研究小组揭示了组织记忆的关键大脑机制

科学首先,加州大学研究人员发现基本机制大脑的海马区域组织记忆序列和如何使用这个计划未来的行为。这项发现可能是一个重要的早期一步理解记忆失败认知障碍,例如老年痴呆症和其他形式的痴呆。

结合电生理记录技术在啮齿动物和统计机器学习巨大的搜集的数据,分析UCI研究者发现证据表明海马网络编码和保护发展的经验来帮助决策。团队的工作是最近发表的一篇论文的主题自然通讯。

“我们的大脑保持一个很好的具体的经历或事件发生时的记录。这种能力帮助我们功能在我们的日常生活中,但在这项研究中,我们没有清楚这些流程背后的神经机制,“说通讯作者诺伯特•福丁,UCI副教授神经生物学和行为。”,它与每个人都是这类型的内存强烈受损的神经紊乱或简单地衰老,所以我们真的需要知道这个大脑功能作品。”

花了三年多的项目完成,涉及实验和数据分析阶段。研究人员监测神经元发射的老鼠的大脑,因为他们接受了一系列的气味识别测试。用五种不同的气味在各序列,科学家们能够测量动物的记忆正确的序列,发现他们的大脑如何捕获这些顺序关系。

“类比我会考虑的是计算,”福丁说。“如果我是在你的大脑不能贴电极;这就是为什么我们使用rats-I可以看到哪些细胞发射,哪些没有发在任何给定的时刻。为我们提供了一些深入了解大脑如何表示和计算信息。当我们记录活动模式在一个结构,它就像我们看到0和1的电脑。”

获得在毫秒间隔几分钟,神经活动和不活动测量大脑功能的动态画面。福丁说,他和他的同事们,在某些方面,能“读”的对象通过查看“编码”——它的发射,这不是在快速连续。

“当你思考的东西,它动作迅速,”他说。“你不是困内存太久。现在,它被代表,但我们可以看到,变化非常快。”

福丁很早知道海马活动的读数将导致大量的原始数据。从项目的开始阶段,他参军的参与统计学家唐纳德·布伦学院的信息和计算机科学。

“神经科学的问题我们已经在我的实验室太先进的统计学知识。这就是为什么我们需要涉及到合作伙伴与数据科学专家,”福丁说。

“这些新兴神经科学的研究依赖于数据的科学方法,因为他们的数据的复杂性,“说高级合作者Babak Shahbaba UCI总理的研究员、教授统计数据。“大脑活动被记录在毫秒范围内,这些实验运行一个多小时,所以你可以想象的数据量增长速度。它到达一个点,神经科学家需要更先进的技术来完成他们所想象的但无法实现。”

他指出,当神经元编码信息,比如记忆,科学家可以瞥见这个过程通过检查活动激增的模式在所有记录神经元,统称为一个整体。

“我们发现,我们可以治疗这些神经模式作为图片,这个解锁我们运用深机器学习方法的能力,”Shahbaba说。“我们与卷积神经网络分析的数据,这是一个方法经常用于面部识别等图像处理应用程序。”

这种方法,研究人员能够解码的射击神经元检索信息。

“我们知道签名气味B是什么样子,正如我们知道的,C和D,“福丁说。”正因为如此,你可以看到当这些签名出现在不同的时刻,比如当我们的主题预测尚未发生的事情。我们看到这些签名被快速回放他们思考未来。”

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,和福丁可能延长他的调查其他大脑区域。

这项研究是一个例子的力量融合等研究机构UCI, Shahbaba说:“我可以直接看到区别了这是我们的学生。诺伯特•神经科学小组的研究人员正在数据科学类,现在可以问一些非常重要的科学问题,他们不能调查在过去,和我的学生从根本上思考科学的方法以前所未有的方式。”

他补充说,“通过这次合作,我们正在培训新一代的科学家,他们所需的技能进行跨学科研究。”

福丁和Shahbaba加入项目的皮埃尔•Baldi UCI特聘教授计算机科学;Lingge李,他获得了博士学位2020年在UCI数据;森林Agostinelli,获得了计算机科学博士学位2019年在UCI,现在南卡罗莱纳大学的助理教授;曼西Saraf Keiland Cooper, UCI博士生在神经生物学和行为;在统计Derenik Haghverdian, UCI博士生;UCI和加布里埃尔·伊莱亚斯,博士后项目科学家。