Nature解析大脑定位导航系统

　　

生物通报道  科学家们发现了大脑内部系统发挥作用，随着机体移动通过周遭环境确定其位置的机制。

来自普林斯顿大学的研究人员在新研究中发现了某些称作网格细胞（grid cell）的定位追踪神经元，通过提高和降低自身活动，以一种联合方式协同作用确定了定位。这一研究发表发表在《自然》（Nature）杂志上。

网格细胞是指当动物在环境中移动时发射信号的神经元。科学家们在2000年代中期首次发现，当机体在房间内朝着特异位置移动时，每个细胞便会产生神经冲动。

令人惊讶地是，这些位置是以一种如同中国跳棋棋盘（Chinese checker board）上空洞那样的六角形模式排列。

“总言之，这些网格细胞形成了一种空间表象，”该研究的领导者、普林斯顿大学分子生物学教授David Tank说。

“我们侧重研究了在形成这些六角形模式的神经系统中起作用的机制，”他说。

论文的第一作者Cristina Domnisoru在小鼠穿过一个计算生成的虚拟环境时，测量了小鼠大脑单个网格细胞内的电信号。

研究人员将动物放置在一个像小鼠那么大的平板上，同时使其观看电视屏幕，这与人类所采用的电子游戏虚拟现实系统非常相似。

她通过以细胞内外电压差异进行衡量，发现细胞的电活性开始较低，随后大幅度增高，当小鼠到达六边形网络的每个点时其变大，随后当小鼠离开该点时电活性又回落。

这种斜坡模式与30年前普林斯顿大学生命科学教授John Hopfield首次提出的，所谓的吸引子神经网络（attractor network）这一神经计算机制相一致。

大脑是由大量神经元连接到一起形成网络而构成，吸引子神经网络是一种解释连接神经元模式如何联合协同作用导致脑活动的理论模型。

研究小组对网格细胞活性的测量结果显示，与吸引子神经网络而非竞争理论振荡干扰模型相一致。

振荡干扰模型提出网格细胞利用了有节律的活动模式，可视作是许多快速时钟在同步摆动，来计算动物所在的位置。

虽然普林斯顿大学的研究人员在大多数神经元中检测到节律性的活动，这种活动模式似乎没有参与位置计算。

（生物通：何嫱）

生物通推荐原文摘要：

Membrane potential dynamics of grid cells

During navigation, grid cells increase their spike rates in firing fields arranged on a markedly regular triangular lattice, whereas their spike timing is often modulated by theta oscillations. Oscillatory interference models of grid cells predict theta amplitude modulations of membrane potential during firing field traversals, whereas competing attractor network models predict slow depolarizing ramps. Here, using in vivo whole-cell recordings, we tested these models by directly measuring grid cell intracellular potentials in mice running along linear tracks in virtual reality. Grid cells had large and reproducible ramps of membrane potential depolarization that were the characteristic signature tightly correlated with firing fields. Grid cells also demonstrated intracellular theta oscillations that influenced their spike timing. However, the properties of theta amplitude modulations were not consistent with the view that they determine firing field locations. Our results support cellular and network mechanisms in which grid fields are produced by slow ramps, as in attractor models, whereas theta oscillations control spike timing.