在团队合作中茁壮成长:新的研究表明，脑细胞是如何在团队中过滤信息的

当我们感知周围世界时，某些物体似乎比其他物体更引人注目，这取决于我们的行为。例如，当我们从远处看一座被森林覆盖的山时，森林看起来就像一张巨大的绿色地毯。但当我们靠近时，我们开始注意到个别的树木，森林逐渐消失在背景中。当我们的经历发生如此巨大的变化时，大脑中发生了什么?

几十年来，研究视觉系统的科学家们认为，单个的脑细胞叫做神经元，作为过滤器。一些神经元更喜欢视觉场景的粗糙细节，而忽略精细细节，而另一些神经元则相反。人们认为每个神经元都有自己的过滤功能。

索尔克研究所的研究人员领导的一项新研究挑战了这一观点。研究表明，在不同的条件下，偏好粗糙细节的神经元可能会改变为偏好更精细的细节。这篇文章发表在杂志上神经元它将于2018年12月31日发布，可以帮助我们更好地理解塑造我们对世界看法的神经机制。

索尔克视觉神经生物学中心主任、该研究的资深作者托马斯·奥尔布赖特教授说:“我们试图深入研究，弄清楚这些过滤器是如何工作的。”

“神经元的选择性被认为是稳定的，但我们的工作已经表明，神经元的过滤特性比以前认为的要灵活得多，”该研究的第一作者Ambarish Pawar补充道博士后研究人员在索尔克。

研究小组将重点放在视觉皮层的神经元上动物模型．研究人员向动物展示了光学模式，在这些模式中，研究人员改变了暗区和亮区之间的对比，并测量神经元对粗糙和精细细节的偏好。目的是观察神经元如何处理这些模式，特别是在大脑视觉皮层的中间颞区。科学家们期望发现神经元被严格“调整”以感知粗糙或精细的细节，但不是两者都能感知。相反，他们发现单个神经元可以过滤精细和粗糙的细节，这取决于图案的对比。

通过测量被光刺激激活的多个神经元的放电速率，研究人员表明，如果整个神经元网络充当过滤器，而不是单个神经元，这种灵活性更有可能出现。

“我们的研究结果表明，以前常见的将单个神经元描述为过滤器的说法是不正确的，”索尔克视觉神经生物学中心的科学家、这项新研究的合著者谢尔盖·格普斯坦(Sergei Gepshtein)说。

“神经元的偏好可能会由于神经元在大脑中交流的积极(兴奋性)信号和消极(抑制性)信号平衡的变化而改变网络帕瓦尔补充道。

研究人员表明，团队合作使神经元网络在偏好上具有高度的灵活性，可以很容易地适应和调整大脑以适应不断变化的环境，就像你可能会在开车时调整收音机以获得良好的接收信号一样。

“我们已经发现了皮层网络适应性的一个新维度，”Gepshtein说。“我们的研究结果清楚地表明，要理解这种适应性，我们必须重新思考大脑的计算单元是什么。这是一组连接的神经元——可塑神经网络——更适合作为一个单元，而不是一个单独的神经元。”

帕瓦尔说:“这一意想不到的发现可以帮助我们阐明大脑对不断变化的环境具有巨大适应性的神经机制。”

奥尔布赖特补充说，“尽管这项研究的中心是视觉系统在美国，神经网络的这种灵活特性可能也适用于大脑的其他部分。”

现在他们已经看到了适应性神经元网络的作用，研究人员下一步计划研究这些网络的变化如何影响行为。