科学·前沿：全脑模型揭示类量子动力学作用

导语

人脑仅消耗大约20瓦功率，却能依靠缓慢且充满噪声的生物元件完成高度复杂的认知活动。它如何兼顾灵活性、稳定性与低能耗，至今仍是神经科学中的重要问题。这篇发表于 Advanced Science 的研究提出，人脑或许不需要维持微观量子态，也能借助经典神经振荡网络产生类量子动力学。研究团队利用1003名参与者的静息态脑成像数据开展全脑建模，为理解大脑的高效信息处理提供了一种新的理论框架。

研究领域：类量子动力学（Quantum-Like Dynamics）、人类连接组、全脑建模、谱隙（Spectral Gap）、Växjö干涉（Växjö Interference）、亚稳态

王璇| 作者

论文题目：Quantum-Like Dynamics in Whole-Brain Models of the Human Connectome 论文链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.77103 发表时间：2026年8月18日 论文来源： Advanced Science

什么是“类量子”大脑动力学？

“类量子”并不意味着人脑是一台量子计算机，也不意味着神经组织中已经发现了可用于计算的微观量子纠缠。研究团队关注的是由大量经典振子构成的耦合网络。当网络中的振子相互作用时，可能形成相对稳定的集体同步状态。如果网络连接矩阵的主导特征值与其他特征值明显分离，就会出现较大的谱隙。谱隙越明显，主导同步状态通常越容易从背景噪声中脱颖而出，并抵抗外界扰动。

已有理论研究表明，具有这种谱结构的经典振荡网络可能产生类量子概率效应。研究者据此提出，人脑特殊的连接结构也许能够支持类似的宏观动力学。人类连接组中存在少量跨越遥远脑区的长程连接，它们可能把不同区域的局部同步状态联结起来，帮助全脑形成丰富而灵活的活动模式。试图把物理学中的耦合振子、神经科学中的人类连接组和计算建模结合起来，回答一个具体问题：如果在全脑模型中引入支持类量子动力学的网络结构，模型是否能够更好地重现真实人脑活动？

图1 人类大脑中类量子（QL）动力学发现框架

全脑模型如何检验类量子动力学？

研究团队利用人类连接组计划（Human Connectome Project，HCP）的数据，对1003名参与者的静息态功能磁共振成像进行了分析。研究者构建了两套整体结构相近的全脑模型：一套模型中的局部振荡网络具有较大的谱隙，被称为类量子模型。另一套模型的谱隙较小，被称为非类量子模型。各脑区随后按照真实的人类结构连接组相互耦合。

图 2 包含与不包含类量子效应的全脑建模示意图。

研究者比较了两种模型生成的功能连接模式与真实静息态脑活动之间的相似程度。结果显示，类量子模型能够更准确地重现经验数据，其整体拟合误差也明显低于非类量子模型。这意味着，具有较大谱隙和稳定集体同步状态的网络结构，至少在建模层面更适合描述大尺度人脑动力学。研究团队还使用随机热力学与全脑建模相结合的COCO框架，估算模型进行信息处理和脑区通信所需的热力学成本。结果显示，类量子模型的推导能量成本低于非类量子模型。

为了获得比谱隙更直接的证据，进一步引入Växjö干涉分析。经典概率理论认为，一个事件的总概率可以由不同条件下的概率加权相加得到。如果实际概率系统性偏离这种加和关系，就可能出现类似量子干涉的概率结构。研究发现，随着模型越来越接近真实静息态脑活动，其Växjö干涉也逐渐增强，而且干涉强度与谱隙大小显著相关。这说明，模型中结构层面的类量子特征与功能层面的概率干涉同时出现。

图 3 在脑动力学全模型中观察到功能性与结构性类量子效应。

人脑中稀有的长程连接也发挥了重要作用。当研究者从个体化全脑模型中移除长度超过80毫米的连接后，谱隙明显缩小，谱隙与亚稳态之间的联系也随之减弱。亚稳态描述大脑在多种暂时稳定的同步状态之间不断切换的能力，被认为与认知灵活性密切相关。由此看来，稀有长程连接可能充当跨脑区的信息通道，放大类量子动力学，并帮助大脑维持更加丰富的活动状态。

这项研究意味着什么？

这项工作提出并初步检验了一种描述大尺度脑活动的新框架：由经典振子构成的人脑网络，可能凭借特定的连接结构表现出类量子概率规律。类量子全脑模型比匹配的非类量子模型更符合静息态脑成像数据，并呈现更低的模型推导能量成本。然而，它尚未证明真实大脑正在进行类量子计算，更没有发现微观量子过程。谱隙本身也广泛存在于经典网络，当前结果主要来自相关性建模，还需要使用匹配谱隙的对照模型、神经元时间尺度的数据以及药物或脑刺激实验进一步检验。尽管如此，这项研究仍将一个富有想象力的问题转化成了可测量、可比较和可证伪的科学命题，也为理解人脑如何在噪声环境中实现灵活而高效的信息处理提供了新的方向。

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