利用成熟非人类初级皮质的神经元的神经活性变化的测量，因为它们观察到新颖且熟悉的刺激，神经科学家观察了在生活大脑中出现的突触塑性的迹象，同时实现了众所周知和识别刺激的壮举。
从第一个项目中，大卫塞伯格于1989年作为一名研究生，他要了解大脑的视觉系统的工作受到1982年在Brown By Brown By Elie Bienenstock，Leon Cooper和Paul Munro（BCM）的影响。现在，有点巧克力巧克力，布朗神经科学教授的巧合，是芝加哥式学院学校的共同作者，提供了加强该模型的新型证据。
BCM三重奏在三十多年前寻求解决的问题是大脑如何从经验中学到 - 它如何形成持久的神经网络，以适应它的感官。当时对科学家清楚的是，神经元之间的偶联是响应于刺激而被电激活的神经元，例如看到树，诸如看树，是未固定的。这些神经元之间的电化学结，称为突触，可以通过经验改变。烧制在一起的细胞将加入，去了口头禅。
但如果这就是那里，那么巨大的失控网络将形成各种新颖的事情。实际情况发生了什么是，在树的第一个视图产生了神经活动的最初爆发后，只有一小群神经元之间的连接将会增强，导致在下次树进入视野时增加激活。BCM理论提出了一个模型，了解如何招募何种神经元的型号来代表树，而大多数其他人在初始Hubbub之后可以继续处理其他图像，而不会永远成为树观察者。
多年来，由于许多神经科学家继续研究学习如何从形成，加强和突触削弱 - “突触塑性” - 大多数证据来自观察在实验室中刺激的组织样本中神经元的基本变化在早期发展阶段的相对简单的生物中。
研究人员从来很容易观察突触塑性的迹象，在生活中，完整的，完整的大脑，而占据众所周知和识别刺激的壮举。
但新的研究就是这样做的。利用芝加哥研究员的较低颞型皮质的神经元的神经元的神经元变化的测量，芝加哥研究人员在数学上推断了关于如何在突触水平上进行学习的规则。事实证明，这些规则再现了BCM模型的基本预测。
Sheinberg的主要贡献以及共同学生和前学生Luke Woloszyn的主要贡献是提供一些基本的神经生理学记录，以便为其分析提供芝加哥大学的主要作者Sukbin Lim和通讯作者Nicolas Brunel。
“当Nicolas首次接近我的数据时，我没有告诉他们关于我自己的理论想法，关于我们所观察到的那种改变的理论想法，”Sheinberg说。“那么，当他回来时说，”我的博士后，我看着这些数据，看起来可能适合的不同模型，它看起来像是一个紧密适合BCM模型，“我说'嗯，不是那么有趣这是在这里首先提出的模型。“
具体而言，预测的数据展示和BCM是什么，即在处理刺激的神经元的射击率时似乎是阈值活性。在阈值低于阈值的速率下驱动电池的神经元输入 - 它们中的大部分 - 不会保持强烈的突触连接，而驱动细胞以高于阈值的速率驱动电池的那些神经元输入将加强其突触链。那些是留在刺激的神经元。
库珀是1972年的诺贝尔奖联合受援人员在他开始研究神经科学之前，他对超导物理学的工作，称赞了这项研究。这几乎不是第一个提供支持证据，但它以一种新的方式确实如此。
“这是一个非常有趣的论文，”库珀说。“它证实了BCM突触修改的基本假设通过与通常采用的方法的方法截然不同。”
Sheinberg也已经知道这一切。
“在我的脑海里，一直在这种意义上，其中BCM的可塑性理论模型可能非常深刻，”他说。
除了LIM，Brunel，Sheinberg和Woloszyn外，这篇论文的其他作者是Jillian Mckee，Yali Amit和David Freedman。
出版物：Sukbin Lim，等，“从皮质神经元的射击率分布推断学习规则，”自然神经科学，2015; DOI：10.1038 / NN.4158
