大腦如同精密的GPS系統(tǒng)，持續(xù)構建外部世界的神經(jīng)地圖，而這一過程往往在無意識中進行。神經(jīng)元作為思考、行動、記憶與感知的基礎單元，通過傳遞微小電信號實現(xiàn)信息交互。這些信號遵循特定的節(jié)律模式（即腦波），如低頻的 Theta 波和高頻的 Gamma 波，它們共同協(xié)調(diào)大腦的信息處理流程。
解析單個神經(jīng)元對腦波節(jié)律的響應機制，是揭示大腦實時空間導航功能的核心，也為理解神經(jīng)元在不同生理狀態(tài)下的動態(tài)變化提供了關鍵線索。
Florida Atlantic大學與 Erasmus 醫(yī)學中心以及Amsterdam大學的研究團隊發(fā)現(xiàn)，海馬體神經(jīng)元具備處理、編碼及響應多種腦波信息的卓越能力。
該研究發(fā)表于《PLOS Computational Biology》，證實單個神經(jīng)元可基于自身離子通道特性及腦內(nèi)電活動狀態(tài)，在單個動作電位與爆發(fā)式放電模式間切換 —— 研究團隊將這一現(xiàn)象命名為 “交錯共振”（Interleaved Resonance）。
這一發(fā)現(xiàn)為解析大腦整合導航、記憶及行為相關信息的機制提供了全新視角，尤其對與空間記憶、學習能力相關的神經(jīng)疾病研究具有重要啟示。
研究聚焦于海馬體 CA1 區(qū)錐體神經(jīng)元 —— 這類細胞是記憶編碼與空間導航的核心神經(jīng)單元 ，其功能機制的解析有助于闡明生物體對空間位置的識別及路徑規(guī)劃能力。這些神經(jīng)元通過電信號發(fā)放實現(xiàn)信息傳遞，放電模式包括單個動作電位與爆發(fā)式放電兩種類型。每種模式承載不同信息編碼，且與特定行為場景相關聯(lián)。然而，此前學界對神經(jīng)元模式切換的調(diào)控機制仍缺乏清晰認知。
研究團隊借助計算建模與基因編碼電壓指示劑（GEVI）成像技術證實，神經(jīng)元可同時響應 Theta（低頻）與 Gamma（高頻）腦波輸入，但響應模式存在差異：通過爆發(fā)式放電與 Theta 波共振，同時以單個動作電位與 Gamma 波共振，形成 “同一電信號中嵌套雙重共振模式” 的編碼特性。
圖片鏈接：https://www.eurekalert.org/multimedia/1077911
圖片信息：Rodrigo Pena 博士，資深作者，F(xiàn)AU Charles E. Schmidt 科學學院生物科學助理教授，F(xiàn)AU Stiles-Nicholson 腦研究所成員。
“我們的模型表明，單個神經(jīng)元如同多波段收音機，可精準調(diào)諧至不同頻率腦波并動態(tài)調(diào)整放電模式，” 研究資深作者、FAU 生物科學助理教授 Rodrigo Pena,博士指出，“其靈活性與功能多樣性遠超此前認知。”
研究表明，神經(jīng)元的這種動態(tài)響應特性受內(nèi)部離子電導調(diào)控，尤其是三種關鍵電流：持續(xù)鈉電流、延遲整流鉀電流和超極化激活電流。通過調(diào)節(jié)這三種電流的強度，神經(jīng)元可在 Theta 與 Gamma 節(jié)律之間切換共振偏好，并在爆發(fā)式放電與單個動作電位模式間轉換。此外，神經(jīng)元在長時靜默期后更易產(chǎn)生爆發(fā)式放電，體現(xiàn)了信息編碼的時間依賴性特征。
“這種‘交錯共振’機制為理解大腦高效信息處理網(wǎng)絡提供了全新范式，” Pena強調(diào)，“尤其對腦波節(jié)律紊亂相關疾病具有重要參考價值。若神經(jīng)元放電異?；驘o法在單個動作電位與爆發(fā)式放電間正常切換，可能導致記憶編碼障礙或注意力缺陷。而解析神經(jīng)元對不同腦波的適應性機制，將為神經(jīng)功能修復提供潛在靶點。”
該發(fā)現(xiàn)同時解答了神經(jīng)科學領域的重要問題，如海馬體空間記憶的編碼機制，進一步印證了大腦的高度復雜性與環(huán)境適應性。早期研究已證實，Theta 與 Gamma 節(jié)律調(diào)控動物空間移動時的神經(jīng)元放電時序；而本研究首次發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)元可基于外部輸入與內(nèi)部電生理狀態(tài)動態(tài)切換放電模式，即單個神經(jīng)元可在不同情境下傳遞多層信息編碼，而非局限于單一信號模式。
“大腦的基本功能單元遠比我們想象的更具動態(tài)性，”Pena總結道。“單個神經(jīng)元可同時耦合不同頻率腦波，實時調(diào)整放電模式以適應環(huán)境需求。這一發(fā)現(xiàn)不僅深化了我們對腦功能的認知，更為未來神經(jīng)活動異常疾病的干預治療提供了創(chuàng)新性思路。”
雜志：PLOS Computational Biology
DOI：10.1371/journal.pcbi.1013126
