研究人員發現了及時組織記憶的關鍵大腦機制。
這項新研究詳細介紹了大腦海馬區將記憶組織成序列的基本機制的發現，以及如何利用這些機制來規劃未來的行為。
這一發現可能是了解阿爾茨海默病和其他形式的癡呆症等認知障礙中的記憶障礙的關鍵早期步驟。
研究人員將囓齒類動物的電生理記錄技術與大量數據的統計機器學習分析相結合，發現了證據表明 海馬 網絡編碼並保存經驗的進展以幫助決策。
“我們的大腦對特定經歷或事件發生的時間有很好的記錄。 這種能力有助於我們在日常生活中發揮作用，但在這項研究之前，我們對這些過程背後的神經元機制並不清楚。”通訊作者、加州大學歐文分校神經生物學和行為學副教授諾伯特·福廷 (Norbert Fortin) 說。
“與每個人相關的是，這種類型的記憶在各種神經系統疾病或衰老過程中都會受到嚴重損害，所以我們真的需要知道這種大腦功能是如何運作的。”
該項目歷時三年多才完成，涉及實驗和數據分析階段。 研究人員在老鼠接受一系列氣味識別測試時監測了老鼠大腦中神經元的放電情況。 通過呈現五種不同的 氣味 在各種序列中，科學家們能夠測量動物對正確序列的記憶，並檢測它們的大腦如何捕獲這些序列關係。
“我會想到的類比是計算，”Fortin 說。 “如果我把電極貼在你的大腦裡——我們做不到； 這就是我們使用老鼠的原因——我可以在任何特定時刻看到哪些細胞正在放電，哪些細胞沒有放電。 這讓我們對大腦如何表示和計算信息有了一些了解。 當我們在結構中記錄活動模式時，就像我們在計算機中看到零和一一樣。”
神經元活動和不活動測量以幾分鐘的毫秒間隔獲得，呈現出大腦功能的動態圖景。 福廷說，在某種程度上，他和他的同事能夠通過快速連續觀察細胞的“編碼”（哪些細胞正在放電，哪些細胞沒有放電）來“讀懂受試者的思想”。
快速移動
“當你思考某件事時，它會迅速移動，”他說。 “你不會在那個記憶中停留太久。 現在，它正在被代表，但我們可以看到這種情況如何很快發生變化。”
福廷很早就知道海馬活動的讀數會產生大量的原始數據。 從項目的開始階段，他就吸引了唐納德·布倫信息與計算機科學學院的統計學家參與。
“我們當時在實驗室遇到的神經科學問題對於我們擁有的統計知識來說太先進了。 這就是為什麼我們需要讓具有數據科學專業知識的合作夥伴參與進來，”Fortin 說。
“由於數據的複雜性，這些新興的神經科學研究依賴於數據科學方法，”資深合著者、統計學教授巴巴克·沙巴巴（Babak Shahbaba）說。 “大腦活動以毫秒級記錄，這些實驗運行了一個多小時，所以你可以想像數據量增長的速度有多快。 神經科學家需要更先進的技術來實現他們想像但無法實現的目標。”
他指出，當神經元編碼記憶等信息時，科學家可以通過檢查所有記錄的神經元（統稱為整體）的尖峰活動模式來了解該過程。
“我們發現我們可以將這些神經模式視為圖像，這解鎖了我們應用深度機器學習方法的能力，”Shahbaba 說。 “我們使用卷積神經網絡分析數據，這是面部識別等圖像處理應用中經常使用的方法。”
通過這種方式，研究人員能夠解碼神經元的放電以檢索信息。
“我們知道氣味 B 的特徵是什麼樣的，就像我們知道氣味 A、C 和 D 的特徵一樣，”Fortin 說。 “正因為如此，你可以看到這些簽名何時在不同的時刻重新出現，例如當我們的受試者預期尚未發生的事情時。 我們看到這些簽名在他們思考未來時被快速重播。”
沙巴巴說，在這個項目中開發的工具和方法可以應用於廣泛的問題，福廷可能會將他的研究範圍擴展到其他大腦區域。
關於作者
這項工作出現在 自然通信.
資金來自美國國立衛生研究院、國家科學基金會和白廳基金會。
資源： 加州大學歐文分校
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