Neuron：大脑皮层网络适应性的新维度——神经元的信息过滤能力远比我们想象的要强大！
创当我们感知周围的世界时，某些物体比起周围的其他物体似乎更为明显一些。而这种情况通常取决于我们在做什么，比如，远眺山坡时，山坡上的森林仿佛一块巨大的绿色毛毯。但是近观时，我们看到了一棵棵独立的树，而森林化作了背景图案。那么，当我们的感知有如此巨大之变化时，我们的脑中究竟发生了什么呢？
长期以来，研究人员认为，独立的神经细胞的工作模式类似于过滤器。一些神经细胞能够处理视野中较为粗糙的部分，并且忽视掉一些精细的细节。而同时，其他神经细胞的工作恰好相反。所以说，每个神经细胞都在努力做着自己本职的过滤工作。
然而，索尔克生物研究所（Salk Institute）的科学家们的最新研究挑战了这一观点。这项研究指出，在不同的情况下，一个能够处理较粗的视野信息的神经细胞，也可以处理精细的信息。这项于2018年12月31号发表在《神经元》(neuron)期刊上的研究，使得我们更好的理解塑造我们对世界的感知的神经学原理。
"我们正努力探寻这些信息过滤器如何运行"，索尔克研究所视觉神经生物学主任托马斯·阿尔博莱特(Thomas Albright)称。
"比起以前的观点来说，我们的研究表明神经细胞的过滤能力更为灵活”，研究第一作者安博里奇·帕瓦尔(Ambarish Pawar)补充道。
研究团队聚焦于动物模型中位于视觉皮层的神经细胞，研究者在变换明暗对比度的区域对实验动物展示一些光学图案，之后测量神经细胞对于或粗或细的视觉信息偏向性，以此来判断神经细胞，特别是位于视觉皮层中的中颞区的神经细胞，如何处理这些光学图案。
科学家们期待能够找到严格遵循单一处理细节信息或粗放信息而非二者都可处理的神经细胞。然而他们发现，根据图案的对比度，单个神经细胞可以灵活地过滤精细信息和粗糙信息。
通过测量被视觉刺激激活的多个神经元的激发率，研究者发现如果整个神经细胞网络而非个体神经细胞承担过滤功能时，这种灵活性更有可能展现出来。
“我们的研究结果证明了单一神经细胞过滤单一信息的观点是错误的”，研究团队中的谢尔盖·盖普斯坦(Sergei Gepshtein)说。“我们发现了大脑皮层网络适应性的新维度。我们的研究揭示了，为了更好的理解‘适应性’，我们需要重新思考大脑的计算单位——它是一支互相连接的神经细胞队伍，一种极富延展性的神经网络。所以说，神经网络比起神经细胞更应被称为一个计算单元”
”这项意外的发现可以帮助揭晓大脑在面对连续变幻的外部环境时展现的适应性背后的神经学原理”，帕瓦尔说。阿尔博莱特补充: “尽管这项研究的核心在于视觉系统，但在大脑的其他区域的神经网络或许也具备这种灵活性。
现在，科学家已经初步了解了神经网络的适应性，下一步，他们将探寻神经网络的变化如何对生物体的行为作出影响。
参考文献：Mechanisms of Spatiotemporal Selectivity in Cortical Area MT” by Ambarish S. Pawar, Sergei Gepshtein, Sergey Savel’ev, and Thomas D. Albright in Neuron. Published December 31 2018. doi:10.1016/j.neuron.2018.12.002.
ImageSource:NeuroscienceNews.com image is in the public domain.
作者信息
来源：neurosciencenews.com/Salk Institute
编译：Francine（brainnews创作团队成员）
校审/排版：Simon（brainnews编辑部）
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