《Computational and Structural Biotechnology Journal》：The FitzHugh-Nagumo equations and quantum noise
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神經元中的量子現象因熱噪聲導致的退相干而難以觀測，研究人員圍繞菲茨休 - 納古莫（FN）方程與量子噪聲展開研究。發現神經元噪聲在數學上等效于量子力學描述，且 FN 模型也與薛定諤方程相關。這為理解大腦功能機制提供了新視角。
在神秘的大腦世界里，神經元如同微小卻強大的 “信息處理器”，承載著人類思維、情感和行為的奧秘。長久以來，科學家們一直試圖揭開大腦運作的底層機制，而量子力學作為現代物理學的基石，其與大腦功能之間的關系備受關注。但傳統觀點認為，由于神經元的體積龐大、環境復雜，量子相干性在神經元層面難以維持，量子效應在大腦研究中似乎成了一個遙不可及的概念。因此，大腦中的量子現象是否真的存在，以及它們在神經活動中扮演何種角色，一直是科學界爭論不休的謎題。
為了探索這一充滿挑戰的領域，來自未知研究機構的研究人員開展了一項極具創新性的研究。他們聚焦于神經元噪聲與量子效應之間的潛在聯系，旨在揭示大腦功能的深層次機制。最終，研究取得了令人矚目的成果，發現神經元噪聲在數學上與量子力學中的波粒描述存在等效性，并且經典的菲茨休 - 納古莫（FitzHugh - Nagumo，FN）模型也與薛定諤（Schr?dinger）方程緊密相關，這一發現為理解大腦功能提供了全新的視角，相關成果發表在《Computational and Structural Biotechnology Journal》上。
在研究方法上，研究人員主要采用了以下關鍵技術：一是構建數學模型，通過建立 1D 隨機游走模型描述神經元動力學和放電活動，進而推廣到 N 維狀態變量模型；二是運用 Nelson 方法，將神經元的隨機過程映射到薛定諤方程，分析其量子特性；三是利用實驗測量，嘗試通過測量擴散系數、神經元電感等物理量來確定神經元常數?? 。
研究結果如下：
- 1D 隨機游走模型與量子行為：研究人員構建了描述單個神經元放電活動的 1D 隨機游走模型，考慮到神經元興奮性和抑制性輸入的不平衡，引入 “漂移速度” 概念。通過 Nelson 方法，證明該模型在數學上等效于薛定諤方程，表明神經元具有類似量子的行為。
- 擴展到多變量模型：由于單個隨機變量不足以描述神經元的復雜幾何結構，研究人員將理論擴展到 N 個狀態變量。通過建立 N - 狀態神經元波函數，推導出相應的薛定諤方程，并得到耦合的微分方程來描述隨機過程。這一擴展為研究更復雜的神經元模型奠定了基礎。
- 菲茨休 - 納古莫模型的量子特性：FN 模型是研究神經元動力學的重要模型，研究人員在該模型中加入噪聲項，使其更符合實際生理情況。通過構建拉格朗日量和哈密頓量，并將其轉換為算符，得到了與薛定諤方程相關的結果。這表明 FN 模型的隨機版本可以用薛定諤方程描述，意味著大腦動力學中的噪聲可能包含量子效應。
- 神經元常數的確定：研究人員探討了如何通過實驗確定神經元常數?? ，提出可以通過測量擴散系數和神經元電感來計算。同時，研究亞閾值神經振蕩也可能是確定?? 的有效方法，這為進一步驗證理論提供了實驗方向。
研究結論表明，神經元噪聲與量子效應之間存在緊密聯系，神經元常數?? 可能具有較大值，暗示量子效應在神經元層面不可忽視。這一研究成果意義重大，它打破了傳統觀念中量子力學與神經科學之間的壁壘，為神經科學研究開辟了新的方向。未來，研究人員可以基于此進一步探索量子效應在神經可塑性、信息處理等方面的具體作用機制，有望為理解大腦的奧秘提供更深入的理論支持，也可能為開發新型神經疾病治療方法提供新的思路。
