单个神经元对其网络的影响

当液滴撞击液体池时，会形成同心的层叠涟漪。研究这些涟漪可以获得有关液体及其分子特性的信息，例如它们的特性，质量，密度或速度。在自然界中写作，Chettih和Harvey1采取了类似的方法来揭示小鼠大脑中初级视觉皮层的神经回路的功能特性：它们引发单个神经元活动的小幅增加，导致网络活动的波动。一群神经元。

作者使用了一种他们称之为影响映射的方法来直接测量单个神经元对邻近神经元活动的影响。他们对小鼠进行基因改造，使光敏离子通道在神经元中表达，然后用光来控制神经活动(称为光遗传学的方法)。还使小鼠表达钙浓度的荧光指示剂，其作为神经元电活动的记者(称为钙成像的技术)。光遗传学刺激引发靶神经元中的几个活动峰值(动作电位)。然后，Chettih和Harvey使用钙成像来测量单个操纵神经元对邻近神经元的尖峰活动的影响。

单个神经元中的一些额外动作电位只是一个复杂的，交织在一起的神经元网络中的一个下降。但是，当作者考虑目标和相邻神经元之间的距离，以及它们的功能特征(即它们是否以相似或不同的方式对视觉刺激作出反应)时，出现了一个有意义的画面。他们的功能连接模型让我们一瞥在初级视觉皮层中进行的基本计算。

在过去的15年中，对活体动物中单个神经元的研究提高了我们对个体神经元如何连接的认识，并且有助于其网络的整体功能2-7。这些研究中的许多都集中在皮质的神经回路上，其中称为突触的神经元之间的连接很丰富但通常很弱5。皮层突触的这些特性提示了一种网络计算，其中单个神经元的尖峰活动意味着很少。然而，实验证据表明刺激单个神经元会产生行为后果。

例如，对运动皮层中单个神经元的电刺激可以引起小鼠6的胡须运动。在大鼠中，对桶状皮质中的个体神经元的类似刺激(其涉及处理感觉信息)可以触发与触摸感知相关联的舔行为7。奇怪的是，皮层网络似乎是对一些敏感的激活，但不是全部，刺激神经元6，7。Chettih和Harvey为这一观察提供了解释。

影响映射方法使得可以分析神经元比使用电生理学研究的更大的人口4，8。更重要的是，它使作者根据操纵神经元的响应和那些它影响神经元之间的相似程度进行分类的神经元的影响2，3。值得注意的是，光遗传学对神经元的微妙刺激不太可能引起强烈的广义反应并改变大脑的状态9。与其他方法相比，这种方法可能更接近于皮层电路的基本计算。Chettih和Harvey主要观察到目标神经元周围神经活动的广泛抑制(图1)。他们还发现神经元对周围网络的影响随着距离的变化而变化：它对短距离(25-70微米)的少量神经元产生了兴奋性影响;中等距离(70-300μm，最大抑制约110μm)的抑制性影响，影响大多数邻近神经元;并且在长距离(大于300微米)时几乎没有影响。

作者随后的深入分析揭示了一种比一般抑制神经活动更复杂的模式。他们发现，神经元对其他神经元的影响程度与它们对视觉刺激的某些特征(如方向和时间频率)的反应有关。当神经元被激活时，被调整以响应与该神经元相似特征的神经元比具有不同调整的神经元被更强烈地抑制。无论神经元之间的距离如何，这种反比关系仍然适用。然而，散布在影响的涟漪中，作者还发现了一组稀疏分布的神经元，这些神经元同样被调整到目标神经元并被它强烈激发(图1)。

作者的研究结果表明，中枢神经系统的复杂网络通过平衡两种并行计算模式来发挥作用。具有相似调整的神经元(作者称之为特征竞争)之间的主要抑制性影响充满了相关性很强的神经元(称为特征性扩增)中稀疏分布的兴奋性影响口袋。该模型精美地说明了特征竞争如何减少冗余并使有意义信号的输入与混淆噪声的信号分离，而特征放大进一步提高了选择神经元有效携带刺激信息的能力。

Chettih和Harvey的工作提出了几个问题。广泛的神经元抑制促进特征竞争的细胞基础是什么?抑制性中间神经元局部起作用以抑制其他神经元的活动，并且不同类型的中间神经元对刺激具有不同的反应。例如，神经元中超过五个动作电位的爆发可以在约30%的邻近生长抑素表达(SOM+)中间神经元中诱导尖峰反应，而表达小白蛋白的(PV+)中间神经元似乎没有响应这种刺激3(虽然有报道对比的发现4)。Chettih和Harvey平均使用光遗传学为目标神经元增加了6个动作电位。这种刺激特征可能使SOM+中间神经元的激活比PV+中间神经元的激活更可能。值得注意的是，SOM+中间神经元比PV+中间神经元10更有选择性地调整。调优抑制神经元的优先募集可能会使网络响应偏向于特征竞争。

最后，大脑刺激的编码如何受到动物行为状态的影响?皮质网络是否针对不同的行为或环境背景使用不同的编码方案，以一种影响神经元反应模式的方式9?神经网络中的“涟漪”是否会在更大的影响下发生巨大变化，就像非牛顿流体(如番茄酱)的行为一样?还有待观察。

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