關鍵詞：認知神經科學，網路神經科學，大腦結構和功能連線，大腦資料，資訊理論
論文題目：Evidence for increased parallel information transmission in human brain networks compared to macaques and male mice 期刊來源：Nature Communications 論文地址：https://www.nature.com/articles/s41467-023-43971-z
理解神經訊號模式如何在大腦結構中實現功能，是網路和認知神經科學領域裡持久的挑戰之一。大腦作為一個複雜系統，其中神經元在不同時空尺度上透過白質連線相互作用形成一個網路。透過這個網路進行的資訊傳輸被認為是大腦計算能力的基礎。這篇發表在 Nature Communications 上的文章提出了一種基於圖論和資訊理論的方法，從多模態大腦資料 （functional MRI，diffusion MRI，tract tracing） 中分析大腦的結構和功能連線，定量比較了人類、獼猴和雄性小鼠大腦網路的大尺度通訊過程，展示了人類和非人類哺乳動物在大腦通訊上的差距。
圖1：a 白質連線情況都由一個加權的對稱矩陣描述。用K條最短路徑演算法計算出每一對腦區(i,j)之間的5條最短的結構連線（淺藍色）。b 對於每個個體，用fMRI的時間序列z分數計算出每兩個腦區之間的互資訊。c 透過分析每條結構連線上的互資訊，運用指標 DPI（data processing inequality）用來評價一個結構連線是否代表了腦區i和j之間的一條資訊相關通路。左面板：腦區i，j由條經過腦區x1，x2的結構通路連線；綠線代表直接結構連線。右面板：如果互資訊值沒有沿著連線增大，就認為這個結構連線(i, x1, x2, j)被認為是傳輸資訊的通路（如第一行，紅色陰影），反之則不是傳遞資訊的通路。d 對每個個體計算並行通訊得分（PCS，parallel communication score），對每對腦區i、j，計算作為資訊傳輸通路的結構連線數量。e PCS能夠進行跨物種的研究，清楚地展現出從選擇性資訊傳輸（淺黃色，low PCS）到並行資訊傳輸（深棕色，high PCS）的大腦通訊策略譜系。
圖2：哺乳動物物種的並行資訊傳輸差距。左圖是人、獼猴和小鼠大腦的示意圖，來自scidraw.io。a 箱形圖展示了個體大腦網路中考慮到DPI的結構連線數量（通訊密度）。每個彩色點代表了一個個體（人類：n=100；獼猴：n=9；小鼠：n=10），灰點代表由fMRI時間序列隨機生成的零分佈。b 平均種群PCS矩陣，表示了每對腦區之間的平均PCS值。顏色表示的單位是資訊相關通路的數量。對於每個物種，腦區都是按照有意義的功能環路組織的，在圖中由黑色方框表示。右側的跨腦區平均PCS直方圖顯示了人類有較高的PCS，而獼猴和小鼠的PCS較低，表明人類能進行較多並行資訊傳輸，而獼猴和小鼠主要進行選擇性資訊傳輸。直方圖頂部是對應物種的PCS中位數[5-95百分位數]。
圖3：中繼資訊傳輸策略反映了哺乳動物大腦的功能組織。a 中繼資訊傳輸通路在皮層中的分佈，即每個腦區與其他所有腦區的平均PCS。右側的條形圖是每個大腦系統的平均節點PCS。b 人類、獼猴和小鼠大腦系統內部和之間的平均PCS。大腦系統被分為單模態和多模態區。c 每個實驗物件的單模態系統之間、多模態系統之間和跨模態通訊的平均PCS。
編譯｜汪顯意
神經動力學模型讀書會
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