Science｜现实版“盗梦空间”！海马区树突竟能预知未来，单神经元同时存储记忆、感知当下、预测环境

一项由德克萨斯大学西南医学中心科研团队牵头完成的突破性研究证实，神经元向外延伸的树枝状突起——树突（dendrite）可以脱离胞体（soma）独立完成信号运算，让单个海马 CA3 锥体神经元同时承载过往记忆、实时环境感知与未来场景预判三类信息处理工作。

该成果发于 Science 2026 年 7 月刊，彻底改写了学界对神经元信息编码、学习记忆底层机制的传统认知框架。

“这项研究完全颠覆了我们对脑细胞工作模式的固有认知。神经元绝非简单的电路通断开关，而是一套拥有多层级内部分工的并行微型处理器，这种树突独立运算机制大幅扩容了大脑单神经元的信息处理上限。” 本研究通讯作者、德克萨斯大学西南医学中心 Peter O'Donnell Jr. 脑科学研究所 Attila Losonczy 博士评价道。

长久以来，神经科学领域对树突功能的认知经历了漫长的迭代过程。百余年前解剖学研究就区分出神经元两大突起结构：负责接收信号的树突与向外传递动作电位的轴突。

过去数十年里，主流观点始终将树突视作被动的信号收集支架，仅负责汇总突触传来的电信号、统一输送至胞体完成整合计算，而学习与记忆的形成仅被归结为树突表面突触连接强度的可塑性变化。

尽管离体脑片实验、理论模型早已提出猜想：树突各分支具备局部独立运算能力，但受限于成像技术瓶颈，始终无法在活体、自由行为的动物体内捕捉树突毫秒级膜电位动态，缺少生理层面的直接实证。

本研究团队解释，若树突真能在活体中自主运算，就意味着每一条树突分支都是独立的微型计算单元，能够主动调控胞体放电、塑造空间记忆编码，从根本上重塑海马空间导航、情景记忆的底层逻辑。

为攻克活体树突电压成像的技术壁垒，团队整合三维声光显微镜、实时运动校正算法与新型基因编码电压指示剂 JEDI3sub，实现千赫兹级三维树突膜电位同步记录，分辨率足以捕捉亚阈值电位波动与树突钠锋电位，以此观测小鼠海马 CA3 区位置细胞（place cell）在虚拟现实空间导航任务中的胞体、多段树突同步电活动，实验设置两类核心行为范式区分局部奖励变化与全局环境切换，对比树突-胞体耦合关系的差异化动态。

在小鼠熟悉的虚拟轨道中，树突与胞体的空间调谐电位高度同步，二者信号耦合强度存在显著距离梯度：距离胞体越远的远端树突，与胞体活动相关性越低；且树突会在小鼠进入胞体位置野前提前出现放电，形成时间上不对称的预激活模式，随机森林回归与 SHAP 特征分析进一步证实，树突亚阈值与锋电位信号可以逐圈预测后续胞体空间放电强度，不同树突分支存在功能分型，部分分支放大胞体位置野响应，另一部分则起到抑制调控作用。

当研究人员仅移动轨道内奖励点位、不更换整体环境时，胞体的空间调谐会快速重映射，而树突表现出明显滞后的重构特征，形成胞体-树突瞬时解耦状态。近端树突会跟随胞体快速更新空间表征，远端树突则长时间保留原有熟悉场景的电位编码，整体重映射遵循离心梯度：重构从胞体、近段树突逐步向远端树突扩散，即便剔除反向传播动作电位的干扰，这一距离依赖的动态规律依然稳定存在，证明树突具备独立维持旧记忆表征的能力。

与之形成鲜明对比的是，当小鼠进入全新虚拟现实环境、发生全局情景切换时，重映射顺序完全反转，呈现向心梯度：远端树突最先生成全新空间调谐电位，早于胞体与近端分支，提前编码新环境的位置信息，相当于提前预判胞体最终会稳定形成的位置野信号，两种截然相反的重构时序直接证明，树突分支的独立运算逻辑会根据外界变化类型动态切换，局部奖励微调与全局环境更新会激活两套完全不同的亚细胞信息处理通路。

图：躯体树突阈值下的协调与躯体位置场相关

除了主动编码当下、预判未来的空间信号，树突还参与离线记忆巩固过程，也就是大脑休息阶段的尖波涟漪（SWR）记忆回放。

实验同步记录小鼠休息期的局部场电位与树突电压活动，导航中空间调谐高度同步的树突分支，在尖波涟漪阶段依旧维持协调的电位波动与放电时序。位置细胞的树突在涟漪期会出现更强的去极化事件，即便胞体无同步电位波动，树突依旧能独立复现导航时的空间活动模式，说明树突自主存储的空间表征会在离线阶段同步回放，参与记忆痕迹的巩固与长期存储，填补了过往仅聚焦胞体回放的研究空白。

毫秒尺度的亚阈值电位分析进一步揭示树突调控胞体放电的两类功能事件：一类是先于胞体去极化的 “驱动型树突事件”，能够大幅预测胞体电位幅度、降低解码误差，是塑造胞体位置野的核心信号；另一类是跟随胞体动作电位的 “跟随型事件”，对胞体活动的预测效力微弱。驱动型事件集中出现在小鼠即将踏入胞体位置野前，跟随型事件仅在离开位置野后激增，这种时序分化让树突可以分时段调控胞体的空间编码输出，实现对过往、当下、未来信息的分层并行处理。

综合全部在体成像结果，该研究为树突独立计算假说提供了完整活体实证：海马 CA3 锥体神经元的树突树由大量可灵活耦合、解耦的独立计算单元构成，无需依赖胞体即可自主生成空间、奖赏、情景相关的亚细胞表征。根据外界行为需求，树突与胞体的联动模式动态切换，局部奖励变动时远端树突留存旧记忆、全局环境改变时远端树突预生成新表征，同时在休息期通过尖波涟漪回放保留历史空间信息，让单颗神经元同步承载过去记忆、实时环境输入、未来预判三重信息。

这一发现跳出了“单个神经元仅输出单一信号”的传统模型，解释了为何海马仅依靠有限数量神经元，就能高效完成复杂空间记忆、情景区分与预测编码。

研究团队后续将围绕两大方向持续推进探索：一是解析不同输入来源的树突分支是否普遍存在胞体解耦的独立运算现象，明确皮层其他锥体神经元是否共享这套计算机制；二是搭建多尺度计算模型，将树突亚细胞电位动力学与海马环路的整体学习、记忆功能关联，量化树突并行运算对大脑记忆存储容量的增益。

同时研究者提出，树突-胞体信号耦合失衡或许是多种神经发育疾病、精神疾病的潜在病理靶点，后续将针对相关疾病模型，观测树突独立运算是否出现异常，为记忆相关脑疾病开辟全新微观干预思路。

参考文献：

Asako Noguchi et al, Parallel independent voltage computing along dendrites of CA3 pyramidal neurons, Science (2026). DOI: 10.1126/science.aeh9302.

来源 | 生物谷

编辑 | VOX