研究大脑涉及测量数十亿个称为神经元的单个脑细胞的活动。因此，许多大脑测量技术产生的数据经过平均，可以反映这些神经元的大量活动。如果所有神经元的行为都不同，则这将平均。但是，当单个神经元的行为同步时，会产生清晰可见的振荡。

同步对于理解神经元的行为非常重要，这与诸如阿尔茨海默氏症，癫痫病和帕金森氏病等脑疾病特别相关。现在，来自中国兰州大学计算物理与复杂系统研究所的一组研究人员已经使用两种计算机模型的组合来研究不同种类的神经元如何影响同步。该研究发表在《欧洲物理杂志》 B上。

为了研究对同步的影响，作者检查了称为抑制性神经元的神经元-抑制或停止其他神经元的活动。此外，他们探索了这些抑制性神经元在网络中自发激发或根本不激发的可能性。

研究人员使用计算机模型构建了一个Izhikevich神经网络。他们还采用了神经元传播模型，称为Tsodyks-Uziel-Markram(TUM)模型。

他们的发现表明抑制性神经元可以对振荡模式产生两方面的影响。一方面，它们可以延迟神经元的发射，从而阻止同步的发生。另一方面，它们可以促进振荡模式的转变，这有利于同步。

这项研究对于增进我们对脑部疾病(例如中风，阿尔茨海默氏病和癫痫病)的理解至关重要。这组作者说：“脑疾病的发病率不断增加，使得对该主题的研究在心理学和医学上都具有重要意义。”