神经科学过去20年
文章《过去二十年神经科学领域的反思》（Reflections on the past two decades of neuroscience）是《自然评论神经科学》（Nature Reviews Neuroscience）的一篇观点文章，纪念期刊创刊20周年。文章邀请了多位在神经科学领域有显著贡献的研究人员，分享了他们对过去20年神经科学领域变化的看法，以及他们认为目前最有趣和重要的研究方向。
Danielle S. Bassett:
强调了神经科学领域在性别、种族和残疾等方面的多样性增加。
提出了结合神经网络的表示和传输来理解大脑信息处理机制的重要性。
强调了理论在神经科学中的重要性，特别是通过数学模型和计算方法来支持理论。
Kathleen E. Cullen:
讨论了感觉输入如何转化为运动输出的传统问题，并指出运动信号如何影响感觉处理。
强调了运动信号在感觉系统中的作用，特别是在自我生成的感觉输入中。
Simon B. Eickhoff:
讨论了神经影像学的发展，特别是样本量的增加和数据共享的重要性。
强调了机器学习在个体推断中的应用，以及其在临床问题中的潜力。
Martha J. Farah:
讨论了神经科学在理解大脑和治疗神经精神疾病之外的新目标，即增强非医疗活动。
强调了神经科学在教育、法律和市场营销等领域的应用。
Yukiko Goda:
讨论了神经科学在理解突触可塑性和突触特异性方面的进展。
强调了突触生物学在学习和记忆研究中的重要性。
Patrick Haggard:
讨论了人类行为的自愿性和不可预测性，以及这些特性如何通过神经科学方法来解释。
强调了决策理论和强化学习在理解人类行为中的作用。
Hailan Hu（胡海岚）:
讨论了精神病学神经科学的发展，特别是对精神病学疾病的新理解。
强调了社会神经科学在理解社会行为的神经生物学机制中的作用。
Yasmin L. Hurd:
讨论了神经科学在理解大脑细胞异质性方面的进展，以及单细胞测序和基因工具的应用。
强调了神经科学在理解早期生活事件对神经精神疾病易感性的长期影响中的作用。
Sheena A. Josselyn:
讨论了记忆研究的进展，特别是对记忆存储的基本细胞单位——记忆印迹的研究。
强调了通过操纵记忆印迹细胞来理解记忆形成和检索的机制。
Baljit S. Khakh:
讨论了神经科学在理解胶质细胞在神经回路中的作用方面的进展。
强调了胶质细胞在行为和大脑功能中的重要性。
Jürgen A. Knoblich:
讨论了后基因组时代对神经科学的影响，特别是对神经元信息处理元素的全面理解。
强调了光遗传学在连接功能神经科学和细胞生物学中的作用。
Panayiota Poirazi:
讨论了树突在神经计算中的作用，以及如何通过计算模型和实验方法来理解这些作用。
强调了树突在学习和记忆等关键脑功能中的贡献。
Russell A. Poldrack:
讨论了计算理论在认知神经科学中的应用，以及它们如何驱动实验和解释神经影像数据。
强调了网络神经科学在理解大脑网络结构和动态中的作用。
Marco Prinz:
讨论了神经免疫学在神经科学中的复兴，特别是对中枢神经系统髓样细胞的研究。
强调了微胶质细胞在大脑发育和疾病中的作用。
Pieter R. Roelfsema:
讨论了技术进步如何推动系统神经科学的发展，特别是在视觉神经科学中。
强调了人工智能在理解突触可塑性和大脑信息处理中的作用。
Tara L. Spires-Jones:
讨论了阿尔茨海默病研究中的新进展，包括病理蛋白对大脑的损害机制。
强调了数据共享和跨学科合作在神经科学研究中的重要性。
Mriganka Sur:
讨论了皮层动态和可塑性在神经科学中的重要性，以及这些过程如何影响信息处理和行为。
强调了理解皮层可塑性和动态在治疗脑疾病和构建高效计算设备中的应用。
Hiroki R. Ueda:
讨论了细胞目录和全身成像技术的发展，以及这些技术如何推动系统生物学的研究。
强调了跨层次研究在理解生物系统独特性和不可替代性中的重要性。
过去二十年神经科学领域的反思
摘要
20年前，《自然评论神经科学》的第一期在2000年出版。为了纪念这个周年，我们邀请了近年来在该期刊上发表文章的一些研究人员，让他们就过去二十年中神经科学领域显著和有趣的发展，尤其是在他们自己的研究领域，分享他们的想法。他们还提供了一些关于当前研究线路和令他们兴奋的问题的思考。
贡献者
Danielle S. Bassett：宾夕法尼亚大学的J. Peter Skirkanich教授，涉足生物工程、电气与系统工程、物理与天文学、神经学和精神病学等多个领域。她的专长集中在复杂系统的架构、功能、设计和控制上，特别关注人类的大规模神经系统。
Kathleen E. Cullen：约翰霍普金斯大学医学院生物医学工程教授，同时在神经科学和耳鼻喉科担任联合职位。她利用系统和计算神经科学的最新方法，操纵和监测神经回路，以理解预测自然自我运动后果的神经计算及其对感知和行动的影响。
Simon B. Eickhoff：杜塞尔多夫海因里希-海涅大学和于利希研究中心的神经影像学研究员。他的工作结合了神经解剖学、数据科学和医学，包括大脑映射、个体差异建模、大脑-表型关系以及机器学习用于单一受试者的行为特征预测和精准医疗。
Martha J. Farah：宾夕法尼亚大学的认知神经科学家，负责神经科学与社会中心。她目前的研究集中在社会经济地位与大脑之间的关系。
Yukiko Goda：日本理化学研究所 (RIKEN) 大脑科学中心的副主任和团队负责人。她的研究涉及细胞原则，即突触强度是如何在个体突触上设置和动态修改的，以及它们与定义神经回路中的其他突触的关系。该团队最近的一些研究也针对星形胶质细胞在突触调节中的作用。
Patrick Haggard：在伦敦大学学院的认知神经科学研究所领导着“行动与身体”研究小组。
胡海岚：中国浙江大学医学院的教授。她的研究兴趣集中在大脑如何编码和调节情绪和社会行为，主要关注抑郁症和社交支配的神经回路。
Yasmin L. Hurd：纽约伊坎医学院的精神病学、神经科学和药理科学教授，也是西奈山行为健康系统中成瘾研究所的主任。她的研究集中在阿片类药物滥用以及早期药物暴露（特别是大麻）对发育后果的影响，使用多学科和转化方法在人类和动物模型中进行研究。
Sheena A. Josselyn：加拿大多伦多病童医院（SickKids）的高级科学家，加拿大多伦多大学的教授，也是加拿大先进研究所（CIFAR）的高级研究员。她对理解大脑如何使用信息感兴趣。她的实验室使用各种实验技术来探究小鼠的记忆功能。
Baljit S. Khakh：加州大学洛杉矶分校的生理学和神经生物学教授。他的专长集中在胶质生物学以及星形胶质细胞在神经回路中的作用。Khakh 实验室开发并使用新颖的遗传和光学方法来探索体内胶质生物学。
Jürgen A. Knoblich：维也纳奥地利科学院分子生物技术研究所的所长。他是一名发展神经科学家，研究人类大脑发展和精神障碍。他的研究小组开发了一种在实验室中培养人类大脑组织的方法。他们可以在第一孕期重现人类胚胎大脑发展，并分析导致神经系统发育缺陷的发展缺陷。
Panayiota Poirazi：希腊克里特岛伊拉克利翁的希腊研究与技术基金会（FORTH）的研究主任。她使用数学和计算技术来开发单神经元和神经网络的实验约束模型，旨在推断树突计算对复杂大脑功能的贡献。
Russell A. Poldrack：斯坦福大学心理学系的Albert Ray Lang教授，也是计算机科学系的教授（荣誉），并且是斯坦福可复制神经科学中心的主任。他的研究使用神经影像学来理解决策和执行功能背后的大脑系统。他的实验室还开发了神经信息学工具，以帮助提高神经科学的可复制性和透明度。
Marco Prinz：德国弗莱堡大学的神经病理学家。目前，他的研究小组旨在理解健康和疾病中中枢神经系统髓系细胞生物学，并研究中枢神经系统内源性免疫系统对神经退行性和神经炎症疾病发病机制的影响。
Pieter R. Roelfsema：自2007年以来一直担任荷兰阿姆斯特丹神经科学研究所的所长。他研究视觉感知和感知组织，以及可塑性规则。他的目标是为视觉皮层开发一种神经假肢，以恢复盲人的基本视觉形式。
Tara Spires-Jones：爱丁堡大学的神经退行性教授，也是英国痴呆症研究所小组的领导者。她的团队研究突触在大脑退行性和弹性中的作用。利用开创性的成像技术，她的团队发现了阿尔茨海默病遗传风险因素与突触退行性之间的联系。
Mriganka Sur：麻省理工学院的神经科学家，他负责西蒙社会大脑中心。他的实验室研究大脑布线和处理的机制，特别是在大脑皮层中，以及它们在大脑发育障碍中的异常。
Hiroki R. Ueda：东京大学的教授，也是 RIKEN BDR 的团队负责人。他擅长系统生物学，专注于哺乳动物的睡眠-觉醒周期。他发明了称为 CUBIC 的全脑和全身透明化和成像方法，以及下一代哺乳动物遗传学，用于一步生产和分析敲除和敲入小鼠，无需交叉。
提 问
1.神经科学领域在过去二十年的变化以及您认为在您的领域内最显著或有趣的进展是什么？
2.您认为目前您领域内最有趣、最宏观的问题是什么？
3.您对您神经科学领域内的哪些研究方向特别感兴趣？
Danielle S. Bassett
科学既是知识获取和整理的实践，也是一种文化。随着时间的推移，这个领域改变了它的文化和实践。作为一种文化，神经科学现在由更多元的科学家群体组成，包括性别、性别认同、性取向、种族、族裔和残疾等方面。随着anneslist (anneslist.net)、Women in Neuroscience Repository (winrepo.org) 和 BiasWatchNeuro (biaswatchneuro.com) 的创建，现在有资源提高对女性科学家工作的认识，并鼓励在会议和研讨会的发言人阵容中实现更大的平衡。然而，显性偏见现在存在，就像2006年一样，当时跨性别教授Ben A. Barres（斯坦福大学）为《自然》撰写了题为“性别重要吗？”的评论。隐性偏见可能更加普遍，这反映在同行评审、论文接受率、资助资金以及过去20年神经科学期刊文章参考文献列表中女性被引用的越来越少。我们每个人作为科学公民，都可以选择拥有并塑造我们的文化，以实现一个更公平的未来。
作为知识获取和整理的实践，神经科学已经扩展了以前的范式。在人类神经科学中，我特别被一个共同努力所打动，那就是超越了大脑映射时代特征的激活研究。从学术空间的这一点出发，两条特别开创性的正式研究路径扩展开来：神经表征和网络系统。前者考虑了神经单元活动模式，这些模式编码了一个对象、概念或信息状态。后者考虑了神经单元之间的连接模式，这些模式可以支持信息的传输和网络状态的调节，以一种改变给定神经群体可访问的计算范围的方式。表征和传输的双重路径超越了国家边界的映射，记录了一个城市的统计数据和交通流动的交通网络。
对我来说，当投入到概念空间的液态介质中时，产生巨大共鸣的问题是：我们如何结合这两条路径来理解大脑网络中表征的传输？虽然回答这个问题肯定会建立在以前的范式上，但两者似乎都没有提供完整解决方案的装备；前者提供了内部的点，而后者提供了之间的线。然而，获得这样的解决方案对于破译大脑的基本目标——信息处理的机制是重要的。我发现特别有希望的努力是那些超越了描述性特征或相关方法，并向理论迈进的努力；那就是，以可解释和普遍适用的数学模型体现理论，该模型编码了一个概念原则，并且理论得到（但不是由）应用于公开共享数据的计算和机器学习方法的支持，以开放科学的精神。沿着这个方向的进展将需要更多的跨学科研究生培训项目，这些项目在理论和实验方面提供同等深度。
Kathleen E. Cullen
传统上，神经科学领域提出了这样的问题：感觉输入（传入）是如何转化为运动输出（传出）以产生适当的行为？这个概念框架——最初由Sherrington推广——长期以来一直是系统神经科学家的共同基础。
然而，过去二十年的一个根本发展是，人们普遍意识到需要反转这种传统观点。一系列最近的研究表明，运动信号在自愿行为期间深刻影响感觉处理。特别是，跨感觉系统的实验为运动相关输入如何有选择地取消自生成的感觉输入提供了回路层面的见解。这种神经策略是大脑的一个基本属性的基础，即其区分外部应用的（外感受的）和自生成的（内感受的）感觉输入的能力。例如，我的团队的工作已经确定，前庭处理的第一阶段的神经元更倾向于编码感觉外感受。此外，研究其他感觉通路（例如，视觉、体感和听觉）的研究人员已经表明，在感觉处理的更高层次上，包括在皮层中，运动相关输入抑制了内感受感觉信息。
实际上，我们在日常生活中经历的大部分感觉输入是内感受的，因为它是由我们自己的行为产生的。大脑基于运动相关的输入预测我们行动的感知后果的能力，这对于感知稳定性和精确的运动控制至关重要。这种计算策略还提供了所需的灵活性，以便微调和更新运动信号与产生的感官反馈之间的关系，以补偿我们身体或环境的变化。此外，区分感觉外传输入和内传输入的能力是更高级别感知和认知处理的标志，这对于我们主观意识到在世界中启动和控制自己的自愿行为（即我们的代理感）至关重要。在这种情况下，一个基本问题自然出现了：大脑究竟是如何在一个不断变化的世界中准确预测我们行为的感觉后果的？
目前正在解决这个问题的两个特别令人兴奋的研究方向是：首先，新兴技术包括跨脑区的高密度记录和在神经回路中定向扰动的能力，为特定脑区（如小脑）如何在单个神经元层面上执行这种基本计算提供了新的见解。其次，我们对自然行为期间感觉处理的理解的最近进展激发了在真实世界环境中研究神经回路的兴趣。例如，在运动信号和内感受感觉反馈之间的关系被改变的条件下，大脑必须重新校准其对感觉信息的编码。然而，传统上研究我们的方向感和位置感的神经基础的研究使用了与自然导航相比无意中产生持续感觉运动不匹配的虚拟现实设置和/或只记录了行为的粗略测量（例如，头部位置）。目前正在进行的专注于理解导航期间回路层面神经编码策略的实验——使用更精确和全面复杂的动物行为测量——现在开始阐明在不断变化的真实世界环境中导航的神经计算。
Simon B. Eickhoff
在过去的二三十年里，随着体内神经成像的出现、扩展和成熟，认知和系统神经科学经历了爆炸性的增长。在那个时期，许多值得注意的发展中，样本量的增加肯定脱颖而出。在20世纪90年代末，涉及不到10个人的MRI研究是常态。然而，这个数字一直在持续增长，现在有几十甚至数百名参与者的研究变得普遍。此外，特别是对于无任务数据，由于数据共享的增加和大规模努力，如英国生物银行 (UK Biobank)，对数万个个体的分析已成为可能。
尽管这些发展可以归因于对力量和可复制性日益增长的认识，另一个主要驱动因素是研究目标的演变。早期的研究通常关注在个体中甚至很容易辨别的稳健效应，但范式变得更加复杂，条件之间的差异变得越来越微妙，突显了前述的问题。此外，尽管在群体分析中寻找“……的神经相关物”长期以来一直主导着该领域，但最近，个体间差异变得更加受到关注。
在这种情况下，大样本量的一个效应，并且是进一步的驱动因素，是使用机器学习进行个体推断的日益增长的关注。在样本内关联的大规模单变量调查正在越来越多地被多变量模型所取代，这些模型更适合捕捉MRI数据的丰富性。后者还允许预测新个体中表型（例如，行为）的个体间差异。因此，机器学习方法可能是实现自神经成像开始以来文献中大量承诺的关键。几十年来，许多神经成像研究最终都是由临床问题驱动的，这些问题很难通过群体平均差异来实现，但可能使用多变量、预测性方法变得可能。尽管该领域需要进一步的成熟和整合，但它已经将神经成像研究的实际应用带入了可及范围。
最后，虽然几乎不是新的发展，而是可以追溯到150年前布罗卡和利希特姆的争议，但在定位和连接主义视角之间的持续变化是有趣的。前者因任务基础功能MRI（fMRI）区分不同条件下活动差异的能力而变得非常流行，而后者随着研究体内结构和功能连接性的方法的发展而兴起。最近，一方面是在群体或个体层面上的体内大脑制图的新方法，另一方面是对网络理论和动态系统建模的日益关注，进一步推进了这两种视角。然而，缺少的，因此仍然是未来的关键挑战，是大脑区域分离和系统范围交互的统一解释。
如何定义人脑的构建块，确定它们可能的上下文依赖集成到更大的系统中，它们的个体间变异性以及它们与行为的关系，继续是宏大但至关重要的挑战。
Martha J. Farah
在神经科学漫长的历史中，这个领域一直由两个主要目标定义：理解大脑和减轻神经和精神障碍。这两个目标最近被第三个目标加入：增强多样的非医学努力。带有“神经”前缀的新研究主题激增，从神经美学到神经战争。神经科学用途的历史性转变恰逢新世纪之交，所以我们现在正处于“神经一切”时代的大约20年。
“神经一切”的概念在神经科学内外都引起了人们的翻白眼。这些过度的跨学科联系中的许多最终可能被证明是没有用的，但我相信有些会有用的。为什么？因为神经科学在原则上与任何寻求理解、预测或影响人类行为的领域都是相关的。它何时以及是否在实践中变得相关是一个实证问题，但我没有理由现在就排除它。事实上，在这些领域中有一些真正的进展的迹象。
神经法律学，以其最初的焦点，是刑事责任和惩罚的问题。神经科学帮助加强了对青少年罪犯的惩罚标准分开的理由，鉴于他们的大脑发育不完整，并已在美国最高法院关于此事的意见中被引用。神经法律学现在包括超出责任范围的问题，反映了法律与心理学和行为的许多交叉点。例如，涉及疼痛主张的案件在美国法律体系中很常见，每年有数千亿美元的奖金在争夺。疼痛当然是看不见的，并且有明显的动机进行伪装。大脑成像研究疼痛揭示了潜在的生物标志物，这些标志物最终可能在这类案件中证明有用（事实上，它们已经被使用，但这无疑是为时过早）。神经教育已经从关于大脑和学习的模糊、原则上的陈述演变到关于儿童如何学习阅读和数学的具体新见解，并已经描绘了不同类型的学习困难以及如何根据这些类型个性化教学。神经营销基于这样的观点：人们经常不能或不愿意表达他们真正的偏好，无论是对产品包装还是政治演讲，但是情绪和注意力的神经相关物提供了了解他们倾向的新窗口。学术文献支持这些主张中的许多。世界各地的公司都在使用神经营销，一些国家的竞选活动据报道已经咨询了神经营销专家。
神经科学是否已经彻底改变了我们的教学方式、商业行为或追求正义的方式？当然没有，但这是一个不切实际的高门槛。它是否为这些以前无关的领域的进步做出了贡献？我的答案是谨慎的、临时的“是的”。神经科学对这些和其他领域长期影响还有待观察，但在仅仅20年后，我们还能期待什么呢？
神经病学和精神病学的历史表明，将神经科学应用于复杂问题是缓慢而艰难的。耐心和开放的心态是必要的，如果不是必须的，那么对于进步来说是必要的。所以，就目前而言，让我们抵制翻白眼的冲动。
Yukiko Goda
过去二十年的神经科学研究得益于技术进步，这些技术使得在行为小鼠中操纵和监测神经活动成为可能，这些活动在空间和时间分辨率上都达到了前所未有的水平，并且涵盖了越来越广泛的大脑区域。这些发展极大地刺激了对认知功能和行为背后的神经系统进行基于回路的分析。Omics方法——转录组学、蛋白质组学和连接组学——也提供了大脑分子和细胞结构的新视角，揭示了不同大脑区域和大脑状态下的个体细胞类型及其亚细胞区室的复杂性。
在突触生物学中，过去二十年对突触组织和可塑性的分子基础有了显著的见解。例如，我们已经了解到突触特异性是如何由组合性突触粘附代码驱动的，神经元可以将不同的神经递质打包到单个突触囊泡中，有时甚至是谷氨酸和GABA两者都有，以及突触传递的主要介导者可以动态地超越单个突触的边界。现在已广泛认可的局部蛋白质翻译可能也发生在突触前末端。总的来说，这些发现强调了突触拥有广泛的可塑性。
过去二十年中，学习期间的树突棘可塑性一直备受关注。学习和突触结构变化之间的因果关系帮助确立了Donald Hebb最初提出的假设，即突触是记忆的基本构建块。
兴奋性主神经元通常携带数万个突触，每个突触都能表达各种形式的可塑性。一个关键问题是缩小我们对各种神经系统在回路层面的理解（这种理解正在获得动力）与我们对构成网络的单个突触的行为的理解之间的日益扩大的差距。例如，特定于突触的Hebbian可塑性如何驱动由细胞网络所代表的记忆印迹？此外，鉴于我们对Hebbian可塑性机制的日益了解，邻近的突触如何相互作用并在某些情况下涉及与细胞核的通信，以平衡不同形式的突触可塑性，影响树突计算？同样，与突触棘可塑性相比，我们对突触前可塑性对特定回路功能和相关行为的贡献知之甚少。
我们还需要进一步的细胞生物学见解来了解突触的工作。例如，超分辨率显微镜提供了突触粘附组织的一瞥，突触前释放位点与突触后支架的纳米簇对齐。这些纳米柱的可塑性如何，它们又是如何被调节以指导递质释放的？此外，除了突触前和突触后的机制外，更好地了解占据间隙空间的胶质信号和细胞外基质的贡献，以及神经肽信号的作用，将是至关重要的。
最后，大脑中大量的突触高度异质，甚至在同一神经元中也是如此。揭示特定回路功能背景下突触多样性的产生可能为大脑中的突触信息处理提供新的见解，并可能有助于解决与突触功能障碍相关的疾病，这些疾病众多，其机制尚未明确。
Patrick Haggard
自古典时代以来，科学家们就注意到了人类行为一方面似乎具有一定的不可预测性，而另一方面又至少有时伴随着一种主观上的开放感或“由我决定”的感觉。这些观察常常导致人们提出关于人类行为在某种程度上是特殊的，或者能够逃避正常的机械因果关系的理论。过去20年里，在理论和方法上的进步表明，人类自愿性的若干关键方面可以用神经科学来解释，从而对特殊理论进行了反击。
在决策研究方面取得了重要进展。将形式决策理论引入感知神经科学，特别是通过漂移扩散模型，结果在理解内部生成的以及刺激引导的行为方面出奇地富有启发性。例如，当刺激证据模棱两可时，内部运动噪声仍然可以推动决策变量越过行动阈值。生物噪声在自愿行为中的因果作用与我们对决策和控制的主观感觉很难调和。然而，明确噪声的作用至少可以帮助区分潜在的信号——内部驱动力、目标和倾向——它们是自愿行为的基础。
第二个进展领域来自强化学习（RL）。行动选择通常基于从经验中学习在类似情境中什么以前有效。过去二十年来，人们越来越关注人类行为中的RL。"基于模型"的RL可以被视为思考如何转化为行动的明确解释——也许是自愿行为的基本挑战。行动结果学习中的探索性或开发性选择可能对应于人类自愿行为的创新或创造性方面，以及更常规和习惯性的方面。RL的重要性在于强调人类学会成为自愿的。新生儿的运动会看起来毫无目的，但健康的成年人学会控制高度复杂的运动，以实现期望的结果。有趣的是，儿童期健忘意味着我们通常无法记住我们生活中缺乏自愿代理的时期。最近关于学习的研究显示，行动和结果之间的经验联系在错误之后立即增强，这表明了代理感和坚持尝试之间的重要联系。
自愿行为位于刺激-反应链和行动-结果链的交汇处。过去二十年来，在这两个领域都取得了实质性进展，通常是由计算模型和动物的机制研究的结合驱动的。因此，意志必须占据的空间被更清晰地定义了。然而，我们对人们如何选择和维持他们的目标仍然知之甚少。因此，最近神经科学的发展并没有削弱个体心理自主的概念，而是描述了这种自主可能如何产生，如何获得以及如何部署。
神经科学对我们的意志所教导的东西与文化传统以及我们自己的主观经验所教导的东西之间的紧张关系仍有待解决。
Hailan Hu（胡海岚）
我看到一个蓬勃发展的领域是精神病学神经科学，即对精神疾病的研究。与通常与离散解剖损伤相关的神经系统疾病不同，精神疾病过去被认为是病因不明的疾病。由于许多新的机制发现，范式正在转变，神经学和精神病学的界限变得不那么明显了。这一新范式是由革命性的大脑成像和操控工具引领的，这些工具允许以前所未有时间和空间精度直接测试特定神经回路的活动与行为或疾病状态之间的因果关系。
特别是，借助光遗传学或化学遗传学的帮助，研究人员现在可以通过激活或抑制相关神经回路，在动物模型中模拟或减轻包括强迫症、成瘾和抑郁症在内的不同精神状况的各个方面。通过针对这些神经回路，研究人员可以严格研究精神疾病的病因，表征神经活动模式，并准确指出相关脑区的分子和细胞异常。
近几十年来，另一个有趣和激动人心的发展是社会神经科学的兴起，它探索了社会行为的神经生物学机制。由于社会行为涉及不止一个动物或人的动态互动，因此不可避免地有更多的变量影响行为输出。由于这种复杂性，这个领域的研究通常更多地在相关层面进行，或者专注于激素或遗传特征。现在，在实验室环境中创建了生态相关的、控制良好的行为范式，并正在实施新的技术用于行为监测、识别和操控。这些进步将使能够在多个层面，包括分子、细胞和神经回路层面，进行更直接的因果关系研究。最令人兴奋的是，一些研究已经开创了同时追踪多个动物的行为模式、生理参数甚至神经活动的先河。这些进步对于研究复杂和自然环境中的社交互动将特别有洞察力。
在我看来，精神病学神经科学中一个有趣、宏观的问题是，某些药物如何能够迅速改善或诱发某些精神症状？与这个问题相关的研究不应被视为标准的药物作用机制研究，而是通往精神疾病核心大脑机制的“捷径”。为什么会这样？精神疾病以其缓慢的进展、复杂的症状以及多重的遗传和表观遗传因素而闻名，这使得理解其潜在病因是一项艰巨的任务。然而，一些快速作用的药物能够迅速缓解或创造一种精神错乱的状态，提供了一个方便且临床相关的扰动工具，以揭开精神疾病隐藏的大门。例如，作为NMDA受体的拮抗剂，苯环利嗪可以迅速诱发精神分裂症的症状，而氯胺酮可以迅速缓解抑郁症的症状。
它们的行动暗示NMDA受体是关键的参与者和这些疾病的强大靶点候选。这些知识，结合通过局部药物应用和回路操控获得的大脑回路特定信息，应该能够阐明心理健康障碍的诊断、预防和治疗。
在研究领域，我个人最兴奋的是社会支配如何塑造不同的行为特征，以及什么特殊的药物特性使氯胺酮的快速和持久的抗抑郁效果成为可能。
Yasmin L. Hurd
每一个十年通常会给神经科学领域带来革命性的进步，过去的二十年也不例外，非常卓越。一些让我立即产生共鸣的进步包括那些继续解决神经科学中一个主要挑战的进步，那就是理解大脑细胞的异质性镶嵌。最近的单细胞测序策略和遗传工具揭示了细胞的分子特征的巨大差异，表明可能存在超过一百种不同的哺乳动物神经元和非神经元细胞类型。此外，重大的技术进步结合了细胞的遗传表型信息和光学技术，例如光遗传学，并实现了对神经元活动的精细控制，以阐明单个细胞的功能角色。从这些进步中，我们对不同细胞在离散神经回路中的作用有了更深入的理解，这些细胞直接调节与决策、奖赏、恐惧和负面情绪等相关的行为。在获取有关人脑转录组和表观遗传景观的知识方面也迈出了大步。
这些知识，结合来自人类连接组项目的数据，该项目正在绘制结构和功能神经连接图，将显著影响我们对神经精神疾病的理解。另一个值得注意的发现是，经典的单胺类神经递质，如5-羟色胺和多巴胺，可以直接附着在染色质上，使该领域考虑这些神经递质不仅作为细胞间受体介导的细胞内信号传导，而且作为基因转录的直接调节器。
一些有趣的宏观问题与理解早期生活事件对神经精神脆弱性的长期后果有关。因此，重要的问题涉及我们如何对个体进行全面的纵向评估（神经影像学、生物样本和行为）——从胎儿发育、儿童和青少年时期——以及我们如何识别包括表观遗传机制在内的早期风险标记。一些宏观问题直接影响政府政策和社会，例如大麻和大麻素对心理健康的潜在不利神经影响是什么，它们的治疗特性又是什么？此外，最近的阿片类药物流行病也引发了关于如何开发没有成瘾性的慢性疼痛状况的新治疗的大问题。
在研究领域，我对利用神经衍生的组学和其他复杂大数据集的机器学习策略感到特别兴奋，这些策略可以改进有关与特定表型相关的神经生物学基质的预测模型。随着光遗传学、DREADSS、CRISPR和纳米技术工具的不断发展，其在人类中的应用潜力，以针对细胞特异性和回路特异性的神经过程，对神经精神疾病的精准治疗也特别令人兴奋。
此外，关于组蛋白单胺化的新兴研究也很令人兴奋，因为它开辟了新的表观遗传过程作为治疗靶点。最后，我仍然对扩展有关人脑的分子、结构和功能知识的努力感到兴奋。这些知识对于改善动物研究的转化和改进治疗策略至关重要。总的来说，我的兴奋来自于提供深入的神经生物学知识的研究工作，这些知识直接与人类状况相关，并能提供急需的新治疗干预措施。
Sheena A. Josselyn
了解我们如何学习和记忆，几百年来一直令哲学家和科学家着迷。在过去20年里，我们（该领域）研究记忆的方法发生了翻天覆地的变化。这种方法论的震动是由我们新获得的能力触发的，即能够牢牢地实验掌握记忆存储的基本细胞单位——记忆印迹（或记忆痕迹）。一个特定记忆作为大脑中的持久变化存储的概念已经有几个世纪了，但直到二十世纪初，Richard Semon才引入了“记忆印迹”一词来描述存储和回忆记忆的神经基质。Semon基本上提出，一种体验激活了一小部分细胞，这些细胞经历了持久的化学和/或物理变化，成为记忆印迹。当感官线索稍后重新激活这个记忆印迹时，就会发生记忆检索。尽管记忆印迹的概念在理论上可能很吸引人，但就像捕猎神话中的生物一样，一旦科学家试图实验性地抓住记忆印迹，它似乎就消失了。
然而，在过去20年里，一系列新工具的开发不仅让科学家能够找到，而且还能操纵几种模型物种中的“记忆印迹细胞”。捕捉记忆印迹的能力被证明是一个绝对的游戏规则改变者。例如，以前我们试图通过磨碎整个脑区或在一次学习事件后“监听”一大群神经元的电生理变化（如场长期增强记录）来检查记忆的生化和电生理基质。
拥有记忆印迹技术，我们现在可以在小鼠中植入“人工记忆”。事实上，一些实验室最近的研究表明，通过操纵细胞群，可以在没有外部刺激的情况下，在小鼠中创建完全人工的感知或记忆。这些类似科幻小说的发现证实我们走对了路。此外，通过记忆印迹研究记忆，正在引导我们对记忆的基本构建块有新的认识。例如，我们开始了解细胞（最初是兴奋性神经元，现在扩展到包括其他细胞类型）如何被分配到记忆印迹，记忆印迹的结构如何影响记忆检索（例如，事件是被清晰记住还是被组织成更广泛的概念知识），时间的流逝或新信息如何改变记忆印迹，记忆印迹在多大程度上是静态或动态的，以及信息如何暂时无法获取（如舌尖现象）或无法挽回地被遗忘（更永久的健忘症）。
即便如此，还有许多问题有待解答。例如，信息到底是如何（以及在哪里）存储在大脑中的？它是存储在细胞群、突触、分子还是DNA中吗？而且，更基本的是，我们所说的“信息”到底是什么意思？回答这些“硬核”记忆问题可能需要继续在研究人类、啮齿动物、鱼类、苍蝇甚至在硅中的研究人员之间进行交流。
Baljit S. Khakh
二十年前，神经科学主要由一群追求开放性问题的研究人员组成，他们在这些问题上积累了大量的专业知识和技能。从那时起，我们见证了“工业规模神经科学”的曙光，作为大型组织化倡议，通常在私人研究所进行。这些类型的项目旨在在规定的时间内解决大问题。它们对科学本身的细节，以及越来越多地对其他人如何规划和进行自己的科学研究，产生了不可逆转和实质性的影响。
专家、学术机构和资助机构也在思考如何使教师能够以不可能在单个研究小组中实现的规模来解决关键问题。这种方法的承诺是，进展可能是快速和高效的，但潜在的风险是，除非经过深思熟虑的指导，否则实验室研究可能会失去一些创造力，这种创造力一直在推动小型、亲力亲为的研究小组中的发现和创新。毫无疑问，两种模式都以不同的方式提供。
在我自己的研究领域——胶质生物学中，新的遗传、光学和仪器工具的可用性使得神经科学可以以之前不可能的方式被探索，这在一定程度上改变了这个领域，以至于即使是细胞-分子项目现在也可以，例如，评估机制性发现的行为影响。另一个发展是大数据的增长——包括基因组、基因和蛋白质表达、电生理学、成像和行为数据——以及使用计算方法处理和分析它们的必要性。
与神经元相比，胶质细胞仍然是一个研究不足的细胞群体。我认为，在我的领域中被提出最有趣的问题与胶质细胞如何调节神经回路、胶质细胞如何贡献行为以及胶质细胞如何作为高度进化的多细胞器官的大脑的功能，而不仅仅是神经元回路的集合有关。将胶质细胞包括在内，对于大脑如何执行复杂功能的理解，也有望为疾病机制以及大脑-身体和神经免疫相互作用提供新的视角。
我对操纵和以胶质细胞为靶标作为内源性神经调节剂以在复杂脑疾病中产生与疾病相关的表型益处的前景特别兴奋。这是一个值得追随的方向：过去20年仅追求神经元机制并没有像曾经预期的那样，在疾病改变治疗方面取得丰硕成果。
更广泛地说，我认为机制研究和计算神经科学对于理解大量精确跟踪、技术驱动但基本上是描述性的行为数据至关重要，这些数据作为整体领域正在出现。
Jürgen A. Knoblich
和其他领域一样，神经科学也受到了后基因组时代的深刻影响。现在我们能够编制出完整的受体、通道和其他神经信息处理元素的清单，并且出现了测量它们在细胞类型中的表达和功能的方法，这些都将神经科学推向了另一个层次。
第二个突破性的发展是光遗传学技术的建立。能够开关神经元的能力将功能神经科学与细胞生物学结合起来。映射大脑回路并将它们与特定行为联系起来已成为可能，这将填补神经解剖学与单个神经元及其电属性的功能分析之间的空白。
在神经发育领域，我自己的研究方向，在过去二十年中，发现了放射状胶质细胞及其各种后代作为皮层所有神经元的前体。重要的是，这些前体细胞的一些亚型是灵长类特有的，这引发了一个新的时代，在这个时代里，分析人类大脑的独特特征变得触手可及。
我坚信，未来十年的神经科学将是人脑的时代。人类大脑不仅仅是动物大脑的放大版本，它们具有独特的特征并以独特的方式发展，我们正处于理解其中原因的边缘。我们已经确定了人类特有的细胞类型，并开始理解它们如何使我们的大脑如此强大。基因组编辑、功能基因组学和类脑器官模型可以结合在一起，允许在人脑组织模型中进行遗传分析。
最终，这些工具将赋予我们提出对我们理解自身至关重要的问题的能力：是什么让我们成为人类，以及哪些遗传变化负责人类大脑的巨大复杂性和认知能力？是什么让我们成为个体？为什么我的儿子像我一样思考，这在基因组中的哪里编码？为什么特定基因发生改变的人类会以不同的方式思考并发展出我们称之为自闭症或精神分裂症的症状？除了提供基本的生物学见解外，这些问题的答案也将深刻改变神经和精神疾病的医疗治疗。
不用说，我对类脑器官特别兴奋。有些人可能会惊讶，我不认为它们会取代动物实验，或者它们是或将成为人类大脑的全面模型——但它们允许我们迈出最后一步，提出关于我们自己大脑的具体问题。目前类脑器官还处于起步阶段，我相信它们将发展成为研究特定神经生物学过程的模型。建立功能性大脑细胞回路的类脑器官模型以及大脑内主要长距离连接的模型是可行的，并可以与光遗传学相结合，以在回路层面探究人类特有的大脑特征。我对结合体外模型与不断提高的功能性磁共振成像（fMRI）大脑成像方法以理解人类大脑回路的力量也感到兴奋。
Panayiota Poirazi
21世纪初的转变标志着对神经元的细胞和亚细胞特性的显著发现。作为一个树突爱好者，我对它们丰富的电导储备以及它们分隔电、化学和分子信号和支持局部尖峰的能力感到兴奋。通过计算模型的支持，这些发现表明树突不应再被视为被动电缆，而应被视为强大的计算单元，极大地扩展了单个神经元的处理和存储能力。
如今，过去几十年的技术进步允许我们通过在行为动物大脑中进行多尺度过程的因果探测来测试这些命题。新工具允许在体内追踪突触活动和可塑性（例如，SynTagMA 和 GluSnFR）、表征单个神经元的输入（例如，通过狂犬病病毒）以及选择性地操纵活动（光遗传学），通常限制在远离表面的特定区域（例如，通过棱镜），同时记录来自不同大脑区域的数百个神经元。
电压指示剂也在成熟中，并将很快取代较慢的分子，计算模型也由这些多模态数据驱动，已经发展到考虑单神经元和回路层面的树突处理。这些新工具为计算的微观、介观和宏观层面提供了前所未有的访问，并承诺带来激动人心的新发现。过去十年还见证了理论家和实验家之间更紧密、更富有成果的合作。许多树突贡献，其中许多最初由模型预测，现在已经在清醒行为动物中对关键脑功能（如学习、记忆、感觉、导航甚至感知和麻醉）得到了确认。
然而，我们目前的大多数理解限于树突对单神经元处理或回路活动的影响。建立树突功能与行为之间的因果联系是最终的挑战，对我来说，也是未来几年最令人兴奋的方向。实现这一目标的协同在线方法至关重要。例如，监测不同细胞类型和大脑区域在各种行为期间的突触、树突和神经元活动可以用来以连续的在线方式约束大规模网络模型。模型将预测树突属性的变化如何改变行为的各个方面，在线测试将反驳或验证预测，从而关闭循环并更新模型和假设。我也对探索不同细胞类型和物种中树突功能的研究感到着迷。
令人兴奋的新发现表明，内神经元树突也可以以非线性方式整合传入信号，人类树突可以执行以前归因于网络的高级计算。最后，我相信在人工智能（AI）中采用树突属性具有巨大的前景。在软件（例如，深度神经网络）和硬件（例如，CMOS设备）技术中整合树突处理正在进行中，希望实现在复杂任务（如推理和一次性学习）中实现类似大脑的性能。这些努力预计将在未来几年内开启一个全新的生物启发式机器学习和AI时代。
Russell A. Poldrack
在我看来，过去二十年来，认知神经科学领域一个显著的发展是计算理论的出现，这些理论被用来推动实验和解释神经成像数据。这发生在许多子领域，最引人注目的是在视觉物体识别中，但也在决策、记忆和运动控制等多样化的内容领域。与新的建模方法和神经成像数据分析方法一起，这些模型提供了一个工具，可以更清晰地将功能性成像信号与潜在的计算机制联系起来。
另一个重要发展是从早期神经成像研究的高度定位方法转变为关注大脑网络的层次结构和动态。这种关注很大程度上来自于无任务功能性磁共振成像（fMRI）研究，这些研究展示了在多个空间组织层面上具有清晰功能相关性的结构化相关性。此外，我们还看到了“网络神经科学”的出现，利用网络科学的工具来数学化地表征大脑网络。人们可能曾经可以合理地将神经成像称为“斑点学”，但在大多数神经成像研究领域，那些日子基本上已经过去了。
对我来说，一个最有趣的问题是，我们如何能够调和目前固有于计算神经科学和网络神经科学方法中的大脑功能观点。网络神经科学为大脑网络的结构和动态提供了重要见解，但用于这些分析的方法通常将“节点”视为在网络中的具体位置之外的可替代物。相比之下，计算神经科学为单个大脑回路执行的特定计算功能提供了见解，但对于许多这样的回路在大脑整个尺度上相互连接时发生的复杂动态几乎没有发表意见。要桥接这两种方法，将需要来自物理学和机器学习非常不同的分析方法之间的和解，但这对发展对大脑如何产生高级认知功能的更完整理解至关重要。
我对最近开始以比以前更高的精度定义单个人类大脑功能架构的工作特别感兴趣。在我的MyConnectome研究的初步工作之后，一些实验室已经开始使用“深度表型”方法，其中对个体进行重复扫描和个体化表征。这种方法已经提供了对整个人类大脑精细组织的新的见解，突出了不同层面上功能组织的普遍性和多样性，以及识别了在早期群体平均fMRI研究中不可见的新功能特征。展望未来，我特别期待看到这些方法被应用到精神疾病的研究中。鉴于精神疾病的时间进程有很大的变异性，理解大脑功能与疾病动态的关系对于能够获得可以导致新治疗的机制见解至关重要。
Marco Prinz
在过去二十年中，我们目睹了神经科学内神经免疫学研究的复兴。特别是，人们特别关注理解中枢神经系统髓样细胞的功能和异质性，包括组织驻留性巨噬细胞（即小胶质细胞）和位于中枢神经系统界面的巨噬细胞，如血管周围、脑膜和脉络丛巨噬细胞。相反地，当我在1990年代末在柏林的马克斯·德尔布吕克分子医学中心开始对小胶质细胞进行研究时，神经科学几乎完全以神经元为中心，研究胶质细胞的研究人员被视为相当异国的人，既不属于神经科学家也不属于免疫学家。
小胶质细胞研究的“大爆炸”无疑是2000年Steffen Jung在纽约Dan R. Littman实验室做博士后时开发的CX3CR1GFP小鼠系。这项开创性的工作首次允许在活体内可视化小胶质细胞，并为随后几年的几项重要的小胶质细胞发现铺平了道路。
例如，意外的发现“静息”小胶质细胞在活体小鼠大脑中持续活跃，为小胶质细胞在正常大脑中的功能提供了新的视角，并明确了这些细胞是大脑稳态的高度活跃的守护者。
沿着这条线，小胶质细胞随后被确定为关键的中枢神经系统内在建筑师，通过一个称为突触修剪的过程，在发育和稳态期间塑造神经回路，这一过程后来也被发现存在于如阿尔茨海默病等病理过程中。
神经免疫学中关于先天免疫臂的最热门的问题是小胶质细胞如何促成中枢神经系统疾病以及如何调节这种贡献。近年来的大型国际全基因组关联研究已经鉴定出越来越多的与多种疾病（如多发性硬化症、阿尔茨海默病、帕金森病等）相关的遗传风险因素，这些因素由中枢神经系统髓样细胞表达，如小胶质细胞。现在的主要挑战是理解几个位点的基因间变异如何共同导致转录或翻译的变化，并最终促成疾病。希望，主要且仅影响局部组织巨噬细胞的罕见单基因疾病（例如，由CSF1R突变引起的疾病）将有助于破译正常和紊乱免疫调节的潜在机制，并可能最终促进未来以髓样细胞为重点的治疗方法的发展。
目前有许多令人兴奋的新技术发展正在全球范围内激发神经免疫学家的热情。小胶质细胞研究的新时代才刚刚开始。对小胶质细胞生物学的迫切需求导致了从胚胎干细胞或诱导多能干细胞中开发出类似小胶质细胞的细胞。该领域的其他激动人心的技术包括脑类器官、集合体和异种移植，这些都将有望允许研究小胶质细胞介导的中枢神经系统疾病中的环境和遗传因素。将来，多组学方法将用于在单细胞水平上对遗传、表观遗传、蛋白质组学和代谢组学细胞状态进行分析，新的动物模型、成像和命运映射工具、患者衍生的小胶质细胞以及其他创新技术将帮助我们揭示更多关于中枢神经系统发育、稳态和疾病中小胶质细胞的秘密。
Pieter R. Roelfsema
技术进步在过去20年中以重要的方式推动了系统神经科学的发展。新方法的出现使得我们能够高精度地测量和控制许多神经元的活动。另一个值得注意的发展是人工智能（AI）的日益增长的影响，它使神经科学家能够更好地理解大脑中的突触可塑性规则和信息处理。
视觉神经科学的一个重要变化是将小鼠作为研究视觉的模型。许多研究者在2000年时不会预测到这一点，因为小鼠的视觉系统并不特别发达。研究视觉能力较差的物种的不利之处被现在小鼠可用的强大工具所抵消，包括光遗传学、双光子成像、追踪技术以及使用病毒和转基因小鼠品系的干预措施。即使是经典的电生理学也在进步。
研究人员过去一次只能记录一个细胞，但新的探针允许同时研究数百个神经元。因此，最近的论文报告了在单一行为任务中单个小鼠的许多大脑皮层和亚皮层区域分布的数万个神经元的活动。对于该领域的发展，重要的是使这些新技术可用于包括非人灵长类动物在内的物种，它们的大脑更接近人脑。
一个重要的趋势是向开放科学和开放数据的转变，为研究人员提供了访问大型数据集的机会。这导致了资源的更有效利用，并通过使评估文章结论的有效性变得更容易，增加了结果的可复制性。然而，仅仅访问大量数据本身并不足以理解大脑。幸运的是，神经科学洞察已经开始从AI的进展中受益。在视觉方面，人工神经网络能够将原始感觉输入转换为对象类别；也就是说，它们提取了意义。重要的是，这些人工神经网络的单元调整类似于大脑中神经元的调整，帮助神经科学家理解大脑自身“深度网络”的许多区域如何有助于像素逐步转换为语义代码。此外，AI现在还在激发有关如何在深度脑网络中高效训练连接的洞见。
通过AI增强的对神经编码的理解和可访问性也为与大脑的接口打开了新的可能性。最近的一项研究使用AI从人类大脑活动中解码语言。这种方法将来可以应用于帮助严重瘫痪的人与外界沟通。结合新的高通道计数接口，研究人员可能很快就会以前所未有的精度读取和写入大脑，为治疗干预开辟新的途径。事实上，正在开展的方法是通过直接将相机捕获的信息写入视觉皮层，绕过故障的眼睛，为盲人创造新的假体。一旦这些高密度的大脑读写技术应用于人类，可能会引发对构成人类心智的神经过程的新的科学洞察浪潮。
Tara L. Spires-Jones
在过去二十年中，阿尔茨海默病研究领域出现了一些令人兴奋的新研究方向，包括了解病理蛋白如何损害大脑，某些神经元和大脑区域为何易受退化影响，弥合遗传和流行病学风险因素与导致痴呆的大脑变化之间的差距，以及了解胶质细胞如何促成神经退行性变。
这一领域的研究因技术进步而得到了显著推进。例如，尽管在20世纪初就描述了定义阿尔茨海默病的病理性损伤，并且30多年前就已经确立了使用组织学研究病理的能力，但在过去20年中，我们看到了在活体中实时成像这些病理的能力的激增，使用正电子发射断层扫描技术，以冷冻电镜详细研究病理蛋白，并在动物模型和人类组织中检查这些蛋白的有毒寡聚体形式在单个突触内的表现。2000年初开始的全基因组关联研究（GWAS）突出了疾病发病机制中涉及的新途径，这些途径正在使用新技术如单细胞转录组学和CRISPR基因编辑进行跟进。
这段时间领域内发生的一些最大变化并非特定于神经科学。数据共享能力的爆炸式增长真正惠及了神经科学家，这在未来20年可能变得更加重要。我们还看到我们在进行神经科学研究的方式上发生了重大变化。人们越来越意识到，职业早期研究人员在追求学术职业时面临许多困难。尽管还需要做更多的工作，但像FENS-Kavli卓越网络这样的团体正在努力支持该领域中崭露头角的人，并增强神经科学的多样性和包容性。在我看来，我们也比20年前在神经科学中更多地进行合作，跨学科、行业合作，并通过像英国痴呆症研究所、美国大脑倡议和欧盟人类大脑项目这样的大型战略倡议。即将到来的全球健康危机，痴呆症构成的威胁和当前的大流行也突显了科学家继续与公众和政策制定者接触的持续需求，以帮助制定基于证据的政策来应对社会挑战。
在未来20年，我对转化感到兴奋。也许面对阿尔茨海默病几十年的临床试验失败，我是一个无可救药的乐观主义者，但我认为我们即将获得改变生活的治疗。我们的工作增加了对导致痴呆症状的基本大脑变化的理解，尽管只是一小部分，但对临床方法和试验的发展做出了贡献，这是非常令人满意和谦卑的。我也对大脑基础和使我们成为人类的东西的不断深入理解感到兴奋，我们思考、学习、记忆的能力。我同意欧洲大脑委员会的“大脑使命”，它将理解大脑和治疗脑疾病置于二十一世纪使命的核心，类似于二十世纪将人类送上月球的使命。
Mriganka Sur
在过去二十年中，两个互补的领域取得了显著发展：在大脑区域和神经元群体层面理解皮层动态，以及在突触和突触群层面的皮层可塑性。
通过多光子成像和高密度探针记录大量神经元的活动，使我们能够在至少小型大脑中，以单神经元分辨率，对大脑范围的活动有了新的视角。使用光遗传学操纵区域和细胞特异性活动，揭示了大脑区域和细胞类别对信息处理的具体贡献。
将这些工具应用于执行行为任务的小鼠，我们得到了计算理解，建立在非人灵长类动物先前研究的基础上，关于区域回路对决策、短期记忆和行为的贡献。同时，最近的发现令人困惑地表明，与行为和奖赏相关的信号在大脑中广泛表达。这些研究指出了区分相关性与因果性信号的重要性，以及特定但动态的局部和长距离回路在行为中的作用。
突触和突触分子的高分辨率成像，导致对皮层可塑性的概念理解更加丰富。在兴奋性突触，可塑性主要由Hebbian学习规则实现，即共同活动的突触被加强；然而，不受监管的Hebbian加强会导致突触饱和和细胞组装不稳定。因此，突触重标准化对于在神经元和网络中稳定编码信息是必要的。
关键的进展是认识到神经可塑性是由多种合作机制实现的：特定突触上的Hebbian变化与相邻突触上局部协调的可塑性相辅相成，这些可塑性在树突段上重新标准化突触权重，以及更长期的突触缩放，进一步在整个 postsynaptic 神经元上重新标准化权重。这些观点，源自于皮层神经元的测量，可能适用于大脑中大多数神经元在发育过程中以及成年后学习行为中的可塑性。
可塑性与皮层动态和计算密切相关。大量分子和细胞过程被活动所激活，以修改皮层突触和回路。例如，视觉皮层中可塑性的诱导需要关键水平的抑制。可塑性由注意力和唤醒调节剂（如乙酰胆碱和去甲肾上腺素）控制，这些调节剂调节抑制-去抑制回路以及星形胶质细胞-神经元相互作用。可塑性的实现需要信号分子来介导合作性的突触增强和抑郁，以及调节突触缩放的分子。特定机制如何与特定回路和任务相关？
理解皮层可塑性和动态有两个关键应用。首先，它为治疗脑疾病提供了基础。事实上，我们越来越看到，基于可塑性和动态的基本机制，对于治疗发展和衰老障碍的创新性提议。其次，它可以帮助构建高效的计算机器。与具有冯·诺依曼架构的计算机不同，其中处理器和内存是分开的，可塑性和处理在相同的电路元素中的融合是大脑计算的核心组成部分。皮层可塑性几乎可以确定地介导了我们由少数示例驱动的强大感知模式，与当前技术状态的大型示例集驱动但脆弱的机器感知形成对比。
Hiroki R. Ueda
就在20年前，我们成功地获得了一份分子目录，以人类基因组工作草案的形式。现在，我们正在获取整个大脑甚至某些哺乳动物的整个身体的细胞目录。这些成就的最大贡献之一来自组织透明化方法和光片显微镜技术的显著发展和无缝整合。组织透明化方法已经变得越来越高性能、更快、更安全、更易使用。光片显微镜变得更精确，具有更高的分辨率，更快且更各向同性。结果，现在可以在小鼠和其他哺乳动物中进行全身或大脑的细胞和回路分析。实际上，成人小鼠大脑的三维单细胞图谱已经可用。除了获得细胞的位置信息外，组织染色方法和图像信息学也在快速发展，以表征大脑和身体中的各种细胞。在不久的将来，我们可以期待看到成年小鼠、大鼠和狨猴的大脑和身体的丰富多彩的单细胞图谱。从技术上讲，甚至完成人类全脑图谱也可能不再是梦想。
细胞目录之后是什么呢？分子目录之后出现了一个名为系统生物学的新生物学领域。系统生物学在细胞到生物体水平上一直难以实现，直到最近，因为它首先需要识别细胞网络，其中细胞目录起着基本作用。现在细胞目录正在构建，全脑细胞分析技术可用，我们可能能够识别这些细胞网络。如果将上述方法与扰动技术（如下一代遗传学（无需交配的遗传学）和腺相关病毒的系统递送）结合使用，这些技术不依赖于交配，因此可以在几周内在小鼠体内对感兴趣的分子和细胞进行扰动，以测试假设。细胞回路的识别将进一步促进细胞网络的分析、控制甚至设计。
关于研究方向，我对跨层次的研究特别感兴趣，这些研究调查特定分子的特定残基在有机体中的特定细胞中的作用，这目前仅限于像线虫和果蝇这样的有限模型生物。这是因为生物系统的秘密往往来自在系统中发挥关键作用的独特且不可替代的分子和/或细胞。要充分深入地理解一个关键分子的独特性和不可替代性，调查其底层的原子网络非常重要。同样，为了阐明关键细胞的特点，研究其底层的分子网络是关键。二十年后，《自然评论神经科学》杂志40周年时，我希望在更高生物体中，对原子、分子和细胞网络的跨层次识别、分析、控制和设计成为可能，这最终将导致对哺乳动物、灵长类动物甚至人类有机体系统的更广泛和更深入的理解。
鼠来宝（武汉）生物科技有限公司提供实验动物行业全方位的产品和服务，包括常规与基因编辑动物、饲料垫料、动物仪器、净化扩繁和动物实验等。