多元信息论揭示人脑皮层的协同子系统

将大脑建模为复杂系统的最成熟工具之一是功能连接网络，它考察成对交互脑区之间的相关性。尽管强大，网络模型受限于仅可见成对依赖关系而可能遗漏更高阶结构。本工作中，我们探索多元信息论如何揭示人脑中的高阶、协同依赖关系。利用O-信息（一种衡量系统结构是冗余主导还是协同主导的度量），我们展示协同子系统在人脑中广泛存在。我们对O-信息给出数学分析，将其定位于多元复杂度度量的更大分类体系中。我们还展示O-信息与先前建立的度量（Tononi-Sporns-Edelman复杂度）相关，并可理解为系统尺度间整合的期望差异。高度协同子系统通常位于典型功能网络之间，并可能用于整合那些网络。我们随后使用模拟退火寻找最大协同子系统，发现此类系统通常包含 $\approx$10 个脑区，同样来自多个典型脑系统。尽管普遍存在，高度协同子系统在考虑成对功能连接时不可见，表明高阶依赖形成一类被既定基于网络的分析所忽视的“影子结构”。我们断言，大脑中的高阶相互作用代表一个广阔且未充分探索的空间，借助多元信息论工具可使其可及，并可能提供新颖的科学见解。