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利用網絡 一個可以快速轉換為低信息流狀態的神經網絡模型，模擬了麻醉過程。
進入麻醉狀態時，大腦似乎突然失去了意識，然后又同樣突然地從無意識中恢復。一個新的理論模型顯示，該變化過程或受神經網絡傳遞信息能力的全局性，突變性影響。這一模型可重現在被麻醉病人上觀測到的電信號（腦電波）變化。研究者稱，其理論有助人們理解大腦是如何獲得清醒的認知功能的。
研究者并不能解釋處于連結中的神經細胞個體活動如何引發麻醉的整體效果。匹茲堡大學藥學院（University ofPittsburgh School of Medicine）的徐燕（音）及其同事猜想，或許是感官信息在大腦神經網絡中正常傳遞的能力降低導致失去意識。這些信息從下丘腦中傳出（下丘腦主司意識和警覺的調節），傳入大腦皮層，在皮層上，更的認知功能將信息處理為外部世界呈現的樣子。
研究者開發了一個含有樹狀節點的簡單模型，輸入信號經過“樹干"，分流入“樹枝"。每個節點表示獨立的神經元，或一完整大腦區域，其對輸入信號求和后，傳遞至下一個節點。
在這一模型中，信號傳輸成功的概率受概率因子p控制，它作用于整個神經網絡。在模擬中，p的值域為1（意味著信息傳遞100%的成功率）到0（意味著不可能傳遞成功）。每隔一段時間，各個連結的通斷狀態就會重新評估。假設p為0.6，即表示任意兩個連接點在任意時刻的傳遞成功率均為60%則任意兩個連結的結點的傳遞在任意時刻均有60%的成功率。如果一個連結在某一個時刻處于斷路，下一個時刻它也可能處于通路，除非p為0。減小p模擬了麻醉的效應，即實現了神經元間的阻斷。
徐及其同事發現一臺電腦就能滿足他們的分支實驗，其中總共含有7381個節點，可捕捉病人麻醉時的電子信號。頭皮處的電極可獲得一些神經信號，并生成復雜波形（EEGs）。再利用標準傅里葉方法計算其頻率組成。并根據這些頻率組成對波形進行分類。麻醉狀態大腦發生了從所謂gamma和beta波（與意識清醒狀態關聯）到alpha波（與放松狀態關聯）和delta波（與深層睡眠狀態關聯）的變化的過程。
當研究者使用隨機信號（白噪音）作為輸入端時，他們發現在神經網絡的輸出層隨機選擇的節點產生的信號與病人信號相匹配。當p值較高（接近1時），信號主要為gamma和beta波；隨著p的降低，波形發生變化，p小于0.5時，波的主要成分轉化為alpha和delta波。
研究者同時參考了標準信息理論，通過信息熵（information entropy）的方法計量編碼在輸入和輸出信號中的信息量。輸出信息熵與輸入信息熵有關，在p約為0.3時發生突降，這意味著少有信息能成功通過網絡。實際情況下，人們發現某一特定的麻醉濃度會引起意識突然失去，而這一現象與信息傳輸的突變相匹配。
研究者稱，信息傳遞的崩潰，即在p值較低時，信息尋找不到連續路徑來通過網絡。整體連通路徑的缺失被稱為滲流轉變（percolation transition），類似流體從隨機的多孔網絡結構中流過，尋求通路的過程（比如熱水滲入袋裝咖啡粉）。但研究者同樣指出，即使是在p很低的情況下，路徑仍有可能暫時連通。
“在傳統滲流理論的框架下，通過一個參數調整網絡連通性，這樣一個簡單模型就能解釋大腦在麻醉狀態下的動態變化，這是很迷人的。"波士頓大學（Boston University）的Plamen Ivanov說道，“這一解決辦法的美在于它的簡潔，它從*性原理入手，以一個簡單參數調控了豐富的動力學特性。"但他同時提醒道，這一模型還遠不能解釋意識實際的作用機制。
