海馬體是大腦的“空間導航儀”。當動物從靜止到開始奔跑、探索環(huán)境時，海馬回路需要迅速切換至一種高效的工作模式。我們將這種由靜止到運動引發(fā)的狀態(tài)重組形象地稱為“導航開關(guān)”。但這并非簡單的電路開閉，而是神經(jīng)元對輸入靈敏度的動態(tài)調(diào)校。具體而言，海馬神經(jīng)元需要持續(xù)整合海量的 興奮與抑制 信號，并將其轉(zhuǎn)化為動作電位輸出。若借用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言，這相當于神經(jīng)元通過一個非線性的“ 激活函數(shù) ”對輸入進行運算。 但與人工網(wǎng)絡(luò)中通常固定的激活函數(shù)不同，生物神經(jīng)元的輸入–輸出關(guān)系會隨行為狀態(tài)被動態(tài)調(diào)控。然而，要解析這一機制，必須在動物行為中同時捕捉 閾下膜電位 與 動作電位 ，并對單細胞施加分級輸入以構(gòu)建完整的輸入–輸出曲線 。長期以來，受限于技術(shù)瓶頸，這一“開關(guān)”背后的神經(jīng)計算原理一直難以被直接揭示 。

在這一背景下， 2026年2月20日， 來自希伯來大學 Edmond and Lily Safra 腦科學中心（ELSC） Yoav Adam 團隊的博士生 楊其鑫 在Neuron發(fā)表題為

All-optical electrophysiology reveals behavior-dependent dynamics of excitation and inhibition in the hippocampus

研究的亮點之一，是清晰區(qū)分了狀態(tài)切換對不同神經(jīng)元“激活函數(shù)形狀”的重塑：運動并非把所有神經(jīng)元的反應(yīng)“一刀切”地壓低，而呈現(xiàn)明顯的細胞類型特異性。以兩類代表性細胞為例，VIP 抑制性中間神經(jīng)元在運動時表現(xiàn)為典型的 減法（subtractive） 調(diào)制 ，曲線整體下移，但斜率（即增益）基本不變，更像是輸出基線被下調(diào)。相對地，錐體神經(jīng)元在運動時呈現(xiàn) 除法（divisive） 調(diào)制 ，曲線斜率顯著變小，增益下調(diào)。

更進一步，研究顯示這種在錐體神經(jīng)元中出現(xiàn)的增益下調(diào)并非對所有輸出模式一視同仁，而是具有 爆發(fā)（burst）特異性 ：運動狀態(tài)更顯著地抑制與樹突事件相關(guān)的復合爆發(fā)輸出，而簡單尖峰相對穩(wěn)定。這提示海馬回路在狀態(tài)切換時并非只“調(diào)總體音量”，而是在優(yōu)先調(diào)節(jié)更強非線性、可能更能驅(qū)動下游與可塑性的輸出通道。

電壓成像的另一優(yōu)勢是能直接讀出閾下反應(yīng)。 研究分析膜電位中的細胞內(nèi) θ（theta）振蕩 ，發(fā)現(xiàn)其在運動過程中出現(xiàn)，并在抑制性中間神經(jīng)元中尤為顯著。進一步通過單細胞光遺傳去極化，作者利用 θ 振蕩對去極化的方向性響應(yīng)來推斷輸入來源：去極化若使 θ 增強，提示抑制性節(jié)律驅(qū)動占主導；若使 θ 減弱，則更支持興奮性驅(qū)動。在實驗中，VIP與錐體細胞的 θ 振蕩在去極化后進一步增強，與抑制性來源的解釋一致。

為將這些現(xiàn)象從描述推進到機制解釋，研究團隊建立了包含胞體與樹突的計算模型，引入平衡的興奮/抑制輸入及 θ 調(diào)制驅(qū)動，能夠再現(xiàn)實驗中觀察到的關(guān)鍵特征，包括狀態(tài)依賴的輸入–輸出變化、爆發(fā)特異性增益調(diào)制以及細胞內(nèi) θ 的改變。

總體而言，該研究表明，海馬在靜止與運動之間會通過重組興奮/抑制輸入及其節(jié)律性驅(qū)動，動態(tài)改寫錐體神經(jīng)元的輸入–輸出“激活函數(shù)”，并選擇性調(diào)控與樹突事件相關(guān)的爆發(fā)輸出。該工作以單細胞電壓成像結(jié)合精準光遺傳操控，給出了行為狀態(tài)如何在細胞與環(huán)路層面重塑信息處理規(guī)則的直接證據(jù)，為理解海馬在不同狀態(tài)下實現(xiàn)穩(wěn)定導航與靈活記憶編碼提供了新的機制框架。

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.12.040

制版人： 十一

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