脑皮层神经元动作电位的能量效率

Consuming only about several watts energy, mammlian brains are able to carry out 1000 trillon times of operation per second. The biophysical mechanism of this extremely efficient energy expenditure is still not fully known. Conserving energy may be an essential rule to life. It is important not only as a limiting factor in optimizing brain wire connections but also constrains the mechanism in generating nervous electrical signals through which brain cells communicate: the action potentials (APs). Our aim here is to make a comprehensive study on the biophysical mechanisms by which cortical axons operate in the optimal energy efficient manner for action potential conduction along unmylinated axons and to investigate the functional consequences of this in facilitating efficient spike code in neural information processing. We plan to perform computational models, information theory and experimental recordings of mammalian brain cells to study: 1) how do physiological properties of unmyelinated axons and nonuniform distributions of Na+/K+/Ca2+ subunit channels contribute to efficient energy cost for an action potential? 2) how does temperature change affects action potential initiating dynamics and relevant energy consumption in cortical axons? 3) How is neural code efficiency constrained by metabolic efficiency? The energy mechanism studies may open a new window to unveil the working principles of brains, and potentially facilitate the development of novel intelligent biology-based energy efficient technology.

大脑以数瓦的能量消耗，每秒种却能执行一千兆次的运算操作来行使复杂的认知和计算功能。这种接近完美的高效节能的生物机制至今还是个迷。高效节能可能是生命遵循的一条规律。可能不仅约束优化了大脑神经网络布线结构模式，而且约束优化了单个神经元动作电位的产生机制。本课题研究目标：皮层神经元产生和传导动作电位的能量优化机制，及其对最佳神经信息编码的制约和影响。研究手段：结合计算神经科学方法、信息理论和神经电生理实验等手段进行综合交叉研究。研究内容：1）探讨神经元轴突的形态特征，钠钾钙等重要离子通道亚型的非均匀分布密度、动力学特性，对动作电位能量效率的影响；2）温度变化对动作电位产生过程能量效率的影响；3）能量效率对神经信息编码的约束优化。意义：有助于全面深入地揭示大脑皮层神经元电信号的能量机制。而高效节能的脑电信号能量机制将成为一个新的窗口来揭示大脑的工作原理，并会推动新型智能型节能生物仿生技术的发展。

大脑皮层能够以20瓦特的功率进行每秒一千兆次的计算操作，产生高级认知和信息处理功能。而世界上最先进的超级计算机执行类似的运算操作要消耗一百万瓦特电能。这种巨大差异说明大脑拥有接近完美的高效节能的能量优化机制，相关研究可能会成为一个新的突破点来揭示大脑的工作机制,并可能对开发高效节能的智能计算机和脑机对话技术产生巨大的推动作用。我们前期研究发现，高等动物所具有的37度体温能够使得神经元在产生动作电位的过程比冷血动物神经元节省4－12倍的能量(PLoS Comp Biology 2012)。我们最近4年又取得如下一系列创新成果：.1高等动物保持37度恒温的重要意义和价值：我们发现皮层神经元在恒温状态具有最高的信息编码精确度和可靠性；并进一步发现哺乳动物皮层神经元模型的编码精确度在36－38摄氏度的范围具有对噪声环境最强的抗干扰能力（A.J.Comp.Biol.Bioinform.2014）。.2 大脑神经元动作电位的产生和传输过程的耗能计算一直不精确，我们构建了适用于任何神经元类型的电缆能量方程，并通过计算机仿真模拟定量揭示了动作电位在轴突的产生和传输过程的耗能规律（SCI REP 2016a）。.3为阐明神经网络在信息编码率和能耗方面的定量关系，我们应用IBM－瑞士超级计算中心的Blue-Gene超级电脑构建了一个大规模的嗅球复杂神经环路数学模型(PLoS Comp Biology 2013) ，发现在学习的过程，神经环路内的突触兴奋性和抑制性神经链接强度会逐渐趋向最佳动态平衡态，实现能耗极少的稀疏编码和侧向抑制过程 (J Neurosci 2014);而且学习经验增多会进一步优化动态平衡并增加网络的稀疏编码特性（Front. Neuroanat,2016）。我们还发现，在噪声环境下，存在最佳数量的神经元，使得网络在一定能耗情况下达到最高信息传输率（SCI REP 2016b）。.4同样体重情况，温血动物比冷血动物拥有大数十倍的大脑，我们发现随进化出现的体温和胶质细胞数量比例的迅速增加是促进大脑尺寸增大的关键因素，并建立基础代谢率、温度和胶质细胞－神经元数量比例依赖的数学模型，可以定量估算所有冷血和温血动物的大脑质量(BMC Evol Biol 2014)。