整合神经科学

集成神经科学用一种不同于计算神经科学的数学神经科学来雕刻理论神经科学。[1] 在计算神经科学中，还原论方法跨越了多个层次的神经组织。[2] 但是，在集成神经科学中，每个级别都被无缝地雕刻为级别连续体的一部分。



内容
1 概述
2 动机
3 进化基础
4 参考

概述
整合神经科学的根源来自拉谢夫斯基-罗森（Rashevsky-Rosen）关系生物学流派[3]，该流派通过对结构（即物理和化学）进行简化来在数学上表征功能组织。 Chauvet [4]进一步介绍了层次结构和功能集成，进一步扩展了它。

分层集成是涉及欧几里得空间中时空动态连续性以实现功能组织的结构，即。

层次组织+层次集成=功能组织
但是，功能集成是关系型的，因此这需要一种不限于欧几里得空间的拓扑，而是要占据向量空间[5]。这意味着对于任何给定的功能组织，功能分析的方法都可以使功能组织映射关系组织 整合。

功能组织+功能集成=关系组织
因此，层次和功能集成需要“认知语义的神经生物学”，其中层次组织与神经生物学相关，而关系组织与认知语义相关。关系组织抛弃了这个问题； “功能决定结构”，因此涉及物质方面，而在还原论中，结构与动力学之间的因果联系使功能消除了功能整合，因为结构的大脑中没有分层整合的因果关系。

如果从层次层次的功能组织的角度研究整合神经科学，则将其定义为层次整合大脑中的因果关系。如果从关系组织的角度进行研究，那么它就被定义为功能整合大脑中的语义蕴涵。

它的目的是通过层次整合，在正常和病理状态下导致物种典型行为，跨尺度研究特定大脑系统的功能组织。因此，综合神经科学旨在跨规模地统一了解脑功能。

Spivey的思维连续性论文[6]将整合神经科学扩展到了连续性心理学领域。

动机
自“大脑十年”以来，对大脑及其在大多数医学领域中的应用的见解激增。随着这种爆炸式增长，越来越需要跨研究，模式和理解水平来整合数据。人脑项目已提供了大规模数据共享价值的具体示例。

人们已经认识到大规模整合大脑信息对于新的医学治疗方法的重要性。[7]最终可能需要大脑和基因信息的组合，而不是主要依靠症状信息，才能了解哪种治疗最适合哪个人。

它提供了一个框架，用于链接当代神经科学领域内各种专业的多样性，包括

分子神经科学–脑功能的遗传和细胞方面
神经解剖学–连接，网络，神经递质系统
行为神经科学–神经活动的明显后果
系统神经科学–感觉和运动系统的描述
发育神经科学–成熟期间的结构和功能变化
认知神经科学–感觉处理的通道和阶段，包括记忆
数学神经科学–神经元和脑功能的定量模拟和仿真
临床观察–可以从脑功能障碍中收集的证据
这种多样性是不可避免的，但可以说造成了一个空缺：忽视了神经系统在使动物生存和繁荣中的主要作用。整合神经科学旨在填补这一感知的空白。

进化基础
整合型神经科学借鉴了作者进化史上的重要背景Charles Darwin。[8]

参考
Poznanski, RR (2000). Biophysical Neural Networks: Foundations of Integrative Neuroscience. New York [New York]: Mary Ann Liebert.
Grillner, S.; Kozlov, A.; Kotaleski, J.H. (2005). "Integrative neuroscience: linking levels of analyses". Current Opinion in Neurobiology. 15 (5): 614–621. doi:10.1016/j.conb.2005.08.017. PMID 16146688.
Louie, AH (2009). More Than Life Itself: A Synthetic Continuation in Relational Biology. Frankfurt [Germany]: Ontos Verlag.
Chauvet, Gilbert (1996). Theoretical Systems in Biology: Hierarchal and Functional Integration. Oxford [United Kingdom]: Pergamon Press.
Brzychczy, S.; Poznanski, RR (2013). Mathematical Neuroscience. Amsterdam [The Netherlands]: Elsevier BV.
Spivey, M.J. (2007). The Continuity of the Mind. New York [New York]: Oxford University Press.
Insel, Thomas R; Volkow, Nora D; Landis, Story C; Li, Ting-Kai; Battey, James F; Sieving, Paul (2003). "Limits to growth: why neuroscience needs large-scale science". Nature Neuroscience. 7 (5): 426–427. doi:10.1038/nn0504-426. PMID 15114352. Retrieved 25 September 2011.
Barrett, Paul (1980). Metaphysics, Materialism, & the Evolution of Mind:the early writings of Charles Darwin. Chicago: Chicago University Press. ISBN 978-0-226-13659-2.