多年来，大脑一直被认为是一台通过传统电路处理信息的生物计算机，数据从一个细胞直接传输到另一个细胞。虽然该模型仍然准确，但由 Salk 教授 Thomas Albright 和职员科学家 Sergei Gepshtein 领导的一项新研究表明，大脑解析信息还有另一种非常不同的方式：通过神经活动波的相互作用。该研究结果于 2022 年 4 月 22 日发表在《科学进展》上，帮助研究人员更好地了解大脑如何处理信息。
“我们现在对大脑的计算机制如何工作有了新的认识，”视觉研究康拉德·T·普雷比斯 (Conrad T. Prebys) 主席兼索尔克视觉中心实验室主任奥尔布赖特说。“该模型有助于解释大脑的潜在状态如何改变，从而影响人们的注意力、注意力或处理信息的能力。”
研究人员早就知道，在睡眠和清醒期间，大脑中都存在电活动波。但是关于大脑如何处理信息的基本理论——特别是感觉信息，比如看到光或铃声——围绕着被专门的脑细胞检测到的信息，然后像一个神经元一样从一个神经元穿梭到下一个神经元。中继。
然而，这种传统的大脑模型无法解释单个感觉细胞如何在不同条件下对同一事物做出如此不同的反应。例如，当动物特别警觉时，一个细胞可能会因快速闪光而被激活，但如果动物的注意力集中在其他事物上，则该细胞会对相同的光作出反应而保持不活跃。
Gepshtein 将这种新的理解比作物理学和化学中的波粒二象性——即光和物质同时具有粒子和波的特性。在某些情况下，光表现得好像它是一个粒子(也称为光子)。在其他情况下，它的行为就好像它是一个波浪。粒子被限制在一个特定的位置，而波分布在许多位置。需要两种光的观点来解释其复杂的行为。
“大脑功能的传统观点将大脑活动描述为神经元的相互作用。由于每个神经元都被限制在一个特定的位置，这种观点类似于将光描述为一个粒子，”Salk 自适应感官合作实验室主任 Gepshtein 说技术。“我们发现在某些情况下，将大脑活动更好地描述为波的相互作用，这类似于将光描述为波。这两种观点都是理解大脑所必需的。”
考虑到大脑的“粒子”方法，过去观察到的一些感觉细胞特性并不容易解释。在这项新研究中，研究小组在动物模型中观察了 139 个神经元的活动，以更好地了解细胞如何协调它们对视觉信息的反应。他们与拉夫堡大学的物理学家 Sergey Savel'ev 合作，创建了一个数学框架来解释神经元的活动并预测新现象。
他们发现，解释神经元行为的最好方法是通过微观活动波的相互作用，而不是单个神经元的相互作用。研究人员展示了它如何创建分布式模式，而不是激活特定感觉细胞的闪光：许多相邻细胞之间的活动波，具有交替的激活波峰和波谷——就像海浪一样。
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