人腦大約包含860億個(gè)神經(jīng)元。這些細(xì)胞會(huì)發(fā)出電信號(hào)，在腦中承擔(dān)著至關(guān)重要的功能，不僅幫助存儲(chǔ)記憶，也負(fù)責(zé)在腦及整個(gè)神經(jīng)系統(tǒng)中傳遞信息與指令。

然而，并不是所有的腦細(xì)胞都是神經(jīng)元。據(jù)估計(jì)，人腦中大約一半的細(xì)胞是神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞，其中最主要的一類便是星形膠質(zhì)細(xì)胞。

長(zhǎng)期以來，星形膠質(zhì)細(xì)胞被視為神經(jīng)元的“配角”，承擔(dān)一些“支持性”功能，例如在神經(jīng)元周圍清除廢物、為神經(jīng)元提供營(yíng)養(yǎng)、維持充足的血液供應(yīng)等。但越來越多的證據(jù)表明，它們遠(yuǎn)不止于此，例如一旦破壞了海馬體中星形膠質(zhì)細(xì)胞與神經(jīng)元之間的連接，就會(huì)導(dǎo)致記憶的存儲(chǔ)和提取功能受損。

在一項(xiàng)新發(fā)表于《美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊》（PNAS）的研究中，一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)新的理論模型，解釋了星形膠質(zhì)細(xì)胞如何參與記憶的存儲(chǔ)。

封閉的回路

星形膠質(zhì)細(xì)胞擁有一個(gè)主要的胞體，以及大量細(xì)長(zhǎng)的突起，這些突起會(huì)包裹住神經(jīng)元之間的突觸連接，形成所謂的“三聯(lián)突觸”，即突觸前神經(jīng)元、突觸后神經(jīng)元與星形膠質(zhì)細(xì)胞的突起三者共同參與的信息交流單元。一個(gè)星形膠質(zhì)細(xì)胞可以連接附近多達(dá)百萬個(gè)突觸。

與神經(jīng)元不同，星形膠質(zhì)細(xì)胞不能通過“動(dòng)作電位”傳遞電信號(hào)，但它們擁有獨(dú)特的通信機(jī)制——通過鈣離子濃度的變化來交流。過去的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)神經(jīng)元活動(dòng)增強(qiáng)時(shí)，星形膠質(zhì)細(xì)胞可以感知這種變化，進(jìn)而引發(fā)其突起內(nèi)部鈣離子的波動(dòng)，并向突觸釋放出類似神經(jīng)遞質(zhì)的“膠質(zhì)細(xì)胞遞質(zhì)”，影響神經(jīng)活動(dòng)。

這意味著，星形膠質(zhì)細(xì)胞既能感知來自神經(jīng)元的信號(hào)，也能反向調(diào)節(jié)神經(jīng)元的活動(dòng)，兩者之間構(gòu)成了一個(gè)封閉的循環(huán)系統(tǒng)。

盡管這些現(xiàn)象已被觀察到，但一個(gè)關(guān)鍵問題依然未知：星形膠質(zhì)細(xì)胞究竟如何處理來自神經(jīng)元的信息的？

建模記憶

為探討這一問題，在新的研究中，研究團(tuán)隊(duì)建立了一個(gè)全新模型。他們采用的建模基礎(chǔ)是霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)。霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)是一種能夠存儲(chǔ)和回憶“模式”的經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，常用于類腦模擬。但其容量有限，難以解釋人腦所需的龐大記憶空間。

因此，研究者引入了密集聯(lián)想記憶（Dense Associative Memory）模型。這種模型通過引入多個(gè)神經(jīng)元之間的高階耦合關(guān)系，大幅提升了記憶容量。然而，生物學(xué)中傳統(tǒng)的突觸僅連接兩個(gè)神經(jīng)元（突觸前細(xì)胞和突觸后細(xì)胞），因此挑戰(zhàn)在于——要如何實(shí)現(xiàn)這種“多點(diǎn)耦合”機(jī)制。

此時(shí)，星形膠質(zhì)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)便成為突破口：一個(gè)星形膠質(zhì)細(xì)胞能同時(shí)連接多個(gè)神經(jīng)元和突觸，為實(shí)現(xiàn)高階耦合提供了生物學(xué)基礎(chǔ)。研究人員假設(shè)，記憶可以在星形膠質(zhì)細(xì)胞內(nèi)部的鈣離子流動(dòng)模式的逐漸變化中編碼，星形膠質(zhì)細(xì)胞通過在其突起接觸的突觸處釋放膠質(zhì)遞質(zhì)，將這些信息傳遞給神經(jīng)元。

這種“神經(jīng)元–星形膠質(zhì)細(xì)胞聯(lián)想記憶模型”顯示出遠(yuǎn)超傳統(tǒng)Hopfield網(wǎng)絡(luò)的記憶容量，足以模擬人腦的記憶能力。

微觀結(jié)構(gòu)與宏觀性能

該模型的另一個(gè)關(guān)鍵創(chuàng)新是：它不再把一個(gè)星形膠質(zhì)細(xì)胞視為單一單位，而是將其視為由多個(gè)突起組成的集合，每一個(gè)突起都可以被看作是一個(gè)獨(dú)立的計(jì)算單元。

如此一來，信息存儲(chǔ)的總量不僅更大，而且隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大，單位計(jì)算資源所能承載的信息量也會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)，這使得整個(gè)系統(tǒng)具備了高容量、低能耗的優(yōu)勢(shì)。

研究人員指出，如果將三聯(lián)突觸結(jié)構(gòu)作為腦的基本計(jì)算單元，那么每個(gè)單元就都可存儲(chǔ)數(shù)量與網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元數(shù)量相當(dāng)?shù)挠洃浤Ｊ健＿@意味著，一個(gè)神經(jīng)元與星形膠質(zhì)細(xì)胞組成的網(wǎng)絡(luò)，其可存儲(chǔ)的記憶模式數(shù)量幾乎無限，其上限僅取決于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。

啟發(fā)AI的“生物靈感”

為了驗(yàn)證這一模型是否真正反映了人腦中的記憶存儲(chǔ)機(jī)制，研究人員建議未來可以通過實(shí)驗(yàn)手段精確操控星形膠質(zhì)細(xì)胞突起之間的連接方式，然后觀察這些干預(yù)如何影響記憶功能。他們希望這一理論能激發(fā)更多神經(jīng)科學(xué)家進(jìn)行實(shí)驗(yàn)證實(shí)。

除了為我們理解腦如何存儲(chǔ)記憶提供新的視角之外，這一模型還可能為人工智能的發(fā)展提供新靈感。研究者指出，通過調(diào)整突起間網(wǎng)絡(luò)的連接模式，可以生成一系列不同類型的模型。

長(zhǎng)期以來，神經(jīng)科學(xué)雖然為早期AI發(fā)展提供了啟發(fā)，但過去幾十年的神經(jīng)科學(xué)研究對(duì)現(xiàn)代AI算法的影響極為有限，如今的AI模型也大多脫離了神經(jīng)生物學(xué)類比。從這個(gè)意義上說，這項(xiàng)工作或許是近年來少有的、真正受到神經(jīng)科學(xué)前沿研究啟發(fā)而對(duì) AI 做出貢獻(xiàn)的工作之一。

#參考來源：

https://news.mit.edu/2025/overlooked-cells-might-explain-human-brains-huge-storage-capacity-0527

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2417788122

#圖片來源：

封面圖&首圖：MIT News