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Nature:原来梦真的可以预测未来
作者:生物通小通 | 2024/5/31 11:39:27 | 浏览:933 | 评论:0

事实上,一些梦可以预测未来——一项新的研究发现,在睡眠中,一些神经元不仅会重播最近的过去,而且还预测未来的经历。

Nature:原来梦真的可以预测未来

莱斯大学和密歇根大学的一组研究人员在《自然》杂志上发表了一项关于睡眠和学习的研究,该发现是一系列见解中的之一。

这项研究提供了一个前所未有的视角,让人们了解在大鼠第一次跑迷宫后的休息期间,大鼠海马体中的单个神经元是如何稳定和调整空间表征的。

“某些神经元会对特定的刺激做出反应,视觉皮层的神经元在受到适当的视觉刺激时会激活。我们正在研究的神经元表现出地点偏好。”密歇根大学麻醉学副教授、该研究的通讯作者Kamran Diba说。

与Diba领导的密歇根神经回路和记忆实验室的合作者一起,莱斯大学的神经科学家Caleb Kemere一直在研究这些专门的神经元在新经历后产生对世界的表征的过程。具体来说,研究人员追踪了尖波涟漪(Sharp wave ripples,生物通注),这是一种已知在巩固新记忆中起作用的神经元激活模式,最近也显示出标记新经历的哪些部分将被存储为记忆。

“在这篇论文中,我们第一次观察到这些单个神经元在休息期间是如何稳定空间表征的,”Kemere说。

睡眠对记忆和学习至关重要,科学已经量化了这种古老的直觉,通过测量午睡后的记忆测试的表现,而不是经过一段时间的清醒或甚至睡眠剥夺。

几十年前,科学家们还发现,在睡觉的动物被允许在休息前探索一个新的环境时,它们大脑中的神经元会以重复动物在探索过程中的轨迹的方式放电。这一发现与睡眠有助于新经历结晶成稳定记忆的知识相一致,因此表明海马体中许多这些专门神经元的空间表征在睡眠期间是稳定的。然而,研究人员想知道是否还有更多的原因。

“我们想象一些神经元可能会改变它们的表征,反映我们醒来时对问题有了新的理解的经验,然而,要证明这一点,我们需要追踪单个神经元如何实现空间调谐,即大脑学习导航新路线或新环境的过程。”

研究人员训练大鼠在一个凸起的轨道上来回跑,两端都有液体奖励,并观察动物海马体中的单个神经元在这个过程中如何“尖峰”。通过计算往返多次的平均尖峰率,研究人员能够估计神经元的位置场——或者给定神经元在环境中最“关心”的区域。Kemere说:“关键的一点是,位置场是通过动物的行为来估计的。”他强调了评估在动物没有在迷宫中移动的休息期间位置场发生了什么变化的挑战。

Diba说:“我一直在思考如何在迷宫之外评估神经元的偏好,比如在睡眠中。我们通过将每个神经元的活动与所有其他神经元的活动联系起来来解决这一挑战。”

这是这项研究的关键创新:研究人员开发了一种统计机器学习方法,利用被调查的其他神经元来估计动物做梦的地方。接下来,他们利用这些梦想的位置来估计数据集中每个神经元的空间调节过程。

“在没有刺激的情况下追踪神经元偏好的能力对我们来说是一个重要的突破,”Diba说。

Diba和Kemere都赞扬了Kourosh Maboudi,他是密歇根大学的博士后研究员,也是这项研究的主要作者,他在学习调谐方法的发展中所起的作用。

该方法证实,对于大多数神经元来说,在体验新环境期间形成的空间表征在体验后的几个小时睡眠中是稳定的。但正如研究人员所预料的那样,事情并非如此。Kemere说:“我最喜欢这项研究的地方,也是我对它如此兴奋的原因是,我发现,在睡眠期间,这些神经元所做的唯一事情并不一定是稳定对经历的记忆。事实证明,一些神经元最终会做别的事情。我们可以看到睡眠期间发生的其他变化,当我们第二次把动物放回环境中时,我们可以验证这些变化确实反映了动物在睡觉时学到的东西。就好像第二次接触空间实际上发生在动物睡觉的时候。”这很重要,因为它构成了对睡眠期间神经可塑性的直接观察。Kemere强调,几乎所有的可塑性研究-检查允许神经元重新连接和形成新表征的机制-观察在清醒期间出现刺激时发生的事情,而不是在睡眠期间相关刺激缺失时发生的事情。

“似乎大脑的可塑性或重新布线需要非常快的时间尺度,”Diba说,他指出了实际经历的持续时间与实际记忆之间的奇妙关系,“实际经历的持续时间可能是几秒钟、几分钟,也可能是几小时或几天”,而实际记忆的持续时间“被超级压缩”。如果你记得什么,记忆,它是瞬间的,”Diba说,他引用了法国现代主义作家马塞尔·普鲁斯特的一段著名的文学段落,在这段文字中,童年的记忆在几乎没有时刻的注意下,打开了整个失去的过去经历的世界。

在过去的几十年里,稳定、高分辨率的神经探针的设计技术进步,以及机器学习支持的计算能力,使神经科学取得了进步,这项研究就是一个例子。

鉴于这些进步,Kemere说脑科学将在未来取得重大进展,同时也对最近预算削减对继续研究的影响表示担忧。“很有可能,如果我们今天开始这项工作,我们可能无法做这些实验并得到这些结果,我们非常感激有这样的机会。”

参考文献

Retuning of hippocampal representations during sleep

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