Neuron | 大脑导航开关怎么调？杨其鑫等揭示海马在运动时的兴奋/抑制新平衡

海马体是大脑的“空间导航仪”。当动物从静止到开始奔跑、探索环境时，海马回路需要迅速切换至一种高效的工作模式。我们将这种由静止到运动引发的状态重组形象地称为“导航开关”。但这并非简单的电路开闭，而是神经元对输入灵敏度的动态调校。具体而言，海马神经元需要持续整合海量的 兴奋与抑制 信号，并将其转化为动作电位输出。若借用人工神经网络的语言，这相当于神经元通过一个非线性的“ 激活函数 ”对输入进行运算。 但与人工网络中通常固定的激活函数不同，生物神经元的输入–输出关系会随行为状态被动态调控。然而，要解析这一机制，必须在动物行为中同时捕捉 阈下膜电位 与 动作电位 ，并对单细胞施加分级输入以构建完整的输入–输出曲线 。长期以来，受限于技术瓶颈，这一“开关”背后的神经计算原理一直难以被直接揭示 。

在这一背景下， 2026年2月20日， 来自希伯来大学 Edmond and Lily Safra 脑科学中心（ELSC） Yoav Adam 团队的博士生 杨其鑫 在Neuron发表题为

All-optical electrophysiology reveals behavior-dependent dynamics of excitation and inhibition in the hippocampus

研究的亮点之一，是清晰区分了状态切换对不同神经元“激活函数形状”的重塑：运动并非把所有神经元的反应“一刀切”地压低，而呈现明显的细胞类型特异性。以两类代表性细胞为例，VIP 抑制性中间神经元在运动时表现为典型的 减法（subtractive） 调制 ，曲线整体下移，但斜率（即增益）基本不变，更像是输出基线被下调。相对地，锥体神经元在运动时呈现 除法（divisive） 调制 ，曲线斜率显著变小，增益下调。

更进一步，研究显示这种在锥体神经元中出现的增益下调并非对所有输出模式一视同仁，而是具有 爆发（burst）特异性 ：运动状态更显著地抑制与树突事件相关的复合爆发输出，而简单尖峰相对稳定。这提示海马回路在状态切换时并非只“调总体音量”，而是在优先调节更强非线性、可能更能驱动下游与可塑性的输出通道。

电压成像的另一优势是能直接读出阈下反应。 研究分析膜电位中的细胞内 θ（theta）振荡 ，发现其在运动过程中出现，并在抑制性中间神经元中尤为显著。进一步通过单细胞光遗传去极化，作者利用 θ 振荡对去极化的方向性响应来推断输入来源：去极化若使 θ 增强，提示抑制性节律驱动占主导；若使 θ 减弱，则更支持兴奋性驱动。在实验中，VIP与锥体细胞的 θ 振荡在去极化后进一步增强，与抑制性来源的解释一致。

为将这些现象从描述推进到机制解释，研究团队建立了包含胞体与树突的计算模型，引入平衡的兴奋/抑制输入及 θ 调制驱动，能够再现实验中观察到的关键特征，包括状态依赖的输入–输出变化、爆发特异性增益调制以及细胞内 θ 的改变。

总体而言，该研究表明，海马在静止与运动之间会通过重组兴奋/抑制输入及其节律性驱动，动态改写锥体神经元的输入–输出“激活函数”，并选择性调控与树突事件相关的爆发输出。该工作以单细胞电压成像结合精准光遗传操控，给出了行为状态如何在细胞与环路层面重塑信息处理规则的直接证据，为理解海马在不同状态下实现稳定导航与灵活记忆编码提供了新的机制框架。

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.12.040

制版人： 十一

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