研究大脑的物理学家已经展示了来自单个神经元的测量信号如何使用大而昂贵的电极阵列同时捕获来自许多神经元的信息。

这项新工作继续讨论大脑如何在“关键”状态下运作，在两个活动阶段之间以一种为信息传输和处理提供优势的方式运作。

单个神经元接收的关于一般神经回路活动的信息是神经科学的基本问题。华盛顿大学圣路易斯物理学教授Ralf Wessel实验室的研究人员多年来一直在探索大脑中的感觉信息处理，使用先进的神经技术和物理启发的数据分析。

“我们知道，在关键系统中，您可以放大或缩小，并获得相同的统计模式。这个属性被称为无标度 - 或分形 - 并且临界性可以解释大脑中广泛观察到的分形活动的起源，“第一作者，Wessel实验室的研究生James K. Johnson说。

'最后的边疆'

对于这项新工作，研究人员希望一直放大。他们解释说，在所有更大的范围内都观察到了关键性的证据。

“单细胞的规模是最后的边界，”约翰逊说。“不过，我们有点作弊。用于证明大脑临界状态的统计模式称为神经元雪崩。从本质上讲，它只是神经元之间的“尖峰”或信息传递。

“我们无法知道两个随机选择的神经元是否直接连接 - 如果可能的话，（偶数），两者之间的尖峰是如此罕见，以至于我们需要从这两个神经元进行数小时的记录，”约翰逊说。“相反，我们忽略了尖峰，并从神经元的角度看待神经元雪崩的样子。”

单细胞记录至少可以追溯到70年前，但已经被同时记录许多神经元的新方法黯然失色。研究人员更新并掌握了以前使用的技术，记录单个神经元内部的电化学输入波动。

通过在细胞体上放置一个含有电极的微小玻璃管 - 实际上进入细胞，并且认为管子是细胞膜的一部分 - 研究人员能够记录离子交换引起的电压变化。该方法本身并不新鲜，但该团队能够在活体龟脑内记录数据的时间比正常时间长（超过30分钟）。

神经元中的新东西

“当我们的细胞接收输入时，我们的录音中看起来像'昙花一现'或'成堆'，”约翰逊说。“通常，神经科学界关注的是平均值或一些总结性测量，而波动通常被建模为纯噪声。我们做了一些新的事。我们对“blip”的精确几何进行了相同的统计分析，通常在测试临界性时对神经元雪崩进行处理。“

当通过一系列测试时，研究人员收集的单细胞数据与其关键时刻的系统一致，几乎与使用大阵列数据时一样。

“处于临界点为信息传输和处理提供了许多优势，可能是大脑功能的弹性，适应性和可变性的基础，”约翰逊说。

“你的初级视觉皮层的神经元永远不会在同一序列中发射两次，但你可以看到同样的事情两次。在一个关键系统中，这并不神秘; 这是完全正常的，不需要复杂的模型来解释它，“约翰逊说。

这项新工作也促进了对神经元紧急属性和协调相关的物理理论的理解。

“如果我们的研究社区是正确的，那么大脑将是第一个展现自组织临界性的常见自然系统，”约翰逊说。

该研究发表在Journal of Neuroscience上。

资料来源：圣路易斯华盛顿大学