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神经元多样性影响大脑的信息处理

2024-03-17 23:32 梅丽莎·罗曼,西北大学 西北大学 阅读 0
核心摘要: 西北大学研究人员在《美国国家科学院院刊》上发表研究,揭示了神经元结构多样性对神经计算的影响。通过数学模型增加神经元尖峰阈值的多样性,研究团队发现这种多样性支持不同的计算功能,如信息流控制和运动控制。过度减少多样性可能导致类似癫痫的事件。该研究强调在神经网络建模中考虑神经元异质性的重要性,并计划应用于帕金森病相关的基底神经节研究。

尖峰阈值异质性影响尖峰神经网络的函数生成特性

根据最近发表在《美国国家科学院院刊》上的一项研究,西北医学研究人员揭示了神经元结构多样性对神经计算(大脑功能的基础)影响的新见解。

神经系统由相互作用的神经元网络组成,这些神经元网络过滤、记忆和转换有关人的内部和外部状态的信息。介导这种信息处理的网络由高度多样性的细胞组成,神经元的结构、基因表达和电特性各不相同。

这些神经元之间的结构和遗传多样性导致它们对输入产生不同的响应,但这种多样性如何影响更大的神经网络中的整体计算和信息处理仍然知之甚少。

“虽然越来越多的研究旨在识别和理解神经元细胞类型,但大脑的数学模型通常忽略了这种多样性,”神经科学助理教授、该研究的资深作者安·肯尼迪博士说。

在当前的研究中,研究人员使用了一种新的数学模型,通过增加神经元尖峰阈值的变化,将多样性引入神经元网络,神经元尖峰阈值是一种电特性,决定神经元何时“尖峰”并向邻近神经元发送输出。基于该模型,研究人员研究了增加网络中尖峰阈值的多样性如何影响网络门控、编码和解码信息的能力。

研究人员发现,调整尖峰阈值多样性支持不同的计算功能,具体取决于神经元与其相邻神经元的通信方式。具体来说,在抑制相邻神经元尖峰的神经元中,改变尖峰阈值多样性决定了细胞控制网络中信息流的能力。

此外,作者表示,过度减少这种多样性可能会导致类似癫痫的事件主导网络活动。

在其他神经元群体中,他们发现增加尖峰阈值多样性有助于神经网络精确控制其活动,这对于控制运动等日常功能非常重要。相反,减少这种多样性可以提高网络解决需要短期记忆的问题的能力。

“并不是说更多的异质性总是有利于神经群体的功能,但我们需要考虑它,以便理解当我们从大脑中的神经群体记录时看到的特定水平的异质性如何转化为功能性,”该研究的主要作者、肯尼迪实验室博士后研究员理查德·加斯特博士说。

加斯特表示,这些发现还有可能将神经科学家的注意力转向使用解释神经网络中神经异质性的模型。他补充说,展望未来,该团队将应用他们的数学模型来研究神经元多样性在基底神经节中发挥的作用,基底神经节是大脑中受帕金森病严重影响的部分。

“如果我们忽略基底神经节中的异质性,并对其进行数学建模,我们的结果表明,我们将得到基底神经节中神经元群体的功能特性,这是非常错误的,因此这绝对是这里需要考虑的一个重要变量,”Gast说。

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