Nature：挑战传统认知！神经元的特征选择性来自于激活的突触总数
用来描述大脑的一个常见的比喻是，它由微小的相互连接的计算机组成。这些计算机中的每一台，或者说神经元，都在处理和转发来自成千上万个其他神经元的活动，从而形成复杂的网络，使我们能够感知周围的环境，做出决定，并指导我们的行动。神经元之间的通信通过称为突触的微小连接进行，每个神经元整合这些突触的活动，形成单一的输出信号。然而，并非所有的突触都是一样的。汇聚到单个神经元上的突触大小不同，而大小与强度相关：较大的突触比较小的突触更强，对神经元的输出影响更大。但为什么有些突触比其他突触更强，这对单个神经元处理传入信号有什么影响？
一个著名的理论提出了一个答案。关于神经回路发发育的Hebbian模型认为，两个神经元之间突触的强度是由它们活动的相似性决定的。高度共同活动的神经元之间的突触会比那些不经常共同活动的神经元更强。这种关系为成熟神经元中存在的突触大小的多样性提供了明确的预测。大的突触会产生于具有非常相似反应特性的神经元，这些突触在决定神经元的输出方面具有主导作用。相反，小的突触会产生于反应特性不太相似的神经元，对神经元的反应影响较小。虽然有一些证据支持这种模型，但是直接的验证需要测量单个突触的活性、大小及其神经元的输出信号，而现有技术一直难以实现这一点。
如今，来自马克斯-普朗克佛罗里达神经科学研究所的研究人员首次报告了一种能够让他们实现这些测量的新方法的结果。他们的研究挑战了Hebbian模型的预测结果，证实突触大小与反应相似性无关，并表明神经反应特性反映了活跃突触（弱的突触和强的突触）的总数。相关研究结果于2020年12月16日在线发表在Nature期刊上，论文标题为“Cortical response selectivity derives from strength in numbers of synapses”。
图片来自Nature, 2020, doi:10.1038/s41586-020-03044-3。
论文通讯作者兼论文共同第一作者、马克斯-普朗克佛罗里达神经科学研究所David Fitzpatrick实验室博士后研究员Benjamin Scholl博士受到启发，在视觉皮层中探索了这个问题。在视觉皮层中，单个神经元对视觉场景中不同特征的反应表现出高度的选择性，比如边缘的方向或移动物体的方向。这种称为特征选择性（feature selectivity）的现象是通过成千上万个传递不同信号的突触的整合而产生的，但具体是如何发生的尚不清楚。Scholl解释说，“我们的目的是测试这样一个假设，即强突触的反应与神经元的特征选择性密切匹配，而弱突触则没有。”为了测试这一假设，这些研究人员利用光学显微镜技术实时可视化观察单个神经元上突触群体的活动。但是，这种技术本身有一个严重的局限性---只能观察到突触的活动，而不能观察到它们的强度。
为了测量突触强度，Scholl及其团队与马克斯-普朗克佛罗里达神经科学研究所电子显微镜核心设施的Naomi Kamasawa博士及其团队合作。论文共同第一作者、电子显微镜专家Connon Thomas解释说，“电子显微镜在纳米尺度上捕捉到了令人难以置信的突触细节图像，这使我们能够对其结构进行精确测量。这些结构测量告诉我们每个突触有多强。通过首先用光学显微镜检查突触活动，然后用电子显微镜测量这些相同的突触的强度，我们知道我们可以回答这个问题。”这些技术的结合，即相关光学和电子显微镜（Correlated Light and Electron Microscopy, CLEM），允许这些研究人员测量来自几个神经元的突触群体的功能（特征选择性）和结构（强度）。
在最初的研究结果中，这些研究人员没有发现什么意外的情况：一些突触与神经元有着共同的特征选择性，而另一些则不同；一些突触很小（弱），而另一些则很大（强）。但当把这些数据放在一起时，他们惊讶地发现，强的突触和弱的突触都表现出各种各样的功能特性：并不存在理论上的严格关系。然而，通过检查整个突触群体的活动，他们认识到，他们发现了特征选择性的潜在突触基础。Scholl描述道，“我们观察到了一种‘数字中的力量’现象。我们的数据表明，神经元的特征选择性来自于激活的突触总数，包括强的突触和弱的突触。事实上，我们发现更多的弱突触驱动特征选择性，这表明它们可能具有主导性影响。”为了支持这一点，他们观察到相邻的弱突触更多时候是共同活动的，这甚至可以增强它们对神经元的影响。
这些研究结果对主流的Hebbian模型---强突触只存在于具有相似反应特性的神经元之间，并在决定神经元的特征选择性方面起主导作用---提出了挑战。相反，特征选择性似乎来自于突触的总数，这表明类似于民众投票的突触民主（synaptic democracy）是最重要的。这仍然没有解决为什么一些突触比其他突触更强的问题，这些研究人员正在使用这些技术进行研究，以探索突触连接的其他方面可能很重要。Thomas说，“结合神经元的结构和功能测量，可以更全面地了解我们的大脑如何计算信息。CLEM技术正在让我们更好地了解大脑的基本运作。”这项研究强调了将来自不同学科的以好奇心为导向的科学家们聚集在一起所产生的创造性的协同作用，从而针对神经回路组织提出了事先无法预料的新见解，这就为未来在理解大脑功能紊乱方面取得进展奠定了基础
参考资料：
1.Benjamin Scholl et al. Cortical response selectivity derives from strength in numbers of synapses. Nature, 2020, doi:10.1038/s41586-020-03044-3.
2.New approach reveals structure and function of individual synapses
https://medicalxpress.com/news/2020-12-approach-reveals-function-individual-synapses.html