🤔 【為什麼不要輕易相信科學研究？】 ​ ◤ 大腦越大越專精，但物種之間的大腦結構差異，讓研究模型難以直接套用 ◢ ​ #大腦特化 #皮質多樣性 #神經科學挑戰 #小老鼠不是人類 ​ 🔺 大腦大小與特化的關係 ​ 研究顯示，大腦越大，反而連結的比例越少，這種減少能促成更多特化網絡的發展，讓大腦更有效率地處理複雜的任務。 ​ 例如，像人類這樣的大腦，能形成特化迴路來處理高階認知，而老鼠這種小腦體積的動物就缺乏這種能力（Albada et al., 2015）。 ​ 特化來自於大腦內部神經元種類的多樣性，還有基因導引的發展機制，這些元素共同建立起大腦的專門連結圖譜，使功能更精準（Miterko et al., 2018）。 ​ 🔺 跨物種研究的困難 ​ 普尤斯指出，研究老鼠或恆河猴等模式生物時，要特別小心它們與人類的腦結構差異。 ​ 模式生物的研究成果若直接推廣到人類，可能不夠準確。 ​ Yoshinaga 和 Nakajima (2017) 提到，老鼠的大腦皮質組織與人類相差甚遠，無法完全概括人類的皮質特徵。 ​ Betzel et al. (2017) 發現，動物之間的大腦網絡結構差異很大，像腦區如何連結成群的模式，可能是每個物種都不一樣的。 ​ 🔺 建立大腦模型的技術挑戰 ​ 在模擬大腦網絡時，研究者面臨兩大問題： ​ 1. 縮放比例的限制：Albada et al. (2015) 指出，如果在建模時縮減網絡的規模，可能會失去真實大腦的重要特性。 ​ ​ 2. 神經元種類的多樣性：Gouwens et al. (2018) 提到，神經元種類的差異使得建立大腦的數據模型更加困難，需要用基因算法等方法來優化參數，捕捉每一種類型神經元的特性。 ​ 🔺 對神經科學研究的啟發 ​ 這些差異提醒我們，模式物種的研究要非常謹慎，因為人類的腦網絡有獨特特性，像隨年齡增長會變得更專業化和功能區域化（Haan & Johnson, 2016）。 ​ 同時，結構網絡的成熟比功能網絡更早，這一點對理解神經疾病和發育異常也非常重要（Cao et al., 2016）。 ​ 🔻 總結與思考 ​ 之前常常看到研究報告使用小老鼠，但今天在讀《我們真的有自由意志嗎？》這本書的時候，才發現其實有很多限制，我在想，大腦有這樣的差異，那身體的其他部位呢？ ​ 👉 參考資料 ​ 1. Albada, S. J., et al. (2015). Scalability in cortical networks: Limits of downscaling models. Frontiers in Computational Neuroscience, 9:122. 2. Miterko, L. N., et al. (2018). Cortical specialization: Genetic and cellular mechanisms. Nature Reviews Neuroscience, 19(3), 133-146. 3. Yoshinaga, T., & Nakajima, K. (2017). Challenges in generalizing cortical organization from model organisms. Journal of Neuroscience Research, 95(10), 1915-1925. 4. Betzel, R. F., et al. (2017). The mesoscale architecture of brain networks. Nature Reviews Neuroscience, 18(7), 431-443. ​ 5. Gouwens, N. W., et al. (2018). Classification and function of cortical neuron types: A modeling perspective. Neuron, 100(2), 254-269. 6. Haan, M., & Johnson, M. H. (2016). Developmental changes in cortical specialization and localization. Developmental Cognitive Neuroscience, 18: 57-71. 7. Cao, M., et al. (2016). Structural and functional maturation of brain networks. Nature Reviews Neuroscience, 17(11), 689-700.