大脑里的“朋友圈”：科学家发现神经元交友的终极法则

摘要：就像人类更喜欢和三观一致的人交朋友，大脑里的神经元也偏爱和"兴趣相投"的同伴连线！Nature最新研究首次证明，这个交友法则适用于整个视觉系统的各个角落。

就像人类更喜欢和三观一致的人交朋友，大脑里的神经元也偏爱和"兴趣相投"的同伴连线！Nature最新研究首次证明，这个交友法则适用于整个视觉系统的各个角落。

趣味解读版：

1. 神经元也玩"物以类聚"
科学家通过分析相当于"神经元微信好友列表"的超级数据库（包含13,952个神经元的社交关系），发现了一个有趣现象：当两个神经元对同样的视觉信息（比如特定方向的线条）感兴趣时，它们成为"好友"（形成突触连接）的概率会大大增加。

2. 交友看"兴趣"不看"住址"
想象两个住在同个小区的神经元：如果它们喜欢处理相同类型的信息（比如都爱分析45度角的线条），即使相隔较远也更容易建立连接；而两个邻居神经元如果"兴趣爱好"不同，反而可能老死不相往来。这说明神经元交友更看重"共同语言"而非物理距离。

3. 高级版交友规则
研究发现更神奇的现象：如果一群神经元都接收同一个"大佬神经元"的信号，这群"粉丝"之间的相似度，比普通好友之间的相似度还要高！就像某个明星的粉丝群内部，大家的共同点可能比随机两个人更多。

4. 电脑网络也模仿人脑
研究人员在人工神经网络中也观察到类似现象：当AI学会图像识别后，那些处理相似信息的"人工神经元"会自动加强彼此连接。如果故意破坏这些"志同道合"的连接，AI的识别能力就会明显下降。

为什么重要？
这项研究就像找到了神经元社交网络的"算法推荐机制"，不仅解释了大脑高效处理信息的秘密，还为构建更智能的AI提供了灵感。未来可能帮助研发更好的脑疾病治疗方法，或更接近人脑的智能系统。

趣味类比：
大脑就像一个超大型社交平台，神经元们通过"兴趣标签"自动匹配好友，共同组建高效的信息处理俱乐部！

参考文献:Ding Z, Fahey PG, Papadopoulos S, Wang EY, Celii B, Papadopoulos C, Chang A, Kunin AB, Tran D, Fu J, Ding Z, Patel S, Ntanavara L, Froebe R, Ponder K, Muhammad T, Bae JA, Bodor AL, Brittain D, Buchanan J, Bumbarger DJ, Castro MA, Cobos E, Dorkenwald S, Elabbady L, Halageri A, Jia Z, Jordan C, Kapner D, Kemnitz N, Kinn S, Lee K, Li K, Lu R, Macrina T, Mahalingam G, Mitchell E, Mondal SS, Mu S, Nehoran B, Popovych S, Schneider-Mizell CM, Silversmith W, Takeno M, Torres R, Turner NL, Wong W, Wu J, Yin W, Yu SC, Yatsenko D, Froudarakis E, Sinz F, Josić K, Rosenbaum R, Seung HS, Collman F, da Costa NM, Reid RC, Walker EY, Pitkow X, Reimer J, Tolias AS. Functional connectomics reveals general wiring rule in mouse visual cortex. Nature. 2025 Apr;640(8058):459-469. doi: 10.1038/s41586-025-08840-3. Epub 2025 Apr 9. PMID: 40205211; PMCID: PMC11981947.
编译作者：zouki（brainnews创作团队）校审：Simon（brainnews编辑部）