脑功能作为连接组热平衡态的涌现

神经科学中的一个基本观点是，认知功能——如感知、学习、记忆和运动——是由大脑的结构组织所塑造和约束的。尽管在映射和分析结构连接组方面取得了重大进展，但将大脑物理架构与其功能能力联系起来的原理仍然难以捉摸。在此，我们引入一个代数量子模型来弥合这一理论鸿沟，为连接组与涌现脑功能之间的关系提供新见解，同时将结构数据与功能预测联系起来。利用已被充分映射的 C. elegans 解剖连接组与突触外连接组，我们证明了脑功能（定义为神经系统的功能网络）是作为代数量子系统的热平衡态涌现的，该系统源自底层有向多重图的图代数。具体而言，这些以 Kubo-Martin-Schwinger（KMS）形式体系为特征的平衡态揭示了单个神经元如何对功能网络的形成做出贡献。我们的模型通过两个关键特征阐明了神经回路中的结构-功能关系：(1) 一个功能连接组，用于描绘由拓扑驱动的神经元相互作用；(2) 一个整合能力（IC）指数，用于量化神经元协调和调节多样信息流的有效程度。这两个特征共同提供了信息流的统计和机制解释，并揭示了连接组的网络拓扑如何预测认知与复杂行为。