McKenzie 实验室研究记忆是如何产生的，神经活动模式如何形成和传播，以及如何控制癫痫发作的传播。
尽管是研究最多的大脑区域之一，但海马体的核心功能仍然未知。 我的工作受到了指导 关系记忆框架 海马体功能。 根据这一理论，时空分离的事件可能通过海马回路中的关联链接而相互关联。 这个时空桥梁允许发现新的规则和类别，我认为这是这个记忆系统的主要功能。
不知何故，海马体能够将皮质区域结合在一起，否则这些区域的结合性会很弱。 用机器学习的话来说，这种依赖海马体的一致性扩展了可能发生学习的特征空间。 我对如何从细节中提取规律感兴趣。 具体来说，我的实验室研究了海马/皮层相互作用提供的扩展特征空间如何影响类别学习。
在一生中，每 1 名美国人中就有 26 人会被诊断出患有癫痫症。 可用的药物治疗具有显着的副作用，并且对 30% 的人群无效，这些人群通常在寻求替代治疗（例如手术切除癫痫灶）之前遭受数年的痛苦。 在焦点未知、有多个病灶或切除风险太大的情况下，深部脑刺激可能是一种选择。 目前有两种 FDA 批准的选择： 丘脑前核的慢性刺激及 闭环，对癫痫发作区的“反应性”刺激。 没有人知道为什么这些刺激方案是有效的，哪些患者可能受益最多，或者决定何时以及如何刺激的最佳策略。
我的实验室正致力于开发癫痫发作预测算法，以在癫痫发作之前检测它们。 这一高级警告将用于扰乱神经活动，使大脑不同步，并有望阻止发作区活动从发病区扩散到其他健康的大脑区域。
没有人知道大脑使用哪种神经活动特征来与自己交流。 它可能是哪个神经元触发的身份、这些神经元在某个时间窗口内触发的速率、某个时间窗口内同步活动的模式，甚至是神经元相对于彼此触发的顺序。 我认为同步活动的模式很重要，学习得到了神经元在任何给定情况下共同激发的变化的支持。 我的实验室研究兴奋性神经元如何在短时间内相互竞争以同时活跃起来。 我想知道侧向抑制的可塑性是否可以决定谁可以向谁开火，以及在什么情况下这些共存规则适用。
复杂的相关模式和精细平衡的同步只有在这些尖峰可以驱动传出大脑区域的不同活动时才重要。 如何读出同步活动的模式？ 传入信号如何与通过区域内重复连接出现的正在进行的活动相互作用？ 我们能否梳理一下来自一个大脑区域的输入对另一个大脑区域活动的独特贡献，以找出这些中央记忆回路中任何突触的突触转移规则。