通过电场大脑网络编码记忆一起,研究发现
![A) Neural field model and connections. Neural fields provided a quantitative way to describe each ensemble’s patterns of activity across simultaneously recorded sites. The same model can describe different ensembles. Each electrode occupies a position on a cortical manifold (line) Δ parameterized by the variable x and is connected to all other electrodes with connections whose strength follows a Gaussian profile (colored solid and dashed lines), see (Pinotsis et al. 2017) for more details. B) Extracellular space around each neuron within the ensemble (blue cylindrical fibers). C) Bidomain model for the electric field generated by a cylindrical fiber in a conductor. The extracellular and intracellular space are depicted by blue and gray cylindrical fibers (see Methods for the meaning of various symbols). D) Simplified bidomain model where the measurement point is located at a vertical distance much larger than the radius of intracellular space. Credit: Cerebral Cortex (2023). DOI: 10.1093/cercor/bhad251 通过电场大脑网络编码记忆一起,研究发现](https://scx1.b-cdn.net/csz/news/800a/2023/brain-networks-encodin.jpg)
大脑的“电路”比喻一样无可争辩的熟悉:神经元建立直接物理连接创建功能网络,例如储存记忆或产生的想法。但这个比喻也是不完整的。是什么驱使这些电路和网络一起来吗?新的证据表明,至少有一部分来自电场的协调。
这项新研究在大脑皮层表明动物玩工作记忆游戏,关于他们的信息记忆是在两个关键的大脑区域的协调电场从底层出现所有参与神经元的电活动。,反过来,似乎驱动神经活动或细胞的跨膜电压的波动明显。
如果神经元音乐家一个管弦乐队,大脑区域部分,记忆是他们生产的音乐,该研究的作者说,然后是导体的电场。
这个流行的电场影响的物理机制组成部分神经元的膜电压称为“ephaptic耦合”。Those membrane voltages are fundamental to brain activity. When they cross a threshold, neurons "spike," sending an electrical transmission that signals other neurons across connections called synapses.
但任何数量的电活动可能导致的电场也激增影响,研究高级作者厄尔·k·米勒说,Picower脑与认知科学系的教授在麻省理工学院。
“很多大脑皮层神经元花很多时间在摇摆的边缘飙升”米勒说。“周围电场的变化可以推动他们的一种方式或另一个。很难想象没有利用进化。”
特别是,这项新研究表明,电场驱使网络神经元的电活动产生的共享表示信息存储在工作记忆中,作者Dimitris Pinotsis说,伦敦城市大学的副教授,Picower研究所的一个研究分支。他指出,这一发现可以提高科学家和工程师的能力从大脑阅读信息,可以帮助瘫痪的人拥有人脑控制假肢的设计。
“使用复杂系统的理论和数学纸和笔计算,我们预测,大脑的电场引导神经元产生记忆,“Pinotsis说。“我们的实验数据和统计分析支持这一预测。这的一个例子是数学和物理学阐明大脑的字段和如何产生的见解为构建脑机接口(BCI)设备。”
领域盛行
在2022年的一次研究,米勒和Pinotsis发达的生物物理模型神经电活动产生的电场。他们显示整个字段出现在组神经元在大脑区域的信息更加可靠和稳定表示动物用于工作记忆游戏比单个神经元的电活动。
神经元有些反复无常变幻莫测的设备产生信息不一致称为“具象漂移”。In an观点文章今年早些时候,科学家们还指出,除了神经元,电场影响大脑的分子基础设施和调优,这样大脑处理信息的效率。
在新的研究中,Pinotsis和米勒扩展他们的调查问ephaptic耦合传播管理跨多个脑区电场形成记忆网络,或“记忆的痕迹”。
因此他们扩大他们的分析观察大脑的两个区域:额眼字段(FEF)和补充眼睛字段(海基会)。这两个区域,控制随意运动的眼睛,是游戏与工作记忆有关的动物玩,因为在每一轮的动物会看到屏幕上的图像定位在某个角度围绕中心(如钟表上的数字)。在短暂的延迟之后,他们必须在同一个方向看,刚刚在对象。
动物中,科学家们记录了局部场电位(联赛,衡量当地电活动)在每个地区由大量神经元。科学家美联储这个记录LFP数据转换成数学模型,预测个体的神经活动和整个电场。
模型允许Pinotsis和米勒然后计算字段的变化预测膜电压的变化,还是活动的变化预测领域的变化。分析,他们用数学方法称为格兰杰因果关系。
明确这一分析表明,在每一个地区,领域有很强的因果影响神经活动,而不是相反。与去年一致的研究,分析还表明,措施影响的强度保持稳定的领域多神经活动,表明字段更可靠。
研究人员然后检查两者之间的因果关系大脑区域,发现电场,但不是神经活动,可靠地代表了FEF和海基会之间传输的信息。更具体地说,他们发现转移通常从FEF流入小子,同意之前的研究的这两个地区是如何交互的。FEF往往率先发起一个眼球运动。
最后,Pinotsis和米勒使用另一个名为表示相似度分析的数学方法,以确定这两个地区,事实上,处理相同的内存。他们发现电场,但联赛或神经活动,代表相同的信息在这两个地区,统一成一个印迹记忆网络。
进一步的临床意义
考虑证据表明电场从神经电活动然后来驱动神经活动来表示信息,米勒推测可能的函数在单个神经元电活动是产生字段,然后统治他们。
“这是一条双行道,”米勒说。“飙升和突触是非常重要的。这是基础。但随后领域转身影响飙升。”
能够为心理健康治疗有着重要的意义,他说,因为当神经元上升,从而影响他们的力量连接和功能的电路形式,这种现象称为突触可塑性。
临床技术,如经颅电刺激(te)改变大脑电场,米勒说。如果电场不仅反映神经活动,积极塑造它,然后测试技术可以用来改变电路。正确地设计了电场操纵,他说,有一天帮助病人重新连接错误的电路。
更多信息:Dimitris Pinotsis et al,体内ephaptic耦合允许内存网络形成,大脑皮层(2023)。DOI: 10.1093 / cercor / bhad251