海马体，大脑中的故事大王；内嗅皮层扇形细胞，联想记忆“老司机” ｜Paper Alert＃34

Goltstein et al.,Nature Neuroscience

人如何对各种事物进行分类？你可以依靠它们外在特征作为简单的规则来划分，也可以通过整合各种信息，依赖于语义信息进行划分。在灵长类动物的很多脑区都记录到了具有类别选择性的神经元，例如PFC、LIP、PIT以及FEF。而也有研究报告在信息处理通路上更早期的阶段（例如在灵长类的MT和V4这些感觉皮层）也存有相对较弱的类别选择性。一项在人类被试上进行的核磁共振成像研究报告了在早期处理阶段的视觉皮层V1-V3参与学习分辨不同类别的简单刺激的过程。在一项新的研究里，Goltstein等人在小鼠上探究了视觉信息处理通路上的感觉皮层如何参与分类过程，以及它们依据怎样的规则对不同类别进行表征。

Goltstein等人训练了8只小鼠分辨42个不同朝向和空间频率的栅格刺激（Fig.1a，b），根据刺激所在朝向和空间频率这两个性质，组成二维空间内的坐标；刺激被分为有奖励和无奖励两类（Fig.1b），也就是说小鼠需要进行信息整合来对刺激分类。训练过程从stage I到stage VI，呈现的两个类别在刺激空间的距离逐渐接近。

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Goltstein et al.,Nature Neuroscience

研究者首先采用内源光学成像定位，然后采用双光子钙成像在几个月内长期记录同样的神经元活动（Fig.2a）。在小鼠分类学习的过程中（Fig.2g，d），Goltstein等人跟踪记录了9个不同的视皮层区域（包括V1，LM，AL，RL，AM，PM，LI，P，POR，见Fig.2b）内13019个神经元的反应性质。每个成像位点包括3-5个视觉区的2/3层。

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Goltstein et al.,Nature Neuroscience

实验阶段，小鼠的头被固定，每次呈现一个刺激，小鼠通过向左或向右舔一个舔嘴来将做出分类，这个任务需要将呈现的刺激与记忆中的分类表征进行对比。研究者在实验中将刺激偏移放置（Fig.3c，d），由于在视觉皮层上很多神经元有相对较小的感受野，如果视皮层参与了视觉刺激分类的决策过程，那么感偏离感受野的刺激应该会影响小鼠的表现。小鼠的表现的确有了较小的但却显著的变化（Fig.3e），小鼠的选择曲线（Fig.3d）的坡度也变得更加平缓（说明小鼠对两类别的划分更不明确），并且和标准判别曲线相比，偏离程度更大（Fig.3g）。总的来说，改变刺激的呈现位置会影响小鼠的分类判别表现，说明感觉皮层参与了刺激的分类过程。

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Goltstein et al.,Nature Neuroscience

此前的研究表明，小鼠在做特定的视觉引导行为时仅依靠皮层下结构就能完成，但正确的视觉刺激分辨和探测必须要完好无损的视觉皮层参与。采用蝇蕈醇抑制单侧视皮层的GABA能受体的活动，研究者发现这完全损害了小鼠分辨刺激的能力（Fig.2f），但不影响运动等其它执行任务的能力。单独对V1、AL和POR抑制，发现虽然这些视皮层都参与了视觉刺激分类，但并没有哪个脑区是必要条件。

如Fig.4a所示的是不同脑区在任务中不同时间节点的反应，通过K聚类，这些随时间变化的反应模式可以分为两个类别，其中类别2在学习前后的反应神经元比例有显著的增多，而类别1则无显著差异（Fig.4c）。类别2中的脑区包括V1、PM、P和POR，类别1中的脑区包括AL、RL和AM（Fig.4d，e）。接着，Goltstein等人希望能从不同的时间反应模式中分离出代表不同过程的子成分，可能的备选包括：（1）稳定不随时间变化的成分，反映一部分保持稳定反应的神经元；（2）呈指数下降的成分，反映着长时习惯效应或是重复抑制效应；（3）在任务阶段呈现增长的成分，反映了任务中的注意力调制；（4）和学习过程相关的增长成分，反映着学习效果。用以上的四个成分对时间模式进行线性回归（Fig.4g），Goltstein等人发现不随时间变化的反应神经元在背侧通路更多，而与学习相关的成分则在腹侧通路显著更强（Fig.4h，i）。

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Goltstein et al.,Nature Neuroscience

研究者定义了两个指标来代表神经元的表征信息中的不同成分：（1）语义CTI（semantic category tuning index）反映的是对类别的选择性（对同一类别内刺激的反映的共同部分）（2）特征CTI（feature category tuning index）反映的是能被刺激的特征，如朝向和空间频率解释的神经元反应。在学习前后，研究者在V1和POR观察到了最为显著的语义CTI提升（Fig.5c），而总体的特征CTI也有提升（但没有特别突出的区域，Fig.5e）。研究者用ΔCTI（语义CTI中减去特征CTI）来表示神经元的反应能更好地被语义信息或是特征信息所解释。所有神经元总体上的ΔCTI在学习前后无显著差异，但在POR发现了神经元的ΔCTI提升（Fig.5f），也就是说在记录的所有视觉皮层中，只有POR神经元的反映在经过学习过程后，能够被类别信息（而不是特征信息）解释的成分增加了。

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Goltstein et al.,Nature Neuroscience

Goltstein等人的结果表明视觉皮层的确参与了视觉刺激的分类过程（虽然并未发现任何脑区是完成视觉刺激分类任务的必须条件），支持在信息处理通路的早期阶段它就已经开始参与分类的观点。在经过分类学习后，一部分神经元增加了对不同类比的选择性反应，这部分神经元更多地存在于腹侧通路；相比之下，背侧通路的神经元在学习前后的反应则更为稳定。在实验中的分类学习过程实质上是分类标准的转变，在学习前刺激的分类标准是由刺激的各种特征决定的简单规则，而学习后则是依靠信息整合形成的语义划分。在这项研究记录的9个脑区中，仅在POR神经元上观察到了学习前后语义和知觉表征信息的权重变化，即在经过学习后，POR神经元的反应能更多地被类别的语义信息而不是知觉信息（特征）所解释。

Cohn-Sheehy et al.,Current Biology

看电影时，你是否有过这样的经历：前面发生的某些剧情看得云里雾里，直到故事结尾导演将伏笔一一收回，才恍然大悟。我们之所以能跟着导演回收线索，是因为我们有将发生在不同时间的事件（temporally distant events）联系起来，放置进统一的叙事（coherent narrative）之中的能力。在这篇发表于Current Biology的文章中，来自加州大学戴维斯分校（UC Davis）的研究团队探究了这一能力背后的神经机制，并发现海马体（hippocampus）在其中扮演了重要作用。不夸张地说，海马体是我们大脑中的”故事大师“。

海马体在记忆中起到的作用，例如将相似的记忆联系在一起，已是认知神经科学家们的共识。然而，过往研究并不清楚海马体在“理解故事”这一更复杂的认知活动中扮演的角色。本篇文章中，研究者们猜想海马体是通过整合发生在不同时间的记忆片段，来帮助我们理解叙事的。

为了检验这一猜想，研究者们向被试播放了四段录音，每段录音由几个相互独立的场景构成（图1a），它们分别描述了有关两个主要角色的事件（例如Story 1中的Beatrice与Melvin），而这两个角色也在另一段录音（Story 3）中再次出现。值得注意的是，对于其中一位人物（Beatrice），ta在两段录音中的两个相关事件（Event 1与Event 2）可以被放进同一个故事之中（图1b：Coherent Narrative），而对于另一位人物（Melvin），两段录音中的事件之间并无叙事层面的关联，仅仅涉及了同一个人（图1b：Unrelated Narratives）。在被试听取每段故事时，研究者们通过功能性核磁共振（fMRI）记录了他们的大脑活动。

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Cohn-Sheehy et al.,Current Biology

如果海马体参与了大脑对叙事的构建，那么海马体在被试听取可以被放进统一叙事之中的两个事件时，将会体现出比被试在听取两段没有关联的事件时更为相似的神经活动特征（neural activity patterns）。相反，如果海马体仅仅负责处理和整合相似的记忆片段，那么不论两个事件是否构成统一的叙事，只要它们涉及同一人物，海马体对于它们便会呈现同样相似的神经活动。

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Cohn-Sheehy et al.,Current Biology

实验结果支持了第一种猜想：右侧海马体的活动特征在两个事件构成统一叙事时更为相似（图2B：Boundary-Boundary）。进一步分析表明，海马体的活动相似度差异，并不能完全被对应事件之间语义相似度（lower-level semantic similarity）的差异所解释。因此，研究者们相信，海马体在被试听取故事时，扮演了将不同事件整合成为统一叙事的角色。

第二天，研究者请被试回忆他们在四段录音中听到的人物故事，并记录其大脑活动（图3a）。结果发现，当被试编码和提取的事件来自同一故事时，他们的海马体呈现出相较当两个事件没有关联时更为相似的活动特征（图3b）。同时，海马体神经活动在事件的编码与提取阶段更加相似的被试，能够回忆起更多的故事细节（图3c）。

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Cohn-Sheehy et al.,Current Biology

研究结果印证了海马体在人们理解故事的过程中扮演的重要角色，并进一步揭示了海马体会在何种条件下对记忆片段进行整合：即当记忆片段之间可以构成统一叙事的时候。

doi: 10.1016/j.cub.2021.09.013

Lee et al.,Nature

交规第一课就是要知道红灯停，绿灯行，这种红绿灯的联想记忆是深入骨髓的。假如你只身来到了一个平行宇宙，这个宇宙用的是另一套交通灯系统，比如紫灯停，蓝灯行，或者橙灯停，白灯行呢？没人告诉你这个规则，你只能通过不断试错来了解，有一天，你试图将地球上的红绿灯规则照搬到了紫蓝灯或者橙白灯系统，发现还真是这么回事！至此，新的联想记忆就完成了。

小鼠可不是老司机，作为一个重度近视+红绿色盲症患者，它要学习这一套“交通灯系统”可不容易。最近来自加州大学尔湾分校的一群科学家终于通过气味-奖励训练教会了小鼠这套“交通规则”：他们规定小鼠闻到气味A后舔吸管有糖水奖励，闻到气味B后舔吸管会有奎宁水惩罚。于是小鼠很快就学会了气味-奖赏的联系，掌握了”A气味行“，”B气味停“的“地球规则”。随后小鼠被放置到”平行宇宙“，此时新的C气味和D气味出现，它开始学习新的规则了（即“C气味行，D气味停”），在这一组试验结束后，新气味又变成了E和F，G和H……，每一组新气味都有一个“行”和一个“停”，被统称为气味1（行）和气味2（停），也就是说，小鼠要学会的不仅仅是从某一种特定气味联想到对应的奖励/惩罚，还要具备“迁移思维”：从地球交通规则中领悟到平行宇宙中同样的气味-奖励规律。

- Lee et al.,Nature-

这种联想记忆的形成和存取是由哪些脑区、环路控制的呢？之前的研究发现内嗅皮层（entorhinal cortex）与联想记忆密切相关，既然如此，这个任务是否同样能追本溯源到内嗅皮层中？为此，研究人员用光遗传手段在联想学习阶段分别抑制外侧内嗅皮层（lateral entorhinal cortex，LEC）的扇形细胞（fan cells）和内侧内嗅皮层（medial entorhinal cortex，MEC）的锥形细胞（pyramidal cells），发现抑制LEC扇形细胞会让新气味（气味1、2）的学习大打折扣，而对已有的旧气味（气味A、B）没有影响，相比之下，MEC的锥形细胞似乎对这两种行为都没有影响，这个实验说明，外侧内嗅皮层的扇形细胞才是控制气味-奖赏学习的主力。

为了研究扇形细胞在学习过程中的活跃情况，研究者运用“opt-tag”的方法记录了213个LEC的扇形细胞，他们发现LEC扇形细胞在学习过程中非常活跃：随着学习的进行，这些细胞有的特异性对气味A和气味1有反应，有的则对气味B反应，这些反应也随着时间的变化而变化。通过主成分分析（PCA）来研究扇形细胞对不同气味反应随时间的轨迹，可以看到初期扇形细胞对气味A和气味B的反应差别并不大（体现在高维空间中的轨迹之间的距离很小），但随着学习的深入，细胞对气味A和气味B的反应开始区分彼此了。有意思的是，如果观察细胞对气味A和气味1的轨迹，可以看到这两者在学习后期越来越接近（甚至重叠）——似乎小鼠学会了把气味A和气味1归为了有奖励的同一组，并且坚决与气味B和气味2划清“楚河汉界”。

- Lee et al.,Nature-

扇形细胞是受了什么上级指示才学会这个规则的呢？任务中气味-奖励的联系让人联想到强大的多巴胺系统。研究人员发现LEC受到不少来自腹侧被盖区（ventral tegmental area，VTA）和黑质致密部（substantia nigra pars compacta，SNc）脑区多巴胺能神经元的投射，如果通过光遗传技术抑制掉这些多巴胺投射，就可以破坏小鼠对新气味的联想学习能力。如果通过光纤光度仪来捕捉多巴胺能神经元投射的轴突钙信号，研究人员发现，在小鼠只能闻到旧气味A、B时，他们检测不到任何钙信号反应，而在小鼠接触到新气味时，多巴胺神经元的钙信号开始发放了：这一阶段包含了A、B、1、2四种气味，小鼠对气味A和1产生了选择性的钙信号活性，刚开始虽然它对气味2也有反应，但后面发现气味2只能舔到“寂寞的苦”，久而久之也就和对气味B一样，态度冷淡下来了。不仅如此，在扇形细胞放电的高维轨迹图中，如果细胞对气味A和气味1的反应在高维空间中的重叠、相似程度越高，则小鼠做任务的正确率越高，相反，如果气味A和气味B的分开程度越小，则小鼠的正确率越低。如果用光遗传技术抑制掉多巴胺投射，细胞对气味A和气味1的反应就不再在空间上重叠，小鼠做任务的正确率也随之降低了。这些结果说明LEC区域的多巴胺信号控制着新的联想学习产生。

- Lee et al.,Nature-

可见，要想成为老司机，外侧内嗅皮层的多巴胺必不可少呀！

编者：阿莫東森、Veronica、Orange Soda、Yi

编辑：阿莫東森 | 排版：光影

封面：纪善生