网格细胞是大脑内置的“导航仪”。位于内侧内嗅皮层的网格细胞以其独特的六边形放电模式而闻名，被认为能够为大脑提供一个通用的空间度量坐标系，支持基于向量的导航，无论环境的空间尺度如何，都能进行精确的距离和方向计算。
然而，一个长期悬而未决的问题是：当环境空间尺度发生巨大变化时，这个精密的六边形网格地图是如何动态调整以保持其功能的？2026年5月8日，乔治梅森大学的研究团队在《自然-通讯》上发表了一项重要研究，通过在自由活动的小鼠中进行单单元记录，揭示了网格细胞表征的适应性极限与可塑性。该研究发现，当环境的尺度扩张超过某个临界阈值时，网格地图会显著受损，但这种损伤会随着在扩张环境中的行为经验而逐渐恢复。
核心发现：网格地图的受损、约束与恢复
该研究的核心突破在于通过精密的“环境扩张”实验范式，揭示了网格细胞系统并非一个完全刚性的通用度量器，而是一个受预配置的空间尺度范围约束、但又具备经验依赖的可塑性的灵活系统。
大规模扩张导致网格图受损
研究人员将小鼠在标准尺寸（中等）或超大尺寸（大规模）的圆形 arena 中进行探索。结果发现，当环境从标准尺寸扩张到大规模时，内侧内嗅皮层网格细胞的六边形放电模式显著受损。这种受损表现为空间信息含量的下降、网格性的破坏以及放电野的混乱。相反，当中等程度的扩张（未超过临界阈值）发生时，网格图能够迅速适应并维持其周期性结构。损伤的临界点：模块的“预配置”尺度范围
最关键的新发现是，网格地图的受损与否取决于扩张的比例是否超过了内侧内嗅皮层中不同网格细胞模块的固有尺度范围。内侧内嗅皮层由多个“网格细胞模块”组成，每个模块的特征是其放电野具有特定的尺度（即网格间距）。研究结果表明，每个模块可能进化出了一个保守的、预配置的空间尺度操作范围。当环境扩张的幅度超出了该模块的尺度适应极限时，其周期性表征就会崩溃。网格模式的恢复缓慢但可恢复
随着小鼠在扩张的超大arena中连续多日进行探索（获得经验），原本被打乱的网格模式逐渐恢复。这表明网格细胞并非一个静态的、预编程的标尺，而是一个动态的学习系统。尽管最初它受限于遗传或发育预配置的尺度偏好，但大脑神经回路具有可塑性，能够通过长期的感官输入和运动反馈，重新校准并“扩张”其空间度量。
意义与展望
这项研究对空间导航的基础理论和潜在的应用具有深远意义。
挑战“通用度量”假说并模型修正：该研究直接挑战了网格细胞提供“通用度量”的观点。实际上，网格系统更像是一套多尺度的标准化测量工具，各模块有其专攻的测量范围。当面对超大空间时，初始的“测量工具包”可能失效，但这触发了学习机制来“制作”新的工具。
强调经验的基石作用：研究表明，即使是像网格细胞这样高度固定的神经回路，其功能性也依赖于经验依赖的可塑性。这与认知地图理论（即地图是动态构建并随经验更新的）高度吻合。该发现也为解释为何人类在陌生大空间（如第一次进入大型购物中心）中容易迷失方向提供了神经生物学基础。
对神经康复与仿生学的启示：理解网格细胞的限制和重新校准机制，对开发针对空间导航障碍的神经康复策略有重要价值。例如，在阿尔茨海默病患者中，内侧内嗅皮层是最早受损的区域之一。通过设计逐步放大的环境进行“导航训练”，或许能利用该研究所揭示的可塑性机制来延缓空间记忆的衰退。此外，这也为改进自主移动机器人或人工智能导航算法在未知大型环境中的探索策略提供了仿生学灵感。
未来方向：未来的研究可以探究这种恢复过程背后的分子和突触机制（例如，长时程增强或树突棘重塑）；恢复后的网格模式是“扩张”了原有模块的尺度，还是产生了全新的尺度模块；以及在更大的哺乳动物（包括人类）中，通过非侵入式神经成像是否能观测到类似的重校准过程。
参考文献
Gutiérrez-Guzmán, B.E., Hernández-Pérez, J.J. & Dannenberg, H. (2026). Grid maps are disrupted after large-scale arena expansion and recover with experience. Nature Communications. https://doi.org/10.1038/s41467-026-72620-4