研究人员发现了及时组织记忆的关键大脑机制。
这项新研究详细介绍了大脑海马区将记忆组织成序列的基本机制的发现，以及如何利用这些机制来规划未来的行为。
这一发现可能是了解认知障碍（如阿尔茨海默病和其他形式的痴呆症）中记忆障碍的关键早期步骤。
研究人员将啮齿动物的电生理记录技术与对大量数据的统计机器学习分析相结合，发现证据表明 海马 网络编码并保存经验的进展以帮助决策。
“我们的大脑可以很好地记录特定经历或事件何时发生。 这种能力有助于我们在日常生活中发挥作用，但在这项研究之前，我们并不清楚这些过程背后的神经元机制，”通讯作者、加州大学神经生物学和行为学副教授 Norbert Fortin 说，尔湾。
“它与每个人的联系在于，这种类型的记忆在各种神经系统疾病或仅仅随着衰老而严重受损，所以我们真的需要知道这种大脑功能是如何运作的。”
该项目历时三年多完成，涉及实验和数据分析阶段。 研究人员在进行一系列气味识别测试时监测了大鼠大脑中神经元的放电。 通过呈现五种不同的 气味 在各种序列中，科学家们能够测量动物对正确序列的记忆，并检测它们的大脑如何捕捉这些序列关系。
“我会想到的类比是计算，”Fortin 说。 “如果我把电极贴在你的大脑里——我们做不到； 这就是我们使用老鼠的原因——我可以在任何特定时刻看到哪些细胞正在放电，哪些细胞没有放电。 这让我们对大脑如何表示和计算信息有了一些了解。 当我们在结构中记录活动模式时，就像我们在计算机中看到零和一一样。”
在几分钟内以毫秒为间隔获得，神经元活动和不活动测量呈现大脑功能的动态图像。 Fortin 说，在某些方面，他和他的同事能够通过快速连续地观察细胞的“编码”——哪些细胞正在放电，哪些细胞没有放电——来“读懂他们的思想”。
快速移动
“当你在思考某事时，它会快速移动，”他说。 “你不会长时间停留在那个记忆上。 现在，它正在被代表，但我们可以看到它是如何迅速变化的。”
Fortin 很早就知道海马活动的读数会产生大量的原始数据。 从项目的开始阶段，他就邀请了唐纳德布伦信息与计算机科学学院的统计学家参与。
“我们当时在我的实验室遇到的神经科学问题对于我们所拥有的统计知识来说太先进了。 这就是为什么我们需要让具有数据科学专业知识的合作伙伴参与进来，”Fortin 说。
“由于数据的复杂性，这些新兴的神经科学研究依赖于数据科学方法，”资深合著者、统计学教授 Babak Shahbaba 说。 “大脑活动以毫秒级记录，这些实验运行了一个多小时，因此您可以想象数据量增长的速度有多快。 到了一定程度，神经科学家需要更先进的技术来完成他们想象但无法实现的事情。”
他指出，当神经元编码诸如记忆之类的信息时，科学家们可以通过检查所有记录的神经元（统称为一个整体）的尖峰活动模式来了解该过程。
“我们发现我们可以将这些神经模式视为图像，这释放了我们应用深度机器学习方法的能力，”Shahbaba 说。 “我们使用卷积神经网络分析数据，这是一种在面部识别等图像处理应用中经常使用的方法。”
通过这种方式，研究人员能够解码神经元的放电以检索信息。
“我们知道气味 B 的特征是什么样的，就像我们知道气味 A、C 和 D 的特征一样，”Fortin 说。 “正因为如此，你可以看到这些签名何时在不同的时间重新出现，例如当我们的受试者正在期待尚未发生的事情时。 我们看到这些签名正在迅速重播，因为他们正在考虑未来。”
Shahbaba 说，在这个项目中开发的工具和方法可以应用于广泛的问题，Fortin 可能会将他的研究范围扩展到其他大脑区域。
作者简介
这项工作出现在 自然通讯.
资金来自美国国立卫生研究院、国家科学基金会和白厅基金会。
Sumber: 加州大学欧文分校
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