对大脑复杂性的新见解

维也纳复杂科学中心(CSH)最近的一项研究为深入了解人脑的复杂性铺平了道路，人脑是人体最大、最复杂的器官之一。这项研究开发了一个数学和计算框架，用于分析秀丽隐杆线虫的神经活动，秀丽隐杆线虫是一种微小的蠕虫，被用作研究神经活动的模型生物PLoS计算生物学．

CSH博士后、论文作者爱德华·李(Edward Lee)说，这种仅由1000个细胞(其中300个是神经元)组成的微观生物体已经被精确地绘制出来，但神经元在控制行为中的作用仍存在争议。

基于对活蠕虫神经元测量的最新进展，这项新研究提出了一种通过使用更自然的扰动来揭示神经元作用的方法。

Lee说:“在这项工作中，我们试图更加全面，从某种意义上说，我们收集了所有的数据，并试图理解哪些神经元集合在一起，并与特定的行为相关。”“换句话说，如果我想让蠕虫向左拐，我不关心一个特定的神经元，我可能关心多个不同的神经元。”

用一个简单的神经系统做实验

李和他的团队以蠕虫为例进行研究，因为它简单的神经系统为理解人类等高等动物的大脑机制提供了坚实的基础。研究人员开发了一种数学模型集体神经活动．然后，他们进行了一项硅内实验，对小的神经扰动可能引发行为反应，并可以在科学试验中复制。

“这个想法是，如果你可以在一个模型中，以不同的方式推动每个神经元，你就可以测量行为的变化。如果行为发生变化，例如，当两个神经元被推到一起时，变化更强烈，那么这两个神经元就会形成一个集合，并不是独立的，”李解释说。

神经科学的未来研究

李说，研究结果指向了有趣的神经元，可以作为神经科学研究的起点。这项研究分析了秀丽隐杆线虫的大约50个神经元神经系统的研究表明，在统计数据中，有少数“关键”神经元与大的反应有关。“观察这些神经元可能是个好主意，”李说。

“知道神经元与特定行为有关并不能告诉你它是做什么的。例如，一些实验结果并没有表明神经元必然以一种重要的方式参与到一种行为中。”当多个神经元都与某种特定的行为有关，那么研究它们是如何协同工作或相互对抗的可能会很有趣。

这篇论文提出了几个关于行为控制如何集中在特定的神经细胞的新假设。“我们提议理论框架提出这些问题并做出预测，”李总结道，并补充说他希望实验能在未来几年回答这些问题。

这项研究，“发现神经活动中的稀疏控制策略”，由爱德华·d·李，陈晓文和布莱恩·c·丹尼尔斯，发表在PLoS计算生物学．

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