人脑网络的多层建模与分析
人脑网络的多层建模与分析
人脑网络的多层建模与分析是近年来神经科学领域的重要研究方向。通过将大脑视为一个多层网络系统，研究人员能够从多个尺度和维度来研究大脑的复杂性，从而更好地理解大脑结构与功能的关系。本文将详细介绍人脑网络的多层建模方法及其在神经科学研究中的应用。
人脑网络的多层建模
脑网络提供了关于大脑结构或功能组织的复杂图谱。近年来，随着神经影像学技术的发展，研究人员能够从多个尺度和维度来研究人类大脑的复杂性。其中，多层网络模型提供了一个强大的数学框架，用于表征和分析具有多变量和多尺度信息的复杂数据。
多层网络的数学表征
多层网络由若干个不同的经典网络组成，每个经典网络编码了系统特定类型的信息。标准网络可以通过邻接矩阵来表示系统单元之间连接的存在和强度，而多层网络则需要更高阶的矩阵，即张量，来进行适当表征。一般而言，N个节点和L个层的多层邻接张量的分量用表示，它编码了第α层中单元i与第β层中单元j之间的连接性。
多层网络的张量表征使我们能够开发一个强大的数学框架来扩展传统的复杂网络分析，如检测模块化超单元和识别最核心单元。这类工具大多基于对信息如何在多层系统中传播的分析，并为人脑的结构分析提供了合适的框架。
基于频率的分解
基于频率的分解是一种提供人脑多层功能表征的方法。对于fMRI来说，信号经过滤波后，通常会保留0.01-0.1Hz之间的成分。频段的选择可能会对大脑的功能表征产生深远影响。因此，需要一个新的框架来对人脑的功能连接进行建模和分析。
在这个新框架中，大脑的每个区域被映射成一个网络节点，并根据其所处的频段进行编码，它们通过功能连接与其他节点相连，这些连接对应于特定频段中的显著相关性。该方法在图2中进行了总结，而应用于真实人脑的结果如图3所示。
人脑多层功能表征的不可简化性提出了对底层架构进行多层分析的必要性。最近的研究表明，多层网络中的枢纽可能与系统每一层中的中枢节点有很大不同。这些研究为功能层不作为独立实体的假设提供了证据和支持，表明在不同频段内和跨频段的大脑活动存在整合和分离的机制。
时变网络模型和基于任务的分解
与在频域中构建功能层不同，考虑到大脑活动的时域可能更具有吸引力，因为时域变化及其映射可能具有生物学上的意义。通常，测量的血氧水平依赖活动被分成一系列时间窗，这些窗口可以重叠或不重叠，并计算感兴趣区域之间的成对相关性，以建立每个窗口的功能网络。
由此产生的网络是一个多层图，其中每一层对应于大脑活动的功能时间窗。这种方法的优势在于可以更好地理解人脑在特定任务期间的运作方式。在这方面，描述功能连接如何随时间变化的多层网络提供了一个比传统方法更丰富的框架。
结构和功能分解
了解大脑结构、功能和动态之间的相互作用是一个长期的挑战。这种新颖的多层框架为同时研究结构和功能信息提供了一个独特的机会。第一项研究涉及模体(motifs)，即具有特定大小(通常为3或4个节点)的子图，它们在底层系统和一些功能的稳定性中发挥着重要作用。
结论
越来越多的证据表明，我们对人类大脑的理解无法避免地使用了更复杂的多尺度和多层模型。新模型必须考虑大脑在空间和时间维度上的分层组织，以及其功能组织在时域和频域上的变化，同时与底层结构相互作用。网络科学的最新进展促进了多层网络框架的开发，这些拓扑结构能够解释系统单元之间同时存在的不同类型关系及其随着时间的变化情况。未来，我们期望更复杂的结构和动力学模型能够同时解释几种类型的信息。这些模型将整合来自不同领域的多变量信息(例如空间、时间和频率)，跨越从细胞水平到整个大脑区域的不同尺度，旨在揭示结构和动态之间的相互作用如何与脑疾病相关，并影响认知。