仿生模型揭示了一種神經編碼

 (https://www.nature.com/articles/s41467-025-67076-x)

 儘管計算模型加深了我們對神經科學的理解，但將實際的低階生理活動（神經元放電、場電位）和生物化學過程（神經傳導物質和受體）與高階認知能力（決策、工作記憶）及相關障礙直接聯繫起來仍然極具挑戰性。這篇論文介紹了一種機制精確的多尺度模型，該模型能夠直接產生模擬生理過程，並從中衍生出擴展的神經和認知現象。此模型能夠產生神經元放電、場電位、相位同步和突觸變化，從而直接產生工作記憶、決策和分類能力。隨後使用大量未經任何預先訓練的獼猴實驗數據驗證了這些模型的有效性。此外，模擬還揭示了一種先前未知的神經編碼（「不一致神經元」），該編碼能夠特異性地預測即將發生的錯誤行為，這一發現也得到了後續實驗數據的證實。因此，此仿生模型能夠直接且預測性地將具有計算意義的決策和強化訊號與具有神經生物學意義的神經元放電和場電位編碼聯繫起來。