100 多年來，科學家們一致認為，離散的腦細胞集合通過一系列相互連接的纖維向其他大腦區域發出信號。在一項新研究中，研究人員將數學模型應用於大腦活動，發現大腦功能可能更多地與形狀有關，而不是與連通性有關。

神經場理論(NFT) 首次出現於1970 年代初期，它結合了對大腦解剖學和生理學的理解與數學來模擬大規模大腦活動。之前使用NFT 的預測表明，大腦的形狀可能比區域之間的神經元連接對其功能更為重要。現在，澳大利亞墨爾本莫納什大學的研究人員已經對這些預測進行了測試，以確定它們是否屬實。

“我們正試圖改變我們看待大腦的方式，”該研究的第一作者James Pang 說。“神經科學的傳統方法是，每個大腦過程都只歸因於一個特定區域，在你大腦的一個非常局部的部分，但直到最近才有可能同時研究活人的整個大腦，隨著技術的進步，比如核磁共振。”

研究人員分析了10000 多個功能性磁共振成像(fMRI) 掃描結果，這些掃描是在人們休息時和他們執行任務時進行的。在重建掃描圖為每個人創建“腦圖”後，研究人員發現了大腦功能與其形狀或幾何形狀之間的聯繫。

“幾何和功能之間的密切聯繫是由波浪狀活動在整個大腦中傳播所驅動的，就像池塘的形狀會影響落下的鵝卵石形成的漣漪模式一樣，”該研究的合作者之一亞歷克斯福爾尼託說。作者。

這些波被稱為“本徵模式”，這是一個物理術語，表示系統的自然或首選振動，使得各個部分以相同的頻率一起移動。研究人員將其比作撥動小提琴弦。

“理解什麼是本徵模式的最好方法是想想小提琴，”Pang說。“每次你撥動它的琴弦，它都會以相同的模式振動，而這種模式與你聽到的音符相對應。 首選的振動模式是弦的本徵模式。”

他們觀察到的振動模式要么是局部的，要么是覆蓋了整個大腦，並且與大腦活動有關。

“有很多本徵模，每一個本徵模編碼不同的頻率，”龐說。“所有這些都可以以各種不同的方式結合起來，以支持你能想到的任何大腦過程。 這意味著當你做某事時只有大腦特定部分的某些神經元在工作的想法可能是不准確的，因為大腦的其他部分也在起作用。”

研究人員將與大腦形狀相關的特徵模態——即其大小、形狀和輪廓——與從神經元之間的連接獲得的特徵模態進行比較，發現大腦形狀特徵模態可能對大腦活動有更強的影響。他們的發現推翻了100 多年來關於大腦運作的公認科學。

“正如小提琴弦的共振頻率由其長度、密度和張力決定，大腦的本徵模式由其結構、物理、幾何和解剖學特性決定，”Pang說。

研究人員認為，他們的發現可以用來更容易地通過觀察形狀來預測疾病狀態下的大腦活動模式。

“這項工作通過考慮大腦形狀模型提供了了解癡呆症和中風等疾病影響的機會，這比大腦全部連接的模型更容易處理，例如，患有癡呆症的人大腦的某些部位會萎縮[收縮]，這可能會改變他們可以支持的活動。”

研究人員承認，他們的研究提出了兩個需要進一步考慮的問題。“首先，我們摒棄了通常的觀點，即繪製複雜的細胞陣列及其在大腦中的連接是了解其工作原理所必需的，相反，我們表明大腦形狀實際上可能更重要。 我們仍在思考這對理解大腦功能意味著什麼。 第二個問題涉及應用程序。 這種方法為不同物種、發育和衰老以及不同腦部疾病的大腦圖譜創造了新的機會，不僅為我們莫納什，而且為世界各地的人們帶來了新的研究方向。”

該研究發表在《自然》雜誌上。