方向一：认知功能的分子、神经元到神经环路编码机制

在微观尺度，采用电生理和基因工程等技术，研究神经元中突触的成熟度、可塑性和连接性在特定认知活动下的结构及功能机制，并检测相关分子信号通路和生化药理调控；在介观尺度，采用神经活动在体实时动态成像和功能神经元特异性标记等技术，标记参与特定认知功能的神经元及相关脑区，描绘特定智能活动形成的脑区间突触投射及神经环路，阐明认知过程中的参与脑区之间的相互关系和信息处理机制；在宏观尺度，建立特定的动物行为的生理及病理模型，研究在感觉、知觉、注意、动机，到决策判断、学习记忆、情绪情感、思维意识等行为中神经元集群的编码模式，对大脑的认知过程原理进行阐释 。

方向二：全脑尺度神经动力学认知功能计算建模

基于神经元的生物物理模型，构建多尺度脑网络模型，研究多尺度耦合过程中的神经决策机制，进而探究一些高级认知功能背后的大脑运作基本机制，逐步实现认识脑的工作机理；集成多尺度数据，估计超大规模神经元网络的参数模型，构建从微观到宏观的大脑调控网络，研究其静态结构表征、实时工作机制和动态属性，并结合随机耦合计算神经形态模拟，仿真大脑的部分认知功能。利用计算神经网络形态模型，结合多模态大脑数据，建立全脑尺度神经动力学行为特征与疾病的关系，并通过定量计算来模拟情感障碍和认知缺陷相关疾病，结合心理分析和神经技术的手段对疾病进行挽救和干预。

方向三：神经与精神疾病认知功能机制及其调控治疗

针对阿尔茨海默病、帕金森病、脑血管病、自闭症、抑郁症等神经与精神疾病建立完善的大型疾病队列和生物样本库，从病理生理影像行为特征寻找早期诊断标志物，建立认知相关脑疾病大数据综合分析技术，实现脑疾病多维度数据分析能力，建立分子影像学、功能影像学、遗传影像学结合的多模态影像学人工智能分析模型，实现脑疾病精准诊断。进而开展基于神经与精神疾病认知功能相关神经环路的化学及物理神经调控机制研究，为脑疾病的治疗提供新途径。