大脑如何“随机应变”？中国团队用光遗传学技术找到答案

中国青年报客户端讯（中青报·中青网记者 张渺）近日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）、脑认知与类脑智能全国重点实验室徐宁龙团队研究发现了大脑皮层神经元树突计算参与灵活决策中的认知计算过程，填补了树突计算与高级认知功能之间长期缺乏直接证据的空白。10月16日，相关成果在线发表于国际学术期刊《科学》。该研究采用了最新发布的2026年诺贝尔生理学或医学奖“光遗传学”技术，揭秘了“智能决策的最小生物结构与机制”，有望启发设计更高效灵活的人工智能系统。

一百多年前建立的神经元学说，确立了神经元作为神经系统结构和功能基本单元的地位，为现代神经科学奠定了基础。然而，另一个根本问题仍有待解答：这些基本单元如何处理信息，以支撑大脑的智能与灵活行为？

长期以来，大多数研究将每个神经元视为一个均一的“点”或“简单求和单元”。“点状神经元”虽然在理论建模中更加简易，却从根本上回避了“基本单元内部的计算如何支撑智能”的问题，也成为当今脑科学与人工神经网络面临的一个关键瓶颈：灵活决策等高级认知功能需要整合海量情境信息与抽象规则并动态调整输出，这种复杂的非线性转换，很难由“点状神经元”的简单加权求和来解释。

“这中间跨越了非常大的鸿沟。高级认知水平和单个神经元底层的运算之间，怎么把它们连在一起。”徐宁龙说。

徐宁龙研究团队首次为树突计算参与认知灵活性提供了直接实验证据。团队构建了规则切换的听觉灵活分类任务，训练小鼠根据类别边界判断声音高低，而边界在无预警情况下变化，动物必须不断从奖励反馈中推断隐藏规则，并将规则与感觉输入整合驱动灵活的行为选择。研究者同步记录了听觉皮层第5层端脑外投射亚型神经元的顶端树突和胞体活动，并通过光遗传学选择性抑制树突活动，检验其因果贡献。

结果发现，同一神经元内不同区室存在明确功能分工。顶端树突主要编码推断出的抽象规则，胞体则更多表征感觉信息；与动物选择相关的最终输出信号在两个区室中均有出现。光遗传抑制树突活动可显著减弱胞体选择信号输出，直接证明树突活动贡献于神经元的决策输出计算。

该研究首次在认知行为中观测到神经元树突作为相对独立的亚细胞区室，编码“主观规则推断”这一关键认知变量，该信号在单个神经元内部与胞体的感觉信息发生非线性整合，产生行为决策输出信号，从而实现灵活决策计算。这一发现将经典的树突信息处理机制与认知灵活性直接联系起来，证实树突计算正是认知灵活性在细胞层面的信息处理基础，并把经典的双区室整合模型从感觉和运动处理拓展到抽象的、基于规则的认知计算层面。

“神经元学说告诉我们，单个神经元是我们感知、认知和心智的基本单元。但它怎样才能作为基本单元？什么样的信息处理就可以使我们产生高级认知了呢？我们提供了一个非常重要的答案。”徐宁龙表示，这是“多年以来对于神经元学说的一个重要的补充”。

该研究在徐宁龙研究员的指导下，主要由博士后张园完成，更新了“单个神经元仅仅是认知计算中的简单网络节点”这一占主导地位的传统观点，表明单个神经元内部即可完成支持灵活行为的认知计算，开创了从神经细胞层面解析认知灵活性底层机制的全新研究范式，有望启发借鉴树突多区室计算原理、设计更高效灵活的人工智能系统。

“现在的大模型把神经元当作单独的一个点，每个单元计算能力很弱，靠的是非常大的网络，效率非常低下。”徐宁龙说，“如果能够做到既高效又灵活，大模型就会有一个质的提高。”

他表示，接下来团队将一方面继续解析树突自身的信息整合，另一方面考察树突在整个神经网络中如何起作用，包括大范围脑区之间的信息如何整合、交流与流动。