神经科学（neuroscience）也被称为脑科学（brain science），顾名思义，这是研究大脑结构与功能的学科。

1 | 神经科学相关学科

现代神经科学不过百多年历史，相比于传统的理科，神经科学是一个新兴学科，但它不是一个单一学科，而是一个异常交叉的学科，她跟众多学科有着丰富的联系。这是因为：

  • 首先，她的研究对象与多个学科有重叠，包括她与生物学一样，需要研究大脑的分子和细胞；她也跟心理学一样，研究动物的认知过程；而且和哲学一样，她对意识的研究有着浓厚的兴趣。

  • 其次，由于大脑的结构和功能都很复杂，脑科学需要借助多学科的工具和方法对大脑进行研究。譬如物理学的光学显微镜/电子显微镜/核磁共振等器材、生物学的示踪/基因编辑等分子细胞技术、心理学的心理物理实验与理论、数学物理的概率统计/动力系统等量化工具。

  • 反过来，对大脑的理解能帮助我们认识自我和社会，从而反哺其他人文学科，譬如哲学中对心身关系与自由意志的认识、经济学中对决策行为的认识。

  • 而且，她具有很强的应用性，关于大脑的研究成果被转化为实用性的产品或服务，譬如医学中的神经/精神类药物开发、计算机科学中的人工智能、工程学中的脑机接口、教育学中的课程设置与教育效果评估等。

神经科学相关学科

P.S.：想更多神经科学交叉学科，可参考《中国神经科学与社会科学交叉学科研究进展》（马庆国，浙江大学神经管理学实验室主任）

补充 | 神经科学家的专业背景

正是神经科学具有极强的学科交叉性，所以神经科学的发展需要多学科背景的人来推动，以下列举来自非生物专业的神经科学家：

来自数学系的神经科学家：

  • David Marr：剑桥大学三一学院数学本科，计算神经科学潮流引领者

  • Peter Dayan：剑桥大学数学本科，经典教材《理论神经科学》作者之一

  • Nikos Logothetis：雅典大学数学本科，非人灵长类系统神经科学大牛

  • Stanislas Dehaene：巴黎高师数学本科，研究意识、数感、阅读的认知神经科学大牛

来自物理系的神经科学家：

  • John Hopfield：康奈尔大学物理博士，Hopfield网络发明者

  • Terrence J. Sejnowski：凯斯西储大学物理本科，计算神经科学大牛

  • Larry Abbott：布兰迪斯大学物理博士，经典教材《理论神经科学》作者之一

  • Haim Sompolinsky：以色列巴伊兰大学物理博士，计算神经科学大牛

  • 汪小京：北京大学物理本科，计算神经科学大牛

  • 詹裕农 & 叶公杼：台湾大学物理本科，离子通道与发育研究大牛

  • 蒲慕明：台湾清华大学物理本科，可塑性研究大牛

其它交叉背景的科学家：

  • Geoffrey Hinton：剑桥大学实验心理学本科，人工智能大牛，深度学习之父

  • Demis Hassabis：剑桥大学计算机科学本科，伦敦大学学院神经科学博士，人工智能大牛，DeepMind创始人

2 | 神经科学研究层次

现代科学的研究方法偏向于还原论，即“将复杂的现象化解为各部分之组合来加以理解的方法”，而神经科学也有这种倾向。

  • 分子与细胞神经科学：研究神经系统中的分子（离子通道、神经递质、蛋白质等）和细胞（各种类型的神经元、胶质细胞等），神经疾病和神经系统的发育主要是在这个层面进行研究。

  • 系统与环路神经科学：在实验动物（斑马鱼、果蝇、老鼠、猴子等）上通过侵入式方法（电生理、光遗传等）研究感知觉、抉择、学习与记忆等认知功能的神经环路机制

  • 认知与行为神经科学：在人类上通过非侵入式方法（EEG、fMRI等）研究感知觉、抉择、学习与记忆、语言、情感、意识等高级认知功能的神经机制

  • 演化与比较神经科学：通过跨物种的对比，研究认知系统的差异与演化过程

  • 理论与计算神经科学：以理解大脑为目的，利用数理工具对神经系统和认知过程进行分析和建模。给人工智能带来启发的领域，被认为是通向强人工智能的学科。

补充 | 发展简史

  • 自从1861年布洛卡发现失语症相关的大脑区域（即“布洛卡区”），“大脑功能定位说”（即认为每一种认知功能都由某些特定的脑区执行）正式成为神经科学的主流，而曾经风靡一时、作为功能定位学说先驱的“颅相学”（通过头盖骨的外部结构来推断心理功能和特性）被科学界所抛弃，成为伪科学。

  • 19世纪末，卡哈尔通过其改进的染色方法，发现神经元之间是有间隙的，这反驳了当时流行的“神经组织是网络结构”的说法，从而确立了“神经元学说”（即神经元是神经系统的基本单位），从此大脑的研究走向细胞层次。

  • 20世纪中期，随着DNA双螺旋结构的发现，分子生物学兴起，人们也开始使用分子技术研究神经系统，探究基因与行为的关系。

  • 20世纪后期，随着脑成像技术的发展，人们可以同时观察到内在的大脑反应与外在的行为以建立两者的关系，于是认知与行为神经科学研究开始变得流行。

  • 与此同时，大卫·马尔（David Marr）发表《视觉》一书，他把大脑看成一个复杂的信息处理系统，认为理解大脑不仅需要理解其生物学上的实现方式，而且更要理解认知行为背后的计算原理，这标志着计算神经科学的兴起。

3 | 神经科学的研究领域

美国神经科学学会（Society for Neuroscience，简称SfN）是世界上最大的神经科学学术组织，其组织的每年一度的神经科学年会的参会人数达到惊人的30,000人，这据说是规模最大的学术会议（之一？）。参会的学生和博后一般都会带上海报向别人分享自己的工作，按照SfN官网上的海报分类，足足有10大类，约500小类。下面列表来源：SfN 2019学术年会海报主题分类。

发育（Development）

  • 神经发生、胶质细胞发生

  • 干细胞与重编程

  • 移植与再生

  • 轴突、树突、突触的发育

  • 发育疾病

  • 运动、感觉和边缘系统的发育

  • 青少年发育

  • 发育与演化

神经兴奋性、突触和胶质细胞（Neural Excitability, Synapses, and Glia）

  • 神经递质，转运体和信号分子

  • 离子通道、配体门控离子通道、G蛋白耦联受体

  • 神经递质释放

  • 突触传递

  • 突触可塑性

  • 固有膜特性

  • 网络的相互作用

  • 癫痫

  • 神经胶质的机制

  • 脱髓鞘疾病

  • 肿瘤学

神经退行性疾病和损伤（Neurodegenerative Disorders and Injury）

  • 大脑健康与衰老

  • 阿尔茨海默病和其他痴呆症

  • 帕金森病和其他运动障碍

  • Tau蛋白病，痴呆和朊病毒病

  • 神经肌肉疾病

  • 神经毒性，炎症和神经保护

  • 缺血与中风

  • 脑损伤和创伤

  • 脊髓损伤与可塑性

感觉系统（Sensory Systems）

  • 视觉

  • 听觉和前庭系统

  • 躯体感觉（包括疼痛与触觉）

  • 嗅觉和味觉

  • 多感觉整合

  • 感觉障碍

运动系统（Motor Systems）

  • 眼球运动、随意运动、姿势和步态

  • 运动神经元与肌肉、基底神经节、小脑

  • 脑机接口

  • 节律性运动模式产生

  • 呼吸调节

整合生理学与行为（Integrative Physiology and Behavior）

  • 神经行为学

  • 神经内分泌过程与行为神经内分泌学

  • 压力与大脑

  • 神经免疫学

  • 脑血流，新陈代谢和体内稳态

  • 自主调节

  • 生物节律与睡眠

  • 口渴与水分平衡

  • 食物摄入和能量平衡

动机与情绪（Motivation and Emotion）

  • 欲望和厌恶的学习

  • 动机

  • 情绪

  • 情绪障碍-抑郁和双相情感障碍

  • 焦虑性障碍

  • 创伤后压力心理障碍症

  • 其他精神障碍

  • 滥用和上瘾的毒品

认知（Cognition）

  • 注意

  • 决策

  • 执行功能

  • 学习与记忆

  • 工作记忆

  • 社会记忆与认知

  • 精神分裂症

技术（Techniques）

  • 分子、生化和遗传技术

  • 系统生物学和生物信息学

  • 解剖学方法

  • 生理学方法

  • 生物标记和药物发现

  • 计算、建模和仿真

  • 数据分析与统计

  • 神经活动调节方法

历史与教育（History and Education）

  • 神经科学的历史

  • 神经科学教学

  • 公众对神经科学的认识

  • 神经科学中的伦理和政策问题