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哈佛学习对固定内存形成的主要模型进行了疑虑

时间:2021-07-05 11:52:07 来源:

来自哈佛医学院的新出版的研究对固定内存形成的普遍模型表示怀疑,这表明大脑可能更加灵活地与保留和遗忘的东西。

人脑具有负责将感觉线索连接到行动和行为的细胞区域,并将链接作为存储器编目。形成这些链接的细胞已被认为是高度稳定和固定的。

现在,哈佛医学院(HMS)研究的调查结果在小鼠挑战中进行了模型,揭示了对这种任务负责的神经元可能不太稳定,但比以前认为更灵活。

结果,8月17日发布在杂志中,对传统观念的疑问,记忆形成涉及以固定和高度稳定的模式进入大脑中的硬化信息。

研究人员表示,它们的结果指向神经网络中的临界可塑性,确保更容易整合新信息。这种可塑性允许神经网络更容易地纳入新的学习,消除了每次形成新的链接到单独的神经元。此外,研究人员表示,一旦不再需要存储器,可以更容易地重新分配到其他重要任务中的神经元。

“我们的实验指出了神经元的稳定性,即将感觉线索与我们预期的行动联系起来,并建议存在更大的灵活性,并且实际上是一种神经元效率,”一位助理教授Chris Harvey HMS的神经生物学。“我们认为,这种权衡确保在保留旧记忆时融入新信息的能力之间的微妙平衡。”

哈佛医学学校研究涉及在一个月内反复跑过虚拟迷宫的小鼠的实验。研究人员指出,分析参与导航决策的大脑区域的脑活动图像,注意到神经元没有稳定成一种模式。相反,形成小鼠的迷宫运行记忆的一组神经元在研究期间保持不变。事实上,神经元在记忆模式中保持切换角色,或者完全留下,仅被其他神经元替换。

“辛苦的神经元往往有条纹,他们会在几天内做同样的事情,然后开关,”哈维说。“在几周后,我们开始看到神经元整体模式的转变。”

实验是研究团队正在持续努力解开内存形成的奥秘的一部分,具体地,大脑如何捕获外部提示和行为,以执行使用地标导航空间的重复任务。想象一下,一个人驾驶到看着银行的杂货店的熟悉路线,在那个角落右转,甚至不必有意识地思考它。

为了模仿这种过程,研究小鼠训练,训练了虚拟段落 - 一个计算机生成的迷宫,在跑步机前面的大屏幕上显示 - 如果被给予黑暗的暗示,则右转白提示。研究人员在负责空间决策的大脑中成像数百神经元,因为小鼠疾驰在虚拟迷宫下疾驰。

一旦导航链接在几个星期的脑子大脑中坚定地确定,研究人员预计神经元的活动将从日常生活中看起来相同。在迷宫期间,在彼此的24小时内发生的情况确实如此。响应于白线提示而激活的神经元可以与响应于黑色提示激活的神经元区分开。然而,在几周的过程中,在研究人员观察到的,在几周内瞬间inpidual神经元之间的线索之间的线路,并且记忆模式开始横跨神经元的漂移。与黑色提示有关的神经元将失去专业化并被另一个人取代,或者它甚至可能与白提示相关联。这对研究人员来说是一个惊喜。

“我们这么确保神经元每天都在做同样的事情,我们设计了学习期望使用稳定的模式作为基线,”神经病学部门研究生Laura Driscoll,一位作者Laura Driscoll表示。“在我们意识到神经元正在改变角色之后,我们必须重新考虑研究部分。”

研究人员在将形状添加为第三个提示时,测试模式如何改变,而小鼠正在导航迷宫。经过一些重新分配杀虫神经元作为小鼠学到新的提示,研究人员发现对整体活动模式的变化很小。研究人员说,这一发现支持存储存储器的神经元网络保持灵活的观点,以便融入新的学习。

研究人员假设神经元稳定性可能在各种脑区中不同,这可能取决于所需的技能或记忆的频率。对于像导航等的任务,经常要求大脑融入新信息,哈维说,神经元仍然灵活是有意义的。然而,更有本能的物理响应,例如闪烁,可能与一段小的神经元漂移过时。

Driscoll说,结果提供了令人迷人的早期瞥见进入记忆形成的复杂性。为了阐明大脑地区的记忆形成和存储的大图片,研究人员表示,他们希望研究大脑的其他地区,这些地区涉及不同类型的决策和记忆。

“我希望这项研究能够激发人们认为记忆作为不是静态的东西,”哈维说。“记忆是活跃的,一体地与学习过程相连。”

该研究的共同作者包括诺亚Pettit,Matthias Minderer和Selmaan Chettiih。

这项工作是由科学界面,Searle学者计划,纽约干细胞基金会,Alfred P. Sloan研究基金会,Narsad大脑和行为研究基金会年轻调查员奖,国家机构来自国家心理健康大学学会(R01MH107620)和国家神经障碍和中风研究所(R01NS089521),一名亚洲哈佛大学初级教师补助金,位于Edward R.和Anne G. Lefler Center revoctoral奖学金中的畜牧业和中风学院和初级教师奖,Albert J. Ryan奖学金和Stuart HQ&Victoria Quan奖学金。

出版物:Laura N. Driscoll等,等,“榫胞皮层中神经元活性模式的动态重组,”2017年细胞; doi.org/10.1016/j.cell.2017.07.021


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