Ludzki mózg działa na granicy chaosu. To fizyczny ewenement

Mówi się, że ludzki mózg jest najbardziej złożonym obiektem w znanym Wszechświecie. Jego 89 miliardów neuronów ma średnio ok. 7000 połączeń, a fizyczna spójność tych bytów balansuje na ostrzu noża, na granicy strukturalnej przemiany fazowej.
Struktura ludzkiego mózgu wciąż pozostaje zagadką /Fot. Freepik

Struktura ludzkiego mózgu wciąż pozostaje zagadką /Fot. Freepik

Gdy magnes jest podgrzany, osiąga punkt krytyczny, w którym traci swoje właściwości. Dzieje się tak, gdy obiekt fizyczny płynnie przechodzi z jednej fazy do drugiej.

Czytaj też: Ma pół mózgu myszy, pół szczura. Ten Frankenstein może okazać się zbawieniem dla seniorów

Fizycy z Northwestern University wykazali, że cechy strukturalne mózgu znajdują się w pobliżu podobnego punktu krytycznego, balansując na granicy przemiany fazowej. Chociaż uczeni nie wiedzą, pomiędzy jakimi fazami przechodzi struktura mózgu, może to być zjawisko uniwersalne, bo dostrzeżono je także u myszy i muszek owocowych. Szczegóły opisano w czasopiśmie Communications Physics.

Dr Helen Ansell z Northwestern University mówi:

Codziennym przykładem przemiany fazowej jest topnienie lodu w wodę. To nadal cząsteczki wody, ale przechodzą one przemianę ze stanu stałego w ciekły. Z pewnością nie mówimy, że mózg jest bliski stopienia. W rzeczywistości nie mamy sposobu, aby dowiedzieć się, między jakimi dwiema fazami mózg może przechodzić. Gdyby znajdował się po którejkolwiek stronie punktu krytycznego, nie byłby mózgiem.

Ludzki mózg działa na granicy przemiany fazowej

W przeszłości niektórzy naukowcy podejrzewali, że przejścia fazowe odgrywają ważną rolę w układach biologicznych. Dobrym przykładem jest błona otaczająca komórki. Ta dwuwarstwa lipidowa waha się między stanem żelu i cieczy, aby wpuszczać i wypuszczać białka oraz inne ważne składniki.

Czytaj też: Podłączyli 16 minimózgów do komputera. Potwór Frankensteina na miarę XXI wieku

Centralny układ nerwowy (CUN) może balansować w punkcie krytycznym przemiany fazowej, nigdy nie stając się czymś innym. Wspólną cechą tego punktu krytycznego jest rozgałęziona struktura neuronów, znana jako wzory fraktalne. Fraktale, takie jak te widoczne w płatkach śniegu, cząsteczkach lub rozmieszczeniu galaktyk, pojawiają się w najbardziej złożonych układach. W fizyce wymiar fraktalny jest “wykładnikiem krytycznym”, który znajduje się na krawędzi chaosu, między porządkiem a nieporządkiem.

Rekonstrukcja 3D wybranych neuronów w niewielkim obszarze kory mózgowej człowieka /Fot. Harvard

Uczeni twierdzą teraz, że obecność fraktali w skali nano w rekonstrukcjach mózgu 3D jest oznaką tej “krytyczności”. Ze względu na ograniczenia danych badacze byli w stanie przeanalizować tylko jeden częściowy obszar mózgu człowieka, myszy i muszki owocowej. Jednak nawet przy tym ograniczonym obrazie zespół znalazł pasujące fraktalne wzory, które wyglądały podobnie niezależnie od tego, czy były powiększane, czy pomniejszane.

Względny rozmiar różnych segmentów neuronów i ich różnorodność wydają się być utrzymywane w różnych skalach i gatunkach. Ani zbyt zorganizowane, ani zbyt losowe, systemy mózgowe są po prostu w idealnym punkcie, równoważąc koszty “okablowania” neuronowego z wymaganiami połączeń na duże odległości. Ten efekt może być uniwersalny w mózgach wszystkich zwierząt, ale udowodnienie tej tezy będzie wymagało znacznie więcej badań.

Dr István Kovács z Northwerstern University wyjaśnia:

Spośród wielu cech, które są bardzo różne w różnych organizmach, polegaliśmy na sugestiach fizyki statystycznej, aby sprawdzić, które miary są potencjalnie uniwersalne, takie jak wykładniki krytyczne. Rzeczywiście, są one spójne w różnych organizmach. Jako jeszcze głębszy znak krytyczności, uzyskane wykładniki krytyczne nie są niezależne – od dowolnych trzech możemy obliczyć resztę, zgodnie z zasadami fizyki statystycznej. To odkrycie otwiera drogę do sformułowania prostych modeli fizycznych w celu uchwycenia wzorców statystycznych struktury mózgu.

Opisane odkrycia otwierają drzwi do prostego modelu fizycznego, który może opisywać statystyczne wzorce mózgu. Pewnego dnia może to zostać wykorzystane do ulepszenia badań nad mózgiem i szkolenia systemów sztucznej inteligencji.