目前科學(xué)家仍不清楚神經(jīng)系統(tǒng)是如何在不斷變化的情況下，繼續(xù)維持已有的行為。為了回答這個(gè)問題，近日，Bence P. Olveczky團(tuán)隊(duì)在Nature Neuroscience雜志上發(fā)表了他們最新的研究成果：在大鼠進(jìn)行包括后天學(xué)習(xí)的和先天的刻板運(yùn)動(dòng)行為時(shí)，研究人員連續(xù)數(shù)周記錄了運(yùn)動(dòng)皮層和紋狀體中的單個(gè)神經(jīng)元活動(dòng)，他們的文章名為“Long-term stability of single neuron activity in the motor system”。

早上醒來時(shí)，我們會(huì)刷牙，然后騎車上班，下班后，可能會(huì)去打一場(chǎng)網(wǎng)球比賽。這些運(yùn)動(dòng)技能以及許多其他技能是通過反復(fù)練習(xí)獲得，并存儲(chǔ)在我們的大腦中，即使幾個(gè)月沒有練習(xí)后也可以回憶起來并繼續(xù)執(zhí)行（如，打網(wǎng)球）?？茖W(xué)家著迷于這種運(yùn)動(dòng)技能背后的神經(jīng)回路，但我們并不清楚這些技能如何隨著時(shí)間的推移而持續(xù)存在。

目前有兩個(gè)理論解釋可塑性腦回路中穩(wěn)定記憶的悖論。人們普遍認(rèn)為運(yùn)動(dòng)控制是由低維動(dòng)力學(xué)支配的，因此這個(gè)悖論可以通過“簡(jiǎn)并子空間 （degenerate subspace）”來解決，在簡(jiǎn)并子空間里神經(jīng)活動(dòng)可以在不影響行為或任務(wù)表現(xiàn)的情況下發(fā)生變化。雖然這將擺脫對(duì)單個(gè)神經(jīng)元水平穩(wěn)定活動(dòng)的要求（圖1a），但它要求種群活動(dòng)的任何變化僅發(fā)生在簡(jiǎn)并子空間中。然而我們并不了解與其相關(guān)的腦回路機(jī)制。

另一種保持穩(wěn)定運(yùn)動(dòng)輸出的方法是限制神經(jīng)回路的變化，使其不影響與已有行為相關(guān)的單個(gè)神經(jīng)元活動(dòng)。在這種情況下，鎖定到行為的單個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)模式將隨著時(shí)間的推移保持恒定或高度相似(圖1a)。人類和其他哺乳動(dòng)物使用相同的“通用”運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行廣泛的后天習(xí)得的和先天的行為，在這種網(wǎng)絡(luò)中，是否有類似的機(jī)制使其保持運(yùn)動(dòng)記憶的穩(wěn)定還有待研究。

本文調(diào)查了后天習(xí)得的和先天的行為，并利用高時(shí)空分辨率記錄動(dòng)物的行為，以解釋與任務(wù)相關(guān)的運(yùn)動(dòng)輸出的任何變化（圖1）。

圖1. 調(diào)查長(zhǎng)期神經(jīng)和行為穩(wěn)定性的范例。

穩(wěn)定和不穩(wěn)定運(yùn)動(dòng)回路的網(wǎng)絡(luò)模型

在分析與任務(wù)相關(guān)的神經(jīng)活動(dòng)的穩(wěn)定性時(shí)，重要的是不僅要考慮總體水平的穩(wěn)定性，還要考慮與任務(wù)相關(guān)的單個(gè)神經(jīng)元的水平。為了突出這一區(qū)別，作者首先模擬了一個(gè)簡(jiǎn)并控制網(wǎng)絡(luò)（degenerate control network，圖2a），然后對(duì)回路的噪聲動(dòng)力學(xué)進(jìn)行了100次模擬，并從Poisson觀察模型中生成峰值，以組成模擬不同階段的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) (圖2b,c)。

作者發(fā)現(xiàn) RNN （循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）中各個(gè)單元的激活模式往往會(huì)隨著實(shí)驗(yàn)階段的不同而變化，時(shí)間接近的階段會(huì)表現(xiàn)出更相似的激活模式（圖2d）。

為了量化這一點(diǎn)，作者計(jì)算了所有階段PETHs的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)作為階段之間時(shí)間差的函數(shù)，這種PETH相關(guān)性下降了。相比之下，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)在單個(gè)局部極小值附近波動(dòng)時(shí)，則產(chǎn)生穩(wěn)定的單個(gè)單元活動(dòng)（圖2e）。

圖2.分析循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模型中的神經(jīng)穩(wěn)定性

在學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)任務(wù)中的長(zhǎng)期記錄

實(shí)驗(yàn)人員訓(xùn)練老鼠，使其學(xué)會(huì)復(fù)雜的刻板運(yùn)動(dòng)來解決任務(wù)（圖3a）。作者在DLS（dorsolateral striatum）和MC（motor cortex）中追蹤相同神經(jīng)元在數(shù)天到數(shù)周內(nèi)的活動(dòng) (圖3c，d)。

圖3.行為和神經(jīng)活動(dòng)的實(shí)驗(yàn)記錄

MC和DLS中的單個(gè)神經(jīng)元具有穩(wěn)定的活動(dòng)模式

作者發(fā)現(xiàn)，在學(xué)習(xí)行為的特定階段，MC和DLS中的神經(jīng)元都優(yōu)先激活(圖4a)。重要的是，單個(gè)神經(jīng)元的行為在長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)出高度的穩(wěn)定性(圖4b)。

當(dāng)記錄至少兩周的神經(jīng)元活動(dòng)時(shí)，DLS 和 MC 中的平均 PETH 相似性仍然很高（圖4c），這表明盡管這些回路具有結(jié)構(gòu)和功能可塑性，習(xí)得的運(yùn)動(dòng)行為是由單個(gè)神經(jīng)元活動(dòng)模式驅(qū)動(dòng)的，且這些活動(dòng)模式在記錄期間不會(huì)改變。

為了在更長(zhǎng)的時(shí)間尺度上估計(jì)，作者將所有神經(jīng)元的穩(wěn)定性指數(shù)按記錄時(shí)間分類，進(jìn)而顯示了明顯的穩(wěn)定性 (圖4e)。

圖4.DLS和MC中的單個(gè)神經(jīng)元活動(dòng)隨時(shí)間推移趨于穩(wěn)定

神經(jīng)活動(dòng)變化與行為變化相關(guān)

作者進(jìn)一步揭示了行為中的緩慢變化（圖5a）。這證實(shí)了盡管任務(wù)表現(xiàn)穩(wěn)定，但作為時(shí)間差的函數(shù)，運(yùn)動(dòng)學(xué)相似度存在小幅的下降（圖5b）。如果神經(jīng)活動(dòng)的變化與運(yùn)動(dòng)輸出的變化相關(guān)，那么這種相關(guān)性應(yīng)該是正的(圖5c)。這一發(fā)現(xiàn)證實(shí)了神經(jīng)活動(dòng)的變化與行為的變化直接相關(guān)。

圖5.任務(wù)特定運(yùn)動(dòng)模式的長(zhǎng)期變化

結(jié) 論

本文表明，無論是后天學(xué)習(xí)的還是先天的，穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)行為相關(guān)的單個(gè)神經(jīng)元?jiǎng)恿顒?dòng)水平在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都是穩(wěn)定的。然而，如何在不干擾現(xiàn)有動(dòng)態(tài)的情況下學(xué)習(xí)新行為，即大腦如何將長(zhǎng)期的單個(gè)神經(jīng)元穩(wěn)定性與終生的靈活性和適應(yīng)性結(jié)合起來，這是神經(jīng)科學(xué)的一個(gè)重要但尚未解決的問題，未來在這一領(lǐng)域的工作可能需要更精細(xì)的實(shí)驗(yàn)方案，將多項(xiàng)任務(wù)的交錯(cuò)學(xué)習(xí)與長(zhǎng)期神經(jīng)記錄和高分辨率行為跟蹤相結(jié)合，以闡明網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和靈活性的機(jī)制基礎(chǔ)。

原文鏈接：

https://doi.org/10.1038/s41593-022-01194-3

參考文獻(xiàn)：

Jensen, K.T., Kadmon Harpaz, N., Dhawale, A.K. et al. Long-term stability of single neuron activity in the motor system. Nat Neurosci (2022).

編譯作者：Ayden（brainnews創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)）

校審：Simon（brainnews編輯部）

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