物理学家颠覆了神经学的一项百年理论

人脑包含80多亿个神经元，每个神经元都与其他细胞相连，产生数万亿个被称为突触的神经结构。

这些数字大得令人难以置信，但是单个神经细胞如何运作的问题还没有最终解决。最新的研究推翻了一个有100年历史的神经学假说，并为一些神经疾病提供了新的解释。

以色列巴尔-伊兰大学的一组物理学家对实验室老鼠的神经元进行了实验，以确定神经元对其他细胞传递的电化学信号的反应。

为了理解这个实验的重要性，我们需要回到1907年，当时法国神经学家路易斯·拉皮克提出了一个物理机制模型来解释神经细胞膜上的电压随着通过电流的增加而增加的现象。

一旦达到某个阈值，神经元将产生动作电位，然后细胞膜电压将重置到较低的水平。

换句话说，除非积累足够的电压，否则神经元不会立即发送信息。

拉普拉斯方程可能不是这一领域中最容易接受的工具，但也不是完全一样。他应用物理机制建立的模型，使学者能够进行定量计算和分析，现在已经成为大多数神经元分析领域的理论基础。

据研究人员称，悠久的历史意味着很少有人怀疑它的准确性。

首席研究员伊多·坎特说:“我们使用了最新的实验设备来得出这个结论，但原则上，这些结果可以通过使用20世纪80年代存在的技术来简单实现。在过去的100年里，我们接受了前人的观点，并使这种有缺陷的模式流传至今。”

实验从两个角度进行讨论，一个是根据施加在神经元上的电流的位置来探索施加电压阈值时触发的活动尖峰的物理本质，另一个是研究多个输入信号对神经元信息传递的影响。

他们的研究结果表明，信号传递的方向对神经元的活动有一定的影响。

来自左侧的微弱信号和来自右侧的微弱信号相加并不能产生足够的电压来激活神经元电位峰值。然而，从特定方向传输的单一高强度信号可以引起神经元活动并传输信号。

这一发现导致了一种新的方法来辨别神经元的活动，就像矢量求和一样。在新的等式中，信号的方向和强度都应该考虑。

更好的是，新模型甚至可以解释一些神经疾病。

科学研究不是找出古人的漏洞然后嘲笑他们。事实上，现代研究人员也承认他们只研究了一种叫做锥体神经元的神经细胞，为将来的实验留下了足够的空间。

然而，随着我们一点一点地调整和修正我们现有的知识，这是一个逐渐接近真理的过程。随着人工智能领域的神经网络在当代科学技术的前沿大放异彩，脑细胞中的任何新发现都可能引发一系列相当有趣的应用。