多年來，大腦一直被認為是一臺通過傳統(tǒng)電路處理信息的生物計算機，數(shù)據從一個細胞直接傳輸?shù)搅硪粋€細胞。雖然該模型仍然準確，但由 Salk 教授 Thomas Albright 和職員科學家 Sergei Gepshtein 領導的一項新研究表明，大腦解析信息還有另一種非常不同的方式：通過神經活動波的相互作用。該研究結果于 2022 年 4 月 22 日發(fā)表在《科學進展》上，幫助研究人員更好地了解大腦如何處理信息。
“我們現(xiàn)在對大腦的計算機制如何工作有了新的認識，”視覺研究康拉德·T·普雷比斯 (Conrad T. Prebys) 主席兼索爾克視覺中心實驗室主任奧爾布賴特說。“該模型有助于解釋大腦的潛在狀態(tài)如何改變，從而影響人們的注意力、注意力或處理信息的能力。”
研究人員早就知道，在睡眠和清醒期間，大腦中都存在電活動波。但是關于大腦如何處理信息的基本理論——特別是感覺信息，比如看到光或鈴聲——圍繞著被專門的腦細胞檢測到的信息，然后像一個神經元一樣從一個神經元穿梭到下一個神經元。中繼。
然而，這種傳統(tǒng)的大腦模型無法解釋單個感覺細胞如何在不同條件下對同一事物做出如此不同的反應。例如，當動物特別警覺時，一個細胞可能會因快速閃光而被激活，但如果動物的注意力集中在其他事物上，則該細胞會對相同的光作出反應而保持不活躍。
Gepshtein 將這種新的理解比作物理學和化學中的波粒二象性——即光和物質同時具有粒子和波的特性。在某些情況下，光表現(xiàn)得好像它是一個粒子(也稱為光子)。在其他情況下，它的行為就好像它是一個波浪。粒子被限制在一個特定的位置，而波分布在許多位置。需要兩種光的觀點來解釋其復雜的行為。
“大腦功能的傳統(tǒng)觀點將大腦活動描述為神經元的相互作用。由于每個神經元都被限制在一個特定的位置，這種觀點類似于將光描述為一個粒子，”Salk 自適應感官合作實驗室主任 Gepshtein 說技術。“我們發(fā)現(xiàn)在某些情況下，將大腦活動更好地描述為波的相互作用，這類似于將光描述為波。這兩種觀點都是理解大腦所必需的。”
考慮到大腦的“粒子”方法，過去觀察到的一些感覺細胞特性并不容易解釋。在這項新研究中，研究小組在動物模型中觀察了 139 個神經元的活動，以更好地了解細胞如何協(xié)調它們對視覺信息的反應。他們與拉夫堡大學的物理學家 Sergey Savel'ev 合作，創(chuàng)建了一個數(shù)學框架來解釋神經元的活動并預測新現(xiàn)象。
他們發(fā)現(xiàn)，解釋神經元行為的最好方法是通過微觀活動波的相互作用，而不是單個神經元的相互作用。研究人員展示了它如何創(chuàng)建分布式模式，而不是激活特定感覺細胞的閃光：許多相鄰細胞之間的活動波，具有交替的激活波峰和波谷——就像海浪一樣。
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