《自然》：分析神经元电活动，揭示信息在大脑中的流动

美国西雅图艾伦研究所(Allen Institute)研究人员的一项新研究收集并分析了神经元电活动的最大单一数据集，以了解我们如何感知周围视觉世界的原理。

这项研究捕捉到了动物在解析所见事物时发出的数百个分秒的电子信号。研究成果已于本周三发表在《自然》(Nature)上。

研究人员以老鼠为研究对象，使用了比人类头发还细的高分辨率硅探测器Neuropixels，它可以同时读取数百个神经元的活动信息。研究人员建立了一个由老鼠大脑中大约10万个神经元产生的电流尖峰的公共数据集。

这个数据集不仅是世界上最大的神经元电活动集合，而且数据库中的每个实验都同时捕获了多达八个不同视觉区域的数百个脑细胞的信息。

通过同时读取大脑不同区域的电活动，科学家们可以实时追踪从老鼠眼睛传到大脑更高区域的视觉信号。

研究人员发现，视觉信息沿着一个“层级”在大脑中传播，其中较低的区域代表着简单的视觉概念，比如光明和黑暗，而处于层级顶端的神经元则捕捉更复杂的想法，比如物体的形状。

研究发现，老鼠经过训练后，会对眼前的图像变化做出反应。当老鼠被训练对视觉变化做出反应时，它们的视觉神经元也改变了它们的活动，那些层次更高的细胞表现出更大的变化。

研究人员甚至可以通过观察神经活动来判断特定的动物是否成功地检测到了图像的变化。

如果不给老鼠任何视觉输入，许多相同的视觉神经元仍在活动，尽管速度更慢，但信息流的顺序丢失了。这可能意味着这个层次结构是用来处理视觉信息的

虽然这类详细的实验不可能在人类身上进行，但对一般大脑活动的研究发现，在我们大脑负责声音和视觉处理的部分，也存在类似的层次结构——以及大脑活动的变化。

神经科学家认为，这种层次结构的处理方式被整个大脑用来理解我们周围世界的许多方面。

编译/前瞻经济学人APP资讯组

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41586-020-03171-x