大脑中的神经元网络通过平衡来自两个群体的相反输入来执行计算任务:兴奋性神经元和抑制性神经元。兴奋性神经元驱动网络的活动，而抑制性神经元通过负反馈提供控制。这两个对立种群的比率(E/I)被认为是神经元网络动态的重要因素，并且在大脑的各个区域严格保守。我们想知道在E/I比持续的长期扰动下，网络动力学会发生什么，以及神经元网络是否会补偿扰动。
我们开发了一种新的方法，使我们能够系统地控制活神经元网络的细胞E/I比，并检测由此产生的动态。令人惊讶的是，除了抑制细胞的0-10%和90-100%的极端情况外，网络活性是稳健的，并在很宽的可能比例范围内保持类似的活性。我们利用单细胞记录揭示了鲁棒性的机制。这些测量以及建模揭示了网络通过平衡E/I连通性来适应E/I组成的持续变化。将网络和单细胞活动测量与理论模拟相结合，我们提供了一个清晰的图像，说明平衡的E/I连接是如何保持的，以及它在哪里失效。
神经元回路通过调节连接数来克服兴奋和抑制的不平衡
Sukenik N.， Vinogradov O.， Weinreb E.， Segal M.， Levina A.和Moses E. (2021) PNAS。118, 12, e2018459118。