一項(xiàng)新研究使用數(shù)據(jù)科學(xué)工具揭示了與記憶鞏固相關(guān)的腦電波結(jié)構(gòu)。

西班牙高等科研理事會(huì)

11月9日消息

基于經(jīng)驗(yàn)的神經(jīng)元活動(dòng)模式的再激活對(duì)學(xué)習(xí)和記憶至關(guān)重要，但這些模式和相關(guān)的腦電波差異很大，難以分類。這些被稱為漣漪的事件是海馬體的特征，海馬體是負(fù)責(zé)記憶的大腦區(qū)域。到目前為止，研究銳波漣漪（Sharp-wave ripples，SWRs）最常用的方法是使用頻率分析，但由西班牙高等科研理事會(huì)（Higher Scientific Research Council，CSIC）領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)項(xiàng)目提出了一種新的分類策略。

由 Liset M. de la Prida 領(lǐng)導(dǎo)的CSIC Cajal 研究所的一個(gè)研究小組使用數(shù)據(jù)科學(xué)工具，設(shè)法弄清楚了海馬漣漪的時(shí)間結(jié)構(gòu)�？茖W(xué)家們觀察到，通過(guò)將一場(chǎng)會(huì)議中記錄的所有事件投射到抽象的數(shù)學(xué)空間中，他們得到了一片云，其中的位置絕不是隨機(jī)的。這一信息可能有助于它們?cè)诎�爾茨海默病和癲癇等疾病中的鑒別分類，這兩種疾病與情景記憶缺陷并存。研究結(jié)果發(fā)表在《自然-神經(jīng)科學(xué)》（Nature Neuroscience）雜志上，是 DeepCode 項(xiàng)目的一部分，由“la Caixa”基金會(huì)資助。

研究于2023年11月9日發(fā)表在《Nature Neuroscience》（最新影響因子：25.0）雜志上

情景記憶代表一個(gè)人的經(jīng)歷，例如，在特定的時(shí)間和地點(diǎn)發(fā)生的事情，并構(gòu)成他們的生活故事。“這種記憶是在漣漪中形成和鞏固的，漣漪是一種短暫的高頻腦電波，包含以前經(jīng)歷的記憶痕跡。在阿爾茨海默病和癲癇等疾病中，這些漣漪以及因此產(chǎn)生的記憶都會(huì)受到影響，” De la Prida 解釋說(shuō)。

生活經(jīng)驗(yàn)的記憶痕跡表現(xiàn)為神經(jīng)元活動(dòng)的序列。進(jìn)入博物館，沿著走廊走，最后進(jìn)入一間房間看一幅畫，這些序列在這些漣漪中被重新激活，然后與之前事件的其他痕跡合并，形成了聯(lián)系，并編輯了記憶的基本方面。這意味著，例如，進(jìn)入博物館可能與幾年前的類似參觀記憶有關(guān)。漣漪的波形反映了相關(guān)記憶痕跡的特異性。

數(shù)據(jù)科學(xué)策略

“考慮到它們的振蕩性質(zhì)，很長(zhǎng)一段時(shí)間以來(lái)，人們一直使用光譜工具來(lái)研究漣漪，以確定其振蕩的頻率和范圍。然而，這些方法無(wú)法識(shí)別波形和相關(guān)的神經(jīng)元序列所反映的變異性，” De la Prida 說(shuō)。在這個(gè)項(xiàng)目中，他們采用了一種數(shù)據(jù)科學(xué)策略——拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析，這使得漣漪的時(shí)間樣本能夠被投射到高維空間中。在這個(gè)空間中，每一個(gè)波紋都變成了一個(gè)點(diǎn)，當(dāng)所有的波紋都加起來(lái)時(shí)，就得到了一個(gè)事件云。研究人員發(fā)現(xiàn)，云的形狀可以從生理角度解釋。

“具有相似頻率、持續(xù)時(shí)間或斜率的事件被投射到附近，而那些具有不同特征的事件占據(jù)的位置彼此之間很遙遠(yuǎn)，”該研究的主要作者、博士前研究員 Enrique Rodríguez Sebastián 解釋道。這使得它們的機(jī)制能夠被更精確地解碼，并預(yù)測(cè)海馬體不同區(qū)域產(chǎn)生的漣漪。De la Prida 補(bǔ)充說(shuō)：“這些區(qū)域可能會(huì)觸發(fā)不同記憶內(nèi)容的痕跡，比如那些有更多社會(huì)內(nèi)容（誰(shuí)在博物館）或更多空間內(nèi)容（博物館就在我家旁邊）的記憶。” 

“我們的工作將有助于理解情景記憶形成的機(jī)制。這些非常相同的策略可以幫助區(qū)分生理漣漪和伴隨情景記憶缺陷的病理性漣漪，比如那些經(jīng)歷過(guò)阿爾茨海默病和癲癇的人。”

創(chuàng)立于1939年的西班牙高等科研理事會(huì)

參考文獻(xiàn)

Source：Spanish National Research Council

Study reveals the structure of brain waves associated with memory consolidation

Reference：

Sebastian, E.R., Quintanilla, J.P., Sánchez-Aguilera, A. et al. Topological analysis of sharp-wave ripple waveforms reveals input mechanisms behind feature variations. Nat Neurosci (2023). https://doi.org/10.1038/s41593-023-01471-9

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