单个神经元可能同时帮助大脑识别所见、追踪身体活动并指导决策，这表明大脑的灵活性远超我们此前的想象。

一项发表在《自然》（Nature）杂志上的里程级研究揭示，大多数神经元的功能远比科学家们过去认为的更为多样化。这项大规模研究分析了小鼠大脑皮层43个区域的14,000多个独立神经元，结果发现，绝大多数神经元并非执行单一、明确的任务，而是对感觉信息、运动和决策等不断变化的组合做出响应。

这项研究的发现甚至在正式发表前就引起了非同寻常的关注，其预印本版本下载量超过11,000次。这种关注凸显了神经科学领域一个根本性的问题：神经元是专职的“专家”，还是单个脑细胞可以参与多种不同的过程？

研究结果表明，答案似乎取决于神经元所处的位置。在初级感觉区域，包括处理视觉信息的区域，研究人员发现了高度特化的神经元。然而，随着信号进入涉及更复杂处理的大脑区域，神经元就变得越来越难以被归类到明确的功能组中。在大部分皮层区域，研究人员发现了一个由多样化“神经多面手”组成的群体。

“我们必须摆脱将大脑想象成由齿轮组成的机器的观念，即每个齿轮都有一个我们可以贴上标签的精确用途，”哥伦比亚大学扎克曼研究所的首席研究员、卡夫利脑科学研究所成员、该论文的共同资深作者Stefano Fusi博士表示，“大脑并非如此运作。相反，大多数神经元可以表现出巨大的响应多样性，这有助于大脑解决大量不同的任务。”

这一发现挑战了描述大脑的传统方式。科学家们通常会谈论响应面孔、位置、运动或其他特定特征的神经元。这些标签可能很有用，但新发现表明它们可能只捕捉了细胞功能的一部分。一个在特定条件下似乎专注于某一特征的神经元，也可能同时编码其他几条信息。它的活动可能反映了动物所看到的内容、它正在考虑的选择、它的运动方式以及它是否预期获得奖励。

这种灵活性有助于解释大脑如何处理新情况，而无需为每一种可能的经验都配备一组独立的细胞。这项研究的共同第一作者、巴黎大脑研究所和法国国家科学研究中心（CNRS）的首席研究员Lorenzo Posani博士指出，神经元是专家还是多面手“是一个古老而重要的问题，研究人员对此持有非常强烈的意见。”Posani在哥伦比亚大学扎克曼研究所期间完成了这项工作。

这场争论之所以悬而未决，部分原因是神经科学实验往往难以比较。不同的实验室可能研究不同的动物、大脑区域、行为或记录方法。一项实验可能揭示高度特化的神经元，而另一项则发现细胞对几个不相关的变量做出响应。

这项新研究通过检查国际大脑实验室（International Brain Laboratory）提供的大规模标准化数据集，减少了这些不一致性。研究人员在小鼠执行相同的决策任务时，测量了数十个皮层区域的单个神经元活动。这使得团队能够在相同条件下比较大部分皮层的神经活动，而不是拼凑来自不相关实验的结果。

模式清晰可见。位于大脑处理层级起始阶段的神经元往往具有更明确的角色。例如，视觉神经元更有可能对特定的感觉特征做出一致的响应。然而，沿着层级向上，这些清晰的划分在很大程度上消失了。神经元变得更加多样化，每个细胞都对不同信息组合做出响应。皮层似乎更倾向于多样性，而非僵化的、狭隘定义的细胞类型系统。

“我们并不是说没有特化的神经元，”Fusi博士补充道，他同时也是哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院的神经科学教授和哥伦比亚大学理论神经科学中心的成员，“我们是说它们是例外，而非普遍规则。”

尽管存在这种多样性，但神经活动并非随机的。研究人员通常可以通过检查神经元在任务中的响应来确定它来自哪个大脑区域。同一区域内的细胞共享广泛的特征，尽管单个神经元很少以完全相同的方式行为。“例如，可以将其比作选民意见地图，”Posani解释道，“存在明显的集群，人们通常以相同的方式投票。但当你放大时，你会看到意见的混合。”

同样的原则也适用于整个皮层。大脑区域在群体层面仍然可以区分，但其单个神经元表现出广泛的响应模式。“每个神经元都以自己的方式多才多艺，”该研究的共同第一作者、瑞士洛桑联邦理工学院的博士生Shuqi Wang说。

这种多样性可能是大脑的优势之一。如果成千上万的神经元都做出相同的响应，那么它们的活动大部分将是冗余的。通过编码不同的信息组合，一个神经元群体可以代表更多的可能性。想象一只动物正在观察颜色和形状不同的物体。有些神经元可能主要响应颜色，而另一些则反映形状、运动、选择或这些变量的组合。它们的活动共同可以区分红色圆形、红色方形、黑色圆形或许多其他可能性。

神经科学家将这些复杂的群体模式描述为“高维”表征。神经元群体不是单独存储每个特征，而是同时编码许多重叠的变量。这创建了一种灵活的神经编码，可以区分相似情境并支持不同的行为。“你可以将这些高维表征用于许多不同的任务，”Fusi表示。

单个神经元可能响应多个变量，这使得其活动在单独观察时显得混乱或不一致。只有当研究人员检查由大量细胞群体产生的协调模式时，潜在的信息才会变得清晰。这一观点标志着与数十年来研究范式的转变，过去的研究往往寻找具有简单、易于标记响应的神经元，而将不符合明显类别的细胞搁置一旁。

Fusi表示，该领域过去“一次只关注一个神经元，并丢弃所有无法理解其响应的神经元。”这些细胞看似混乱的活动可能并非毫无意义。它可能反映了一种比研究人员用旧方法所能检测到的更丰富、更具适应性的信息处理形式。

理解这种群体编码最终可能帮助科学家调查当大脑网络出现故障时会发生什么变化。神经和精神疾病可能并非总是涉及单一特化细胞类型的失效。有些疾病可能是在大量多功能神经元群体的模式失去其组织性、灵活性或区分信息的能力时产生的。

研究人员还希望确定神经元是否会根据任务在“专家”和“多面手”行为之间切换。一个在某种情况下广泛响应的细胞，可能在面对不同需求时扮演更狭窄的角色。“仍有许多有待发现，”Fusi总结道。