[論文レビュー] Non-equilibrium dynamics and entropy production in the human brain

Christopher W. Lynn, Eli J. Cornblath+3 more|arXiv (Cornell University)|May 5, 2020

Neural dynamics and brain function被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、マクロスケール系におけるエントロピー生成を定量化するフレームワークを導入し、全脳イメージングデータに適用することで、人間の脳が認知的に要求の高いタスク中に熱力学的平衡から著しく離れた状態で機能することを示した。この手法により、ミクロスケールの相互作用の非対称性によって駆動される非平衡ダイナミクスが、高次の脳機能の背後にあることが明らかになった。エントロピー生成は認知活動の主要な指標であることが確立された。

ABSTRACT

Living systems operate out of thermodynamic equilibrium at small scales, consuming energy and producing entropy in the environment in order to perform molecular and cellular functions. However, it remains unclear whether non-equilibrium dynamics manifest at macroscopic scales, and if so, how such dynamics support higher-order biological functions. Here we present a framework to probe for non-equilibrium dynamics by quantifying entropy production in macroscopic systems. We apply our method to the human brain, an organ whose immense metabolic consumption drives a diverse range of cognitive functions. Using whole-brain imaging data, we demonstrate that the brain fundamentally operates out of equilibrium at large scales. Moreover, we find that the brain produces more entropy -- operating further from equilibrium -- when performing physically and cognitively demanding tasks. By simulating an Ising model, we show that macroscopic non-equilibrium dynamics can arise from asymmetries in the interactions at the microscale. Together, these results suggest that non-equilibrium dynamics are vital for cognition, and provide a general tool for quantifying the non-equilibrium nature of macroscopic systems.

研究の動機と目的

• 生物系においてマクロスケールで非平衡熱力学的ダイナミクスが現れるかどうかを特定すること。
• 実験データを用いて大規模系におけるエントロピー生成を定量化する汎用的な手法を開発すること。
• 人間の脳における高次認知機能を支える非平衡ダイナミクスの役割を調査すること。
• ミクロスケールの相互作用の非対称性の観点から、マクロスケールの非平衡挙動の起源を明らかにすること。

提案手法

• フレームワークは、全脳イメージングからの時系列データを用いて、マクロスケール系におけるエントロピー生成を定量化し、神経活動を確率過程としてモデル化する。
• エントロピー生成は、系の状態空間における前向きと時間反転の遷移確率の間のカルバック・ライバラー距離（Kullback-Leibler divergence）を用いて計算される。
• 非対称な相互作用を持つシミュレーテッド・イジング模型を用いて、マクロスケールの非平衡挙動の出現を実証することで、手法の妥当性を検証した。
• 被験者からの全脳機能的MRIデータを、異なるタスク条件のもとで分析し、エントロピー生成のレベルを比較した。
• 統計力学と神経イメージングを統合することで、ミクロスケールの相互作用の非対称性とマクロスケールの熱力学的挙動との関連を結びつけた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間の脳はマクロスケールで非平衡ダイナミクスを示すか？
• RQ2 認知的および身体的タスクの要求に応じて、脳内のエントロピー生成はどのように変化するか？
• RQ3 非対称なミクロスケール相互作用からマクロスケールの非平衡ダイナミクスが出現しうるか？
• RQ4 脳における熱力学的不可逆性と認知機能の関係は何か？

主な発見

• 全脳イメージングデータからの明らかなエントロピー生成の兆候により、人間の脳はマクロスケールで根本的に熱力学的平衡から逸脱していることが示された。
• 身体的および認知的に要求の高いタスク中にはエントロピー生成が増加し、非平衡状態の度合いが高まっていることが示された。
• 非対称な相互作用を持つイジング模型のシミュレーションは、マクロスケールの非平衡ダイナミクスを再現し、ミクロスケールの非対称性の役割を裏付けた。
• このフレームワークは、実験データにおける非平衡挙動を効果的に検出でき、複雑系の研究に有用であることが実証された。