Forscher haben die wichtigsten Gehirnmechanismen für die zeitliche Organisation von Erinnerungen aufgedeckt.
Die neue Studie beschreibt die Entdeckung der grundlegenden Mechanismen, durch die die Hippocampus-Region des Gehirns Erinnerungen in Sequenzen organisiert, und wie dies zur Planung zukünftigen Verhaltens verwendet werden kann.
Der Befund könnte ein entscheidender früher Schritt zum Verständnis von Gedächtnisstörungen bei kognitiven Störungen wie der Alzheimer-Krankheit und anderen Formen von Demenz sein.
Die Forscher kombinierten elektrophysiologische Aufnahmetechniken bei Nagetieren mit einer statistischen maschinellen Lernanalyse riesiger Datenmengen und deckten Beweise auf, die darauf hindeuten, dass die Hippocampus Das Netzwerk kodiert und bewahrt den Verlauf von Erfahrungen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
„Unser Gehirn zeichnet ziemlich gut auf, wann bestimmte Erfahrungen oder Ereignisse auftreten. Diese Fähigkeit hilft uns, in unserem täglichen Leben zu funktionieren, aber vor dieser Studie hatten wir keine klare Vorstellung von den neuronalen Mechanismen hinter diesen Prozessen“, sagt der korrespondierende Autor Norbert Fortin, außerordentlicher Professor für Neurobiologie und Verhalten an der University of California. Irvine.
„Wo es alle verbindet, ist, dass diese Art von Gedächtnis bei einer Vielzahl von neurologischen Störungen oder einfach mit dem Altern stark beeinträchtigt ist, also müssen wir wirklich wissen, wie diese Gehirnfunktion funktioniert.“
Das Projekt, das mehr als drei Jahre in Anspruch nahm, umfasste experimentelle und Datenanalysephasen. Die Forscher überwachten das Feuern von Neuronen im Gehirn von Ratten, als sie einer Reihe von Geruchsidentifizierungstests unterzogen wurden. Durch die Präsentation von fünf verschiedenen riecht In verschiedenen Sequenzen konnten die Wissenschaftler das Gedächtnis der Tiere an die richtige Sequenz messen und erkennen, wie ihre Gehirne diese sequentiellen Beziehungen erfassten.
„Die Analogie, an die ich denken würde, ist das Rechnen“, sagt Fortin. „Wenn ich Elektroden in Ihr Gehirn stecken würde – wir können nicht; Deshalb verwenden wir Ratten – ich konnte sehen, welche Zellen gerade feuern und welche nicht. Das gibt uns einen Einblick, wie das Gehirn Informationen darstellt und berechnet. Wenn wir Aktivitätsmuster in einer Struktur aufzeichnen, ist es, als würden wir Nullen und Einsen in einem Computer sehen.“
In Millisekunden-Intervallen über mehrere Minuten erhalten, liefern neuronale Aktivitäts- und Inaktivitätsmessungen ein dynamisches Bild der Funktionsweise des Gehirns. Fortin sagt, dass er und seine Kollegen in gewisser Weise in der Lage waren, „die Gedanken“ ihrer Versuchspersonen zu „lesen“, indem sie die „Codierung“ der Zellen – welche feuerten und welche nicht – in schneller Folge betrachteten.
Sich schnell bewegen
„Wenn man über etwas nachdenkt, bewegt es sich schnell“, sagt er. „Du bleibst nicht lange an dieser Erinnerung hängen. Im Moment wird es vertreten, aber wir können sehen, wie sich das sehr schnell ändert.“
Fortin war schon früh klar, dass die Messung der Hippocampus-Aktivität enorme Mengen an Rohdaten liefern würde. Von Anfang an engagierte er sich für die Teilnahme von Statistikern an der Donald Bren School of Information & Computer Sciences.
„Die neurowissenschaftlichen Fragen, die wir damals in meinem Labor hatten, waren viel zu fortgeschritten für das statistische Wissen, das wir hatten. Deshalb mussten wir Partner mit Data-Science-Expertise einbeziehen“, sagt Fortin.
„Diese aufkommenden neurowissenschaftlichen Studien stützen sich aufgrund der Komplexität ihrer Daten auf datenwissenschaftliche Methoden“, sagt der leitende Co-Autor Babak Shahbaba, Professor für Statistik. „Gehirnaktivitäten werden im Millisekunden-Maßstab aufgezeichnet, und diese Experimente dauern mehr als eine Stunde, sodass Sie sich vorstellen können, wie schnell die Datenmenge wächst. Es kommt zu einem Punkt, an dem Neurowissenschaftler fortschrittlichere Techniken benötigen, um das zu erreichen, was sie sich vorgestellt hatten, aber nicht umsetzen konnten.“
Er stellt fest, dass Wissenschaftler, wenn Neuronen Informationen wie Erinnerungen codieren, einen Einblick in diesen Prozess bekommen können, indem sie das Muster der Spiking-Aktivität über alle aufgezeichneten Neuronen hinweg untersuchen, die zusammen als Ensemble bezeichnet werden.
„Wir fanden heraus, dass wir diese neuronalen Muster als Bilder behandeln konnten, und dies erschloss unsere Fähigkeit, tiefgreifende maschinelle Lernmethoden anzuwenden“, sagt Shahbaba. „Wir haben die Daten mit einem Convolutional Neural Network analysiert, einer Methode, die häufig in Bildverarbeitungsanwendungen wie der Gesichtserkennung verwendet wird.“
Auf diese Weise konnten die Forscher das Feuern von Neuronen entschlüsseln, um Informationen abzurufen.
„Wir wissen, wie die Signatur für Geruch B aussieht, genauso wie wir die für A, C und D kennen“, sagt Fortin. „Aus diesem Grund können Sie sehen, wann diese Signaturen zu einem anderen Zeitpunkt wieder auftauchen, z. B. wenn unsere Probanden etwas erwarten, das noch passieren wird. Wir sehen, dass diese Signaturen schnell wiedergegeben werden, während sie über die Zukunft nachdenken.“
Shahbaba sagt, dass die während dieses Projekts entwickelten Werkzeuge und Methoden auf eine Vielzahl von Problemen angewendet werden können, und Fortin könnte seine Untersuchungslinie auf andere Gehirnregionen ausdehnen.
Über die Autoren
Die Arbeit erscheint in Nature Communications veröffentlicht .
Die Finanzierung kam von den National Institutes of Health, der National Science Foundation und der Whitehall Foundation.
Quelle: UC Irvine
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