大脑和身体的各种活动如何实现秒级尺度上的协同运作？艾伦脑科学研究所的Ryan V. Raut及其同事提出，觉醒（Arousal）并非简单的生理开关，而是一个潜在的低维动力系统。他们证明，仅通过追踪瞳孔这一个简单指标，就能精确重建复杂的全脑神经活动。
研究团队将动力系统理论应用于神经科学，开创了一种全新的数据分析框架。他们在清醒小鼠身上同步记录了瞳孔直径变化和全皮层的神经活动，包括神经元钙信号、新陈代谢和血氧水平。核心方法是采用一种名为时间延迟嵌入的数学技术，将一维的瞳孔大小时间序列数据，展开成一个能够捕捉其背后复杂动态的低维“觉醒流形”（arousal manifold）。 
结果发现，这个仅由瞳孔动态构建的模型，竟然能够预测并重建全脑钙信号60%至85%的变化。它不仅超越了传统的线性模型，更重要的是，它成功捕捉到了大脑活动中复杂的时空动态模式），例如在皮层表面传播的神经活动行波，而这些是传统方法无法解释的。进一步分析发现，这个觉醒系统在二维潜在空间中呈现出清晰的“觉醒循环”动力学，统一整合了多种看似无关的生理指标，如脑电波模式、神经元放电率和动物行为。这项研究为理解大脑、身体与行为的协同波动提供了简洁而普适的理论模型。研究发表在 Nature 上。