兴奋性和抑制性突触信号传导

神经元通过在称为突触的小间隙传递称为神经递质的化学信号来相互交谈。突触前神经元释放神经递质，然后在与突触后神经元上的受体结合之前扩散到突触。这个过程称为突触传递。

神经递质与其相应受体的结合对突触后细胞产生特定的影响，例如通过影响其膜电位。因此，我们可以将神经递质大致分为兴奋性和抑制性。

本文将探讨兴奋性和抑制性神经递质如何在分子水平上发挥作用，以及神经元如何整合所有传入信号。最后，我们将看看当兴奋和抑制之间的平衡出现问题时会发生什么。

突触传递——快照

首先，让我们以乙酰胆碱为例提醒自己突触传递的阶段是什么：

• 乙酰胆碱的合成发生在突触前神经元中
• 乙酰胆碱储存在突触前神经元内的囊泡中
• 突触前末梢去极化后钙离子的流入引发囊泡与突触前膜的融合
• 神经递质通过胞吐作用释放到突触间隙
• 神经递质扩散穿过突触间隙并与突触后膜上的烟碱乙酰胆碱受体结合
• 乙酰胆碱被乙酰胆碱酯酶分解为胆碱和乙酸
• 胆碱被突触前神经元吸收，进一步产生乙酰胆碱

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图 1 – 显示神经传递基本模型的图表。 (A) 突触前神经元。 (B) 突触后神经元。 (1)线粒体。 (2)含有神经递质的突触小泡。 (3)自身受体。 (4)突触间隙。 (5)神经递质受体。 (6)钙通道。 (7)释放神经递质的融合囊泡。 (8)神经递质再摄取泵。

兴奋性和抑制性突触信号传导

神经递质大致可分为兴奋性和抑制性：

• 兴奋性神经递质增加突触后神经元去极化和动作电位产生的可能性
• 抑制性神经递质降低突触后神经元去极化和动作电位产生的可能性。

兴奋性神经递质的一个例子是谷氨酸，而 GABA 是抑制性神经递质。一些神经递质，包括多巴胺，可能通过与不同的受体结合而发挥兴奋和抑制作用。现在，让我们看看当兴奋性或抑制性神经递质与其突触后受体结合时在分子水平上会发生什么。

突触后电位

离子型受体是一类突触后受体。这些蛋白质在其分子结构中包含离子通道。当神经递质与其突触后受体结合时，它会导致离子通道打开或不频繁地关闭。离子穿过神经元膜的这种运动会产生电流，即突触后电流 (PSC)，这反过来会改变突触后膜电位，从而产生突触后电位( PSP )。

与动作电位相反，突触后电位不是恒定幅度的全有或全无现象，而是分级变化，取决于跨膜离子流的幅度。与神经递质类似，PSP 分为：

• 兴奋性突触后电位(EPSP) 增加了突触后动作电位发生的可能性，并由兴奋性神经递质诱导。
• 抑制性突触后电位(IPSP) 降低突触后动作电位发生的可能性，并由抑制性神经递质诱导。

接下来，我们将详细分析神经递质如何诱导PSP。

兴奋性突触信号传导

谷氨酸是脊椎动物神经系统中最丰富的兴奋性神经递质。它通过红藻氨酸、AMPA 或 NMDA 受体等离子型受体以及代谢型受体 – mGlu1-mGlu8 发挥作用。让我们看看当谷氨酸分子与 AMPA 受体结合时会发生什么。

当谷氨酸分子与 AMPA 受体结合时，其整合离子通道打开，离子流过突触后神经元膜。 AMPA受体是一种非选择性阳离子通道，大多可透过钠离子和钾离子。跨膜离子流的方向和大小取决于突触后膜电位以及跨膜的钠和钾浓度。

我们假设突触后膜电位为-80mV。 AMPA离子通道打开后， 钠离子将按照浓度梯度流入突触后细胞。它们也会被突触后神经元的负电荷“吸引”到神经元中。

相反，当突触后膜电位接近钾平衡电位时，钾离子的驱动力不会很大——钾离子会根据浓度梯度离开细胞，但同时会被负离子吸引。突触后神经元的电荷。

艾萨克·韦伯，CC BY-SA 3.0，来自维基共享资源

图 2 – 显示配体结合后左侧关闭的离子通道和右侧开放的离子通道的图表。 (1)离子通道。 (2)离子。 (3)配体。

总之，驱动钠离子进入电池的电化学梯度强于驱动钾离子离开电池的梯度。因此，由此产生的钠电流导致膜电位的变化，即兴奋性突触后电位（EPSP），这使得膜电位变得更加正。因此，EPSP 使膜电位更接近动作电位产生所需的阈值。

要了解有关平衡电位和电化学梯度的更多信息，请阅读我们有关静息膜电位的文章。

抑制性突触信号传导

现在让我们来看看抑制性神经递质的作用。GABA是哺乳动物神经系统中主要的抑制性神经递质。与谷氨酸类似，它通过离子型受体（GABA A受体）以及代谢型受体（GABA B受体）发挥作用。

GABA 与 GABA A受体的结合诱导选择性渗透氯离子的离子通道打开。因此，GABA 导致氯离子流过突触后膜。由于氯离子在细胞外更加丰富，它们将沿着浓度梯度流入细胞，产生超极化电流，从而产生超极化抑制性突触后电位。

该 IPSP 将使突触后膜远离动作电位阈值，从而抑制突触后细胞。

时间和空间求和

一个神经元可以接收数千个突触输入。因此，大量信号对单个神经元的影响（是否会产生动作电位）由所有 IPSP 和 EPSP 的总和决定。

Gth768r，CC BY-SA 3.0，来自维基共享资源

图 3 – EPSP 和 IPSP 的总和。

神经元使用两种类型的输入求和：

• 空间求和涉及同时来自多个突触前神经元的信号的积分。例如，EPSP 的数量越多，达到阈值的机会就越大。相反，IPSP 的数量越多，达到阈值的机会就越低。
• 时间求和涉及对时间上分离的信号（EPSP 或 IPSP）进行积分。例如，EPSP 之间的时间间隔越小，突触后电位的累积增加就越大，从而增加满足阈值的可能性。