科技日報柏林12月23日電 （記者李山）奧地利科學技術研究所（IST）shiyongdanaochizhuanghuidezhenshibilijisuanjimoxing，faxianyizhongxindemoshifenlijizhi，beimoshijihuodeyizhixingshenjingyuanhuiyizhisuoyouxianglindeshenjingyuan
，jinerguanbiyuzhi“競爭”的類似模式。相關研究成果近日發表在《自然·計算科學》雜誌上。

人(ren)類(lei)可(ke)以(yi)區(qu)分(fen)非(fei)常(chang)相(xiang)似(si)的(de)東(dong)西(xi)。例(li)如(ru)，黑(hei)貓(mao)與(yu)黑(hei)豹(bao)幾(ji)乎(hu)一(yi)模(mo)一(yi)樣(yang)
，隻(zhi)是(shi)體(ti)型(xing)不(bu)同(tong)。區(qu)分(fen)這(zhe)種(zhong)差(cha)異(yi)至(zhi)關(guan)重(zhong)要(yao)。得(de)益(yi)於(yu)所(suo)謂(wei)的(de)模(mo)式(shi)分(fen)離(li)，大(da)腦(nao)能(neng)夠(gou)區(qu)分(fen)非(fei)常(chang)相(xiang)似(si)的(de)模(mo)式(shi)，並(bing)觸(chu)發(fa)不(bu)同(tong)的(de)行(xing)為(wei)。例(li)如(ru)撫(fu)摸(mo)黑(hei)貓(mao)和(he)逃(tao)離(li)黑(hei)豹(bao)。然(ran)而(er)

，模(mo)式(shi)分(fen)離(li)究(jiu)竟(jing)是(shi)如(ru)何(he)發(fa)生(sheng)的(de)，迄(qi)今(jin)尚(shang)未(wei)完(wan)全(quan)闡(chan)明(ming)。

IST教授彼得·喬納斯領導的科研團隊在早期的研究中，已經測量了突觸的關鍵參數、神shen經jing元yuan的de連lian接jie點dian和he連lian通tong規gui則ze。這zhe些xie對dui於yu了le解jie信xin息xi在zai小xiao鼠shu和he大da鼠shu的de海hai馬ma網wang絡luo中zhong如ru何he處chu理li是shi必bi要yao的de。在zai新xin研yan究jiu中zhong，他ta們men使shi用yong這zhe些xie真zhen實shi世shi界jie的de參can數shu構gou建jian了le一yi個ge包bao含han50萬個興奮性神經元的全尺寸計算機模型
，對模式分離如何工作的各種假設進行了測試。

過去，神經科學家認為模式分離是基於擴展：模mo式shi從cong較jiao少shao數shu量liang的de神shen經jing元yuan投tou射she到dao下xia一yi層ceng處chu理li中zhong的de大da量liang神shen經jing元yuan上shang。這zhe將jiang放fang大da圖tu案an並bing使shi其qi更geng容rong易yi看kan到dao差cha異yi。雖sui然ran擴kuo展zhan是shi小xiao腦nao中zhong的de一yi種zhong可ke能neng機ji製zhi，但dan它ta不bu太tai可ke能neng發fa生sheng在zai海hai馬ma體ti中zhong，海hai馬ma體ti中zhong的de顆ke粒li細xi胞bao將jiang它ta們men的de信xin號hao傳chuan遞di給gei下xia一yi層ceng較jiao少shao的deCA3神經元。

喬納斯解釋說：“我們的真實模型表明，抑製在其中起著重要作用，即活躍的神經元阻止其他神經元放電。”從(cong)數(shu)學(xue)的(de)角(jiao)度(du)已(yi)經(jing)表(biao)明(ming)，抑(yi)製(zhi)網(wang)絡(luo)中(zhong)的(de)活(huo)動(dong)可(ke)更(geng)容(rong)易(yi)地(di)看(kan)出(chu)模(mo)式(shi)之(zhi)間(jian)的(de)差(cha)異(yi)。使(shi)用(yong)海(hai)馬(ma)體(ti)模(mo)型(xing)，喬(qiao)納(na)斯(si)檢(jian)查(zha)了(le)抑(yi)製(zhi)的(de)作(zuo)用(yong)。當(dang)抑(yi)製(zhi)模(mo)型(xing)的(de)一(yi)部(bu)分(fen)時(shi)，圖(tu)案(an)就(jiu)會(hui)被(bei)牢(lao)固(gu)地(di)分(fen)開(kai)。這(zhe)一(yi)結(jie)果(guo)支(zhi)持(chi)模(mo)式(shi)分(fen)離(li)的(de)觀(guan)點(dian)從(cong)擴(kuo)展(zhan)轉(zhuan)變(bian)為(wei)抑(yi)製(zhi)的(de)機(ji)製(zhi)。

新數據還解釋了齒狀回局部抑製的功能和作用。激活的神經元僅抑製300微米半徑內的其他細胞。這種抑製可比全局抑製更好地分離模式。速度在模式分離中至關重要
，焦點抑製減少了延遲：一種模式中的神經元開啟並非常迅速地抑製周圍細胞
，確保其他模式不會開啟。