图片来源：Leandro Alonso

研究大脑的科研人员一直对神经系统振荡怀有浓厚兴趣，这种节律性的脑电活动在大脑神经回路内部传输信息时发挥着重要作用。在大鼠中，大脑海马区域的振荡能显示描述该动物在物理空间位置的编码信息。在人体中，神经振荡研究常常涉及与癫痫以及各种睡眠紊乱之间的关系，尽管关于其精准功能的问题依然存在。

对于研究大脑不同结构如何处理信息的计算神经学家来说，这类活动有趣的一面是神经组织通过不同种类的振荡对外部刺激作出回应的能力。

“这些不同的回应是神经学科领域若干重要问题的基础。”计算神经学专家、美国纽约洛克菲勒大学原博士后Leandro Alonso解释说，“同样的神经组织如何在不同的时间点做不同的事情？信息如何被神经回路的连接和固有的动力改变？”

利用计算神经科学领域广泛使用的描述相互连系的神经元群体平均活动的威尔逊—考恩模型，Alonso设计了一种新的数学工具，该工具有助于其他神经学家探索来自简单神经回路的广泛回应。

Alonso在近日发表于美国物理联合会《混沌》期刊的文章中解释了这一成果。

“它在神经科学建模概念上很有用，可以建立对一个控制参数的微弱变化产生广泛反应的系统，这或许有助于提供对相同神经组织做出不同应答的洞察。”Alonso说，他的研究受到了利昂·利维基金会奖学金的资助。

Alonso的模型建立在一个叫作“非线性振子”的数学概念之上。当振子——处于重复波动状态的数量——是线性时，振子会通过映射其节奏或频率对外部输入作出应答。相反，当使用非线性振子时，振荡响应频率会随着输入频率而变化。振荡响应的形态也会出现差异。

尽管非线性振荡并非是神经科学所特有的，Alonso依然非常吃惊地发现它与威尔逊—考恩模型结合的程度如此之好，可以为神经元如何连接提供一些洞察，如此一来在受到刺激时，它们就能够产生各种各样的振荡。

“当你观察大脑中振荡现象的复杂程度时，似乎可以合理地认为它可以通过以这些振荡为基础的一个同等复杂的系统来解释。”Alonso说，“无论是否是这种情况，非常有趣的是，一个仅拥有两个相互连接的神经元群体的简单回路能够产生类似的同样多的活动类型。”

“不同的颜色表明了应答的频率如何变化。”Alonso解释说。

Alonso在阿根廷布宜诺斯艾利斯大学动力系统实验室培训时开始研究神经元的非线性振荡，他认为该模型有助于其他计算神经学家研究自己的模型。

“我希望这个过程有助于获得神经回路的指标参数。比如它们的连接性，这样一来传入的振荡将激发若干不同种类的应答。”Alonso说，“关于非线性振荡更广泛的讨论可能还有助于让科学家检测其他表现出类似动态响应的生物系统。”

Alonso的下一个研究项目将是调查将这些特征结合在一起的拥有多种神经回路系统的特征。（晋楠编译）