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脑活动可以理解为一系列神经元雪崩，即跨越多个尺度出现的短暂协同激活过程，其范围从单个神经元和局部网络延伸至全脑动力学。神经元雪崩通常通过若干特征加以描述，例如规模、持续时间、活跃组分的数量，以及相邻事件之间的静默时间。尽管这些特征的边缘分布已得到广泛刻画，但其时间组织方式以及与底层脑结构的依赖关系仍所知甚少，因此我们尚缺乏一个能够将快速神经元雪崩嵌入较慢脑动力学过程的框架。在本研究中，我们分析了30名健康参与者闭眼静息态磁脑电记录及其对应的结构连接组，以探究雪崩规模的动态变化。我们发现，大规模雪崩之后更倾向于出现较短的静默时间，而小规模雪崩则更可能发生在较长的静默期之后。基于雪崩规模与静默时间的经验联合分布，我们能够定义四类发生频率高于偶然水平的事件（雪崩规模大或小、前序停顿时间长或短）。混合类别——即一项特征取值较小而另一项取值较大——出现的频率高于预期，而同类别事件的出现频率则低于偶然水平。此外，连续事件往往倾向于保持在同一类别中，这一现象称为持续性。接下来，我们考察了脑区的连接特征是否会影响其参与不同规模雪崩的倾向。连接较强的脑区最常参与小规模雪崩，而连接较弱的脑区则是在大型雪崩事件中更易被招募。这种模式可能反映了高度连接的枢纽对网络中传播的波动更为敏感，从而导致频繁但空间范围有限的事件。相比之下，招募更外围区域可能需要范围更广、强度更高的集体活动，因此仅发生于较为罕见的大规模雪崩事件中。相较之下，区域参与度与雪崩发生前的静默时间之间未显示出明确关联。综上，这些发现表明，神经元雪崩在时间上并非相互独立，在解剖结构上也并非不受约束：其序列保留了对先前事件的记忆，而结构拓扑则影响雪崩扩展时哪些区域会被招募。通过将快速的雪崩动力学与较慢的时间组织以及结构连接组联系起来，我们的研究结果为理解瞬态事件如何嵌入持续进行的脑活动提供了一个多尺度框架。
脑活动可以被理解为一系列神经元雪崩，即跨越多个尺度、从单个神经元和局部网络到全脑动态中出现的协同激活瞬时事件。雪崩通常通过规模、持续时间、活跃成分的数量以及分隔相邻事件的静默时间等特征加以刻画。尽管通过边缘分布对这些特征进行了广泛刻画，但它们的时间组织方式以及对潜在脑结构的依赖仍然知之甚少，因此我们尚缺乏一个将快速神经元雪崩嵌入较慢脑动态的框架。
在此，我们分析了30名健康参与者的闭眼静息态脑磁图记录及相应的结构连接组，以研究雪崩规模的动态。我们发现，大型雪崩更倾向于出现在较短的静默时间之后，而小型雪崩则更可能发生在较长的静默期之后。基于雪崩规模与静默时间的经验联合分布，我们定义了四类发生频率高于机会水平的事件（雪崩较大或较小，之前的停顿较长或较短）。混合类别——即一个特征取小值而另一个特征取大值的组合——出现得比预期更频繁，而同类别事件的发生频率则低于机会水平。此外，连续事件往往保持在同一类别中，这种现象被称为持续性。
接下来，我们考察了脑区的连接特征是否会塑造其参与不同规模雪崩的倾向。连接性更强的脑区最常参与小型雪崩，而连接性较弱的脑区则
在大型雪崩事件中被优先招募。这种模式可能反映出，高度连接的枢纽对网络中传播的波动更为敏感，因此会频繁发生空间范围有限的事件。相比之下，招募更多外围区域可能需要范围更广、强度更大的集体活动，因此只会出现在较为罕见的大规模雪崩事件中。相比之下，区域参与度与雪崩发生前的静默时间之间没有明显关联。综合来看，这些发现表明，神经元雪崩事件既非时间上彼此独立，也不受解剖结构的限制：其序列保留了对先前事件的记忆，而结构拓扑则决定了随着雪崩事件扩展，哪些区域会被招募。通过将快速的雪崩动力学与较慢的时间组织及结构连接组联系起来，我们的研究结果为理解瞬态事件如何嵌入持续的脑活动提供了一个多尺度框架。
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关键词：神经元雪崩 · 脑网络动力学 · 结构连接组 · 时间持续性 · 磁脑电
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.10.743923v1?rss=1