Neuron |?大腦導航開關怎么調？楊其鑫等揭示海馬在運動時的興奮/抑制新平衡

海馬體是大腦的“空間導航儀”。當動物從靜止到開始奔跑、探索環境時，海馬回路需要迅速切換至一種高效的工作模式。我們將這種由靜止到運動引發的狀態重組形象地稱為“導航開關”。但這并非簡單的電路開閉，而是神經元對輸入靈敏度的動態調校。具體而言，海馬神經元需要持續整合海量的 興奮與抑制 信號，并將其轉化為動作電位輸出。若借用人工神經網絡的語言，這相當于神經元通過一個非線性的“ 激活函數 ”對輸入進行運算。 但與人工網絡中通常固定的激活函數不同，生物神經元的輸入–輸出關系會隨行為狀態被動態調控。然而，要解析這一機制，必須在動物行為中同時捕捉 閾下膜電位 與 動作電位 ，并對單細胞施加分級輸入以構建完整的輸入–輸出曲線 。長期以來，受限于技術瓶頸，這一“開關”背后的神經計算原理一直難以被直接揭示 。

在這一背景下， 2026年2月20日， 來自希伯來大學 Edmond and Lily Safra 腦科學中心（ELSC） Yoav Adam 團隊的博士生 楊其鑫 在Neuron發表題為

All-optical electrophysiology reveals behavior-dependent dynamics of excitation and inhibition in the hippocampus

研究的亮點之一，是清晰區分了狀態切換對不同神經元“激活函數形狀”的重塑：運動并非把所有神經元的反應“一刀切”地壓低，而呈現明顯的細胞類型特異性。以兩類代表性細胞為例，VIP 抑制性中間神經元在運動時表現為典型的 減法（subtractive） 調制 ，曲線整體下移，但斜率（即增益）基本不變，更像是輸出基線被下調。相對地，錐體神經元在運動時呈現 除法（divisive） 調制 ，曲線斜率顯著變小，增益下調。

更進一步，研究顯示這種在錐體神經元中出現的增益下調并非對所有輸出模式一視同仁，而是具有 爆發（burst）特異性 ：運動狀態更顯著地抑制與樹突事件相關的復合爆發輸出，而簡單尖峰相對穩定。這提示海馬回路在狀態切換時并非只“調總體音量”，而是在優先調節更強非線性、可能更能驅動下游與可塑性的輸出通道。

電壓成像的另一優勢是能直接讀出閾下反應。 研究分析膜電位中的細胞內 θ（theta）振蕩 ，發現其在運動過程中出現，并在抑制性中間神經元中尤為顯著。進一步通過單細胞光遺傳去極化，作者利用 θ 振蕩對去極化的方向性響應來推斷輸入來源：去極化若使 θ 增強，提示抑制性節律驅動占主導；若使 θ 減弱，則更支持興奮性驅動。在實驗中，VIP與錐體細胞的 θ 振蕩在去極化后進一步增強，與抑制性來源的解釋一致。

為將這些現象從描述推進到機制解釋，研究團隊建立了包含胞體與樹突的計算模型，引入平衡的興奮/抑制輸入及 θ 調制驅動，能夠再現實驗中觀察到的關鍵特征，包括狀態依賴的輸入–輸出變化、爆發特異性增益調制以及細胞內 θ 的改變。

總體而言，該研究表明，海馬在靜止與運動之間會通過重組興奮/抑制輸入及其節律性驅動，動態改寫錐體神經元的輸入–輸出“激活函數”，并選擇性調控與樹突事件相關的爆發輸出。該工作以單細胞電壓成像結合精準光遺傳操控，給出了行為狀態如何在細胞與環路層面重塑信息處理規則的直接證據，為理解海馬在不同狀態下實現穩定導航與靈活記憶編碼提供了新的機制框架。

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.12.040

制版人： 十一

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