调节大脑中电信号“分子体积旋钮”有助于学习和记忆

​一项新的研究表明，调节大脑中电信号**“分子体积旋钮（molecular volume knob）”**有助于学习和记忆。这一发现可以帮助研究人员寻找管理神经系统疾病的方法，包括阿尔茨海默氏症、帕金森病和癫痫。

这个分子系统控制着在神经元间突触间流动的电信号的宽度，这种控制机制的发现，以及调节这种机制的分子的识别，可能有助于研究人员寻找控制神经紊乱的方法，包括阿尔茨海默氏症、帕金森氏症和癫痫。
这项研究发表在《美国国家科学院院刊》(Proceedings of The National Academy of Sciences)上，描述了电信号的形状如何影响突触功能的首次研究。

“我们大脑中的突触是高度动态的，会发出一系列的低语和呼喊，”达特茅斯生物科学助理教授、研究负责人迈克尔·霍帕(Michael Hoppa)说。“这一发现让我们走上了一条治愈顽固性神经疾病的更笔直的道路。”

突触是微小的接触点，它允许大脑中的神经元以不同的频率进行交流，大脑将神经元的电输入转换成化学神经递质，在这些突触空间中传递。释放的神经递质数量会改变大脑回路中激活的神经元的数量和模式。突触连接强度的重塑是学习发生和记忆形成的方式。
有两个功能支持记忆和学习过程，一种被称为易化，是一系列越来越快的尖峰，放大了改变突触形状的信号；另一种是抑郁，会减少信号。这两种形式的可塑性结合在一起，使大脑保持平衡，防止癫痫等神经紊乱。

“随着年龄的增长，能够保持加强的突触是至关重要的。我们的大脑需要良好的可塑性平衡，同时也需要突触连接的稳定。”——研究负责人迈克尔·霍帕

这项研究集中在海马体上，它是大脑中负责学习和记忆的中心。研究小组发现作为模拟信号传递的电尖峰，其形状影响着突触释放的化学神经递质的大小。这个机制的功能类似于有可变设置的调光器。之前的研究认为这些尖峰信号以数字信号的形式传递，更类似于只在“开”和“关”位置工作的电灯开关。
除了发现在大脑海马体突触间流动的电信号是模拟的，达特茅斯的研究还发现了调节电信号的分子。这种分子被称为Kvβ1，以前曾被证明可以调节钾离子电流，但目前还不知道它在控制电信号形状的突触中有什么作用。
“这些电脉冲是模拟的发现解开了我们对大脑如何形成记忆和学习的理解。”“使用模拟信号提供了一种更容易调节大脑回路强度的途径。””“”——该研究的第一作者In Ha Cho

这项研究还揭示了大脑在如此低的能量下拥有如此高计算能力的过程。一个单一的模拟电脉冲可以携带多比特信息，允许对低频信号进行更大的控制。
1970年，诺贝尔奖得主埃里克·坎德尔(Eric Kandel)在海蛞蝓身上进行了学习能力与电信号形状变化之间联系的研究。当时人们认为这一过程不会发生在哺乳动物大脑中更为复杂的突触中。
几十年来，研究人员通过关注化学物质释放的分子机制来寻找突触可塑性的分子调节因子。直到现在，由于神经末梢的尺寸很小，电脉冲的测量很难被观察到。

这项新的研究发现是由达特茅斯学院开发的测量电压和神经递质释放的技术所促成的，该技术利用光来测量大脑神经元间突触连接中的电信号。
在未来的工作中，该团队将试图确定这一发现与大脑新陈代谢的变化之间的关系。大脑新陈代谢是在衰老过程中发生的，会导致常见的神经紊乱。
据研究小组称，分子系统存在于大脑的某个区域，该区域很容易被药物靶向，并有助于药物治疗的发展。

小知识

达特茅斯学院（Dartmouth College）成立于1769年12月13日，位于美国新罕布什尔州汉诺威镇。达特茅斯是八所常春藤联盟（Ivy League School）名校之一。达特茅斯学院虽为私立研究型大学，但由于其保持着极其“小而精”的学术标准，一直保留其“学院”的称号，也是常青藤学校中仅以“学院”冠称的大学。数百年来达特茅斯培育了许多知名校友，其中包括3位诺贝尔奖得主，24名美国州长，2名联邦最高法院大法官，79名罗德学者以及许多学术界、政界和商界的领军人物。
2020年U.S. News全美大学本科教育排行榜第5名
2020CWUR世界大学排名全球第36名
2020THE世界大学排名全球第94名
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图1 BCIduino实物图

BCIduino 8通道脑电放大器具体参数如下：
输入阻抗：1TΩ
输入偏置电流：300pA
输入参考噪声：1μVpp
采样速率：250 Hz/500Hz
共模抑制比：-110dB
可调增益放大倍数：1、2、4、6、8、12、24
分辨率：24 位 ADC，精度最高可达 0.1μV
功耗：正常工作时 39mW，待机时低至仅 10μW
采用可充电锂电池供电，进一步降低来自外部的干扰。
尺寸：50mm*50mm（实物测量，存在细微误差）

图2 BCIduino在普通嘈杂环境下、悬空状态的数据波形，可以观测到并无其他干扰出现

图3 OpenBCI在普通嘈杂环境下、悬空状态的数据波形（测量环境、测量时间、软件滤波器设置参数与图2BCIduino相同）

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来源： https://blog.csdn.net/nvsirgn/article/details/110002161