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突触可塑性究竟是使递归回路趋于稳定还是失稳，通常被视为一个关于可塑性规则的问题。我们发现，在基于电导的模型中，这一问题并不能仅由规则本身决定。该模型模拟了一个爆发活动培养物：包含48个兴奋性和12个抑制性胃神经节神经元，彼此之间以稀疏的递归方式连接。递归突触遵循基于成对脉冲的脉冲时序依赖性可塑性，并对每个细胞输入的总兴奋性电导施加固定的稳态约束。我们在一个净抑制性规则、一个固定的抑制水平以及未经筛选的随机连接结构上进行了模拟，并在运行前预先固定了存活判据。由不同已发表电导参数集构建的两个兴奋性神经元群体产生了相反的结果。在其中一个群体中，在不施加该规则时，36个连接结构中有33个发生网络崩溃，而该规则挽救了其中33个中的31个。在另一个群体中，在不施加该规则时，12个连接结构中有11个得以存活，而该规则使其中11个中的6个发生网络消亡。两个模型之间唯一改变的模型参数是兴奋性电导参数集，而这一变化也改变了它们的内在动力学。 随后，我们考察了这种逆转由何种因素介导。在七组电导参数中，网络消亡率随着细胞自身放电率的升高而增加，而细胞身份并不能预测这一结果：以起搏器放电率放电的跟随型细胞，其行为与起搏器细胞相同。然而，在同一参数集内通过注入电流改变放电率，会使同一指标发生逆转，这排除了将放电率视为充分解释的可能性。在六个存在差异的通道中，逐一将挽救网络的参数集中的单个电导替换到另一参数集中时，没有任何单一替换能够转移这种挽救效应（合并计算为42次中的2次）；而替换全部八个电导则在6次试验中有6次实现了该效应（Fisher精确检验，p = 2.3 × 10^-6）。这种符号逆转不能归因于所检验的任何单一电导，而单凭放电率也无法解释该现象。所有结果均来自计算模拟，并且仅涉及一个回路模型、一条可塑性规则和一个稳态约束。在相应模拟运行之前，我们已将预测和可证伪条件预先记录于版本控制的记录中；有三处未遵循这一顺序的情况已记录在论文的预注册索引中。
突触可塑性究竟是使递归回路稳定还是失稳，通常被视为一个取决于可塑性规则的问题。我们发现，在基于电导的模型中，这一问题并不能仅由规则决定。该模型模拟的是一个爆发性活动培养物：包含48个兴奋性神经元和12个抑制性胃肠神经节神经元，彼此之间以稀疏的递归方式连接。递归性突触遵循成对脉冲时序依赖的可塑性规则，同时对每个细胞的总输入兴奋性电导施加固定的稳态预算约束。我们在一个抑制水平下，将一条净抑制性规则应用于未经筛选的随机连接，并在运行前预先固定了存活判据。在两组由不同已发表电导参数集构建的兴奋性神经元群体中，得到的结果截然相反。在其中一组中，不采用该规则时，36个连接中的33个网络发生崩溃，而该规则挽救了其中33个网络中的31个。在另一组中，不采用该规则时，12个网络中的11个得以存活，而该规则使其中11个网络中的6个被淘汰。两组之间唯一改变的模型参数是兴奋性电导参数集，而这一改变也会改变它们的内在动力学。随后，我们考察了这种结果反转的决定因素。在七组电导参数集中，网络淘汰率随细胞自身放电率的升高而增加，而细胞类型并不能预测这一结果：以起搏器频率放电的跟随型细胞，其行为与起搏器细胞相同。然而，在同一电导参数集内通过注入电流改变放电率，会使同一量发生反转，这排除了将放电率作为充分解释的可能性。在两个参数集之间存在差异的六条通道中，我们逐一将挽救组的单个电导替换到另一组中；没有任何一次单独替换能够转移挽救效应（合并数据为42次中的2次），而替换全部八个电导则在6次中有6次实现了该效应（Fisher精确检验，p = 2.3 × 10^-6）。这种符号反转不能归因于所检验的任何单一电导，单独的放电率也无法解释该现象。所有结果均来自计算模拟，涉及一个回路模型、一条可塑性规则和一个稳态约束。对于相应运行，我们在运行前已将预测和可证伪条件提交至版本控制记录；其中有三处未遵循该时间顺序的偏离，已记录于论文的预注册索引中。
作者是Luviner公司的创始人，该公司正在开发边缘机器学习产品。在过去36个月内，作者及Luviner均未因与本研究相关的事项接受第三方提供的任何付款或服务。不存在其他利益冲突。
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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.15.751713v1?rss=1
🏷️ 突触可塑性 脉冲时序依赖性可塑性 电导模型 递归神经网络 网络稳定性 神经元内在动力学