小鼠大脑皮层中的神经元（图片来源：ALol88 via Wikimedia Commons,CC BY4.0）
一个来自图宾根（Tübingen）和纽约冷泉港（Cold Spring Harbor，New York）的国际研究团队发现了一种用于确定变化发生节奏的开创性方法。这种新方法避免了以前在估计时间尺度（例如估计大脑神经活动的时间尺度）时产生的系统误差。该方法在视觉皮层神经记录上的首次应用突出表明了它是神经科学和许多其他学科领域中一种强有力的工具。
自然中的每个过程都会按照它自己的步调发生：神经元间的信号沟通需要数毫秒，人口变化的发生以年为单位，而气候变化则需要数十年甚至上百年的时间。一个过程产生变化通常所需要的时间被称作它的时间尺度，理解时间尺度对于深入理解一个过程本身十分重要。
统计学家精确地定义了时间尺度这个概念。以神经处理过程举例来说，你的大脑目前的状态会受到一段时间以前的状态影响。这一影响可以通过动态相关性描述。这种相关性将会随着时间流逝衰减：时间过去的越久，依赖性就越弱。你的神经处理过程时间尺度即是如此：这个数字（时间尺度）表明了这一相关性的衰减通常有多快，也就是说大脑能够多快地忘记它的状态。实际上，从经验数据中提取出时间尺度很难。通常来说，我们可以计算不同时间测得的大脑活动之间的相关性；得到的衰减的依赖性将会指明时间尺度。
重构蛋糕以确定糖分
（图片来源：Unsplash)
“遗憾的是，这一探索时间尺度的方法是有缺陷的，并且可能会产生错误的结果。”Roxana Zeraati解释道，他是图宾根大学（University of Tübingen）和马克思普朗克研究院（Max Planck Institute）研究生物控制理论的研究人员。“问题在于，经验数据的测量总是在有限且通常很短的时间内进行的。因此，不同时间点发生的事件的平均依赖性会被系统性地低估。”Zeraati强调了正确测量时间尺度的重要性，“很多神经科学的结论依赖于时间尺度的精确估计。例如，我们认为异常的时间尺度与自闭症相关。但是人们此前从未意识到他们可能错误地估计了时间尺度。”
这就是为什么Zeratti和他的同事们想出了一个新方法来确定时间尺度：科学家想要使用计算机模型产生新的、可以近似匹配经验数据的人工数据集。Anna Levina，Zeraati的博士生，同样来自图宾根大学，以一种简单的类比对这个方法进行了解释：“如果使用化学方法来分析你祖母所做的蛋糕中含有的糖分很难——可能是因为糖霜中的糖渗入蛋糕，打乱了你的测量——你可以尝试使用不同量的糖重新做几次蛋糕，最像原来的那款会告诉你在你祖母做的蛋糕中有多少糖，显然因为你知道你自己做的蛋糕用了多少糖。
记忆分析
（图片来源：Pixabay/CC0 Public Domain）
研究人员随后测试了他们的新方法的潜能，数据来自之前的研究中的视觉皮层的神经记录。“我们想知道神经活动的自发波动是否由单一的时间尺度决定，还是说我们观察到的过程可能是几个不同时间尺度的过程的总和。”Levina说，“在这种特殊的案例中，我们看到大脑中的过程涉及两种不同的内在时间尺度，这是以前从未报道过的。”
Zeraati补充道：“用类似的方法，我们几乎可以分析大脑中的任何内在过程，例如神经元如何记忆过去。这使得我们的新评估方法成为神经科学家和其他研究人员研究过程中非常有价值的强大工具。”该研究被发表在《自然计算科学》期刊（Nature Computational Science）上。
翻译：王馨仪
审校：王嘉钰
引进来源：马克斯普朗克学会（Max Planck Society）
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