Science：第一次发现神经元网络的行为划分区域

我们的大脑是如何记住这么大范围的运动的呢?它如何学习新的知识?它是如何使我们有必要去计算一杯水，而不让它掉下来，压扁它，或错过它?

　　

从我们出生的那一刻起，甚至在那之前，我们通过运动与世界互动。我们移动嘴唇来微笑或说话。我们伸出手去触摸。我们移动眼睛看东西。我们摇摆，我们走路，我们打手势，我们跳舞。我们的大脑是如何记住这么大范围的运动的呢?它如何学习新的知识?它是如何使我们有去计算一杯水，不让它掉下来的呢?

来自Ruth和Bruce Rappaport医学院的教授Jackie Schiller和她的团队在单神经元水平上检查了大脑，以揭开这个谜团。他们发现，计算不仅发生在神经元(神经细胞)之间的相互作用中，而且发生在每个单独的神经元内。事实证明，这些细胞中的每一个都不是一个简单的开关，而是一个复杂的计算机器。最近发表在《科学》杂志上的这一发现，不仅有望改变我们对大脑工作方式的理解，而且有望更好地理解从帕金森病到自闭症等各种疾病。如果这还不够，这些相同的发现有望推动机器学习，为新架构提供灵感。

运动是由大脑初级运动皮层控制的。在这一领域，研究人员能够精确地确定在任何给定的时刻，哪个神经元(s)会产生我们看到的运动。席勒教授的团队是第一个更进一步的研究，他们研究的不是作为单个单元的整个神经元的活动，而是其各个部分的活动。

每个神经元都有被称为树突的分支延伸。这些树突与其他神经细胞的末梢(被称为轴突)密切接触，允许它们之间的通信。信号从树突传递到细胞体，然后通过轴突继续传递。树突的数量和结构在不同的神经细胞之间差异很大，就像一棵树的树冠不同于另一棵树的树冠。

Schiller教授的团队特别关注的神经元是大脑皮层中最大的锥体神经元。这些细胞，被认为与运动密切相关，有一个巨大的树突树，有许多分支，分支，再分支。研究小组发现，这些分支不仅仅是传递信息。每个分支对接收到的信息进行计算，并将结果传递给更大的分支。分支对从所有子公司收到的信息进行计算，并将其传递下去。此外，多个树枝状分支可以相互作用，放大它们组合的计算结果。结果是在每个神经元内进行复杂的计算。Schiller教授的团队第一次展示了神经元是被划分的，并且它的分支独立地进行计算。

Schiller教授解释说:“过去认为每个神经元都是一种口哨，要么发出声音，要么不发出声音。”“相反，我们看到的是一架钢琴。它的键可以同时敲击，也可以按顺序敲击，产生无穷无尽的不同曲调。”这种复杂的交响乐在我们的大脑中演奏，使我们能够学习和表演无限不同的、复杂的和精确的动作。

多种神经退行性疾病和神经发育障碍可能与神经元处理数据能力的改变有关。在帕金森氏症中，已经观察到树突发生解剖和生理变化。根据Technion团队的新发现，我们了解到，由于这些变化，神经元执行并行计算的能力降低了。在自闭症患者中，树突分支的兴奋性似乎被改变了，从而导致了许多与自闭症相关的影响。对神经元如何工作的新理解打开了研究这些疾病和其他疾病的新途径，希望它们能得到缓解。

这些同样的发现也可以作为机器学习社区的灵感。深度神经网络，顾名思义，试图创造出学习和功能与人脑有些相似的软件。尽管它们的进步不断地制造新闻，但与有生命的大脑相比，这些网络还很原始。更好地理解我们的大脑实际上是如何工作的，可以帮助设计更复杂的神经网络，使它们能够执行更复杂的任务。

文章标题

Dynamic compartmental computations in tuft dendrites of layer 5 neurons during motor behavior