qo'shimcha ma'lumot uchun:Ali.ma@wecistanche.com

Iltimos, 2-qismga bu yerni bosing

Iltimos, 3-qismga bu yerni bosing

Uyqu paytida xotiraning neyron kodlarini shifrlash Zhe Chen1" va Metyu A. Uilson2,"

1Psixiatriya boʻlimi, Neyrologiya va fiziologiya boʻlimi, Nyu-York universiteti tibbiyot fakulteti, Nyu-York, NY 10016, AQSH

2Miya va kognitiv fanlar boʻlimi, Pikover taʼlim va xotira instituti, Massachusets texnologiya instituti, Kembrij, MA 02139, AQSH

Abstrakt

Xotiralartajribalar miya yarim korteksida saqlanadi. Uyqu hipokampalni mustahkamlash uchun juda muhimdirxotiraneokorteksdagi uyg'onish tajribalari. Uyqu paytidagi hipokampal-neokortikal tarmoqlarning neyron kodlari ko'rinishini tushunish muhim elektron mexanizmlarni ochib beradi.xotiramustahkamlash,va yangi tushunchalarni taqdim etingxotirava orzular. Uyqu bilan bog'liq ansamblning keskin faolligi tekshirilgan bo'lsa-da, uyqudagi xotira mazmunini aniqlash qiyinligicha qolmoqda. Bu erda biz uyqu bilan bog'liq muhim eksperimental topilmalarni qayta ko'rib chiqamizxotira(ya'ni, xotirani qayta ishlashni aks ettiruvchi uyqudagi asabiy faoliyat naqshlari) va uyqu bilan bog'liq neyron kodlarini (SANC) tahlil qilish uchun hisoblash yondashuvlarini ko'rib chiqing. Biz uyqu bilan bog'liq ikkita tahlil paradigmalariga e'tibor qaratamizxotirava yangi nazoratsiz ta'lim tizimini taklif qiling ("xotirabirinchidan, keyinroq") SANCni xolis baholash uchun.

Kalit so'zlar

uyqu bilan bog'liqxotira; xotirani mustahkamlash; xotirani takrorlash; neyron tasvir; populyatsiyani dekodlash; funktsional tasvirlash

Xotirani yaxshilash uchun Cistanhe stem va Cistanche mahsulotlariga bosing

Xotira, uyqu va asab kodlari

Xotira organizmning axborotni kodlash, saqlash, saqlash va olish qobiliyatiga aytiladi. Bu hozirgi yoki kelajakdagi xatti-harakatlarga ta'sir qiladigan o'tmishdagi tajribalarning doimiy izi sifatida qaralishi mumkin. Xotira o'z-o'zini anglash tuyg'usini o'ziga xos tarzda belgilaydi va "kim", "nima", "qachon" va "qaerda" o'tmishdagi va hozirgi, uzoq yoki yaqindagi hayot tajribamiz haqidagi barcha ma'lumotlarni o'z ichiga oladi. Xotirada ma'lumot mavjud bo'lgan davr soniyalardan (qisqa muddatli xotira) yillargacha (uzoq muddatli xotira) farq qiladi. Uzoq muddatli xotira ko'pincha ikki turga bo'linadi: aniq yoki deklarativ xotira ("nimani bilish) va yashirin yoki protsessual xotira ("qanday qilib bilish"). Deklarativ xotiraga epizodik xotira (qarang: Lug'at), semantik xotira (bilim) va avtobiografik xotira.

Epizodik xotira makon va vaqtdagi muayyan hodisalar tafsilotlarini saqlaydi, ularning har biri noyob multimodal, ko'p o'lchovli ma'lumot mazmuni bilan bog'liq. Gippokamp fazoviy va epizodik xotirada hal qiluvchi rol o'ynaydi [1]. Kutish o'rganish va xotira uchun muhimdir [2-6]. O'rtacha, inson hayotining uchdan bir qismini uyqu paytida o'tkazadi, kemiruvchilar esa kuniga 12-14 soat uxlaydilar. Xotira konsolidatsiyasi uyquda sodir bo'ladi, uning davomida qisqa muddatli xotira uzoq muddatli xotiraga aylanishi mumkin. Uyqusizlik xotira testlarida ishlashni yomonlashtiradi va diqqat, o'rganish va boshqa ko'plab kognitiv funktsiyalarga salbiy ta'sir qiladi [6,7]. Xotirani o'rganishda asosiy vazifa xotirani qayta ishlashni qo'llab-quvvatlaydigan uyqu bilan bog'liq neyron kodlari (SANC) ko'rinishini tushunishdir. Oddiy qilib aytganda, uyqu paytida xotira haqida qanday bo'lishi mumkin? Uyqu bilan bog'liq xotiraga WAKE tajribalari ta'sir qilganligi sababli, uyqu paytida xotira bilan bog'liq neyron taqdimotlarni qanday qilib xolis tarzda aniqlaymiz va izohlaymiz?

Ushbu savollarni hal qilish uchun nevrologlar xulq-atvor seansidan oldin va keyin uyqu seanslarida hipokampus va neokorteksdagi neyron ansambl faolligini qayd etadilar. Hayvonlarni o'rganishda "neyron kodlari" in vivo jonli hujayradan tashqari neyronal ansambl faolligini qayd qilish uchun multielektrodli massivlarni implantatsiya qilish orqali olinadi [8-12]. Insoniy tadqiqotlarda miya signallarining o'lchovlari invaziv bo'lmagan EEG yoki fMRI yozuvlari orqali olinadi [13-16]. Ushbu maqola uchun biz kemiruvchilarni o'rganishga ko'proq e'tibor qaratgan holda ikkala tadqiqot sohasidagi muhim ishlarni ko'rib chiqamiz.

Neyron ansambli darajasida, uyqudagi populyatsiya kodlarining xotira bilan bog'liq neyron ko'rinishlarini (ya'ni, xotirani qayta ishlashni aks ettiruvchi neyron faollik naqshlarini) aniqlash bo'yicha hisoblash vazifasi bir necha muhim sabablarga ko'ra qiyin bo'lib qolmoqda: Birinchidan, mahalliy maydon potentsiallari (LFP) muhimligini ochib beradi. makroskopik miqyosdagi kontaktlarning zanglashiga olib keladigan ma'lumotlar, ular uyqu xotirasi tarkibini aniqlash uchun uyali ruxsatga ega emas. Ikkinchidan, uyqu bilan bog'liq ansambl spike faoliyati siyrak (kam uchraydigan) va vaqt bo'yicha parchalanadi. Uchinchidan, har bir tarmoq portlashi paytida barcha qayd etilgan neyronlarning keskin ulushi sifatida o'lchanadigan neyron populyatsiyasi sinxronligining kattaligi lognormal taqsimotga amal qiladi: kuchli sinxronlashtirilgan hodisalar ko'plab o'rta va kichik o'lchamli hodisalar orasida tartibsiz ravishda kesishadi [17]. Nihoyat, asosiy haqiqatning yo'qligi xotira bilan bog'liq neyron tasvirlarni talqin qilish va baholashni qiyinlashtiradi. So'nggi yigirma yil ichida, bir nechta tizimli tadqiqotlar WAKE bilan solishtirganda SLEEPdagi xotira tarkibini o'rgangan bo'lsa-da, xotira bilan bog'liq ko'plab tadqiqot savollari tushunarsizligicha qoldi. Keyingi bo'limda biz ushbu savollarga javob berish uchun ba'zi eksperimental va hisoblash strategiyalarini ko'rib chiqamiz.

Uyqudagi hipokampal-neokortikal davrlar

Uyqu paytida miya "off-line" holatiga o'tadi, bu ham mikroskopik (tikish vaqti) va makroskopik (masalan, neokortikal EEG tebranishlari) darajada uyg'onishdan farq qiladi. Sekin to'lqinli uyqu (SWS) va tez ko'z harakati (REM) uyqusi kabi uyquning turli bosqichlarida miya faoliyati o'zgarib turadi va miya yarim korteksi keng tebranish faoliyatini namoyish etadi (1-quti) [18]. SWS vaqtida neokorteks YUQARIDA va PASHGA sharoitlar orasida tebranishi ma'lum [19]. Neokortikal UP holatlarida, hipokampal-neokortikal tarmoqlarda piramidal hujayralar populyatsiyasining ortib borayotgan sinxronlashi hipokampal o'tkir to'lqinli to'lqinlar bilan birga keladi (SWRs, 1 quti, 1b-rasm) [20,21]. Xotira va uyqu bo'yicha hayvonlarning aksariyat tadqiqotlari kemiruvchilar modelidan foydalanadi. Keng qabul qilingan fazoviy xotira paradigmasi kemiruvchilarga yopiq muhitda erkin ovqatlanish imkonini berishdir. Faol tadqiqot paytida ko'plab hipokampal piramidal neyronlar lokalizatsiya qilingan fazoviy sozlashni ko'rsatadi yoki qabul qiluvchi maydonlarni (RF) joylashtiradi [22]. Shunisi e'tiborga loyiqki, ko'plab hipokampal piramidal neyronlar fazoviy bo'lmagan ketma-ketlikni kodlash uchun ham javobgardir [23,24], shuningdek, fazoviy va fazoviy bo'lmagan xotiralarni kon'yunktiv kodlash [25]. Uyqu paytida, tashqi sensorli kirish yoki signallar bo'lmasa, hipokampal tarmoq asosan ichki hisob-kitoblar bilan boshqariladigan holatga o'tadi.

Seminal tadqiqotda Pavlides va Uinson [8] birinchi bo'lib kalamush gippokampal hujayralarining uyg'ongan holatidagi faolligi keyingi uyqu epizodlarida otishni o'rganish xususiyatiga (masalan, otish tezligi va portlash tezligi) ta'sir qilganligini xabar qildi. Uilson va MakNaughton [9] birinchi darajali statistik tahlilni ikkinchi darajali statistik tahlilga kengaytirdilar va fazoviy navigatsiya paytida birgalikda faol bo'lgan kalamush gippokampal hujayralari keyingi uyqu paytida birga yonish tendentsiyasini ko'rsatdi, faol, ammo faol bo'lgan neyronlar. bir-biriga mos kelmaydigan joy RFlar bunday o'sishni ko'rsatmadi. Bu ta'sir RUNdan keyingi har bir uyqu seansida asta-sekin kamaydi. Kudrimoti va boshqalar. [11] va Nadasdy va boshqalar. [12] uyqu paytida ko'p neyron naqshlarini (masalan, triplet) o'z ichiga olgan boshoq naqshlarini o'rganib chiqdi. Ushbu tadqiqotlar hipokampal replaylar va SWR [12] o'rtasidagi vaqtinchalik bog'liqlikni, shuningdek, xotira izi parchalanish vaqti [11]. Qo'shimcha tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, SWSdagi kemiruvchilarning hipokampal fazoviy-vaqtinchalik naqshlari fazoviy navigatsiya paytida neyronlarning faollashuvi yoki vaqtinchalik tartibini aks ettiradi [10, 12, 26, 27]. Xususan, hipokampal neyronlarning quyi to'plamlari faol navigatsiyadagi kabi bir xil yoki teskari tartibda SWRlar ichida tezroq vaqt shkalasida tartibli tarzda yonadi. Chiziqli trek muhitida bunday populyatsiya portlashi hodisalari, ularning mazmuniga qarab, "oldinga" yoki "teskari" takrorlash deb tasniflanishi mumkin - yugurish traektoriyasining qayta faollashtirilgan hipokampal ketma-ketliklari deb ataladi (1c-rasm). Bunday hipokampal takrorlanish hodisalari SWS [26], sokin uyg'onish [28,29] va "mahalliy uyqu" (shuningdek, "mikrouyqu" deb ham ataladi) da keng tarqalgan - bu neyronlarning bir kortikal sohada oflayn rejimga o'tishi, lekin uyg'onganida boshqalarda emas. uyquga o'xshash holat) [30], garchi bu holatlarning har biridagi funktsional rollar har xil bo'lishi mumkin. Takrorlash jarayonining ishtiroki, faollashtirish chastotasi va takrorlash sodir bo'ladigan vaqt xatti-harakatlar vazifalari yoki o'rganilgan ko'nikmalarning keyingi bajarilishiga ta'sir qilishi mumkin. Bir qator tadqiqotlarda [26,31,32] tadqiqotchilar RUN tajribasidan so'ng, hipokampal hujayralar SWS va REM uyqusida qayta-qayta vaqtinchalik aniq tartibda qayta faollashganini aniqladilar. SWS dan farqli o'laroq, REM uyqusidagi otish tezligining korrelyatsiyasi oldingi tanish RUN tajribasi bilan bog'liq emas edi (ehtimol, SWS interleaving paytida izlarning parchalanishi tufayli) [11] va xotira takrorlashlari uzoq, lekin takroriy RUN tajribalari uchun tez-tez sodir bo'ldi. 31]. Bu topilmalar shuni ko'rsatadiki, RUNdan keyingi uyquda qayta faollashtirilgan hipokampal ketma-ketliklar tajribalar xotirasini mustahkamlaydi va SWR bilan bog'liq hipokampal faollik bu jarayonga hissa qo'shishi mumkin.

Xotira konsolidatsiyasining markaziy gipotezasi shundan iboratki, hipokampus va neokorteks sekin tebranishlar, SWRlar va uyqu shpindellari ko'rinishidagi neyron faolligini vaqtincha muvofiqlashtirish orqali bir-biri bilan o'zaro ta'sir qiladi [33-39]. Uyqu paytida xotiraning qayta faollashishi asosan kemiruvchilarda, jumladan, kalamushning asosiy vizual korteksida (V1) [36], barrel korteksida [40], posterior parietal korteksda [41], medial prefrontal korteksda (mPFC) [42, 43], asosiy vosita korteksi (M1) [44,45] va medial entorinal korteks (MEC) [46]; Neokortikal xotirani qayta faollashtirishning umumiy hodisalari boshqa turlarda ham qayd etilgan, masalan, uyqu paytida qo'shiqchida [47] va dam olish paytida makaka maymunida [48]. Uyqu paytidagi hipokampal-neokortikal o'zaro ta'sirlar haqidagi taxmin tabiiy ravishda bir vaqtning o'zida qayd etilgan hipokampal-neokortikal ansambllarning o'zaro ta'sirini o'rganishni taklif qiladi [36,38,41,46]. WAKE va SLEEP vaqtida har bir sohadagi fazoviy-zamoniy neyron naqshlarini solishtirish bizning hipokampal fazoviy kodlash haqidagi bilimlarimizni kuchaytiradi va uyqu paytida hipokampal-neokortikal xotirani qayta ishlash rolini tushunishimizga yordam beradi. Kemiruvchilarning hipokampal-vizual sxemalarini [36] o'rganishda tadqiqotchilar V1da xotirani qayta faollashtirish SWS paytida hipokampusdagi xotirani qayta faollashtirish bilan vaqtincha muvofiqlashtirilganligini aniqladilar (2a, b-rasm). Boshqa bir tadqiqotda [37] tadqiqotchilar, agar uyqu paytida bir xil eshitish signallari taqdim etilsa, o'rganish paytida asabiy faoliyat bilan bog'liq eshitish signallari bir xil nerv naqshlarining takrorlanishini kuchaytirganini aniqladilar. Eshitish stimullari takrorlash hodisalari soniga ta'sir qilmasa-da, takrorlash mazmuni tegishli tovushlar tomonidan noaniq bo'lgan (2c-rasm), bu uyquda tanlangan xotirani kuchaytirish mexanizmlarini taklif qiladi. Shunga o'xshash tadqiqot bo'yicha boshqa bir hisobotda [38], tadqiqotchilar uyqu paytida vazifa bilan bog'liq tovushlarni ko'rsatishda bir vaqtning o'zida kalamush eshitish qobig'i va gippokampdan ansambl tirqishlarini qayd etishdi (2d-rasm) va eshitish qobig'idagi naqshli faollashuv oldindan va bashorat qilinganligini aniqladilar. SWRs davridagi hipokampal faollikning keyingi mazmuni (2e-rasm), SWRs davridagi hipokampal naqshlar ham keyingi eshitish kortikal faoliyatini bashorat qilgan. Doimiy ravishda, uyqu paytida tovushlarni etkazib berish eshitish kortikal faollik modellarini o'zgartirdi va tovushga asoslangan eshitish kortikal naqshlari keyingi hipokampal faollikni bashorat qildi. Ko'pgina neokortikal tuzilmalar orasida MEC hipokampusga kirishni yuboradigan va fazoviy navigatsiya va xotirani qayta ishlashda muhim rol o'ynaydigan muhim neokortikal sxema hisoblanadi. Kemiruvchilarning yaqinda o'tkazilgan ikkita eksperimental topilmalari shuni ko'rsatdiki, dam olish vaqtida hipokampal (CA1) joylashtiradigan hujayralar va chuqur MEC qatlamlarida (L4/5) panjara hujayralari o'rtasida muvofiqlashtirilgan takrorlanish mavjud edi [49]; Biroq, yuzaki MEC qatlamlaridagi hujayra birikmalari hipokampal reaktivatsiya dam olish yoki uyqudan mustaqil ravishda traektoriyalarni takrorladi, bu yuzaki MEC o'z takrorlash hodisalarini ishga tushirishi va hipokampal SWRlardan mustaqil ravishda eslab qolish va mustahkamlash jarayonlarini boshlashi mumkinligini ko'rsatadi, chuqur MEC qatlamlari esa hipokampal tomonidan bevosita ta'sir qiladi. takrorlang [46].

Umuman olganda, bu topilmalar neokorteks uyqu paytida xotirani qayta faollashtirish uchun "qachon" va "nima" haqida hipokampus bilan bog'lanishini va uyqu paytida o'ziga xos kortikal tasvirlarning faollashishi konsolidatsiyalangan xotira tarkibiga ta'sir qilishini ko'rsatadi. Xabar qilingan deyarli barcha topilmalar korrelyatsiyaga asoslangan kuzatuvlardir. Uyqu paytida xotira konsolidatsiyasida hipokampal-kortikal bog'lanishning birinchi to'g'ridan-to'g'ri sababi fiziologik va xulq-atvorda ko'rsatilgan [39]. Muhimi, hipokampal SWRlar, kortikal delta to'lqinlari va shpindellar o'rtasidagi endogen muvofiqlashtirishni vaqtli elektr stimulyatsiyalari bilan mustahkamlash mPFC tarmog'ining qayta tashkil etilishiga olib keldi, shuningdek, prefrontal vazifaga javob berish va uyqudan keyin yuqori eslab qolish samaradorligini oshirdi [39] .

Qayta faollashtirilgan xotira naqshlarida ishtirok etadigan o'ziga xos ansambllarni hisobga olishdan tashqari, xotira naqshlarining vaqtinchalik tuzilishi ham miya holatiga qarab farq qilishi mumkin [25]. SWR paytida qayta faollashtirilgan naqshlar hipokampusdagi hushyor xatti-harakatlar paytida teta ritmining individual davrlarida kuzatilgan kodlangan xotiraning siqilgan tuzilishiga juda o'xshardi [12,50]. SWS davomida hipokampal-neokortikal xotiraning qayta faollashishi tezroq vaqt shkalasida sodir bo'ldi, kemiruvchilar gipokampusida 9-10 vaqt siqilish faktorlari [26] va kemiruvchilar mPFCda [42] 6-7 siqish koeffitsienti haqida xabar berilgan. Shuningdek, kemiruvchilar miyasining boshqa hududlarida vaqt siqilishi yoki kengayishining hech qanday dalil to'g'risida nomuvofiq hisobot edi [40]. REM uyqusida hipokampal takrorlash tezligi haqiqiy yugurish tezligiga yaqin yoki undan biroz tezroq bo'ladi [31]. Ta'kidlash joizki, fazoviy xotira SWRlarni elektr yoki optogenetik stimulyatsiyalar bilan tanlab bostirish yoki buzish bilan buzilgan [51-53], bu SWRlarning oflayn holatida hipokampal takrorlash uchun sababchi rolini ko'rsatadi.

Hayvonlarni o'rganishdan (deyarli faqat kemiruvchilarda) farqli o'laroq, inson tadqiqotlari neyron ansambl darajasida uyqu bilan bog'liq xotira mazmuniga ko'proq cheklangan kirish imkonini berdi. Shunga qaramay, HM [54] kabi inson sub'ektlarining xotirasini o'rganish kemiruvchilarni o'rganishdan ancha uzoqda noyob va qimmatli istiqbolni taqdim etadi. Sog'lom yoki kasal odamlar uchun yarim invaziv ECoG yozuvi yoki invaziv bo'lmagan EEG/MEG yozuvlari va fMRI tasviri uyquni o'rganishda keng qo'llanilgan [13-16]. Biroq, ularning hech biri to'g'ridan-to'g'ri bitta neyronal faollikni o'lchamaydi, shuning uchun uyqu xotirasi tarkibini o'rganishda katta qiyinchiliklar tug'diradi. Yagona birliklar mavjud bo'lganda, turli xil kortikal hududlar aniq, ammo mahalliylashtirilgan fazoviy-vaqt piklari va LFP naqshlarini ko'rsatadi [55]. E'tiborga molik tadqiqotda tadqiqotchilar ko'rish korteksidagi (V1, V2 va V3 sohalarida) miya naqshlarining vizual tasvirlarini dekodlash (aniqrog'i, "tasniflash") uchun fMRI va mashinani o'rganish vositalaridan foydalanganlar. hushyor holatda fMRI tasvirining naqshlari [56]. Bu inson orzularining mazmuni haqida birinchi ma'lumotni berdi (3-rasm). Epilepsiya bilan og'rigan bemorlarda o'tkazilgan uyqu tadqiqotida, MTLdagi bir birlik spike faolligi REM boshlanishi atrofida modulyatsiya qilinganligi, bu REM uyqusi, uyg'onish va boshqariladigan vizual stimulyatsiyalarda o'xshashligi haqida xabar berilgan, bu esa uyqu paytida REM ko'rishning diskret davrlarini qayta tashkil qilishini ko'rsatadi. - hushyor ko'rish paytidagi kabi qayta ishlash [57].

Eksperimental tadqiqotlardagi jadal taraqqiyotga va hipokampal-neokortikal aylanish mexanizmlari haqidagi bilimlarning ortib borayotganiga qaramay, ko'plab tadqiqot savollariga javoblar to'liq yoki qisman noma'lum bo'lib qolmoqda. Ko'pgina "tarkib" savollari SANCning statistik tahlillari bilan bog'liq bo'lganligi sababli, uyqu bilan bog'liq xotiraning namoyishini o'rganish uchun hisoblash paradigmalarini ishlab chiqish zarur.

Hisoblash va statistik usullar: kuchli tomonlari va cheklovlari

WAKE da biz neyron kodlarining ko'rinishini ("ma'nosi") qanday izohlaymiz? Bu rasmiy ravishda neyron kodlash muammosi bilan belgilanadi. Nerv reaktsiyalari bilan bog'liq o'lchangan sensorli kirish yoki vosita xatti-harakatini hisobga olgan holda, biz nazorat ostida neyron boshoq naqshlarining ma'nosini aniqlashimiz mumkin. SLEEPda muhim hisoblash savol: uyqu paytida xotira bilan bog'liq neyron tasvirlar haqida nima va qancha ma'lumot bo'lishi mumkin? Tajribaning namoyishi kam bo'lganligi sababli, bu savolga javob bejiz emas. Bugungi kunga kelib, hipokampal-neokortikal sxemalardan olingan SANCni tahlil qilish uchun bir nechta hisoblash usullari (2-quti) ishlab chiqilgan. Biroq, ko'pgina usullar xotiraning "ma'nosini" (tarkibini) aniqlay olmaydi, faqat WAKE va SLEEP o'rtasidagi keskin harakatlarning sezilarli "o'xshashligini" (korrelyatsiya yoki moslik orqali) o'rnatishdan tashqari. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, ular xotirani takrorlash mavjudligini ko'rsatishi mumkin, lekin takrorlashning mazmuni shart emas. Uyqu bilan bog'liq xotira tarkibini ochishning umumiy printsipi sifatida, miya faoliyati fazoviy joylashuv yoki harakat kinematikasi kabi xatti-harakatlar o'zgaruvchilarini qanday kodlashini aniqlamasdan, xotirani o'rganishga imkon beruvchi statistik usullarni ishlab chiqish juda muhimdir. Uyqu paytida miya odatda tashqi sezgi dunyosidan uzilib qoladi, ammo hissiy stimulyatsiya uyqu bilan bog'liq xotirada fiziologik o'zgarishlarni keltirib chiqarishi mumkin [37,38,70]. Uyqu xotirasining mazmuni xulq-atvorni o'qishga ega emas; shuning uchun apriori xulq-atvor o'lchovlarini talab qilmaydigan hisoblash usullaridan foydalanish afzalroqdir.

Bu erda biz SANC tahlilining ikkita miqdoriy yondashuvini muhokama qilmoqchimiz. Birinchi yondashuvda asosiy komponent tahlili (PCA) usuli [43,58] (2-quti, Ia-rasm) neyron chastotasini aniq belgilamaydi. Buning o'rniga, u TEMPLATE davridagi hujayra birikmalarining korrelyatsiya matritsasini hisoblab chiqadi va keyin uni MATCH davridagi boshqa fazoviy-vaqt miqyosidagi populyatsiya ko'paytma matritsasi bilan taqqoslaydi - populyatsiya boshi vektorini o'z vaqtida ko'chirish bizga vaqt bo'yicha o'zgaruvchan reaktivlanish kuchini baholashga imkon beradi. Asosiy statistik taxmin shundan iboratki, muayyan xatti-harakatlarning fazoviy-vaqt namunalari ansambl spikingining korrelyatsiya matritsasi bilan yaxshi tavsiflanishi mumkin. Kontseptual tarzda, TEMPLATE va MATCH ni tanlash o'zboshimchalik bilan amalga oshiriladi va bu tahlil ikkala yo'nalishda ham qo'llanilishi mumkin (WAKE➔UYKU yoki UYQU➔WAKE). Shu bilan birga, chiziqli pastki fazo usullarining cheklanishi, shu jumladan PCA va mustaqil komponentlar tahlili (ICA) [59,53], ular to'liq TEMPLATE yoki MATCH davrida statsionar korrelyatsiya statistikasini qabul qiladi, bu aniq yoki aniq bo'lmagan hollarda haqiqatga to'g'ri kelmaydi. davlatga bog'liq bo'lgan neyronal javoblarni boshqaradigan murakkab xatti-harakatlar. Bundan tashqari, ushbu usullardan olingan reaktivatsiya kuchi xotiraning "ma'nosini" aniqlamaydi; aksincha, u neyron ansamblidagi vaqtinchalik otish tezligining kvadratik kuchi bilan ijobiy bog'liqdir.

Ikkinchi yondashuv populyatsiyani dekodlash usulidir. An'anaviy nazorat ostida yoki RF-ga asoslangan dekodlash usullaridan farqli o'laroq, nazoratsiz populyatsiyani dekodlash usuli [66-69] joy RFlari farazlari bilan hipokampal fazoviy xotirani tiklash uchun ishlab chiqilgan (2-qism, Ib-rasm). Bunga fazoviy-vaqtinchalik spiking naqshlarini apriori holatlarning ma'nolarini aniqlamasdan, noyob yashirin holatlar bilan bog'lash orqali erishiladi. Bunday yondashuv kontseptual jihatdan jozibador, chunki u aniq xulq-atvor choralarini qabul qilishni talab qilmaydi. Kemiruvchilar navigatsiyasi misolida, yashirin holatlar hayvonning fazoviy joylarini ifodalashi mumkin. Statistik ma'lumotlarga ko'ra, yashirin holatlar Markovian yoki yarim Markovian o'tish dinamikasiga amal qiladi. Fazoviy joylar bo'ylab traektoriyalar ("shtatlar") izchil hipokampal ansambli boshoq naqshlari bilan bog'liq. Boshqa fazoviy bo'lmagan vazifalarda yashirin holatlar tajribaning fazoviy bo'lmagan xususiyatlarini yoki to'g'ridan-to'g'ri o'lchab bo'lmaydigan turli xulq-atvor modellarini ham qamrab olishi mumkin. Yashirin holatlar va fazoviy-vaqt miqyosidagi siqish naqshlari o'rtasidagi bog'liqlikni statistik xulosalar, gipotezalarni tekshirish va Monte-Karlo aralash statistik ma'lumotlardan aniqlash mumkin [66-68]. Bundan tashqari, qo'shimcha funktsiyalar (masalan, quvvat yoki lahzali faza nuqtai nazaridan spiking sinxronligi yoki LFP xususiyatlari) aniq yashirin holatlarni keyingi ajratish uchun statistik modelga kiritilishi mumkin. Ushbu modelga asoslangan yondashuv generativ modelga asoslanganligi sababli, modelni moslashtirish ma'lumotlar ishlab chiqarish jarayonini tavsiflovchi ehtimollik taqsimotiga kuchli bog'liqdir. Agar model nomuvofiqligi bo'lsa, bu yondashuv yomon ishlashga olib kelishi mumkin.

Xotira uchun standart paradigma birinchi navbatda WAKE paytida miya ma'lumotni qanday kodlashini aniqlash va keyin bu kodlangan naqshlar keyinroq, SLEEP yoki keyingi xatti-harakat xotirasi testida paydo bo'lishini aniqlashdir - bu "birinchi navbatda xotira keyinroq" degan ma'noni anglatadi. Bundan farqli o'laroq, yangi ramka paradigmani o'zgartirishga va birinchi navbatda xotiraga qarashga imkon beradi (neyron kodlaridagi ichki tuzilmani dekodlash orqali), so'ngra ma'noni keyinroq aniqlash (ya'ni, bu tuzilma keyingi xatti-harakatlar bilan qanday bog'liq bo'lishi mumkin), shu bilan "birinchi navbatda xotira" , keyinroq ma’nosini anglatadi”[69]. Ushbu ikki paradigma o'rtasidagi asosiy farqlar ularning taxminlari va tahlil qilish tartibidir (xronologik tartibdan mustaqil). Nazorat qilinmagan yondashuv xolisdir, chunki u WAKE-da ma'lum bir vazifa yoki xatti-harakatlar bilan bog'liq neyron faollik naqshlarini oldindan belgilashdan qochadi, shuningdek, aniq belgilanmagan yoki shunchaki aniqlab bo'lmaydigan tuzilmalarni izlashga imkon beradi. Shu sababli, ushbu xolis yondashuv bizga miya faoliyatidagi yashirin tuzilmalarni kashf qilish imkoniyatini berishi mumkin, ular aniq belgilangan WAKE tajribalarini ifodalashi yoki ba'zi noaniq jarayonlarni (masalan, ijodiy fikrlar va tasavvurlarni) aks ettirishi mumkin. Eng muhimi, bu yondashuv eksperimental tadqiqotlar uchun ajoyib tadqiqot savollarini taklif qilishi mumkin. Masalan, ikki yoki undan ortiq fazoviy muhitda oldingi navigatsiya tajribalari bilan bog'liq uyqudagi xotirani qanday ajratish mumkin? Uyquda fazoviy bo'lmagan gippokampal epizodik xotirani [23,71-74] qanday hal qilishimiz mumkin?

Ma'lumotlarni tahlil qilish nuqtai nazaridan, bir nechta texnik muammolarni ko'rib chiqishga arziydi. Birinchidan, uyqu epizodlari qisqa davrlarga ega, siyrak va sporadik otishma (uyg'onish bilan solishtirganda otish tezligi pasaygan) va siqilgan vaqt shkalasiga ega. Bu masalalarni hal qilish ko'pincha ma'lumotlarni tahlil qilishda asoslanmagan taxminlarni (masalan, vaqtinchalik mustaqillik, bir xillik) o'z ichiga oladi. Ikkinchidan, sintetik uyqu ma'lumotlaridan foydalangan holda olib borgan empirik tadqiqotlarimiz [69] faol gippokampal piramidal hujayralar soni bo'shliqni ishonchli ko'rsatish, shuningdek, SWSda fazoviy-zamoniy qayta faollashtirilgan naqshlarni aniqlash uchun juda muhim ekanligini ko'rsatdi. WAKE paytida faol bo'lgan hipokampal neyronlarning faqat kichik bir qismi (~ 10-15 foiz) SWS davomida istalgan vaqtda qayta faollashtirilganligi sababli, uyqu bilan bog'liq populyatsiya kodlarini ishonchli tekshirish WAKE-da yuzlab neyronlarning bir vaqtning o'zida qayd etilishini talab qiladi. Uchinchidan, hippokampal piramidal neyronlarning ketma-ketlikni takrorlashga qo'shgan hissasi uchun katta xilma-xillik mavjud [75]. Bundan tashqari, hipokampal piramidal neyronlarning kichik bir qismi sezilarli fazoviy sozlashga ega emas, ammo uxlash vaqtida ham yonishi mumkin. Ularning otishma faoliyati xotira maydonidagi boshqa fazoviy bo'lmagan epizodik xotira komponentlarini ifodalaydimi yoki yo'qmi va ularning statistik ahamiyatini qanday aniqlashimiz mumkinligi noma'lum. Shunga o'xshash qiyinchiliklar neokorteksga ham tegishli bo'ladi [76,77].

Kelajakdagi yo'nalishlar

Nerv populyatsiyasini qayd etish

Neyron yozuvlaridagi so'nggi yutuqlar bizning neyron populyatsiya kodlarini tadqiq qilish qobiliyatimizni sezilarli darajada kengaytirdi [78-80]. Ko'p elektroddagi eng yangi texnologiyaga ko'ra

qayd etish (shaxsiy aloqa, professor M. Roukes da Caltech), u tomonidan bashorat qilingan

Trendlar Nevrologlar. Muallif qo'lyozmasi; PMC 2018-yil 01-mayda mavjud.

In the year 2020 neuroscientists would be able to simultaneously record 10,000–100,000 hippocampal neurons from rats (based on new development of stacked nanoprobes [81]). As a result, the statistical power of SANC analysis would increase significantly by ~100 fold. In addition, calcium imaging is another emerging technique for measuring the large-scale activity of neuronal populations, which has been successfully used for chronic recordings from the rodent hippocampus [82–85] and cortex [86]. Since calcium signals are merely indirect measurements of neuronal spiking, the precise relationship between calcium signals and spiking is not fully identifiable and is also susceptible to biophysical variations. Therefore, improving the temporal resolution (>500 Gts) va lyuminestsent tasvirlar uchun yorug'lik sezgirligi bizga tezroq vaqt shkalalarida katta hajmdagi populyatsiya kodlarini tekshirishga imkon beradi. Elektrofiziologiya va hujayra turiga xos tasvirlash usullarini birlashtirish ularning bir-birini to'ldiruvchi kuchli tomonlari tufayli kelajakdagi muhim yo'nalish bo'ladi. Inson/inson bo'lmagan primat tadqiqotlarida elektrofiziologik va fMRI (neyro-hodisalar tomonidan qo'zg'atilgan fMRI deb nomlanuvchi) yozuvlarini birlashtirgan yangi vosita [87] apriori aniqlangan mahalliy miya naqshlarining fazoviy xaritasini o'rganish uchun qimmatli ekanligini isbotladi. Simsiz ko'p elektrodli yozib olish texnikasini ishlab chiqish [88], shuningdek, tabiiy uyqu muhitida odam bo'lmagan primatlardan surunkali neyron yozish uchun juda muhimdir.

REM uyqusi

NREM uyqusi xotira izlarini qayta faollashtirish va mustahkamlashda kuchli ta'sir ko'rsatgan bo'lsa-da, REM uyqusining aniq funktsiyasi tushunarsizligicha qolmoqda [89,90]. NREM uyqusidan farqli o'laroq, REM uyqusida hipokampal SWRlar bilan bog'liq bo'lgan UP holati yoki populyatsiya sinxronligi mavjud emas, buning natijasida neyronlarning otishmalari pasayadi va sinxronizatsiya kuchayadi, ularning ikkalasi ham teta tebranishlarining kuchi bilan bog'liq [91]. Bu ansambl spike faoliyati yanada siyrakroq va tuzilmaganligini anglatadi. Bundan tashqari, REM uyqusida kalamushlarning hipokampal neyronlari yangi (teta cho'qqisi) dan tanish (teta truba) otish fazasi naqshiga bosqichma-bosqich o'tishini ko'rsatadigan ba'zi eksperimental dalillar mavjud [92]. Tajribaga bog'liq bo'lgan fazaning teskari o'zgarishi shuni ko'rsatadiki, hipokampal davrlar REM uyqusi paytida yaqinda olingan xotiralarni tanlab mustahkamlash va uzoqdagilarni zaiflashtirish orqali tanlab qayta tuzilishi mumkin - bu g'oya Krik-Mitchisonning REM uyqusida "teskari o'rganish" gipotezasiga mos keladi [93]. Eksperimental ravishda, REM uyqusining umumiy davomiyligi kemiruvchilar va kattalar uchun NREM uyqu davomiyligidan ancha qisqaroq. Hayvonlarning ko'p tajribalari birinchi navbatda uyg'onish xatti-harakatlariga qaratilgan bo'lib, shu bilan uyquni qayd etish davrini cheklaydi. Uyquning davomiyligini yoki NREM uyqusidan REMga o'tish ehtimolini oshirish uchun kemiruvchilarda o'ziga xos neyron davrlarining optogenetik manipulyatsiyasi ko'rib chiqilgan [94-96]. Shu bilan bir qatorda, REM uyqu epizodlari uzoqroq bo'lgan kemiruvchi chaqaloqlarni yoki boshqa turlarni tekshirish mumkin. Inson MTLdagi so'nggi bir birlik yozuvlari REM uyqusi paytida ko'z harakati tushlardagi vizual tasvirning o'zgarishini aks ettirishi mumkinligini ko'rsatdi [57]. Doim to'planib boruvchi "BIG neyron ma'lumotlari" bilan yakuniy maqsad hayvonning REM uyqusidagi WAKE tajribalari haqidagi orzularini ochishdir - bu hali ham keng ko'lamli eksperimental va hisoblash tadqiqotlarini talab qiladigan qiyin vazifa.