徐宁龙团队《科学》发文：在活体动物记录树突参与抽象规则决策的直接证据
为AI发展带来新启示，我国科学家破解大脑决策“微观密码”
中国科学院脑科学卓越创新中心徐宁龙团队在《科学》发文，利用双光子成像在清醒小鼠执行规则切换任务时同步记录同一神经元的顶端树突与胞体活动，报告树突编码抽象规则、胞体编码感觉输入的直接实验证据，两类信号在胞内非线性整合后驱动决策。光遗传学抑制顶端树突可显著减弱决策信号，提示树突计算是灵活认知不可缺的一环，也为类脑AI多区室架构与强迫症等认知灵活性受损疾病的机制研究提供生物学线索。
发生了什么
2026年10月16日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心徐宁龙团队在《科学》发表论文，首次在活体小鼠执行规则切换任务时，通过双光子显微镜同时记录听觉皮层第五层ET型锥体神经元的顶端树突与胞体钙信号，发现树突编码抽象规则、胞体编码感觉输入，两者非线性整合产生决策输出；光遗传学抑制树突导致决策信号显著减弱，证实树突参与灵活决策的必要性[1][2]。该研究耗时近十年，从简单任务迭代到规则推理范式，小鼠训练约两个月，实验成功率极低，审稿人称其为“英雄式的探索”。
为什么重要
这一发现推翻了将神经元视为简单“点状节点”的主流模型，确立单个神经元内部不同区室可分工处理认知与感觉信息并完成非线性计算，为人工智能架构提供生物学参考：借鉴树突多区室结构可增强单元计算能力、降低能耗并缓解灾难性遗忘[3]；同时揭示认知灵活性受损（如强迫症、成瘾）可能源于树突与胞体信号整合紊乱，经颅磁/电刺激疗效不稳定或因仅刺激表层树突而忽略胞体协同，树突亚细胞区室有望成为新干预靶点。
还缺什么
团队计划在绒猴等灵长类开展跨物种验证，研究树突计算在大规模脑网络中的流动，并与AI研究者合作探索生物机制向类脑算法转化；博士后张园将独立聚焦树突整合异常导致认知缺陷的机制；从生物学发现到工程落地仍需大量跨学科工作，临床转化的具体靶点验证与干预手段开发均待确认。
- 1.Dendritic computation for abstract rule-based flexible ... · science.org 2026
- 2.Dendritic computation for rule-based flexible categorization · biorxiv.org 2026
- 3.Dendritic computation bridges neuroscience and ... · nature.com 2026
来源：中文产业新闻 · cebsit.cas.cn