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华东师大-纽约大学脑与认知科学联合研究发现全新高效神经信号传播机制

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       华东师范大学心理与认知科学学院、脑功能基因组学(教育部、上海市)重点实验室国家千人计划学者、特聘教授,,华东师大-纽约大学脑与认知科学联合研究中心教授,国际著名计算神经科学家汪小京教授近期发现了一种新的高效神经信号传播机制。这一新发现的机制有望促进我们对于“意识是如何产生的”这一问题的理解。这一研究成果最近发表在著名顶级神经科学杂志Neuron上。

 

 

       “当我们在日常环境中活动时,外部环境通过刺激我们的感官,产生大量的神经信号;这些神经信号则必须被传递到相关的大脑区域” 。汪小京教授解释说, “然而我们的大脑是一个由数百亿神经元互相连接所构成的,极其复杂的网络,可以划分出一百个以上的功能区。所以要理解这些神经信号是如何在不同大脑区域间高效传播并非易事。”

       我们的大脑总体上是一个层级结构,即从较“低级”的感知区域到“高级”的认知区域等不同层级的功能区。这些区域内同时包含兴奋性神经元与抑制性神经元,分别激发或抑制其它神经元的活动。为理解这些神经元如何彼此相互作用产生神经信号,并且这些神经信号是如何在不同层级间互相传递,脑与认知科学联合研究中心的科学家们采用了最新的神经连接组学(Connectomics)定量分析方法,利用猕猴的大脑解剖连接性数据,构建了其多脑区的神经网络模型。

 

(本图描绘了汪小京教授等人的冲动传递网络模型中基于异步机制的信号传递过程)

 

       有趣的是,今天人工智能最热的“深度网络”多局限于从低级脑区到高级脑区前馈的连接,而我们大脑具有大量从高级脑区到低级脑区的反馈连接。汪小京团队的新模型包括了真实的灵长类大脑的反馈连接结构。

       研究者发现在一个大尺度的灵长类大脑模型中,大脑的兴奋和抑制信号往往是互相平衡的,有利于产生一个较为稳定的神经信号的传输——兴奋性神经元的刺激保证有效信号的传输,而抑制性神经元则保证信号的传输不至于失控。“令人意外的是,通过模型我们发现只有当神经信号足够强(超过某一阈值)时,神经信号才能抵达负责高级认知活动的前额叶皮层。”本文的第一作者M. Joglekar 博士介绍到。值得注意的是,这一全脑的激活模式与人类有意识地知觉感觉信息时的激活模式相似——这一对比暗示了这种平衡的大范围神经网络活动机制与产生有意识加工间的关联性。

 

       汪小京博士:上海纽约大学创始教务长和研究副校长。现任纽约大学全球神经科学教授,及物理与数学兼职教授,并任纽约大学斯沃茨理论神经科学中心联合主任;同时任华东师范大学- 纽约大学脑与认知科学联合研究中心(上海纽约大学)教授;本文所提及论文Inter-areal balanced amplification enhances signal propagation in a large-scale circuit model of the primate cortex (doi: 10.1016/j.neuron.2018.02.031)的通讯作者。

       Madhura Joglekar博士以汪小京教授实验室博士后的身份参与该项研究,现在纽约大学Courant数学研究所任教。

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