【新聞中心訊 記者周襄楠】在2007年12月的Journal of Neuroscience雜志上，刊登了清華大學醫學院學習與記憶中心劉國松教授的最新研究成果（Synaptic Reorganization in Scaled Networks of Controlled Size. J. Neurosci. 27:13581-13589, 2007）。在這項研究中，劉國松教授聯合哈佛醫學院和麻省理工大學Picower學習與記憶中心利用印刷線路板的工程學方法研究了大腦中海馬神經元突觸強度的自穩態現象。而本文的成果也受到了Science雜志的關注，作為Editors’ Choice（編輯推薦）被12月22日的Science雜志報道。

　　這篇文章開創性的將計算機技術應用到神經網絡特性的研究中，計算機長于長期穩定的記憶，快速而高復雜度的運算，而人腦長于聯想，模式識別。倘若能把二者聯系起來進行研究，是否就可以建立一個綜合二者長處的人機結合體？本文即對這個問題進行了探索性的研究。

　　本文的研究是在一塊印刷電路板上進行，利用光刻的方法劃定培養基，再在這些培養基上培養神經元，這樣，一塊區域就成了一個小的神經網絡（如圖1）。此方法第一次將計算機科學技術和神經科學結合在了一起，為今后的進一步研究提供了基礎。

　　實驗的結果揭示了神經網絡的自穩態調節，這是人腦的一個重要特性，也是人腦優于計算機的一個基礎。簡言之，在人腦這個神經網絡中，隨著原件數量的增多，系統的動態調節范圍越大，可塑性越強，腦處理信號的能力越強。

　　該研究成果也具有重要的應用價值。大腦在衰老和病變（如阿爾茨海默氏癥）時，一個重要的特征是神經突觸（元件）數量減少。本文的研究結果揭示了潛在的逆轉方法，如果可以通過藥物增加神經元的突觸數量，則可以提高系統的可塑性，從而達到治療的目的。所以，在這些工作的基礎上，劉國松教授實驗室已經找到能增加突觸數量的小分子，并發現這些分子具有增強動物學習與記憶能力的功能，在老年癡呆的模型動物上，也發現這些分子具有治療作用。