Команда исследователей из Гранадского университета под руководством Рубена Кальво представила работу, доказывающую, что многие признаки критичности в нейронных данных могут оказаться статистическими артефактами. Хотя ученые подтвердили близость мозговых процессов к критической точке, они уточнили, что система фактически не пересекает этот порог.
Гипотеза о функционировании мозга на границе фазового перехода — между состоянием строгого порядка и хаосом — занимает центральное место в современной нейробиологии. Считается, что именно такой режим работы максимизирует динамический диапазон и чувствительность к внешним раздражителям, обеспечивая гибкость обработки информации. Основной вопрос заключался в том, являются ли наблюдаемые закономерности результатом внутренней динамики или лишь следствием несовершенства методов анализа данных.
Источник: Rubén Calvo Ibáñez
Исследование показало, что два фактора — временная зависимость сигналов (автокорреляция) и ограниченность объема выборки — способны создавать ложную видимость критичности. Для доказательства была создана модель мозговой активности, полностью лишенная связей между отделами. Даже в этой разобщенной системе, где исключены механизмы коллективного взаимодействия, проявились масштабные паттерны, которые традиционно интерпретируются как признаки критического состояния.
Для коррекции подобных искажений ученые разработали три аналитических инструмента: рандомизацию временных сдвигов, объединение данных группы участников и сопоставление эмпирических показателей с теоретическими предсказаниями. Это позволило отсечь статистические помехи и выявить истинные механизмы коллективной динамики.
Новая методология была протестирована на базе данных фМРТ-исследований LEMON, охватывающей 136 человек. Анализ подтвердил, что на групповом уровне активность мозга демонстрирует свойства, близкие к критическим, но остается в устойчивой субкритической фазе. Такой баланс позволяет пользоваться преимуществами критического состояния, избегая при этом риска функциональной нестабильности.
Эти выводы существенно уточняют современные представления о работе мозга и методах интерпретации нейровизуализационных данных. В дальнейшем авторы планируют выяснить, как архитектура мозга влияет на эти процессы и как дистанция до критической точки коррелирует с возрастом, патологиями и различными когнитивными состояниями. Предложенные подходы могут быть адаптированы для изучения любых других сложных систем.
Источник: iXBT
