研究小组揭开了大脑网络的隐藏控制架构

韩国科学技术院(KAIST)研究小组发现了大脑网络的内在控制结构。控制特性将有助于为脑网络的外源性控制提供基本基础，因此，在认知和临床神经科学中具有广泛的意义。

虽然效率和健壮性通常被认为是有一个权衡关系，但人类的大脑当它执行复杂的认知功能时，通常会同时表现出这两种属性。这种优化必须植根于对相互关联的大脑区域的特定协调控制，而不是对内在控制的理解体系结构大脑网络的缺失。

生物脑工学教授赵光贤(音译)和他的团队研究了大脑网络的内在控制结构。他们采用了跨学科的方法，包括连接组学、神经科学、控制工程、网络科学，以及系统生物学，研究不同物种的大脑结构网络，并将其与其他物种的控制结构进行比较生物网络，以及人为因素，如社会、基础设施和技术网络。

特别是，该团队利用美国国立卫生研究院人类连接组项目数据库的结构和扩散成像数据，进行了大脑碎片化和束状成像，重建了100名健康成年人的大脑结构网络。

该团队开发了一个基于最小支配集(MDSet)的大脑网络控制架构分析框架，MDSet指的是节点的最小子集(MD-nodes)，通过一步直接交互控制其余节点。md节点在包括生物分子网络在内的各种复杂网络中发挥着至关重要的作用，但在大脑网络中尚未得到研究。

通过探索和比较各种复杂网络的mdset组成的结构原理，该团队描绘了它们不同的控制架构。有趣的是，研究小组发现，与其他复杂网络相比，mdset在大脑网络中的比例非常小。这一发现表明，大脑网络可能已经被优化，以使控制网络所需的成本最小化。此外，研究小组发现，大脑网络的MDSets并不仅仅由节点的程度决定，而是有策略地放置以形成特定的控制架构。

因此，该团队揭示了大脑网络的隐藏控制结构，即与其他复杂网络不同的分布式和重叠控制结构。该团队发现，这种特殊的控制架构带来了对目标攻击(即对高度数节点的优先攻击)的鲁棒性，这可能是大脑功能对高度数节点的优先破坏(即，大脑区域）.

此外，研究小组还发现，大脑网络的特殊控制结构也能高效地从一种由一组节点活动定义的网络状态切换到另一种状态，这种能力对于穿越不同的认知状态至关重要。

赵教授说:“这项研究是第一次尝试进行定量比较大脑网络以及其他现实世界中的复杂网络。内在的理解控制建筑基础大脑网络可能会为治疗目的或认知增强开发最佳干预措施。”

这项由Byeongwook Lee, Uiryong Kang和Hongjun Chang领导的研究发表在iScience(10.1016/j.i ci.2019.02.017) 2019年3月29日。

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