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

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（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，通過將一場會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在阿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)生的記憶都會受到影響，” De la Prida 解釋說。

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)，很長一段時(shí)間以來，人們一直使用光譜工具來研究漣漪，以確定其振蕩的頻率和范圍。然而，這些方法無法識別波形和相關(guān)的神經(jīng)元序列所反映的變異性，” De la Prida 說。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)測海馬體不同區(qū)域產(chǎn)生的漣漪。De la Prida 補(bǔ)充說：“這些區(qū)域可能會觸發(fā)不同記憶內(nèi)容的痕跡，比如那些有更多社會內(nèi)容（誰在博物館）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

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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