[论文解读] 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 5

一句话总结

本文提出一个框架，用于量化宏观系统中的熵产生，将其应用于全脑成像数据，表明人脑在认知负荷较高的任务中远离开平衡态。该方法揭示，由微观尺度相互作用不对称性驱动的非平衡动力学，是高级脑功能的基础，确立了熵产生作为认知活动的关键特征。

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.

研究动机与目标

• 确定非平衡热力学动力学是否在生物系统的宏观尺度上显现。
• 开发一种可推广的方法，利用实证数据量化大规模系统中的熵产生。
• 研究非平衡动力学在支持人脑高级认知功能中的作用。
• 从微观尺度相互作用不对称性的角度，探讨宏观非平衡行为的起源。

提出的方法

• 该框架利用全脑成像的时间序列数据，通过将神经活动建模为随机过程，量化宏观系统中的熵产生。
• 通过系统状态空间中前向与时间反演转移概率之间的Kullback-Leibler散度计算熵产生。
• 使用具有非对称相互作用的模拟Ising模型验证该方法，以证明宏观非平衡行为的出现。
• 对人类受试者在不同任务条件下的全脑功能磁共振成像数据进行分析，以比较熵产生的水平。
• 该方法将统计力学与神经影像学相结合，将微观尺度相互作用不对称性与宏观热力学行为联系起来。

实验结果

研究问题

• RQ1 人脑在宏观尺度上是否表现出非平衡动力学？
• RQ2 大脑中的熵产生如何随认知和身体任务需求而变化？
• RQ3 宏观非平衡动力学能否从非对称的微观尺度相互作用中产生？
• RQ4 大脑中的热力学不可逆性与认知功能之间存在何种关系？

主要发现

• 全脑成像数据表明，人脑在宏观尺度上根本上处于远离热力学平衡的状态，表现为显著的熵产生。
• 在身体和认知负荷较高的任务中，熵产生增加，表明非平衡活动程度更高。
• 具有非对称相互作用的Ising模型模拟再现了宏观非平衡动力学，支持了微观尺度不对称性的作用。
• 该框架成功检测到实证数据中的非平衡行为，证明了其在研究复杂系统方面的实用性。