人脑作为自然界最复杂的系统之一，其信息处理机制始终是神经科学的核心课题。近年来，科学家们逐渐突破传统脑网络研究范式，开始探索更高维度的拓扑结构特征。2018年发表于《计算神经科学杂志》的一项突破性研究，通过代数拓扑学方法揭示了人类大脑连接组中独特的"团"与"洞"结构，为理解认知功能的神经基础提供了全新视角。
该研究团队基于8名健康成年人的扩散光谱成像数据，构建了包含83个脑区的无向加权网络模型。与传统研究聚焦于强连接区域不同，研究者创新性地将代数拓扑中的"团"概念引入脑网络分析——由完全互连的节点构成的子图结构。通过统计不同维度（2-团至4-团）的分布特征，发现真实脑网络呈现双峰分布模式：既存在由12-16个节点组成的超大团，也包含大量4-6节点的小型团，这与空模型预测的中等规模团分布形成鲜明对比。
解剖学定位显示，超大团主要集中于视觉皮层区域，而前额叶等高级认知区则由较小工作簇构成。这种空间分布模式暗示着不同认知功能的组织逻辑：早期信息处理需要大规模协同，而复杂决策则依赖模块化的小规模计算单元。进一步分析发现，参与最大团的节点往往具有更高的核心度指标，表明富人俱乐部区域更倾向于以团的形式参与局部信息整合。
研究团队并未止步于连接结构的分析，而是开创性地引入"拓扑洞"概念来刻画网络中的功能隔离机制。这些由缺失连接形成的封闭空间，实质上构成了不同功能模块间的天然屏障。通过持续同调分析，研究者在真实脑网络中识别出具有显著持久性的二维和三维拓扑洞，其空间分布呈现出独特的皮质-皮质下连接模式。例如，寿命最长的二维洞涉及前额叶、基底核和边缘系统等多个认知功能区，而三维洞则与颞顶枕联合皮层的跨模态整合密切相关。
可靠性验证表明，这些拓扑特征在个体间具有高度保守性。研究者在单个被试的扫描数据中成功复现了群体水平观察到的拓扑洞结构，排除了统计伪影的可能性。这种跨个体的稳定性进一步支持了拓扑洞作为大脑基本连接基序的假设，其可能通过限制信息流动来维持功能模块的独立性，同时为跨模块整合提供结构基础。
这项研究首次将代数拓扑工具系统应用于脑网络分析，成功揭示了高阶拓扑结构在认知功能组织中的关键作用。其提出的"团-洞"双重视角，不仅革新了我们对大脑连接架构的理解，更为复杂网络研究开辟了新的方法论路径。随着多模态神经影像技术的进步，这种高阶拓扑分析有望在脑疾病机制解析和人工智能架构设计等领域产生深远影响。
