腦科學頂刊導讀022期|聚焦學習和記憶

2020-12-19 腦科學君

頂刊導讀目錄 22期

1,brain:不同的結構損傷模式構成了創傷性腦損傷後工作記憶和推理能力缺失的基礎

2,Annual Review of Neurosci:CA2:高度連接的海馬內繼電器

3,Annual Review of Neurosci:鞏固,再鞏固和長時記憶維持的受損導致記憶消除

4,Annual Review of Neurosci:果蠅蕈體:學習迴路中的體系結構到算法

5,NC:情景記憶中特徵特異性的神經再激活

1,不同的結構損傷模式構成了創傷性腦損傷後工作記憶和推理能力缺失的基礎

期刊:Brain

作者:CholeFu

局部圖論網絡測量與認知表現的關係

創傷性腦損傷後的慢性認知問題與瀰漫性軸索損傷及由此引起的大範圍的腦連接中斷有關。然而,瀰漫性軸索損傷的模式因患者不同而異,其認知功能缺陷也存在相應的差異。這種異質性尚不清楚,為預後和治療提出了一個重要的挑戰。

認知問題中最突出的是工作記憶和推理能力的缺陷。先前的功能核磁共振成像(fMRI)將認知的這些方面與不同但部分重疊的大腦區域網絡聯繫起來。基於此,一個合乎邏輯的預測是,連接這些網絡的白質束的完整性的差異,可以預測創傷性腦損傷後認知缺陷的類型和嚴重程度的可變性。

我們使用擴散加權成像、認知測試和網絡分析來驗證這個預測。我們定義了結構連接體的功能上不同的子網絡,通過參考以前發表的fMRI結果,找到在我們的工作記憶和推理任務中被激活的腦區,以及連接它們的白質束。在92例重度創傷性腦損傷患者中,我們研究了這些子網絡中的圖論測量與相同任務的表現之間的關係。最後,我們使用機器學習來確定是否可以通過來自每個子網絡的圖論測量來預測患者的認知表現。

行為得分的主成分分析證實,推理和工作記憶構成了認知能力的不同組成部分,而這兩者都容易受到創傷性腦損傷的傷害。重要的是,這些能力的損傷在創傷性腦損傷後以一種可分離的方式與相關的子網絡的信息處理結構相關聯。這種分離在使用典型相關分析檢查子網絡的度中心性度量時得到了證實。

值得注意的是,這種分離普遍存在於許多以節點為中心的測量中,並且是不對稱的;工作記憶子網絡的中斷與工作記憶和推理性能有關,而推理子網絡的中斷則與選擇性推理性能有關。機器學習分析進一步證實了這一發現,即網絡測量以同樣不對稱的方式預測患者的認知表現。

這些結果符合工作記憶的層次模型,其中推理依賴於在工作記憶中首先保存任務相關信息的能力。我們認為,這些更細微的信息可能對試圖預測長期結果或開發定製治療的應用程式有用。

2,CA2:高度連接的海馬內繼電器

期刊:Annual Review of Neuroscience

作者:Ann Yang

儘管Lorente de No』早已意識到海馬區Cornu Ammonis(CA)2區域在解剖學上的差別,但直到現在,該區域還沒被發現具有獨特的功能。

CA2位於與內嗅皮層和齒狀回組成經典的三突觸迴路的CA3和CA1之間。因為CA3和CA1都是神經迴路的關鍵參與者,分散了對CA2的研究興趣。然而,CA2錐體細胞的連接性及其獨特的基因表達模式,暗示著其對海馬信息處理的貢獻應該比已知的更大。

本文回顧了近期進展,確定了CA2在海馬中心處理中的新作用,以及在社會記憶中作為新奇事物傳播者的特殊功能。這些新數據以及CA2在疾病中的作用,證明了我們應該仔細研究這個小區域如何發揮作用,以及如何最好地利用它來理解和治療與疾病相關的神經迴路功能障礙。

3,鞏固,再鞏固和長時記憶維持的受損導致記憶消除

期刊:Annual Review of Neuroscience

作者:Ann Yang

神經科學中長期存在一個問題,健忘症是由消除記憶痕跡(存儲障礙)引起的,還是由於無法訪問記憶痕跡(檢索障礙)。解決這個問題的最直接方法是量化長期記憶的大腦機制(BM-LTM)變化。這種方法認為,如果健忘症是由於檢索障礙引起,則BM-LTM的水平應保持與訓練過但記憶未受損動物的水平相當。相反,如果由於存儲障礙引起,則BM-LTM應減少到未經訓練的水平。

本文回顧了一些通過針對記憶維持或鞏固來誘導失憶的研究中對BM-LTM的使用。文獻結果強烈指向健忘症是由於儲存而不是檢索障礙造起的,並指出將從健忘症中恢復過來作為理解健忘症本質的純行為學範式的一些缺點。

4,果蠅蕈體:學習迴路中的體系結構到算法

期刊:Annual Review of Neuroscience

作者:Ann Yang

果蠅的大腦包含一個相對簡單的迴路,用於形成巴甫洛夫關聯,然而它卻實現了許多記憶系統中常見的操作。

最近的研究進展為果蠅的學習建立了明確的框架,並揭示了以下關鍵操作:

a)模式分離,通過對氣味的密集組合表徵進行預處理,以生成用於學習的高度特定、不重疊的氣味模式;

b)趨同,將感覺信息匯集到少量指導行為反應的輸出神經元上;

c)可塑性,其中改變感覺輸入到行為輸出的映射需要強大的增強信號,而強化信號也受內部狀態和環境情境的調節;

d)模塊化,其中記憶是由多條並行跡線組成,這些跡線的穩定性和靈活性各不相同,並且存在於解剖學定義明確的網絡模塊中。

在過去的經驗影響未來學習的情況下,跨模塊的交互作用可以產生更高階的效果。許多這類操作與更複雜的大腦中的記憶形成和動作選擇過程相似。

5,情景記憶中特徵特異性的神經再激活

期刊:Nature communications

作者:Niki

本研究提出了一種多體素分析方法——特徵特異性信息連接(feature-specific information connectivity,FSIC) ,它利用神經網絡的層級化表徵來解碼當參與者完成情景視覺回憶任務時,fMRI 數據中的神經再激活。

研究發現,與低層級特徵(例如邊緣)、高層級特徵(例如面部特徵)和語義特徵(例如「梗犬」)相關的神經再激活發生在整個背側和腹側視覺通路中,並延伸到額葉皮層。

此外,研究還發現,當誤導圖像和目標圖像的語義相似時,低層級特徵和高層級特徵的再激活都與記憶的生動性相關,但只有低層特徵的再激活與識別的準確性相關。

本研究一方面證明FSIC方法在繪製特徵特異性激活方面的有效性,另一方面解釋了低層級和高層級特徵對視覺記憶生動性的貢獻,並對嚴格的前後視覺層次化處理結構提出了挑戰。

校審:Freya(brainnews編輯部)

前文閱讀

1,導讀020期|探秘學習記憶:動態環境學習中的功能性腦網絡重構

2,腦科學頂刊導讀019期|好一把基因剪刀手,緩解癲癇挽救認知缺陷

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