研究解释了单一神经元的输出可以预测行为的知觉测试

通过分析单个神经元的信号在动物身上进行行为测试,赖斯大学的神经科学家在贝勒医学院,日内瓦大学和罗切斯特大学破译代码大脑使用充分利用其固有的“嘈杂”的神经回路。

人类的大脑含有大约1000亿个神经元,这些成千上万的神经元每秒钟发送信号。了解神经元工作,单独和集体,重要的是更好地了解人类如何思考,以及治疗神经和精神疾病如阿尔茨海默氏症,帕金森氏症、自闭症、癫痫、精神分裂症、抑郁症、创伤性脑损伤和瘫痪。

“如果大脑总是可以指望收到同样的感官反应同样的刺激,它会有一段轻松的时间,“说神经学家Xaq Pitkow,本周在一项新研究的主要作者神经元。“但噪声总是在大脑:研究一再表明,神经元给各种各样的反应相同的刺激。”

神经科学助理教授Pitkow贝勒和助理大米、电气和计算机工程教授说“噪音”可以被描述为任何改变神经活动的方式不依赖于大脑想要完成的任务。

不仅是神经反应吵闹,但每个神经元的噪音与成千上万的其他神经元的噪音。这意味着影响一个神经元的输出可能被放大影响更多。由于这些相关性,这是异常困难的科学家小组如何准确模型的神经元会影响一个人或动物的方式对一个给定的刺激。

给这两个相关的神经信号的响应和固有的噪声性质,科学家难以解释看似矛盾,第一次实验中观察到超过25年前。

“当神经科学家第一次分析的输出单个神经元,他们惊奇地发现,有时只是单个神经元的活性预测行为在某些任务,”Pitkow说。

这个令人困惑的发现已经出现在许多实验中,但是神经科学家还没有解释它。

“很多人研究过这和提供了不同类型的模型,使各种各样的假设,“Pitkow说。“通过整合所有这些想法和应用一些分析技术,我们发现有两种不同的方式这可能发生。”

他说,一种可能性是,许多神经元都共享相同的信息,独立地处理它,到达同样的答案。另一种可能性是,每个神经元都使用不同的信息和铸造投票给一个稍微不同的答案,但大脑做的来达成共识与不同的选票。

“第一个模式有点像试图寻找一根针在干草堆中,第二个就像一个干净的地板上想找一根针同时回头看通过一副双筒望远镜,“Pitkow说。“每一块草看起来就像一根针,使干草堆测试非常困难。另一方面,一根针应该突出一个干净的地板上,但它将很难找到一个坏的搜索方法。”

在每种情况下,与另一个神经元,”但是在第一个实例噪声相关性无法删除,,而在第二个实验中,他们可以而且应该被移除,但事实却并非如此,“Pitkow说。”,每一个场景有非常不同的影响大脑的代码,它代表了信息。信息理论而言,如果大脑有很多信息和不使用它做得很好,有非常不同的影响比如果所有神经元相关和他们所有的信息以相同的方式。”

,以确定哪些这些场景的大脑,Pitkow和他的同事们开发了两个数学模型,每个场景。模型描述了信息和噪声会通过网络流两种对立的情况。

团队测试每个模型在猴子对单一神经元的活动,经历了感知的测试能够准确衡量他们可以感知轻微运动到左边或者右边。实验者发现,一些神经元预测动物的猜测他们是否向左或向右移动。

“当我们检查输出,我们发现猴子的大脑没有扔掉的信息,”Pitkow说。“他们使用每个神经元的信息非常有效。我们也看到,尽管有许多神经元参与,任何单个神经元的猜仅略高于动物的实际测试期间的猜测。这两个一起的证据表明神经元主要共享相同的信息。”

但是如果每个神经元都做同样的处理,为什么有这么多?Pitkow说,这是一个明显的问题,但这超出了他的范围和他的同事可以解决在当前的研究中。

“我们没有探索的价值冗余在这项研究中,但是我们对这个问题很感兴趣,“Pitkow说。他指出,前庭传感器、内耳的一部分致力于的平衡感,只包含大约6000个大脑的1000亿个神经元。即使是那些几千可能是冗余的,这将意味着剩下的神经元他们接触也是多余的。

“我们正在调查一个有趣的可能性,是允许,冗余大脑重新格式化信息从许多不同的角度和方法复杂的问题,”他说。