纽约大学医学院的György Buzsáki教授，作为神经科学领域的领军人物，以其对“神经语法”的深入研究而闻名。他的工作主要聚焦于探究神经元节律如何组织分离的神经信息，以支持认知功能。Buzsáki教授不仅是神经振荡领域的奠基者之一，还深入研究了海马θ波、伽马振荡和尖波等神经现象，揭示了它们与行为和睡眠之间的紧密联系。
Buzsáki教授的早期研究集中在海马体中的前馈抑制机制上。他证明了GABA能中间神经元在网络振荡中的关键作用，并提出了“记忆痕迹巩固的双阶段模型”。这一模型揭示了学习过程如何通过新皮层的调控短暂改变海马网络，并在睡眠期间通过尖波-涟漪活动得到巩固。Buzsáki还发现，即使在外部环境信号不变的情况下，皮层回路仍会自发地生成自组织的细胞集合序列，为认知功能的神经元集合理论提供了重要证据。
在技术创新方面，Buzsáki教授也做出了显著贡献。他开发了利用硅芯片进行大规模记录的方法，以及适用于动物和病患的有机柔性电极系统NeuroGrid。他的著作《Rhythms of Brain》被誉为该领域的经典之作，另一部著作《The Brain From Inside Out》也深受读者喜爱。
在回顾自己的科研生涯时，Buzsáki教授分享了他在海马体研究领域的早期冒险故事。他提到，在得克萨斯大学圣安东尼奥分校工作时，他的导师Eduardo Eidelberg鼓励他验证西班牙神经科学家Ramón y Cajal的神经元学说。这一经历激发了他对前馈抑制机制的研究兴趣，并促使他在匈牙利佩奇市继续开展相关工作。
Buzsáki教授的研究发现，海马体中的中间神经元在锥体细胞激活之前抢先放电，从而实现了前馈抑制。他还发现，通过联合纤维刺激激活中间神经元会削弱内嗅皮层输入诱发的反应，表明海马体CA3区域和内嗅皮层的传入信号在调控CA1锥体细胞时存在竞争关系。他还首次证明了抑制的长期增强（LTP）现象。
Buzsáki教授的研究不仅限于前馈抑制机制，他还深入探讨了抑制在神经回路中的多种功能。他认为，抑制性神经元通过精确控制尖峰时序和支持神经振荡等方式，在神经网络中发挥着重要作用。他强调，抑制的解析和分块功能类似于一套“语法规则”，决定了神经元群如何组合以及它们在时间上的激活顺序。
在谈到“伽马振荡”这一术语的起源时，Buzsáki教授透露了一个小插曲。原来，“伽马”这一术语最初是由他和同事Steve Bressler在提交论文时创造的，尽管后来他们发现这一术语在之前的文献中已有提及。不过，正是他们的推广使得“伽马振荡”成为了神经科学领域的标准术语。
Buzsáki教授还分享了LTP（长时程增强）术语的由来。他提到，在与Tim Bliss和Graham Goddard等神经科学巨匠的交流中得知，LTP最初是由Graham Goddard提出的，以纪念他发现的“点燃现象”。而Tim Bliss则建议将LLP（长期增强）改为LTP，以使其更加顺口。这一提议最终得到了广泛认可，LTP也成为了神经科学领域的标准术语。
在谈到自己的研究理念时，Buzsáki教授强调了大脑网络的内在状态生成和维持的重要性。他认为，大脑网络的主要工作并非被动吸收外在信息，而是生成海量神经活动模式。这些模式一旦与动作或外界有用信号挂钩，就变得对机体至关重要。他的这一观点在《The Brain from Inside Out》一书中得到了详细阐述。
最后，Buzsáki教授表达了对海马体研究领域的热爱和对同行的感激之情。他提到，在过去的岁月里，他与许多优秀的科学家建立了深厚的友谊和合作关系。他希望海马体研究领域能够继续保持这种氛围，共同推动神经科学的进步。
