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为探究新皮质微电路是否能自主学习外部刺激的时间结构并生成内部预测，研究人员利用皮质器官型切片开展研究。结果显示，皮质回路能学习时间结构、自发重演，且学习依赖特定神经元群的不对称连接。这为理解大脑预测机制提供新视角。
大脑如何对外部事件进行精准预测和时间判断，一直是神经科学领域令人着迷却又充满挑战的难题。想象一下，当我们听到一段熟悉旋律的前奏，大脑能瞬间预判出下一个音符的出现，这背后隐藏着怎样的神经机制呢？长久以来，科学家们推测预测和时间判断可能是新皮质微电路（neocortical microcircuits）的基本计算功能，即神经机制能够让局部新皮质微电路自主学习外部刺激的时间结构，并对后续刺激的到来进行内部预测。然而，在活体（in vivo）环境下验证这一假设困难重重，因为局部皮质微电路极易受到上游和下游的影响，使得研究难以深入开展。
在这样的背景下，美国加利福尼亚大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles）的研究人员 Benjamin Liu 和 Dean V. Buonomano 勇敢地踏上探索之旅，试图揭开大脑预测机制的神秘面纱。他们的研究成果发表在《Nature Communications》上，为该领域带来了新的曙光。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，采用皮质器官型切片（cortical organotypic slices）作为研究模型，它能很好地保留体内新皮质的微观结构，是连接传统体外（in vitro）和体内研究的理想桥梁；其次，利用双光刺激（dual-optical stimulation）技术，通过在皮质锥体神经元中稀疏表达视蛋白 ChR2（Channelrhodopsin2）和 ChrimsonR（Chrim），实现对不同神经元亚群的精准刺激；最后，结合全细胞记录（whole-cell recordings）技术，来监测神经元的电活动变化。
下面来详细看看他们的研究结果：
- 双光刺激研究体外皮质回路的网络水平学习：研究人员构建了双光刺激系统，在皮质锥体神经元中分别稀疏表达 ChR2 和 Chrim。通过全细胞 patch-clamp 记录证实，蓝光可使 ChR2 表达神经元产生动作电位，红光则能让 Chrim 表达神经元产生动作电位，且两种光之间的串扰不影响实验结果。实验设置了早期（10 ms 间隔）和晚期（370 ms 间隔）两种训练范式，用长串红光脉冲代表条件刺激（CS），短串高频蓝光脉冲代表非条件刺激（US）。
- 皮质回路学习经验模式的时间结构：经过 24 小时训练后，记录 opsin 阴性（Opsin?）和 ChR2 锥体神经元对单独红光脉冲的反应。结果发现，神经元对红光脉冲的反应呈现出与训练间隔相关的差异时间动态。在晚期训练组中，单独红光刺激会引发明显的晚期峰值，这表明皮质回路能够学习并预测刺激的时间结构。
- 皮质回路自发重演学习到的动力学：研究人员意外发现，不同训练组的器官型培养物在自发活动时，其时间模式存在差异，且自发活动的时间结构与训练相关的诱发网络动力学高度相似。通过分析自发活动的峰值时间、中位事件时间等指标，进一步证实了这一点。而且，诱发活动和自发活动之间存在较高的相关性，这意味着训练会使特定的神经轨迹 “烙印” 在电路中。
- 具有时间顺序激活的不同神经元群：为探究学习到的时间动态背后的网络机制，研究人员分析了自发活动期间神经元对之间的互相关结构。结果发现，在晚期训练的电路中，Chrim?神经元在 ChR2?神经元之前被激活，二者的相关性显著减弱，这表明它们可能形成了不同的神经元群，并且训练导致了 Chrim 和 ChR2 神经元之间突触连接的变化。
- 不同兴奋性神经元群之间的不对称连接：研究人员评估了不同兴奋性神经元亚群之间的单突触连接性。由于 Chrim?和 ChR2 神经元距离较远，难以研究它们之间的突触连接，因此选择研究相邻的 Chrim?和 Opsin?神经元。结果发现，晚期训练后，Chrim?→Opsin?神经元的连接强度明显强于 Opsin?→Chrim?神经元的连接强度，这表明学习和预测时间模式的能力可能部分依赖于训练诱导的不同神经元群之间兴奋性突触强度的不对称性。
- 预测还是时间预测误差？：在晚期训练组中，内部产生的晚期反应既可以被解释为对蓝光到来的预测，也可以被解释为蓝光缺失产生的预测误差。通过比较神经元对单独红光和红光加蓝光刺激的反应，发现约四分之一的神经元表现出与预测误差一致的反应，但目前还不清楚这些神经元是否对应特定的兴奋性神经元亚型。
研究结论和讨论部分指出，该研究首次证实新皮质电路能够自主学习刺激的时间结构，并在自发活动中重演训练模式。这一发现挑战了传统观点，表明局部新皮质微电路可能具有自主产生预测误差的能力，无需依赖高阶皮质区域的反馈。不过，目前学习和预测背后的神经和突触机制仍有待进一步研究。未来研究可聚焦于兴奋性和抑制性神经元之间的相互连接，以及训练特异性和动态变化的兴奋抑制平衡。这项研究为理解大脑的预测和时间判断机制提供了重要依据，也为后续研究指明了方向，有望推动神经科学领域的进一步发展。
