一个新的数学模型展示了大脑中的神经元如何协同工作来学习和保持音乐节拍。该框架由新泽西理工学院的Amitabha Bose和纽约大学的Aine Byrne和John Rinzel共同开发，在PLOS Computational Biology中有所描述。

许多实验研究已经确定，当一个人听音乐并辨别节拍时，哪些大脑区域是活跃的。然而，大脑学习节拍能力的神经机制 - 然后在音乐停止后保持它 - 是未知的。Bose和他的同事们开始探索这些神经元机制可能是什么。

利用神经生物学原理，研究人员建立了一组神经元的数学模型，这些神经元可以合作从节奏刺激中学习音乐节拍，并在刺激停止后保持节拍。该模型通过精确估计几十毫秒精度内的节拍之间的时间间隔，演示了神经元网络如何充当“神经元节拍器”。这种节拍器依赖于称为伽马振荡的节奏性大脑活动模式来跟踪时间。

“我们听音乐，在一些措施中，我们的身体就会跳动，”林泽尔说。“我们的模型表明大脑可以如何快速地学习节奏并学习它。”

接下来，研究人员计划用现实世界的心理声学实验和脑电图(EEG)测试来测试他们的模型，这些测试揭示了人脑中的活动。这些实验将显示该模型如何准确反映学习节拍所涉及的实际神经元机制。

“我们的研究结果为大脑如何综合先前的知识以预测即将发生的事件提供了新的见解，特别是在音乐节奏和保持时间方面，”Bose说。除了音乐之外，新模型还可以帮助提高对准确估计时间能力的条件的理解，例如帕金森病。