长期以来，理论神经科学模型通常将神经元视为单一的、均质的计算单元。然而，一项发表在《科学》杂志上的新研究颠覆了这一传统观点：神经元的树突可以独立于胞体存储过去的信息，并对未来做出预测。这是首次在活体动物中获得的实验证据，支持了树突在神经计算中扮演与胞体不同角色的理论预测。

“在人工智能领域，树突的作用被严重低估了，”未参与该研究的蒙特利尔大学神经科学副教授Eilif Muller表示，“通过这篇论文以及我们对树突的进一步研究，我们得以一窥那些使我们能够快速而稳定学习的机制。”

研究团队由德克萨斯大学西南医学中心神经科学教授Attila Losonczy领导，他们利用超快电压成像技术，记录了小鼠海马CA3区锥体位置细胞树突的电活动。小鼠在虚拟环境中移动，并在特定位置获得水滴奖励。位置细胞会在小鼠处于特定空间位置时放电。实验发现，树突的活动可以与胞体的活动解耦，具体取决于动物的目标。

当奖励位置改变时，树突保留了关于原始奖励位置的信息。而当整个虚拟环境发生改变时，树突率先编码了新的奖励位置，胞体则随后才跟上。Losonczy说：“关于树突如何运作的研究已有数十年：它们是被动的，还是在认知过程中扮演更主动的角色？胞体产生的动作电位可以反向传播到树突，这使得两者的活动难以区分。”这项研究首次通过电压成像揭示了树突动力学如何影响空间导航。

未参与该研究的分子生物学与生物技术研究所研究主任Yiota Poirazi评价道：“这是首个利用电压成像展示树突动力学如何影响空间导航的研究，非常酷。”Inserm和索邦大学神经科学中心首席研究员Gabrielle Girardeau指出，这也是首批在清醒动物身上进行长时间单细胞电压成像的研究之一，是一项巨大的技术进步。

树突独立计算的机制可能与远端和近端树突突触存储信息的方式不同有关。Muller团队在近期计算神经科学年会上展示的未发表建模工作表明，在大鼠皮层微回路的模拟中，靠近胞体的突触需要与动作电位进行数十次精确配对的刺激才能增强，而远端突触在足够多的突触同时激活时，无需动作电位即可实现长时程增强。Muller实验室的研究生Dhuruva Priyan Gowri Mariyappan表示，这一模式与新论文的发现一致，即在新环境中树突事件先于胞体变化发生。Muller认为，这些结果为树突中的学习始于无监督学习提供了证据，“我们确实有机会从根本上了解神经元的学习规则是什么。”

尽管两项研究关注的是不同脑区的锥体细胞，但Poirazi认为，这些发现很可能适用于大脑其他区域的“任何锥体神经元”。新研究还显示，在休息期间，导航中共同活跃的树突在尖波涟漪（睡眠或休息时发生的同步爆发）期间保持协调，表明树突动力学可延伸至睡眠样状态。但Girardeau指出，“关于清醒涟漪与睡眠涟漪的作用仍存在争议。”她补充说，论文中最引人注目的结果是树突变化先于新位置场的出现，但CA3区高度递归，单个神经元中看似独立的树突计算可能实际上源自周围网络。Losonczy表示，他们正在尝试破译这一机制，“我们需要某种灵活的门控机制，能够将局部突触簇与胞体耦合和解耦。”