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。