大腦是一個由重疊電路組成的迷宮網(wǎng)絡-有些途徑鼓勵活動，而另一些則抑制活動。雖然早期的研究更多地集中在興奮性回路上，但現(xiàn)在人們已經(jīng)認識到抑制回路在腦功能中起著同等重要的作用。沖繩科技大學研究生院(OIST)和RIKEN腦科學中心的研究人員創(chuàng)建了一個人工網(wǎng)絡來模擬大腦，表明修補抑制電路會導致記憶的擴展。

關聯(lián)記憶是連接不相關項并將其存儲在內(nèi)存中的能力-將同現(xiàn)項關聯(lián)為單個情節(jié)。在《物理評論快報》上發(fā)表的這項研究中，研究小組使用順序排列的模式來模擬記憶，發(fā)現(xiàn)當模型考慮抑制電路時，計算機能夠記住跨越較長情節(jié)的模式。他們繼續(xù)說明如何將這一發(fā)現(xiàn)應用于解釋我們自己的大腦。

OIST的神經(jīng)編碼和大腦計算部門負責人Tomoki Fukai教授解釋說：“這種簡單的處理模型向我們展示了大腦如何處理序列提供的信息。”該研究由RIKEN合作者Tatsuya Haga博士領導。“通過使用計算機對神經(jīng)元建模，我們可以開始了解自己的記憶處理過程。”

現(xiàn)在，從物理，非生物現(xiàn)象的角度來思考大腦已成為神經(jīng)科學中一種被廣泛接受的方法，而從物理學中提煉出來的許多想法現(xiàn)在已經(jīng)在動物研究中得到了驗證。這樣的想法是將大腦的記憶系統(tǒng)理解為吸引網(wǎng)絡，即一組連接的節(jié)點，這些節(jié)點顯示活動模式并趨向某些狀態(tài)。吸引網(wǎng)絡的思想構成了這項研究的基礎。

神經(jīng)生物學的信條是“一起發(fā)射的細胞相互連接”-同時活動的神經(jīng)元變得同步，這在一定程度上解釋了我們的大腦如何隨時間變化。在他們的模型中，研究小組創(chuàng)建了興奮性回路-神經(jīng)元共同激發(fā)的模式-以復制大腦。該模型包括遍布網(wǎng)絡的許多激勵電路。

更重要的是，研究小組在模型中插入了抑制回路。不同的抑制電路在局部作用于特定電路，或全局作用于整個網(wǎng)絡。電路可阻止有害信號干擾勵磁電路，從而更好地激發(fā)并連接在一起。這些抑制回路使興奮回路能夠記住代表較長發(fā)作的模式。

這一發(fā)現(xiàn)與當前關于海馬體(涉及聯(lián)想記憶的大腦區(qū)域)的已知情況相吻合。人們認為，興奮和抑制活性之間的平衡是可以形成新的聯(lián)系的原因。抑制活性可由稱為乙酰膽堿的化學物質(zhì)調(diào)節(jié)，已知該化學物質(zhì)在海馬體的記憶中起作用。該模型是這些過程的數(shù)字表示。

然而，該方法的挑戰(zhàn)是使用隨機采樣。網(wǎng)絡中大量可能的輸出或吸引子狀態(tài)會使計算機的存儲容量超負荷。相反，團隊必須依靠輸出的選擇，而不是對每種可能的組合進行系統(tǒng)的審查。這使他們能夠克服技術難題，而又不會損害模型的預測。

總的來說，這項研究允許進行總體推論-抑制性神經(jīng)元在聯(lián)想記憶中起著重要作用，這映射到我們對自己大腦的期望。Fukai說，生物學研究需要完成才能確定這項計算工作的確切有效性。然后，有可能將模擬的組成部分映射到它們的生物學對應部分，從而建立更完整的海馬和聯(lián)想記憶圖。

該團隊接下來將超越一個簡單的模型，轉(zhuǎn)向具有更好地代表海馬體的其他參數(shù)的模型，并研究局部和全局抑制回路的相對重要性。當前模型包含關閉或打開的神經(jīng)元-零和一。未來的模型將包括樹突，即在復雜網(wǎng)格中連接神經(jīng)元的分支。這種更現(xiàn)實的模擬將更容易得出關于生物大腦的結論。

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