神经科学家使用数学的经典分支，以一种全新的方法来仔细看我们大脑的结构。他们发现大脑是充满多维度的几何结构，在高达11个维度上运作。
这个团队使用代数拓扑(algebraic topology)，一种数学分支用于描述物体和空间的属性而不管它们如何改变形状。结果发现神经元组连接成不同的“小团块(cliques)”，而且一个小团块中的神经元数量会导致成为高维度几何物体的大小。
甚至在大脑的小斑点中也有数千万个这些物体，向上穿越7个维度。在一些网络中，我们甚至发现高达11个维度的结构。
人脑估计有惊人的860亿个神经元，随着每个细胞在每个可能的方向连接多个连结，形成庞大的细胞网络，以某种方式使得我们有思想和意识。
为了辨别个别神经元层次的近视图(close-up view)、以及整体大脑结构更大规模的神经网络的细节，代数拓扑提供了数学工具。
藉由连接这两个层次，这些研究人员可以辨别大脑中的高维度几何结构，这些高维度几何结构是由紧密连接的神经元(小团块)聚集和它们在之间的空白空间(空洞)所组成。
那些空白处或空洞似乎对于脑功能相当重要。当研究人员刺激虚拟脑组织时，他们看到神经元以高度有组织的方式做出反应。
彷彿大脑藉由建立然后拆毁一座多重维度积木塔来对刺激做出反应。从桿子(1维度)开始，然后木板(2D)，然后立方体(3维度)，然后是更加复杂的几何形状的4维度，5维度等等。
但还不清楚是什么使得这些小团块和空洞以高度特定的方式形成。
