美國紐約大學和上海紐約大學聯合闡釋大腦過濾無關信息的機制

據科學網2016年9月23日報道，美國紐約大學和上海紐約大學的汪小京等研究人員提出了一種基于計算機模型的全新理論，闡釋了大腦在不同環境下從眾多不相關的信息中過濾出相關信息的機制。相關研究成果刊登于《自然·通訊》雜志。

研究團隊設計了一種計算模型，主要利用一種特殊的抑制性神經元進行研究，標識出了該抑制性神經元比以往認為的更為復雜的作用。這種神經元專門負責抑制興奮性神經元的樹突(樹突是神經元的組成部分，負責接受其他神經元的信息輸入)。這些“樹突靶向”的抑制性神經元可以被名為生長激素抑制素(somatostatin)的生物標志物所標識，并且可以對其進行選擇性的研究。研究團隊觀察到，神經元樹突靶向不僅可以控制單個神經元的總體輸入，還可以控制單個神經通路在該神經元上的輸入，例如視覺和聽覺通路在某個神經元上的輸入。計算模型表明，在看似隨意的神經元的聯系中，樹突靶向抑制性神經元可以通過“對齊”不同的神經通路的興奮性輸入來引導單個神經通路的信息輸入。而這種對齊可以通過大腦經驗學習的機制——突觸可塑性得到實現。