神经系统中因长距离投射导致的非最优组件排布但较短处理路径

有研究指出，多个组织尺度上的神经系统表现出最优的组件排布，其中任何空间上的组件重排都会导致总连线的增加。利用多种神经网络的大量连接数据集以及网络节点的空间坐标，我们将优化算法应用于网络布局，以寻找节省连线的组件重排。我们发现，在所有被测神经网络中，优化后的组件重排都能大幅减少总连线长度。具体而言，95个灵长类（猕猴）皮层区域间的总连线可减少32%，线虫Caenorhabditis elegans中神经元网络的连线在全局层面可减少48%，在前神经节内神经元间可减少49%。连线长度的减少之所以可能，是由于神经网络中长距离投射的存在。我们通过将原始网络与同等规模、仅含最短可能连接的极小重连网络进行比较，探讨了这些投射的作用。在极小重连网络中，组件间最短路径上的处理步骤数较原始网络显著增加。额外的基准比较也表明，神经网络更类似于使处理路径长度而非连线长度最小化的网络布局。这些发现提示，神经系统并非专门针对最小全局连线优化，而是针对包括处理步骤最小化在内的多种因素优化。