在自然界中，從樹木的分枝模式，到動(dòng)物的腦和身體的區(qū)域化組織，模塊化結(jié)構(gòu)（modular structure）無處不在。然而，這些模塊化結(jié)構(gòu)是如何形成的？它們的大小、數(shù)量和邊界等特征是由基因決定的嗎？還是可以通過物理機(jī)制，如對(duì)稱性破缺等自發(fā)涌現(xiàn)？這些問題長期困擾著科學(xué)界。

在近期發(fā)表在《自然》雜志的一項(xiàng)研究中，一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為 “峰值選擇”（peak selection） 的數(shù)學(xué)模型，它描述了一種無需遺傳指令的情況下，僅依靠局部相互作用和平滑梯度，就可以驅(qū)動(dòng)模塊自組織的過程。

這一發(fā)現(xiàn)不僅解釋了模塊化如何在不同尺度上自發(fā)出現(xiàn)，還為理解生物系統(tǒng)的組織方式提供了全新視角。

兩大核心理論

長期以來，科學(xué)家們嘗試從不同角度解釋模塊化結(jié)構(gòu)的形成。

一種發(fā)育形態(tài)發(fā)生學(xué)中的觀點(diǎn)認(rèn)為，基因在不同位置的選擇性激活，決定結(jié)構(gòu)的啟動(dòng)或終止。例如，這解釋了昆蟲胚胎如何發(fā)育出不同的身體節(jié)片，即基因在昆蟲卵中的平滑化學(xué)梯度下，根據(jù)特定濃度被激活或抑制，從而引導(dǎo)不同結(jié)構(gòu)的形成。

另一種理論源自艾倫·圖靈（Alan Turing）的研究，他提出競(jìng)爭(zhēng)作用可能驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)的形成。在這一框架下，局部競(jìng)爭(zhēng)性相互作用能夠自發(fā)形成模式化結(jié)構(gòu)，例如獵豹皮毛上的斑點(diǎn)或沙丘上的漣漪。該理論強(qiáng)調(diào)，不同尺度上的相互作用可以自發(fā)形成有序結(jié)構(gòu)，而無需基因精確控制。

這兩種理論各有所長，卻難以單獨(dú)解釋所有自然現(xiàn)象。現(xiàn)在，新的研究表明，大自然可能不需要在這兩者之間做出選擇，而是可以通過“峰值選擇”原理，即平滑梯度和局部競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)合，自發(fā)形成模塊化結(jié)構(gòu)。換句話說，生物系統(tǒng)可以在沒有詳細(xì)的自上而下的指令的情況下，通過這種方式自發(fā)地組織成具有清晰邊界的模塊。

腦中的模塊化系統(tǒng)

研究人員在網(wǎng)格細(xì)胞（grid cells） 上檢驗(yàn)了他們的理論。網(wǎng)格細(xì)胞是動(dòng)物腦中負(fù)責(zé)空間導(dǎo)航和記憶存儲(chǔ)的神經(jīng)元。當(dāng)動(dòng)物在環(huán)境中移動(dòng)時(shí)，這些細(xì)胞會(huì)以重復(fù)的三角形模式放電，從而幫助建立空間感知。然而，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，這些網(wǎng)格細(xì)胞并非以單一尺度工作，而是分化成多個(gè)不同尺度的模塊，每個(gè)模塊負(fù)責(zé)在不同的空間分辨率下進(jìn)行導(dǎo)航計(jì)算。

網(wǎng)格細(xì)胞中兩個(gè)不同模塊的可視化示意圖，它們以略微不同的分辨率映射空間。（圖/Fiete Lab）

目前尚不清楚這些模塊是如何形成的，而新研究的模型預(yù)測(cè)，在動(dòng)物腦中的某個(gè)維度上，細(xì)胞特性的逐步變化與局部相互作用相結(jié)合，或許可以解釋整個(gè)結(jié)構(gòu)的形成。

換句話說，網(wǎng)格細(xì)胞會(huì)自發(fā)地分化成多個(gè)不同的群組，形成具有清晰邊界的模塊，而這一過程無需基因程序或外部指令的指引。這意味著，當(dāng)網(wǎng)格細(xì)胞的尺度從一個(gè)模塊跳轉(zhuǎn)到另一個(gè)模塊時(shí)，這種變化可能并非由特定的基因或固有細(xì)胞特性所驅(qū)動(dòng)。

自然界的模塊化系統(tǒng)

這一原理不僅適用于神經(jīng)科學(xué)，也同樣適用于更大尺度的生態(tài)系統(tǒng)。想象一個(gè)環(huán)境中，溫度和降水量沿空間平緩變化。按理來說，物種應(yīng)該均勻分布并逐漸適應(yīng)環(huán)境變化。然而，在現(xiàn)實(shí)中，生態(tài)系統(tǒng)往往表現(xiàn)出清晰的生態(tài)群落邊界，即不同的物種群體在空間上形成明顯的分區(qū)，而不是均勻過渡。

新研究提供了可能的解釋：局部物種間的競(jìng)爭(zhēng)、合作和捕食關(guān)系，與大尺度的環(huán)境梯度相結(jié)合，能夠自發(fā)形成清晰的生態(tài)分區(qū)。這種現(xiàn)象與動(dòng)物腦中網(wǎng)格細(xì)胞模塊的形成機(jī)制高度相似，說明塑造神經(jīng)回路的相同原理也適用于森林、海洋等生態(tài)系統(tǒng)。

一個(gè)自組織的世界

研究人員進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，這一模塊化形成過程具有高度的魯棒性。當(dāng)系統(tǒng)整體規(guī)模發(fā)生變化時(shí)，模塊的數(shù)量保持穩(wěn)定，僅僅按比例縮放。這表明，小鼠和人類的腦可以遵循相同的基本規(guī)則來形成空間導(dǎo)航系統(tǒng)，只是尺度有所不同。

該模型還提出了一些可檢驗(yàn)的預(yù)測(cè)。如果理論成立：網(wǎng)格細(xì)胞模塊應(yīng)遵循簡(jiǎn)單的間距比率；在生態(tài)系統(tǒng)中，即使環(huán)境變化平緩，物種分布仍應(yīng)形成獨(dú)特的集群。

研究人員認(rèn)為，這項(xiàng)研究為生物學(xué)提供了新的理論框架。“峰值選擇”原理不僅有助于解釋網(wǎng)格細(xì)胞的組織方式，還可能為整個(gè)發(fā)育生物學(xué)領(lǐng)域提供重要線索。

#參考來源：

https://news.mit.edu/2025/how-nature-organizes-itself-from-brain-cells-to-ecosystems-0310

https://www.nature.com/articles/s41586-024-08541-3

#圖片來源：

封面圖&首圖：ANDREASCLAVADETSCHER / Pixabay