Neuron：大脑如何在不陷入混乱的情况下掌控复杂局面？

《Neuron》杂志最近的一项研究详细介绍了具有“混合选择性”的神经元如何使我们的大脑同时管理多个计算，从而增强认知灵活性。这种能力使神经元，尤其是内侧前额叶皮层的神经元，能够参与各种脑力任务，从而提高认知能力和创造力。该研究还讨论了振荡和神经调节剂等机制，这些机制使这些神经元集中在相关任务上，强调了混合选择性在大脑功能中的重要作用。

　　

研究人员揭示，表现出“混合选择性”的神经元使我们的大脑能够同时处理多个计算，为复杂的认知任务提供所需的灵活性。

许多神经元表现出“混合选择性”，这意味着它们可以整合多个输入并参与多个计算。振荡和神经调节剂等机制会吸引它们的参与，并调整它们，使它们专注于相关信息。

每天，我们的大脑都在努力优化一种权衡:我们周围发生了很多事情，即使我们也有很多内在的动力和记忆，我们的思想必须以某种方式灵活而集中，以指导我们必须做的每件事。在《神经元》(Neuron)杂志上发表的一篇新论文中，一组神经科学家描述了大脑如何获得认知能力，将所有相关信息整合在一起，而不会被无关信息淹没。

混合选择性的作用

作者认为，这种灵活性源于在许多神经元中观察到的一个关键特性:“混合选择性”。虽然许多神经科学家过去认为每个细胞只有一个专用功能，但最近的证据表明，许多神经元可以参与各种计算组合，每个计算组合并行工作。换句话说，当一只兔子考虑在花园里啃一些生菜时，一个神经元可能不仅会评估它有多饿，还会评估它是否能听到头顶上的鹰叫声或闻到树上的土狼的气味，以及生菜有多远。

麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所的皮考尔教授、混合选择性思想的先驱Earl K. Miller是论文的合著者，他说，大脑不能同时处理多项任务，但许多细胞确实有能力被连接到多个计算工作中(本质上是“思想”)。在这篇新论文中，作者描述了大脑用来招募神经元进行不同计算的特定机制，并确保这些神经元代表复杂任务的正确维度数量。

“这些神经元身兼数职，”Miller说。“通过混合选择性，你可以拥有一个尽可能复杂的代表性空间，而不是更复杂。这就是灵活认知的意义所在。”

研究报告的合著者、索尔克研究所和加州大学圣地亚哥分校的Kay Tye教授说，神经元之间的混合选择性，尤其是内侧前额叶皮层的神经元，是实现许多心理能力的关键。

“mPFC就像一个嗡嗡的低语，通过高度灵活和动态的合奏代表了如此多的信息，”Tye说。“混合选择性是赋予我们灵活性、认知能力和创造力的属性。这是最大化计算能力的秘密，而计算能力本质上是智能的基础。”

一个想法的起源

2000年，Miller和他的同事John Duncan为Miller实验室的一项认知研究得出的一个令人惊讶的结果进行了辩护，混合选择性的想法由此萌发。当动物将图像分类时，大脑前额叶皮层中大约30%的神经元似乎参与其中。那些相信每个神经元都有特定功能的怀疑论者嘲笑说，大脑会让这么多细胞只完成一项任务。Miller和Duncan的答案是，也许细胞具有参与许多计算的灵活性。可以这么说，在一个脑力工作小组服役并不妨碍他们为其他许多小组服务。

但是混合选择性有什么好处呢?2013年，Miller与IBM研究院的Mattia Rigotti和哥伦比亚大学的Stefano Fusi这两位新论文的共同作者合作，展示了混合选择性如何赋予大脑强大的计算灵活性。从本质上讲，具有混合选择性的神经元集合可以比具有不变函数的神经元群体容纳更多关于任务的信息维度。

另一方面，对于实验学家来说，在细胞水平上实现它的机制的问题相对来说还没有得到充分的探索。这次合作和这篇新论文旨在填补这一空白。”

在这篇新论文中，作者想象了一只正在考虑是否要吃浆果的小鼠。它可能闻起来很香(这是一个维度)，但它可能有毒(那是另一回事)。然而，这个问题的另一个或两个方面可能以社会暗示的形式出现。如果小鼠闻到同伴呼吸中的浆果气味，那么浆果可能是可以吃的(取决于同伴的表面健康状况)。具有混合选择性的神经系统集成将能够整合所有这些。

招聘神经元

虽然混合选择性有大量的证据支持——在大脑皮层和其他大脑区域，如海马体和杏仁核中都观察到了混合选择性——但仍有悬而未决的问题。例如，神经元是如何被招募到任务中的?如此“开放”的神经元是如何只关注对任务真正重要的东西的?

在这项新研究中，包括加州大学圣地亚哥分校的Marcus Benna和索尔克研究所的Felix Taschbach在内的研究人员定义了研究人员观察到的混合选择性的形式，并认为当振荡(也称为“脑电波”)和神经调节剂(影响神经功能的血清素或多巴胺等化学物质)将神经元招募到计算集合中时，它们也帮助神经元“控制”了什么是重要的。

可以肯定的是，有些神经元专门用于特定的输入，但作者指出，它们是一个例外，而不是规则。作者称这些细胞具有“纯粹的选择性”。他们只关心兔子是否看到生菜。一些神经元表现出“线性混合选择性”，这意味着它们的反应可预测地依赖于多个输入的叠加(兔子看到生菜就觉得饿了)。增加了最多维度灵活性的神经元是“非线性混合选择性”神经元，它们可以解释多个独立变量，而不必将它们相加。相反，他们可能会权衡一整套独立的条件(例如，有生菜，我饿了，我没有听到鹰的声音，我没有闻到土狼的气味，但是生菜很远，我看到一个相当坚固的栅栏)。

那么，是什么让神经元集中注意力在显著因素上，不管有多少显著因素?其中一种机制是振荡，当许多神经元都以相同的节奏保持它们的电活动时，就会在大脑中产生振荡。这种协调的活动使信息共享成为可能，从本质上讲，它们就像一堆汽车在同一个电台播放一样(也许广播是关于一只鹰在头顶盘旋)。作者强调的另一种机制是神经调节剂。这些化学物质一旦到达细胞内的受体，也会影响它们的活性。例如，乙酰胆碱的爆发可能同样会使具有正确受体的神经元对某些活动或信息(比如饥饿感)进行调谐。

“这两种机制可能一起工作，形成动态的功能网络，混合选择性无处不在。从高级认知到物体识别等‘自动’感觉运动过程，它存在于各个物种和各个功能中。混合选择性的广泛存在强调了它在为大脑提供复杂思考和行动所需的可扩展处理能力方面的基本作用。”作者写道。

参考文献:“Mixed selectivity: Cellular computations for complexity” by Kay M. Tye, Earl K. Miller, Felix H. Taschbach, Marcus K. Benna, Mattia Rigotti and Stefano Fusi, 9 May 2024, Neuron.