Nat Hum Behav:研究发现一类神经元的特定激活
海马体在处理情景记忆中起到关键作用。然而,海马体的单一神经元如何编码多元素关联仍然不为人知。特别争议的问题是,每个海马体神经元是否代表情景记忆中的恒定元素,或者单个神经元是否将离散情境记忆的所有元素结合在一起。近日,Luca D. Kolibius和 Simon Hanslmayr等人研究评估了30名参与者的单神经元编码离散情境记忆。这有望深化我们对情景记忆的理解。
他们的成果发表在最新一期的Nature Human Behaviour杂志上,名为 “Hippocampal neurons code individual episodic memories in humans”
情景记忆,即我们恢复过去经历的内容、地点和时间能力,与神经活动相关。海马体在情景记忆处理和多模态信息整合中至关重要。然而,海马体内神经元是否编码特定元素或整个情景尚有争议。当前一种理论认为,一组概念神经元的同步活动或选择性扩展可编码构成情景的各个元素。例如,当你与朋友在咖啡店时,可能有一组神经元编码咖啡店,另一组编码朋友(见图1a)。
作者分析了两个实验。实验1记录了海马体中的585个神经元活动,参与者为16人(7名女性)。实验2记录了216个神经元,14名参与者(7名女性)。实验涉及记忆关联任务,编码和回忆交替进行,插入干扰任务(图1b,c)。参与者在回忆阶段表现出高水平的记忆能力,明显超过偶然预期。
图1.indexing理论与基于概念神经元的情景记忆海马编码之间的区别,以及实验1和2的程序。
1. 识别ESN(episode-specific neurons)
针对每个神经元,作者测定了其在编码和检索中的激活率,以评估每个事件的激活频率。然后,对所有编码和检索事件的激活率进行了Z评分,并排除了所有后来被遗忘的事件。他们测量了特定事件的激活恢复,作为编码和检索时标准化激活率的乘积(图2a)。作者在实验1中确定了大量海马ESN(585个神经元中的136个,占23.25%;P < 0.001,经过排列测试,图2b)。
在136个ESN中,117个(86.03%)是编码单一事件,其余是编码多个事件。两个示例ESN如图3所示。这些ESN不太可能是调整到动物提示的概念细胞(concept neurons),因为它们的激活率只在呈现相关刺激后才达到最大值(图4)。
这些发现支持了海马体独特的编码机制。值得注意的是,作者在海马旁体中没有发现大量的ESN(104个神经元中的15个,P = 0.5396)。第二个实验也没有在海马旁体中发现大量ESN(25个神经元中的3个,P = 0.1199)。
2. ESN不编码图像的内容/视觉属性
神经元通过反复呈现刺激来识别视觉反应。然而,作者仅呈现一次动物提示,这限制了排除与提示相关的概念神经元的能力。为了改进这一点,实验2中他们引入了一个视觉调优任务(图1c),在内存关联任务后迅速反复显示记忆图像。通过降低构成概念神经元的阈值,作者成功地增加了概念神经元的数量(图2c)。虽然这种自由阈值使一些弱调的概念神经元得以识别,但对ESN的数量几乎没有影响。
3. ESN仅限于后来记住的情景
作者证明了ESN在记忆特定事件时,激活率出现恢复现象。这种恢复不能仅通过图像的语义或视觉属性来解释,进一步强调ESN用于内存编码。限制在后来被遗忘的事件上的分析未发现大量ESN。然而,由于被遗忘事件较少,他们通过多次随机采样平衡了后来被记住和遗忘的事件数量。分析结果表明,ESN数量在这两种情况下无显著差异。
图2.分析实验1和2中确定的ESN的示意图和数量
图3. 两个示例ESN的激活模式
图4. 恢复(reinstated)和非恢复(non-reinstated)期间ESN的激活率
4. 瞬时ESN的识别
之前的ESN识别依赖某时间段内的标准化平均激活率。作者进行了分析调整,以便识别神经元在恢复时间激活模式方面的表现。对每个神经元,考虑了从编码和检索开始前六秒至结束后一秒的尖峰活动。通过高斯核卷积每个尖峰,创建了瞬时激活激活的度量。在编码和检索期间交叉关联了特定事件的瞬时激活率,将最大值视为恢复值。这过程重复了1000次。在实验1中,发现了大量经验性tESN(17.09%)。在实验2中,排除了显著视觉调谐的发作,发现了更多的tESN(18.52%)。两个实验表明许多神经元在成功记忆检索中表现出特定于事件的时间激活模式。
总结
作者在海马体内发现一类神经元,它们在特定独特事件元素组合出现时被激活,触发记忆恢复。这些神经元不响应单个概念或特定时间点。作者认为,它们在记忆形成中充当指针或索引,最初将事件元素绑定在一起,符合indexing理论。指针的再次激活使神经元恢复之前编码的情景记忆,包括时间和内容信息。