了解大脑中一个基本的微网络是如何组织,它的功能及其行为是如何实现的,即表现出怎样的动力学特性,是神经科学中的一个重要问题。为了解答这一问题,有必要同时记录和分析神经元网络的活动。多电极阵列(Multi-electrode arrays,MEA)系统有高的时间分辨(<ms)和较好的空间分辨(~μm),为比较深入和详细分析神经元网络的动态特征提供了方便、实用的技术平台,其核心是集成在细胞培养皿上的多个微电极芯片。把分离神经元种植在MEA上培养,神经元突触逐渐生长并互相连接,形成致密的网络结构和与电极间良好的电接触,可以同时无损检测并刺激多个神经元的活动。虽然培养神经元网络缺乏真实大脑的许多特征,但神经元网络的众多特征仍得以保留,如广泛的突触连接和丰富多样的自发活动模式等。MEA上每一个电极检测的信号可能是邻近多个细胞的动作电位和各种噪声的整合,因此,对这些信号的分离和分析成为一项重要工作。同时,培养神经元网络缺乏与外部环境的交流,目前,对采集信号代表涵义的解释还有许多困难。本文以多电极阵列记录的离体培养大鼠海马或皮层神经元网络的自发和电脉冲刺激诱导的信号为研究对象,利用信号提取、锋电位分离以及神经元网络活动动态分析的数学方法,探讨了网络结构与功能之间的关系,并对记录过程中一些重要现象进行了神经生物学和生理学的初步解释。在锋电位分离过程中,存在一个不容忽视的问题,即MEA上集成的多个电极之间距离通常比较小,当一个细胞处于两个电极之间时,它的活动是否能够同时为不同电极所检测(crosstalk)?对这一问题的回答是正确检测生物信号的关键之一。文中讨论了MEA上单个电极的检测域,并利用记录的不同神经元放电模式验证了讨论结果。在离体培养神经元网络连续记录的锋电位序列中,观察到几种不同的活动模式:单个锋电位发放和短时间内一群在幅度上逐渐衰减的锋电位集中发放。不同放电模式可能与神经元网络的组织结构有关。其中一种连续发放的同步单个峰电位模式可能有着重要的生理意义。在不同芯片上观察到由单个锋电位发放向爆发(burst)模式的转变。爆发开始之前,网络都有一个快速发放过程,表明爆发的产生需要网络有足够的兴奋性。爆发后比转变前单个锋电位发放速率相对降低,但前后峰间距改变不大;爆发的产生同时使相邻电极上的活动高度同步化,暗示网络受到共同的抑制作用。分析了网络对不同刺激的响应。在具有相似自发神经元活动模式网络区域中,邻近刺激位点的电极上检测到诱导响应信号,表明神经元网络的形成并与电极之间建立了良好的电接触。比较两次脉冲的试验,第二次响应持续时间比第一次的要长。随间隔时间减小,响应持续时间增加。第二次响应持续时间有很大增加,并且出现快响应(10ms内)和慢响应(接近或超过100ms)两个阶段。比较自发与响应信号的发放速率,不同刺激模式分别使网络响应明显增强或受到抑制。实验结果提示神经元网络的响应建立了与外界刺激之间的联系和修饰。