人类全脑模型在调参后通过分析工具暴露的涌现复杂性与节律

全脑动力学仿真应再现不同尺度上的真实自发及诱发神经活动，包括涌现节律、时空激活模式以及宏观尺度复杂性。一旦选定数学模型，需通过properly设置参数来确定其配置。在此过程中，定义合适的可观测量以引导模型配置选择（参数调谐），为准确的全脑模型量化校准奠定基础。本文通过构建一个框架，将两套互补工具集成在一起：用于模拟全脑动力学的Virtual Brain (TVB)平台，以及用于分析仿真输出的Collaborative Brain Wave Analysis Pipeline (Cobrawap)，后者采用一组标准化指标进行分析。我们将该框架应用于998节点人类大脑连接谱，分别使用TVB默认参数以及经Cobrawap调谐后的Larter-Breakspear神经质量模型配置。结果表明，调谐后的配置在自发及诱发动力学中展现出若干生物学相关特征，而默认模型中未呈现这些特征。面对外部扰动时，调谐模型产生非标准化的、复杂的时空活动，如以扰动复杂度指数等指标所测。自发活动中，它表现出稳健的α波振荡、亚慢节律、尺度无关特征、更大的时空异质性以及非对称功能连接。本工作表明，结合TVB与Cobrawap可引导参数调谐，为数据驱动的全脑模型校准与验证奠定了基础。