图 视觉刺激对小鼠视觉皮层功能网络拓扑结构影响示意图
在国家自然科学基金项目（批准号：92370116）等资助下，清华大学贾晓轩副教授团队和佐治亚理工学院Hannah Choi助理教授以及约克大学Joel Zylberberg副教授合作，深入研究小鼠视觉皮层网络对多类型视觉刺激的动态处理机制。研究成果以“刺激类型塑造小鼠视觉皮层细胞功能网络的拓扑结构（Stimulus type shapes the topology of cellular functional networks in mouse visual cortex）”为题，于2024年7月9日在线发表于国际学术期刊《自然·通讯》（Nature Communications）杂志上，论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-49704-0。
大脑由数百万个神经元构成复杂的网络，这些神经元之间的相互作用决定了如何从外部环境中提取信息并用以指导行为。在短时间尺度内，神经元之间的解剖连接通常保持稳定，而反映神经元间互动关系的功能网络则能够快速随输入刺激的不同而动态调整。如何系统性揭示视觉输入对神经元功能连接的调控机制，是视觉系统研究中的关键科学问题。
已有研究大多难以实现单神经元分辨率，或未能全面考虑多种刺激类型及多视觉皮层区域的神经活动，因此无法准确揭示视觉网络在输入变化中的动态特性。针对这一挑战，研究团队利用艾伦研究所的电生理神经信号数据，通过基于神经元放电时间序列的有向边分析，预测神经元间可能存在的正负、双向、多突触连接，并提出一种随机化模型以保留真实网络的正负有向边分布，从多个拓扑尺度对功能网络的非随机特性进行系统研究。
研究结果显示，特定三元连接模式是视觉皮层功能网络中的关键信息处理单元。在面对不同类型的视觉输入时，神经元能够动态重组成局部拓扑结构相似但全局特性不同的功能网络，从而高效处理多样化任务。这一发现不仅深化了对视觉系统动态信息处理机制的理解，也为开发具有高度适应性与记忆能力的下一代可解释人工智能提供了重要启发。