2023年对海马区位置细胞进行适应性反应的建模

2023年5月17日，上海高校心理与认知科学大学、IDG麦戈文眼科学研究所、定量生物学中心、北大-北大生命科学联合中心吴思团队，在《eLife》期刊在线发表了题为“rateplacecelltheta,phaseand”的研究成果，运用连续吸引子血管网路（CANN）加上血管元的适应性反应（）对海马区位置细胞进行建模，表明了血管生物学试验所发觉的海马位置细胞产生theta和相位联通的制度。

在行为过程中实时的对过去进行追忆、并对现今和未来进行想像预测是生物智能的一项重要能力。一个在进化上十分保守，普遍存在于猫科类植物，灵长类植物和人类脑部的丘脑下脑区——海马区——被觉得与这项认知功能相关。 #

试验上观测到，当蟑螂运动时，海马区的血管元集体活动形成的场电位(Localfield,LFP)会形成4-12hz周期性振荡讯号，被称为theta波。初期研究发觉，位置细胞只会在特定的theta波的相位发电。这个相位会随着植物穿过该细胞位置场的过程而逐渐提早。这一现象被称为θ相位进动(图1A)。在血管元群体的水平上，单细胞的相位进动会令位置细胞群体根据植物通过其位置场的空间次序依次领取，在一个theta周期内产生正向的活动序列。那样的正向theta序列(图1A)因为其开始于蟑螂过去的位置而顺着蟑螂的运动方向结束于未来或许抵达的位置，因此被觉得是起到展望未来的作用。这对一系列认知能力(如计划、想象力和决策)或许有用。 #

不仅展望未来，智能的行为还须要实时回顾过去。例如当前荣获了某些奖励，就须要将这些奖励与之前的行为进行联系，因而小结荣获奖励的经验动作电位的产生机制，产生更有意义的记忆。近期的试验研究发觉，海马区位置细胞同样会表征theta逆向序列，使得在每位theta周期中与theta正向序列共存，且交替出现。这些有趣的相位编码方式实现了交替出现的“回忆（逆向）序列”和“前瞻（正向）序列”(图1B)。

#

图1:theta相位进动以及theta序列示意图

但是之前早已有大量的估算模型来研究形成相位进动和正向θ序列的血管模式，比如单细胞震荡模型和基于循环的活动扩散模型，但正向和反向序列的交替共存动作电位的产生机制，以及单血管元是怎样实现相位进动和退动的共存的潜在血管制度仍不清楚。因为缺乏可以研究的估算模型，该领域有这些问题仍待解决，例如：反向序列是否与正向序列共享相似的潜在血管模式，还是他们是由不同的模式分别生成的？逆向theta序列的血管活动硬度是否与正向的θ序列相似？倘若不是，在多大的程度上theta正向序列比theta逆向序列的血管活动更强？又是何种样的制度造成了这两种序列的硬度不一致？ #

为了回答此类问题，本文用包含自适应模式的连续吸引子血管网路来建模解释正向逆向theta序列，以及单血管元层面的theta相位进动与退动的血管体系。通过研究网路的动力学，文章强调，自适应模式为网路形成的“波包”活动会引进的“内禀联通性”，即让网路不能维持稳态，而倾向于改变当前的状态。而当网路遭到外界剌激时——比如当植物联通时，海马区位置细胞虽然会接收到来自于内嗅丘脑和其他感官丘脑传来的“位置信号”——这种“内禀联通性”会与外界的剌激互相竞争，因而使网路的状态在不同参数下表现出不同的动力学行为。本文通过理论解读和数值模拟的方式阐明，当自适应硬度和外界键入的硬度接近，网路的波包活动会一会被反馈抑止“推开”，一会被外界键入“拉回”，因而呈现出在外界键入位置前后震荡的行为。

本文显示，模型处于振荡追踪状态时，其呈现出的动力学行为正巧可以解释海马区的相位编码以及theta序列：

1 #

在群体层面，因为网路波包的振荡，编码植物位置附近对细胞会在一个theta周期内，先后以正向与逆向次序被序列式对激活，因而展现出交替的“回忆（逆向）序列”和“前瞻（正向）序列”(图2A)。 #

2 #

在个体层面，当网路波包的中心通过血管元编码的位置时，该血管元会以最大几率领取动作电位。因为一个theta周期内，波包会一前一后两次扫过植物所处位置附近血管元编码的位置，因此每位血管元在一个theta周期内有两个领取时刻（相位），随着植物的联通，一个随时间不断前移（相位进动），一个随时间不断后移（相位后动）(图2B)。相位联通并且脑部把秒/分钟量级的行为经历压缩到了约200微秒的theta周期，风波发生的详细时刻及风波之间的时间间隔被忽视掉了，系统只保留了风波发生的次序，这突显了我们场景记忆的特性。 #

3 #

通过调节不同的自适应硬度m，该模型既可以复现出双峰细胞（既有相位进动还有相位退动）的编码方式也可以复现出单峰细胞（只有较强的相位进动）的活动方式。这一点的原理在于自适应模式影响了正向序列与逆向序列的硬度。反馈抑止是一个比血管迸发慢得多的过程。这引起当波包正向震荡扫过某个血管元时，它形成的推迟反馈抑止将在波包逆向震荡时才发起作用。这引起逆向序列遭到了来自正向序列的抑止。因为震荡追踪总是以正向序列开始，(由于初始运动是由外部键入触发的)，所以虽然逆向序列也会用同样的模式抑止正向序列，抑止疗效只是不对称的，正向序列总是强于逆向序列。因此当m较小时，正向与逆向的互相抑止作用弱，单血管元既才能做较强的相位进动也可以做较强的相位退动，可以解释试验上观察到的双峰细胞的相位编码方式。而当m较大时，逆向序列遭到严重的抑止，血管元的相位退动遭到显著的抑止，最后呈现下来只有较强的相位进动，而无显著的相位退动。这可以解释试验上观察到的单峰细胞的相位编码方式(图2C)。

#

图2:模型解释相位进动的原理 #

小结来说，本文通过建造血管网路模型，复现了海马区位置细胞的相位编码方式，以及形成了对应的“前瞻”和“回顾”序列。希望本研究能增进我们对海马时间编码的血管模式的理解，并为揭露海马时间编码的估算功能夯实基础。 #

原文链接 #

课题组介绍

吴思 #

上海高校心理与认知科学大学校长 #

上海高校IDG麦戈文眼科学研究所PI

上海高校定量生物学中心PI #

清华-北大生命科学联合中心PI #

研究兴趣

#

以物理模型和计算机仿真来建立血管系统的估算模型，解读血管系统处理信息的通常性原理，并在此基础上发展类脑的人工智能算法。现在举行的课题包括：视觉信息处理的动态交互模式、神经信息抒发的正则化网路模型、神经突触短时程可塑性的估算功能、多频域信息处理、神经型态计算的模型等。

#