美国纽约大学和上海纽约大学联合阐释大脑过滤无关信息的机制

据科学网2016年9月23日报道，美国纽约大学和上海纽约大学的汪小京等研究人员提出了一种基于计算机模型的全新理论，阐释了大脑在不同环境下从众多不相关的信息中过滤出相关信息的机制。相关研究成果刊登于《自然·通讯》杂志。

研究团队设计了一种计算模型，主要利用一种特殊的抑制性神经元进行研究，标识出了该抑制性神经元比以往认为的更为复杂的作用。这种神经元专门负责抑制兴奋性神经元的树突(树突是神经元的组成部分，负责接受其他神经元的信息输入)。这些“树突靶向”的抑制性神经元可以被名为生长激素抑制素(somatostatin)的生物标志物所标识，并且可以对其进行选择性的研究。研究团队观察到，神经元树突靶向不仅可以控制单个神经元的总体输入，还可以控制单个神经通路在该神经元上的输入，例如视觉和听觉通路在某个神经元上的输入。计算模型表明，在看似随意的神经元的联系中，树突靶向抑制性神经元可以通过“对齐”不同的神经通路的兴奋性输入来引导单个神经通路的信息输入。而这种对齐可以通过大脑经验学习的机制——突触可塑性得到实现。