[論文レビュー] The collective brain is critical

Enzo Tagliazucchi, Dante R. Chialvo|arXiv (Cornell University)|Mar 10, 2011

Neural dynamics and brain function参考文献 54被引用数 7

ひとこと要約

本稿は、脳が2次相転移に近い臨界点で動作すると提案している。この臨界状態では、スケール不変な揺らぎ、長距離相関、最大の動的範囲を示す集団的ダイナミクスが生じ、これらは適応的で複雑な行動を可能にする。この臨界状態は、情報統合や分離といった顕在的脳現象を、恣意的な接続仮定なしに自然に説明する。

ABSTRACT

The unique dynamical features of the critical state endow the brain with properties which are fundamental for adaptive behavior. This proposal, put forward with Per Bak several years ago, is now supported by a wide body of empirical evidence at different scales demonstrating that the spatiotemporal brain dynamics exhibits key signatures of critical dynamics previously recognized in other complex systems. The rationale behind this program is discussed in these notes, followed by an account of the most recent results, together with a discussion of the physiological significance of these ideas.

研究の動機と目的

• 複数スケールからの実証的証拠に基づき、脳の動的状態が臨界であると理解すべきであることを確立すること。
• 情報統合／分離のジレンマのような神経科学における長年のパラドックスを、臨界的集団ダイナミクスに根拠を置いて解消すること。
• 外部ノイズを伴う平衡モデルの使用を主張する既存の枠組みに反論し、内発的非平衡臨界ダイナミクスを提唱すること。
• スパイク列、fMRI、行動といった多様な脳現象を、統計力学に根ざした単一の理論的枠組みで統合すること。
• 臨界定常状態が進化的に有利であると主張し、変動する環境への最適な反応性を可能にする。

提案手法

• スパイク列、LFP、fMRIにおける時空間的パターンを分析し、爆発的サイズと持続時間にべき乗則分布が見られるかを調査する。
• 特に2次相転移と臨界現象の概念を、脳ダイナミクスに統計力学の原則を適用するために用いる。
• イジング模型とプロトスワームモデルをアナロジーとして用い、単純な局所的ルールが臨界状態で長距離相関を生じることを示す。
• 神経揺らぎの統計的性質、特に発散する相関長とスケールフリーなダイナミクスを評価する。
• 臨界ダイナミクスと平衡ノイズ駆動モデルを比較し、概念的および予測的差異を強調する。
• 行動データと神経ダイナミクスを統合し、スケールを越えて臨界の兆候が一致するかを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 脳の複雑で適応的な行動は、相転移の臨界点での動作によって説明可能だろうか？
• RQ2 臨界定常状態は、脳機能における統合／分離のジレンマをどのように解消するのか？
• RQ3 なぜ臨界定常状態は、変動する環境において生存に有利なのか？
• RQ4 動的性質の観点から、臨界脳とノイズ駆動平衡脳の主な違いは何か？
• RQ5 実証的臨界の兆候（例：べき乗則、スケールフリーな爆発）が、神経的および行動的スケールにわたってどの程度顕在するのか？

主な発見

• 神経スパイク、局所電位、fMRI、行動といった複数スケールからの実証的証拠が、べき乗則に従う神経的爆発（avalanches）の存在を示しており、臨界ダイナミクスの特徴的兆候である。
• 脳は臨界状態において発散する相関長とスケールフリーな時空間的相関を示し、情報の統合と分離の両方を可能にする。
• 臨界ダイナミクスは、プロトスワームモデルにおける単純な局所的相互作用から自然に生じるため、複雑な機能が複雑な接続に依存する必要がないことを示唆する。
• この理論により、硬直的な解剖的接続を必要としない複数の機能的モジュールの共存が説明可能となり、システム神経科学における長年のパラドックスが解消される。
• 臨界定常状態は最大の動的範囲と刺激への感受性を提供し、最適な情報処理と適応性を支える。
• 平衡ノイズモデルが内発的揺らぎを捉えきれないことから、臨界定常状態は単なる統計的フィットではなく、根本的な動的状態であると示唆される。