MIT：大脑是天生的数学家

麻省理工学院一项新的神经科学研究发现，为了确保快速停止，大脑电路结构避免了缓慢的整合过程，从而有利于更快的分化。你的新公寓就在离公交车站几个街区远的地方，但是今天你迟到了，你看到公交车从你身边驶过。你开始全速冲刺。你的目标是尽可能快地上车，然后在车门关闭前刚好停在车门前(这些车门从来不是在路边完全相同的地方)。麻省理工学院(MIT)在小鼠身上进行的一项新研究发现，为了快速而准确地停止运动，哺乳动物的大脑巧妙地连接在一起，以实现微积分的原理。有人可能会认为，在全速奔跑后急刹车是一种简单的反射行为，但赶上一辆公共汽车或径直跑到一个视觉指示的地标以获得水奖励(就像小鼠所做的那样)，是一种习得的、视觉引导的、目标导向的壮举。麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所的牛顿神经科学教授Mriganka Sur的实验室对这类任务很感兴趣，在这些任务中，从一种行为(奔跑)切换到另一种行为(停止)的关键决定来自大脑皮层，在这里，大脑将学习到的生活规则与感官信息结合起来，以指导计划和行动。

麻省理工学院大脑与认知科学系的教师Sur说:“目标是大脑皮层发挥作用的地方。我应该在哪里停车才能达到上车的目的呢?”

这也是它变得复杂的地方。该研究的主要作者、博士后Elie Adam建立的行为数学模型预测，从大脑皮层的M2区域直接到脑干区域(实际上控制腿部的区域)的“停止”信号会被处理得太慢。

“M2会发出停止信号，但当你对它进行建模并进行数学计算时，你会发现，这个信号本身不够快，不足以让动物及时停止，”Adam说。

那么大脑是如何加速这一过程的呢?Adam、Sur和合著者Taylor Johns发现M2将信号发送到一个叫做下丘脑核(STN)的中间区域，然后该区域发出两个信号，沿着两条不同的路径在脑干中重新汇聚。为什么?因为这两个信号，一个是抑制性的，一个是兴奋性的，一个接一个地产生的差异，把问题从积分，这个相对缓慢的输入叠加，变成了微分，这是对变化的直接识别。微积分中的移位实现停止信号要快得多。

Adam的模型采用了工程学的系统和控制理论，准确地预测了正确停车所需的速度，并且认为要实现这一目标，必须进行分化，但还需要一系列的解剖研究和实验操作来证实模型的预测。

首先，Adam证实，M2确实只在小鼠需要达到训练目标(即在路标处停下来)时才会产生神经活动的激增。他还展示了它正在向STN发送产生的信号。由于其他原因，其他站点不采用这条路径。此外，人工激活M2-STN通路会迫使小鼠停止，而人工抑制M2-STN通路会使小鼠更频繁地越过标志物。然后，STN当然需要给脑干发送信号，特别是中脑运动区域的桥脚核(PPN)。但是，当科学家观察M2中开始的神经活动，然后迅速产生PPN时，他们发现PPN中不同类型的细胞的反应时间不同。特别是，在停止之前，兴奋细胞是活跃的，它们的活动反映了动物在停止期间的速度。然后，观察STN，他们看到了两种在停止前后的活动，一种比另一种稍慢，通过兴奋直接传递到PPN，或通过抑制间接通过黑质网状部(SNr)。这些信号在PPN中相互作用的最终结果是抑制被激发而加剧。这种突然的变化可以很快通过差异化来实现停止。

Sur说:“兴奋之后的抑制性激增会产生一个急剧的信号变化。”

这项研究与最近的其他论文相吻合。亚当与皮考尔研究所的研究员埃默里·N·布朗(Emery N. Brown)合作，最近制作了一种新的模型，用来研究对STN进行深度脑刺激如何快速纠正帕金森病导致的运动问题。去年，包括亚当在内的Sur实验室成员发表了一项研究，展示了在视觉引导的运动任务中，大脑皮层如何覆盖大脑中更根深蒂固的反射。这些研究有助于理解大脑皮层如何有意识地本能地控制运动行为，以及更深层次的区域，如STN，对快速实施目标导向行为有多重要。实验室最近的一篇综述阐述了这一点。

Adam推测，大脑皮层到STN通信的“超直接通路”可能具有比快速停止行动更广泛的作用，可能超出运动控制，扩展到其他大脑功能，如思维或情绪的中断和切换。