突触传输不可靠性的定量化建模及其在神经信息传输中的应用

The signal processing in the brain is believed to be highly reliable, but experimental observations have demonstrated that the microscopic mechanism of synaptic transmission displays the unreliable property. It is obvious that such unreliability stemming from synaptic transmission has significant influence on the signal processing in the brain. However, so far most previous modeling studies only considered that neurons transmit neural impulses (also called spikes or action potentials) based on reliable synaptic models, and moreover, the mathematical modeling of the unreliable synaptic transmission in only a few existing related research still remains problems and needs to be improved. Accordingly, the proposed project aims to develop a novel quantitative unreliable synaptic transmission model based on the amount of effective synaptic vesicles, which is more biological compared to the existing models in the literature. Considering the fact that many neural computation and high cognitive tasks are believed to involve signal propagation through multiple brain regions and the activation of large numbers of specific neurons, this project plans to apply the developed quantitative model to study the signal propagation and signal gating in the brain, and explore the nontrivial effects of unreliable synaptic transmission on them. The research in this proposed project has twofold significance. On the one hand, the quantitative unreliable synaptic transmission model developed in this project will provide a model basis for further studying the functional roles of unreliable synaptic transmission in the signal processing of the brain. On the other hand, the computational results based on signal propagation and signal gating can enhance our fundamental understanding on the synaptic mechanisms of neural information propagation, and also provide the theoretical basis for developing the next generation neural networks and highly efficient brain-like algorithms.

虽然大脑中的信息处理具有高度可靠性，但实验表明神经元间经由突触的信息交互却是不可靠的，显然这种不可靠性会对神经信息处理产生显著的影响。然而已有的建模研究很少关注突触传输的不可靠性，仅有的少量相关工作也在建模方面存在不足。本项目旨在建立一种更符合生物实际情况的、基于有效突触小泡数量的定量化不可靠突触传输模型。考虑到大脑中的神经计算和认知功能都涉及神经信息在脑皮层的不同区域间相互传输，本项目拟将所建立模型应用到对神经信息传输机理的研究中，着重考察突触传输不可靠性在神经信息传输和传输通道门控机制方面所起的非平凡作用。本项目的研究具有双重意义：一方面，不可靠突触传输定量化模型的建立将为今后研究突触传输不可靠性在神经信息处理中扮演的功能性角色奠定模型基础；另一方面，定量化模型与神经信息传输相结合的研究成果，将完善人们对神经信息传输中突触机制的理解，为开发新一代神经网络和高效仿脑计算算法提供理论基础。

大脑是一个由海量神经元通过突触相互连接构成的异常庞大而复杂的网络系统。研究表明，神经元之间的信号传递与交流是经由突触完成的。尽管大脑中的信息处理具有极高的可靠性，但是研究发现神经元间的信号传输是不可靠的。生物实验揭示，神经信号传输的不可靠性主要是由化学突触中突触小泡概率化地释放神经递质导致。通常神经递质的释放是一个随机过程，并不是每一个来自突触前神经元的信号都能触发突触小泡释放神经递质。对大脑皮层神经元来讲，突触传输的成功率通常介于0.1-0.9之间。显然，突触传输的不可靠性会对大脑中的信息处理产生重要的影响。但长期以来，在神经元网络的建模工作中，研究者通常采用的是完全可靠的突触传输模型，对突触传输不可靠性的研究却没有得到足够的重视。根据本项目最初的设计，我们近年来主要开展了以下两个方面的系统研究工作：1）在突触不可靠性建模方面，建立了一种更符合生物实际情况的定量化不可靠突触传输模型；2）考虑到大脑中的神经计算和认知功能都涉及神经信息在脑皮层的不同区域间相互传输，我们结合神经科学领域具体问题，将突触传输不可靠性模型整合到多个神经回路建模工作中，并应用到对神经信息传输和整合的研究中。..本项目执行期间，课题组成员认真开展相关研究工作，按计划进行了相关研究，并取得了阶段性研究成果。在此基础上结合国际上的研究热点适当拓开了研究内容。目前，在包括PLoS Computational Biology，Journal of Neural Engineering，Brain Research Bulletin，Cognitive Neurodynamics在内的等国际著名杂志上正式发表SCI 检索论文7篇（标注资助），会议论文1篇（标注资助）。此外，在国内外学术会议上发表摘要3篇，部分研究结果正在投稿评审。在项目的支持下，课题组成员多次参加国内外重要学术会议，项目负责人受邀在多个学术会议上宣讲最新研究成果。