我们很容易识别物体和它们移动的方向。大脑根据视网膜检测到的光线强度的局部变化来计算这些信息。计算发生在单个神经元的水平上。但是神经元计算是什么意思呢?在交流神经细胞的网络中，每个细胞必须根据大量的输入信号计算出自己的输出信号。某些类型的信号会增加，而其他类型的信号会减少——这一过程被神经学家称为“兴奋”和“抑制”。

理论模型假设，观察运动需要两个信号的乘积，但这种算术运算是如何在单个神经元水平上执行的，这在以前是未知的。马克斯·普朗克生物智能研究所亚历山大·博斯特(Alexander Borst)所在部门的研究人员，现在已经在一种特定类型的神经元中解开了这个谜题。

T4细胞记录

科学家们将注意力集中在果蝇视觉系统中的T4细胞上。这些神经元只对一个特定方向的视觉运动作出反应。主要作者Jonatan Malis和Lukas Groschner首次成功地测量了T4细胞的输入和输出信号。为了做到这一点，神经生物学家们把动物放在一个微型影院里，用微型电极记录神经元的电活动。由于T4细胞是所有神经元中最小的，成功的测量是一个方法学的里程碑。

结合计算机模拟，数据显示，T4细胞的活动不断受到抑制。然而，如果视觉刺激向某个方向移动，抑制作用就会短暂解除。在这个短时间窗口内，输入的兴奋性信号被放大:数学上，恒定的抑制相当于一次分裂;消除抑制会导致乘法。“我们已经发现了在单个神经元中进行复杂计算的简单基础，”Lukas Groschner解释道。“除法的逆运算就是乘法。神经元似乎能够利用这种关系。”

相关的行为

T4细胞的增殖能力与其表面的某种受体分子有关。“缺乏这种受体的动物会误解视觉运动，在行为实验中无法保持稳定的轨迹，”合著者Birte Zuidinga解释道，他在虚拟现实中分析了果蝇的行走轨迹。这说明了这种类型的计算对于动物行为的重要性。“到目前为止，我们对神经元的基本代数的理解是相当不完整的，”Alexander Borst说。“然而，果蝇相对简单的大脑让我们对这个看似棘手的谜题有了更深的了解。”研究人员假设类似的神经元计算是基础，例如，我们定位声音的能力，集中注意力的能力，或者

Lukas N. Groschner, Jonatan G. Malis, Birte Zuidinga, Alexander Borst. A biophysical account of multiplication by a single neuron. Nature, 2022