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一项发表于《Nature Neuroscience》的研究揭示，小鼠嗅觉识别气味的关键步骤发生在嗅球（olfactory bulb），而非此前认为的大脑皮层。研究发现，在嗅探周期的前50毫秒内触发的神经信号模式决定了小鼠感知到的气味类型。这种名为“时间滤波”（temporal filtering）的快速神经计算机制，既决定了被闻到的气味，又阻挡了后续信号——无论气味浓度如何，相同的气味总是触发相同的最初激活模式。该发现挑战了关于哺乳动物感觉处理的基本认知，并对人工智能具有潜在启示。

作者：NYU Langone Health（经 BIOGUIDER 编辑整理）

背景：速度与位置的双重困惑

小鼠和人类都能在不到一秒的时间内快速识别气味（小鼠的嗅探周期为0.25-0.5秒，人类为1-3秒）。长期以来，科学家认为气味识别的关键步骤发生在大脑皮层——负责感知、意识和思维的更大区域。但这一假设一直无法解释嗅觉为何能如此迅速。

核心发现：时间滤波机制

研究团队使用精准光遗传学和新开发的回路映射显微镜，发现：

在嗅探周期的前50毫秒内触发的嗅球神经信号模式，决定了小鼠感知到的气味类型。

关键特征1：浓度不变性

• 对于同一种气味，无论其浓度如何，相同的嗅球肾小球-二尖瓣/丛状细胞（MTC）连接模式都会在第一位被激活。

• 这解释了为什么我们能在不同浓度下识别出同一种气味。

关键特征2：时间滤波

• 一旦第一种气味的激活模式建立，背景气味对其他肾小球组的激活会阻断后续神经信号的传递。

• 结果：只有第一个被识别气味的前50毫秒信号被传输。

“我们的发现对哺乳动物感觉处理的一个基本理解——即这些大脑计算主要发生在皮层——提出了质疑。这项工作首次证明了小鼠（可能人类也是如此）如何使用时间滤波来区分气味。”

—— 共同资深研究员 Dmitry Rinberg 博士（NYU Grossman医学院神经科学教授）

与视觉系统的相似性

研究团队指出，最近在理解视觉方面的进展同样表明，视网膜中的神经线索在信号到达皮层之前就已帮助区分物体。这提示感觉系统中可能普遍存在“早熟”的快速计算机制。

潜在应用

1. 人工智能与机器学习

“时间滤波可能对人工智能工具有应用价值，如果用于加速处理大量感官信息的话。”

—— 共同资深研究员 Shy Shoham 博士（NYU Langone Health Tech4Health研究所主任）

2. 人工嗅觉系统
时间滤波原理可能被用于设计更快速、更高效的人工嗅觉检测设备。

未来方向

研究团队计划下一步研究：

• 时间滤波模式如何帮助区分相似气味（如柠檬 vs 橙子）

• 如何区分其他甜味（如浆果 vs 核果）

研究工具

本研究采用了先进的光遗传学和显微镜技术，推动了对嗅觉处理机制的深入理解。