近日，香港浸会大学物理系周昌松教授、悉尼大学物理学院龚普林教授与伦敦帝国学院/香港浸会大学Thomas Knöpfel教授的实验室之间开展跨学科合作研究，揭示了不同大脑状态下大脑时空动力学的基本特征，研究成果发表于 Nature Communications 杂志。
关键词：神经动力学模型，大脑时空动力学，波动模式，涌现论文题目：Complexity of cortical wave patterns of the wake mouse cortex
论文来源：Nature Communications论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-37088-6
在活体大脑中，即使没有外部刺激，脑神经也一直在自发并持续地进行电活动。早期在研究感知和行为如何从神经元活动中产生时，这些自发性（“进行中”）的脑活动通常被视为“无关紧要的噪音”，通过重复试验进行平均消除了。然而，前沿的脑电研究已经认识到自发性神经元活动的重要性及其与大脑状态（例如有意识和无意识状态）的关联性。越来越多的证据表明，脑皮层上自发及任务诱发的神经活动以行波的形式传播，并展现出丰富的时空模式。与之相关的新问题是：这些复杂的时空神经动力学模式如何与神经处理信息以及大脑内部状态变化关联？最近，香港浸会大学物理系周昌松教授、悉尼大学物理学院龚普林教授与伦敦帝国学院/香港浸会大学Thomas Knöpfel教授的实验室之间开展了跨学科合作研究，试图回答这些问题。这一研究团队揭示了在不同大脑状态下大脑时空动力学的基本特征。这项关于“清醒小鼠皮层波动模式的复杂性”的工作最近发表在著名的开放获取跨学科期刊《自然·通讯》上。香港浸会大学物理系博士毕业生梁雨琪博士、刘绵莘博士（现在上海人工智能实验室）和博士后梁俊豪博士以及伦敦帝国学院的 Chenchen Song博士共同完成了这项工作。在这项工作中，团队使用介观电压成像方法监测了覆盖小鼠左右半脑的兴奋性神经元的电活动，并记录了小鼠从麻醉状态过渡到清醒状态以及在完全清醒的情况下的脑活动。然后，团队采用了从湍流物理中借鉴的相速度场（PVF）波分析方法来处理这些介观电压成像数据。团队发现，在从麻醉状态恢复到清醒状态过程中，脑波的方向变得不那么均匀，波速也发生了变化。他们还归纳了5种典型的波动模式，不同脑状态下这些模式的出现比例也发生了改变。为了解释这些观察结果，团队进一步建立了一个神经动力学模型，并证明该模型可以复现实验数据中从麻醉到清醒波动模式复杂性增加的现象。通过动力学系统稳定性分析，他们发现全局活动和局部活动之间的竞争可能是从麻醉到清醒状态转换过程中时空复杂性变化的机制。然后，他们使用该模型预测，在清醒状态下，长程连接可以更有效地在不同皮层区域之间传输神经活动和信息。这项跨学科合作研究结合了高精度光电压成像技术和基于动力学理论的计算分析和建模，以基于小鼠大脑皮层中的行波为基础，揭示了从麻醉到清醒过程中与意识状态变化相关的脑活动特征，并解释了这些神经特征变化的潜在机制。这些特征，包括局部波动的增加和时空活动模式复杂性的提高，比基于传统的时间相关性或吸引子的观点所观察到的更为复杂，并可能对理解意识形成的过程有所启示。
时间：2023年暑期（7~8月，访问持续1个月），具体访问时间可以邮件与老师沟通
地点：香港浸会大学物理系（读书会的周昌松老师、唐乾元老师都在物理系统计物理复杂系统研究团队）
申请者资格：将于2024年或2025年毕业的本科生或硕士研究生
报名截止时间：2023年4月9日（内地或海外学生）/ 2023年5月1日（香港本地学生）联系人邮箱：venusmok@hkbu.edu.hk（Venus Mok 女士）2023年的特别之处：2023年8月2-5日，物理系汤雷翰教授等人将在香港组织一个 StatPhys28 的卫星会议，邀请复杂系统动力学及机器学习领域的专家，暑期访问的学生如果对相关领域感兴趣，也可以旁听此次卫星会议，初步安排见： https://www.icts.hkbu.edu.hk/statphys28https://physics.hkbu.edu.hk/people/faculty-members
详情请见：
500+神经动力学社区成员，邀你共同点亮更多脑科学研究的岛屿
推荐阅读