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據物理學家組織網10月18日報導，由德國哥廷根馬普研究院科學家領導的一個研究小組，
開發出一種破解連接腦神經線路的運算方法，通過檢測總體神經元的活動，能確定兩個神
經元連接在一起的概率。瞭解神經元之間如何建立信號線路，有助於人們理解大腦的工作
原理。相關論文發表在最近的《公共科學圖書館—計算生物學》上。
人類大腦約有800億個神經元，但它們都不能獨立作用，而是連接成緊密複雜的神經網。通
過神經網上無數神經元的相互作用，交換信號，大腦才能完成它們的海量工作。但要根據
腦組織結構直接識別出信號線路，即使只有幾千個培養的神經元也幾乎不可能。目前有一
種比較成熟的方法，能通過鈣螢光檢測記錄神經元動態活動。神經元內鈣的濃度與其電活
性緊密相關，這樣同時記錄上千個神經元的活動就成為可能。
然而，關鍵問題是神經元通訊速度太高，無法直接觀察一個脈衝是怎樣發出，並點亮了諸
多神經元的，無法區分一個連接是直接形成的，還是經過幾個中轉站後形成的。西班牙巴
賽隆納大學記錄了鈣螢光檢測資料，馬普研究院動力學與自組織研究所主任西奧‧ 蓋澤爾
領導的研究小組開發出一種演算法，能從資料中得到神經線路是如何連接的準確資訊。
“我們的方法基於已知的‘轉讓熵’概念。”論文領導作者、馬普研究院奧萊弗‧斯戴特
說，轉讓熵是資訊理論中用到的一種檢測方法，能測量定向資訊流的流量，也就是說，能
算出從某個神經元發出的信號引發另一個神經元活動的可能性。“利用轉讓熵，這種方法
能可靠地把真正的因果聯繫和表面現象區別開來。”
研究人員用新方法來模擬鈣螢光實驗，用神經網模型類比檢測信號，包括鈣運動和螢光檢
測的逼真效果。他們發現，神經網中的因果連接是隨時間而變化的，取決於神經網的活動
狀態。只在活性相對較低的平靜階段，網路中的因果連接才與網路本身的結構一致。利用
這一點可以進行預測，在活性更高的階段，許多神經元同時參與神經會談，追蹤資訊路徑
就比較困難。新的分析方法還顯示，單個細胞周圍的連接非常集中。
新方法可廣泛用於許多系統中，並讓重建神經網路成為可能。研究人員希望能用這種演算
法繪製神經線路圖，在培養的和自然的神經網路中進行大尺度計算。來自不同神經網路的
資訊，有助於人們理解神經元在何時、何地形成了連接，以及它們選擇談話夥伴的標準。
（來源：科技日報 常麗君）
網站:
http://paper.sciencenet.cn/htmlpaper/2012102415144347626172.shtm 簡體
論文:
http://www.ploscompbiol.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pcbi.1002653
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