树突可能有助于神经元进行复杂的计算
在人脑中，神经元对收到的信息进行复杂的计算。麻省理工学院的研究人员现在已经证明了树突状（从神经元突出的单一类似分支的扩展）如何进行这些计算。
研究人员发现，在单个神经元中，不同类型的树突从大脑的不同部分接收意见，并以不同的方式进行处理。研究人员说，这些差异可能有助于神经元整合各种输入并产生适当的反应。
在研究人员在本研究中检查的神经元中，这种树突处理似乎有助于细胞在参与导航和计划运动的电路中获取视觉信息并将其与电动机反馈相结合。
“我们的假设是，这些神经元能够在视觉环境中挑选特定功能和地标，并将它们与有关跑步速度，我要去的何时以及开始的信息结合在一起，朝着一个目标位置。
Mathieu Lafourcade是前麻省理工学院博士后，是该论文的主要作者，今天出现在神经元。
复杂计算
任何给定的神经元都可以具有数十个树突，这些树突接收来自其他神经元的突触输入。神经科学家假设这些树突可以充当隔室，在将结果发送给神经元的正体之前，可以在传入信息上执行自己的计算，从而整合所有这些信号以生成输出。
先前的研究表明，树突可以使用称为NMDA受体的专门蛋白质扩增传入信号。这些是电压敏感的神经递质受体，取决于其他称为AMPA受体的受体的活性。当一个树突通过AMPA受体接收许多传入的信号，同时，激活附近NMDA受体的阈值，从而产生了额外的电流。
哈内特说，这种现象被称为超线性，被认为可以帮助神经元区分在时空或空间中靠近或分开的输入。
在新研究中，麻省理工学院的研究人员希望确定不同类型的输入是否针对不同类型的树突，如果是，这将如何影响这些神经元执行的计算。他们专注于一个称为的神经元人群锥体细胞，皮层的主要输出神经元，它们具有几种不同类型的树突。基底树突延伸到神经元的身体下方，顶端斜树突从从体内向上行驶的树干延伸，簇树突位于树干的顶部。
哈内特和他的同事选择了一部分大脑肾上腺后皮质（RSC）他们的研究是因为它是关联皮层的良好模型，即用于复杂功能的脑皮质类型，例如计划，交流和社会认知。RSC集成了来自大脑许多部分的信息来引导导航，而金字塔神经元在该功能中起关键作用。
在一项小鼠的研究中，研究人员首先表明三种不同类型的输入进入RSC的金字塔神经元：从视觉皮层从运动皮层到顶端斜树突，从丘脑的外侧核（视觉加工区域）到簇树突。
哈内特说：“到目前为止，对那些树突的投入还没有太多绘制。”“我们发现这里有一些复杂的布线规则，不同的输入将用于不同的树突。”
一系列响应
然后，研究人员测量了每个隔室中的电活动。他们期望NMDA受体会显示出上线性活性，因为此行为已在金字塔的树突中得到证明神经元在主要的感觉皮层和海马中。
在基础树突中，研究人员看到了他们的预期：来自NMDA受体产生的来自视觉皮层的输入引发了上线性电气尖峰。然而，在同一细胞的顶端斜树突中仅50微米，研究人员没有发现上线性活性的迹象。取而代之的是，输入这些树突会驱动稳定的线性响应。这些树突的NMDA受体密度也要低得多。
哈内特说：“这令人震惊，因为以前没有人报道过。”“这意味着顶端斜率不在乎输入的模式。输入可以及时分离，也可以及时分开，这无关紧要。这只是一个线性积分器，它告诉单元格，它是多少输入获得，无需进行任何计算。”
哈内特说，这些线性输入可能代表诸如跑步速度或目的地之类的信息，而视觉信息进入基础树突代表环境的地标或其他特征。基础树突的上线性使他们能够在该视觉输入上执行更复杂的计算类型，研究人员假设这使RSC可以灵活地适应视觉环境中的变化。
在从丘脑接收输入的簇树突中，似乎可以生成NMDA尖峰，但不太容易。像顶端斜树突一样，簇树突的密度低。受体。哈内特（Harnett）的实验室现在正在研究所有这些不同类型的树突中发生的事情，因为小鼠执行导航任务。
进一步探索
