新的研究表明，当神经元获得有关周围不断变化的世界的信息（与任务相关的感觉输入）时，它会改变它们的行为方式，使它们处于边缘状态，这样微小的输入就可以引发大脑活动的“雪崩”，这支持了一种理论 称为临界大脑假说。

神经细胞的显微镜图像，其中荧光标记显示不同类型的细胞。 绿色标记神经元和轴突，紫色标记神经元，红色标记树突，蓝色标记所有细胞。 当存在多个标记时，颜色会合并，并且通常根据标记的比例显示为黄色或粉色。 图片来源：皮质实验室

来自 Cortical Labs 和墨尔本大学的研究人员使用了 DishBrain——一个学习打乒乓球的 800000 个人类神经细胞的集合。 该研究最近发表在《自然通讯》杂志上。
 

这是迄今为止最有力的证据，支持关于人脑如何处理信息的有争议的理论。根据大脑批判假说，只有当神经元处于边缘状态，微小的输入就可以引发大脑活动的“雪崩”时，大的复杂行为才有可能发生。这种精细平衡的状态被称为“神经临界”状态，介于两个极端之间：癫痫等疾病中出现的兴奋失控，以及信号停滞的昏迷状态。

生物技术初创公司 Cortical Labs 的首席科学官 Brett Kagan 博士表示：“它不仅显示网络在接收结构化信息时重组为接近临界状态，而且达到该状态还会带来更好的任务表现。”结果令人惊讶，远远超出了我们的预期。”

这项研究为批判性大脑假说之谜增添了重要的一环。

Forough Habibollahi，该研究的第一作者。

主要发现和启示

到目前为止，几乎没有实验证据证明临界性是否是生物神经元网络的一般特征，或者是否与信息负载有关。

卡根博士说：“我们的研究结果表明，当神经网络执行某项任务时，就会出现近乎临界的网络行为，而在不受刺激的情况下则不会。”

然而，卡根博士的研究表明，仅靠临界性不足以驱动神经网络的学习。他介绍说：“学习需要一个反馈循环，向网络提供有关某项行动后果的附加信息。”

最新研究强调了 DishBrain 有助于解开人类大脑的秘密及其工作原理的潜力，而这在动物模型中是不可能的。

第一作者 Forough Habibollahi 博士说：“通常，为了研究大脑，特别是在神经元规模上，研究人员必须使用动物模型，但这样做会遇到很多困难，而且研究对象的数量也有限，因此，当我看到 DishBrain 能够以其他人无法做到的方式回答不同类型问题的独特能力时，我非常兴奋地开始这个项目并加入这个团队。”

应用和未来的可能性

医生们还看到了这项研究在帮助发现严重脑部疾病的治疗方法方面的巨大潜力。

“DishBrain 关键性项目是皮质实验室、生物医学工程和神经病学之间一次令人惊叹的合作经历，”论文作者、墨尔本大学医学系神经动力学实验室负责人 Chris French 博士说，“DishBrain 神经元的关键动态可以为诊断和治疗从癫痫到痴呆等一系列神经系统疾病提供关键的生物标志物。"

通过构建活体大脑模型，科学家将能够使用真实的大脑功能而不是计算机等有缺陷的类似模型进行实验，不仅可以探索大脑功能，还可以测试药物如何影响它。

该论文的作者、墨尔本大学生物信号与生物系统系主任 Anthony Burkitt 教授表示，这项研究还有可能解决脑机接口面临的挑战，可以恢复因神经损伤而丧失的功能。

“我们目前研究的下一代神经假体和脑机接口的一个关键特征涉及利用实时闭环策略，因此，这项研究的结果可能对理解这些控制和刺激策略如何与大脑中的神经回路相互作用具有重要意义。生物大脑建模领域还处于起步阶段，但为一个全新的科学领域开辟了道路.”卡根博士说。