星形膠質細胞可能提升大腦的記憶容量 這一發現如何申請專利？
專利代理 發布時間：2025-05-28 13:45:34 瀏覽: 次
人類大腦包含大約860億個神經元。這些細胞發送電脈沖，幫助大腦存儲記憶，并在大腦和神經系統中傳遞信息和指令。
大腦中也含有數十億個星形膠質細胞——具有許多長延伸的星形細胞，使它們能夠與數百萬個神經元互動。盡管長期以來它們被認為主要是支持性細胞，但最近的研究表明，星形膠質細胞可能在記憶存儲和其他認知功能中發揮作用。
麻省理工學院的研究人員現在提出了一個關于星形膠質細胞如何可能有助于記憶存儲的新假設。他們的模型所建議的結構將有助于解釋大腦的巨大存儲容量，這遠大于僅使用神經元所預期的容量。
最初，星形膠質細胞被認為只是清理神經元周圍的物質，但沒有特別的理由說明進化沒有意識到這一點，因為每個星形膠質細胞可以接觸到數十萬甚至數百萬個突觸，它們也可以用于計算，麻省理工學院機械工程學和腦與認知科學學教授、新研究的作者讓-雅克·斯洛廷說。
星形膠質細胞在大腦中具有多種支持功能：它們清理碎片，為神經元提供營養，并幫助確保充足的血液供應。
星形膠質細胞也會伸出許多細長的觸手，稱為突起，每個突起可以包裹在兩個神經元相互作用的突觸上，從而形成三部分突觸。
在過去的幾年里，神經科學家已經證明，如果海馬體中星形膠質細胞和神經元之間的連接被破壞，記憶的存儲和檢索就會受到損害。
與神經元不同，星形膠質細胞不能發放傳遞信息的電脈沖，但它們可以利用鈣信號與其他星形膠質細胞進行交流。在過去的幾十年中，隨著鈣成像分辨率的提高，研究人員發現，鈣信號還使星形膠質細胞能夠與它們所關聯的突觸中的神經元協調其活動。
這些研究表明，星形膠質細胞能夠檢測神經活動，從而改變自身的鈣水平。這些變化可能會觸發星形膠質細胞釋放膠質遞質——類似于神經遞質的信號分子——到突觸中。
神經元信號傳導和星形膠質細胞到神經元信號傳導之間有一個封閉的循環，目前未知的是星形膠質細胞如何利用從神經元接收到的信息進行計算。
麻省理工學院的團隊開始建立模型，以模擬這些連接可能在做什么以及它們如何有助于記憶存儲。他們的模型基于霍普菲爾德網絡——一種可以存儲和回憶模式的神經網絡。
霍普菲爾德網絡，由約翰·霍普菲爾德和真一夫·阿瑪里在20世紀70年代和80年代開發，通常用于模擬大腦，但研究表明，這些網絡無法存儲足夠多的信息來解釋人類大腦的龐大記憶容量。一種較新的改進版霍普菲爾德網絡，稱為 密集關聯記憶，通過兩個以上神經元之間的高階耦合可以存儲更多信息。
然而，由于傳統突觸只能連接兩個神經元：前突觸細胞和后突觸細胞，尚不清楚大腦如何在假設的突觸中實現這些多神經元耦合。這就引出了星形膠質細胞的作用。
如果你有一個由神經元組成的網絡，這些神經元成對耦合，那么你只能在這些網絡中編碼非常少的信息，為了構建密集的關聯記憶，你需要耦合更多的神經元，因為單個星形膠質細胞可以連接到許多神經元和許多突觸，所以很自然地會想到，可能存在一種由這種生物細胞介導的突觸之間的信息傳遞。這是促使我們研究星形膠質細胞并開始思考如何在生物學中構建密集的關聯記憶的最大靈感。
研究人員在新論文中開發的神經元-星形膠質細胞關聯記憶模型可以存儲比傳統霍普菲爾德網絡顯著更多的信息——這足以解釋大腦的記憶容量。
研究人員表示，神經元和星形膠質細胞之間的廣泛生物聯系支持了這種模型可能解釋大腦記憶存儲系統如何運作的想法。他們假設在星形膠質細胞內，記憶是通過鈣流模式的漸進變化來編碼的。這些信息通過星形膠質細胞過程所連接的突觸中釋放的膠質介素傳遞給神經元。
通過仔細協調這兩件事——細胞內鈣的空間時間模式，然后反饋到神經元——你可以得到所需的巨大記憶容量的動態變化。
新模型的一個關鍵特征是，它將星形膠質細胞視為一組過程，而不是單一的實體。這些過程中的每一個都可以被視為一個計算單元。由于密集的關聯記憶具有高信息存儲能力，所存儲信息量與計算單元的數量之比非常高，并且隨著網絡規模的增大而增加。這使得系統不僅具有高容量，而且還能高效地利用能源。
通過將三重突觸域（astrocytes與突觸前和突觸后神經元動態互動的區域）概念化為大腦的基本計算單元，每個單元可以存儲與網絡中神經元數量一樣多的記憶模式。這導致了一個引人注目的推論，原則上，一個神經元-astrocyte網絡可以存儲任意多的模式，其唯一限制是其大小。
為了測試這個模型是否能準確地代表大腦如何存儲記憶，研究人員可以嘗試開發方法來精確操控星形膠質細胞突起之間的連接，然后觀察這些操控如何影響記憶功能。
除了提供有關大腦如何存儲記憶的見解外，該模型還可以為從事人工智能研究的科學家提供指導。通過改變過程到過程網絡的連接性，研究人員可以生成大量模型，以用于不同的目的，例如，在大型語言模型中創建密集的關聯記憶和注意力機制之間的連續體。
當神經科學最初激發了人工智能的關鍵想法后，近50年的神經科學研究對這一領域的影響甚微，許多現代人工智能算法已經偏離了神經類比，從這個意義上說，這項工作可能是第一個受最近神經科學研究啟發的人工智能貢獻。
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