清华大学医学院学习与记忆中心教授刘国松和美国哈佛大学及麻省理工学院的同行合作，在一块印刷电路板块构成的网络上，研究了大脑海马区域神经细胞突触联接的自稳态现象，开创了将计算机技术应用到神经网络特性研究的崭新方法。新成果发表在2007年12月号的《神经科学期刊》上，当月出版的美国《科学》杂志以编辑推荐的方式对这项成果进行了介绍。《科学》的文章指出，随着发育、年龄增长和疾病的发生，大脑神经细胞的联接会发生变化，对这种变化的了解也许有助于我们认识大脑的应变能力，以及失去这种应变能力的病理原因。

　　计算机长于长期稳定的记忆、快速而高效的运算，人脑则擅长联想和模式识别。能否将二者联系起来，构建一个综合二者长处的人机结合体呢？刘国松和同行想到了这个主意，并着手进行了探索性研究。刘国松是神经生物学专家，主要从事神经系统网络的形成及优化研究、学习与记忆的基本原理研究，以及增强记忆和抗脑衰新药的开发。他曾任麻省理工学院大脑和认知科学系、生物系副教授，麻省理工学院Picower学习和记忆中心研究员，2005年7月入选清华大学“百人计划”、“长江学者特聘教授”，现任清华大学医学院教授。

　　在这项新研究中，刘国松和哈佛医学院、麻省理工学院Picower学习和记忆中心的同行合作，利用计算机印刷板路工程学方法，在一块印刷电路板上用光刻方法划定培养基，再在这些培养基上培养神经元，这样，一块块的区域就变成了一个个的神经网络。在这种面积可控的微结构表面上，他们分析了神经突触联接水平的变化。新方法第一次将计算机科学技术应用到神经科学的研究中，为今后的研究提供了基础。实验结果揭示了神经网络的自稳态调节，这是人脑的一个重要特性，也是人脑优于计算机的一个基础。也就是说，在人脑这个神经网络中，随着原件数量的增多，系统的动态调节范围越大，可塑性越强，脑处理信号的能力就越强。

　　该研究具有重要的应用价值。科学家已经知道，人脑在衰老和发生病变(如阿尔茨海默氏症)时，一个重要的特征是神经突触数量的减少。刘国松和同行的新研究提示了潜在的逆转方法，即如果可以通过药物增加神经细胞的突触数量，则可提高系统的可塑性，从而达到治疗的目的。如今，在这些工作的基础上，刘国松的实验室已经找到能增加突触数量的小分子，并发现这些分子具有增强动物学习和记忆能力的功能，而且，在老年痴呆症的模型动物上，他们发现这些分子具有治疗作用。