导致重尾连接。
这项研究还揭示了另一个重要特征：聚类。神经元往往形成密切相连的群体，表明神经网络内部存在更高级别的组织。该研究旨在解开重尾连接性在不同物种中的起源之谜。
研究的首席作者克里斯托弗·林恩（Christopher Lynn）现为耶鲁大学物理学助理教授，他解释说，他们的模型基于神经元在赫布规则和随机动力学的组合下进行排列和连接的理念。虽然某些连接具有特定目的，但其他连接则是随机形成的。
团队的研究结果表明，细胞自组织的原理可以解释大脑中强连接和紧密连接网络的形成，而这适用于各种物种。这意味着神经网络的形成不仅仅依赖于特定物种的机制，而是受到简单的自组织原理的驱动。
这项研究的影响超出了对大脑中复杂连接的理解。这些新发现的知识可以作为研究其他动物的脑结构的基础，从而可能增进我们对人类脑功能的理解。
期刊参考：
Lynn, C.W., Holmes, C.M. & Palmer, S.E. 重尾神经元连接来自赫布自组织. Nat. Phys. (2024). DOI: 10.1038/s41567-023-02332-9
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