2024年4月11日，程和平团队在Cell Research杂志在线发表一项题为“通过大尺度钙成像及机器学习揭示视交叉上核系统水平的时间计算与表征机制”（System-level time computation and representation in the suprachiasmatic nucleus revealed by large-scale calcium imaging and machine learning）的研究论文，从系统水平对哺乳动物的生物钟主钟——视交叉上核（Suprachiasmatic nucleus, SCN）的时间计算机制进行了研究，揭示了SCN基于神经元集体决策机制的时间计算能力及机制。

  研究团队自主搭建了双侧扫描双光子显微镜，实现全核团近万颗神经元跨昼夜钙成像。该团队发现了SCN中以钙脉冲为基本单元，形成“状态”、“模态”、“时空相位波”等从秒到小时到近日周期的跨尺度钙信号，展示了SCN钙信号潜在的时间编码能力。该团队利用机器学习技术，开发一个基于SCN神经元钙信号的时间解码器，其解码准确率随着神经元数量的增加而显著提升，当随机组合来自同一SCN脑片的900个神经元时，时间解码准确率达到了99.0%，这一发现体现了SCN神经元群体在时间编码上的集体决策机制。

图1.对称的波纹状SCN功能组织，形态像一只美丽的蝴蝶

Cell Res34, 493–503 (2024). https://doi.org/10.1038/s41422-024-00956-x