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近日，东北大学物理学家Dmitri Krioukov及其团队通过跨学科方法发现，人类大脑的结构呈现出近乎理想的网络连接体系，能够确保信息在听觉皮层至运动皮层之间实现高效且准确的传递。该研究成果于2023年7月3日发表于国际权威期刊《Nature Communications》，为理解大脑信息处理机制及神经疾病的发病机理提供了新的理论基础。

研究指出，大脑网络在连接数量与功能适应性之间达到了一种平衡状态，称为“幸福点”，即以最少的连接数实现最大的信息传输效率和适应能力。这一发现揭示了大脑进化过程中网络结构的优化策略，体现了生物系统在资源有限条件下的高效设计。

Krioukov副教授及其合作者基于博弈论和统计学方法，构建了一个理想化的大脑网络模型。该模型借鉴了诺贝尔经济学奖得主约翰·纳什的博弈理论，旨在寻找最优连接路径以最大化信息传输效率。通过与实际人类大脑网络结构的对比，研究团队发现理想化模型中89%的连接路径在真实大脑中均有对应，显示出大脑网络结构的高度优化与进化趋同性。

该研究方法突破了传统先构建实际网络再分析路径的思路，首次通过函数构建理想化网络结构，直接计算最优连接路径，突出网络的最优化特征。这一创新策略不仅为神经科学提供了新的研究范式，也为其他领域的复杂网络优化提供了理论支持。

此外，研究团队还将该网络优化策略应用于互联网、军事港口、交通运输等多个复杂系统，验证了其跨学科的广泛适用性。掌握关键连接节点有助于识别系统中最重要的功能区域，无论是在生物大脑还是人工网络中均具有重要意义。

未来，该研究成果有望推动神经障碍疾病的机制解析和精准治疗方案的开发，促进神经网络科学与临床医学的深度融合。