大脑神经元树突中的“指令信号”

学习是神经元间突触连接强度变化的结果。在复杂网络中，确定单个突触如何改变以提升任务表现的“信用分配问题”，在人工神经网络中通过反向传播有效解决，但脑内机制未知。近期理论提出，生物环路可能通过树突实现向量化指导信号，且与前馈输入空间分离（前馈信号作用于胞体附近，反馈信号作用于远端树突）。

为验证该假设，研究人员设计神经反馈脑机接口任务：训练头部固定小鼠在双光子显微镜下，调节 retrosplenial 皮层（RSC）第5层锥体神经元中两组空间混合群体（各4-5个神经元，P+和P-）的活动，以旋转视觉光栅至目标方向，同时记录胞体和对应远端顶树突的 GCaMP 活性。

结果发现：1. 胞体和树突信号的相对强度可由周围网络活动预测，且包含奖励、误差等任务相关信息，可作为指导信号；2. 这些潜在教学信号的符号取决于单个神经元在任务中的因果作用，并能预测学习过程中整体活动的变化；3. 靶向光遗传干扰这些信号会破坏学习。

进一步实验显示，树突活动包含胞体活动所没有的信息，且能编码任务表现（如奖励、误差）。通过麻醉或激活 NDNF+ 层1抑制性中间神经元（抑制顶树突），发现树突-胞体残差（SD residual）降低，证明其是树突与胞体活动的可靠指标。解码分析表明，SD残差群体向量可区分奖励/非奖励 trial 及成功/失败 trial，而光遗传抑制树突信号会消除这些信息并阻碍学习。

综上，研究首次在脑内发现向量化指导信号，通过皮层树突的半独立计算实现，为脑内信用分配问题提供了潜在机制。