Fizičari otkrivaju fraktalne obrasce u mozgu: Složenost na ivici haosa

Fizičari otkrivaju fraktalne obrasce u mozgu: Složenost na ivici haosa

Za ljudski mozak se kaže da je najsloženiji objekat u poznatom Univerzumu. Njegovih 89 milijardi neurona u proseku ima oko 7.000 veza, a fizička struktura svih tih entiteta može biti nesigurno izbalansirana na oštrici noža, prema novoj studiji.

Dvojica fizičara sa Univerziteta Northvestern u SAD – Helen Ansel i Ištvan Kovač – sada su koristili statističku fiziku da objasne složenost koja se vidi u veoma detaljnoj 3D mapi ne samo dela ljudskog mozga, već i dela mozga miša i voćne mušice kao dobro.

Na ćelijskom nivou, njihov okvir sugeriše da je hardver visokog nivoa zatvoren u našim lobanjama na strukturnoj slatkoj tački koja se približava faznoj tranziciji.

„Svakodnevni primer ovoga je kada se led topi u vodu. To su još uvek molekuli vode, ali prolaze kroz tranziciju iz čvrstog u tečno“, objašnjava Ansel.

„Svakako ne kažemo da se mozak skoro topi. U stvari, nemamo način da znamo između kojih dve faze bi mozak mogao da prelazi. Jer da je sa obe strane kritične tačke, to bi da ne bude mozak.“

U prošlosti, neki naučnici su sumnjali da fazni prelazi igraju važnu ulogu u biološkim sistemima. Membrana koja okružuje ćelije je dobar primer. Ovaj lipidni dvosloj fluktuira između stanja gela i tečnosti kako bi propuštao proteine i tečnost da ulaze i izlaze.

Nasuprot tome, međutim, centralni nervni sistem može da se klati na kritičnoj tački tranzicije, a da zapravo nikada ne postane nešto drugo.

Zajednička karakteristika ove kritične tačke je granasta struktura neurona, poznata kao fraktalni obrasci. Fraktali, poput onih koji se vide u pahuljama, molekulima ili distribuciji galaksija, pojavljuju se u najsloženijim sistemima. U fizici, fraktalna dimenzija je „kritični eksponent“ koji se nalazi na ivici haosa, između reda i nereda.

Ansel i Kovač sada tvrde da je prisustvo fraktala na nanosmeru u 3D rekonstrukcijama mozga znak ove „kritičnosti“.

Zbog ograničenja podataka, dvojac je bio u mogućnosti da analizira samo jedan delimični region mozga čoveka, miša i voćne mušice. Ipak, čak i sa ovom ograničenom slikom, tim je pronašao odgovarajuće fraktalne obrasce koji su izgledali slično bez obzira na to da li su zumirali ili umanjili.

Čini se da se relativna veličina različitih neuronskih segmenata i njihova raznolikost održavaju u različitim skalama i vrstama. Ni previše organizovani ni previše nasumični, moždani sistemi su sasvim ispravni, balansirajući troškove neuronskog ‘ožičenja’ sa zahtevima veza na velike udaljenosti.

Ovaj „efekat Zlatokose“ bi mogao biti univerzalni, vladajući princip svih životinjskih mozgova, tvrde Ansel i Kovač, iako će za dokazivanje toga biti potrebno mnogo više istraživanja.

„U početku, ove strukture izgledaju sasvim drugačije – ceo mozak muve je otprilike veličine malog ljudskog neurona“, kaže Ansel. „Ali onda smo pronašli nova svojstva koja su iznenađujuće slična.“

Sada su potrebne dalje studije da bi se utvrdilo da li ta zajednička kritičnost postoji u celoj skali životinjskog mozga i među različitim vrstama.

Dok su prethodne studije analizirale kritičnost mozga kada je u pitanju dinamika neurona, do nedavno nije bilo moguće analizirati i uporediti strukturu životinjskog mozga na ćelijskom nivou.

Ograničenja podataka i dalje postoje, naravno, ali trenutno postoji veliki napor u neuronauci da se mapiraju anatomija i veze mozga što je više moguće.

Nedavno je rekonstruisan jedan kubni milimetar ljudskog mozga, a prošle godine smo dobili prvu ikada kompletnu mapu mozga voćne mušice, kao i ćelijsku mapu mozga miša.

„[Strukturni nivo] je nedostajao za to kako razmišljamo o složenosti mozga“, kaže fizičar Istvan Kovacs iz Northvesterna.

„Za razliku od računara gde bilo koji softver može da radi na istom hardveru, u mozgu su dinamika i hardver usko povezani.“

Ansel kaže da nalazi tima „otvaraju put“ jednostavnom fizičkom modelu koji može opisati statističke obrasce mozga. Jednog dana bi se takav podvig mogao iskoristiti za poboljšanje istraživanja mozga i za obuku sistema veštačke inteligencije.