上海
上证报中国证券网讯（记者 严曦梦）神经元是大脑的基本单元，但这些基本单元如何处理信息、支撑大脑的智能与灵活行为，仍有诸多未解之谜。传统观点普遍认为，单个神经元仅仅是认知计算中的简单网络节点。如今，一项由中国科学家完成的研究显示，单个神经元内部可完成支持灵活行为的认知计算。
10月16日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心徐宁龙研究团队将这一研究成果发表于国际权威学术期刊《科学》（Science）。该研究发现了大脑皮层神经元树突计算参与灵活决策中的认知计算过程，首次为树突计算参与认知灵活性提供了直接的实验证据。
据悉，团队构建了规则切换的听觉灵活分类任务，训练小鼠根据类别边界判断声音高低，而边界在无预警情况下变化，动物必须不断从奖励反馈中推断隐藏规则，并将规则与感觉输入整合驱动灵活的行为选择。利用具有亚细胞分辨率的双光子成像技术，研究者同步记录了听觉皮层第5层端脑外投射亚型神经元的顶端树突和胞体活动，并通过光遗传学选择性抑制树突活动，检验其因果贡献。
结果发现，同一神经元内不同区室存在明确的功能分工：顶端树突主要编码推断出的抽象规则，胞体则更多表征感觉信息，与动物选择相关的最终输出信号在两个区室中均有出现。光遗传抑制树突活动可显著减弱胞体选择信号输出，直接证明树突活动贡献于神经元的决策输出计算。
记者获悉，该研究更新了“单个神经元仅仅是认知计算中的简单网络节点”这一占主导地位的传统观点，表明单个神经元内部即可完成支持灵活行为的认知计算，开创了从神经细胞层面解析认知灵活性底层机制的全新研究范式，有望启发借鉴树突多区室计算原理、设计更高效灵活的人工智能系统。
团队牵头人、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心研究员徐宁龙表示，借鉴树突多区室计算机制，可使单个计算单元处理多路输入，并通过相对独立的分支减少不同任务间的相互干扰，从而提升学习效率。同时，增强单个计算单元的计算能力，有望减少对深层网络的依赖，降低模型能耗。
此外，研究发现，成瘾、强迫症等疾病可能与大脑认知灵活性障碍及神经元内部信息整合异常有关，树突信息整合机制有望成为理解相关疾病发生机制的重要切入点。徐宁龙表示，未来，结合这一机制，有望为经颅磁刺激、经颅电刺激等物理干预手段提供新的理论依据，通过优化刺激方案，提高干预的精准性和有效性。
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