我们体内的血管系统提供营养物质、激素和其他资源的持续流动，从而确保高效运输。研究人员Komal Bhattacharyya、David Zwicker和Karen Alim研究了这样的网络是如何随着时间的推移而适应和变化的。通过计算机模拟，他们建立了网络模型，并确定了其连接的适应规则。

“我们发现网络中连接的强度取决于局部流量，”该研究的通讯作者凯伦·阿利姆解释说。“这意味着低于某个阈值的低流量链接将越来越衰减，直到最终消失，”她继续说。由于构建血管系统的生物材料数量有限，应该以一种有效的方式使用，这一机制为简化血管系统提供了一种优雅的方式。

网络中的变化是持久的

一旦一个连接由于低流速变得非常弱，就很难恢复连接。一个常见的例子是血管堵塞，情况严重时甚至可能导致中风。中风时，大脑某一区域的一些血管由于血流堵塞而变得非常脆弱。“我们发现，在这种情况下，网络中的适应性是永久性的，并在障碍消除后保持不变。该研究的主要作者科马尔·巴塔查里亚解释说:“可以说，该网络更喜欢通过现有的强连接来重新分配流量，而不是重新增长较弱的连接——即使流量需要相反的需求。”

有了对网络记忆的这种新认识，研究人员现在可以解释，即使在成功清除血栓后，血液流动也会永久性地改变。这种网络的记忆能力也可以在其他生命系统中发现:如前所述，黏液霉菌绒泡菌(physarum polycephalum)利用其适应网络根据食物刺激的印记在环境中导航。

Journal Reference:

Komal Bhattacharyya, David Zwicker, Karen Alim. Memory Formation in Adaptive Networks. physical Review Letters, 2022; 129 (2) DOI: 10.1103/physRevLett.129.028101