马克斯普朗克大脑研究所的研究人员进行的一项新研究使用计算机模拟来探索尖峰模式如何在受海龟视觉皮层实验数据限制的神经元网络中传播。

研究人员发现，网络中罕见但牢固的连接可以提高传播的可靠性，为轻松停止或促进传播提供基础，从而形成一个高度可靠的系统来路由这些网络中的活动。该研究深入了解大脑中的神经元如何相互通信以及如何可靠地控制这种通信。

相互连接的神经元网络传播活动的可靠性如何?有两个因素“非常不可靠”：神经元通过弱连接从网络中的许多其他神经元接收输入，并且神经元反应在同一刺激的多次呈现下显着不同。

尽管如此，已经在包括小鼠、人类、鸟类和海龟在内的多种物种的大脑中测量到了可重复的活动模式。这些模式涉及以相同的时间顺序激活相同的神经元网络，这表明网络中活动的传播在某种程度上比以前认为的更可靠。

马克斯普朗克大脑研究所所长 Gilles Laurent 教授实验室之前的实验已经挑战了这些期望，表明即使是海龟皮层中单个神经元的激活(尖峰)也可以触发大脑中的活动模式网络。然而，这些尖峰可靠传播背后的网络机制仍不清楚。

胡安·路易斯·里克尔梅 (Juan Luis Riquelme)，博士学生与 Julijana Gjorgjieva(马克斯普朗克脑研究所研究组组长兼慕尼黑工业大学教授)合作，使用计算机模拟研究神经元网络模型中活动传播的潜在机制。

他们的研究揭示了支持通过单个尖峰生成顺序神经反应的网络连接。这些网络受到海龟皮层记录的限制，解释了单个尖峰如何能够对广泛的神经活动产生如此巨大的影响。

研究人员发现，尽管存在来自其他互连神经元的嘈杂活动，但循环网络中罕见但牢固的连接可以提高传播的可靠性。该团队观察到，拥有一些强连接可以很容易地停止或促进传播，从而形成一个高度可靠的系统来路由网络内的活动。相反，具有许多弱连接可以使传播变得灵活。