海马CA1区记忆表征的动态扩展：行为时间尺度突触可塑性驱动的稳定记忆形成机制

本研究针对大脑网络中突触不稳定性导致新信息存储与旧记忆覆盖的难题，通过7天纵向追踪小鼠海马CA1区位置细胞（PCs）活动，揭示了记忆表征的动态扩展机制。研究发现任务相关记忆通过行为时间尺度突触可塑性（BTSP）每日重构稳定PCs群，形成具有空间过表征和早期检索特性的记忆核心。该成果发表于《Nature Neuroscience》，为理解持续学习中的记忆稳定性提供了新范式。

　　

记忆如何在大脑网络中稳定存在而不被新信息覆盖？ 这一神经科学的核心难题被称为"稳定性-可塑性困境"。海马体作为情景记忆的关键脑区，其CA1区位置细胞（Place Cells, PCs）的空间编码特性已被广泛研究，但长期记忆存储的神经机制仍不明确。传统理论认为突触权重的长期稳定是记忆基础，然而这种机制会迅速饱和网络容量，限制持续学习能力。

为解决这一矛盾，Baylor College of Medicine的Sachin P. Vaidya、Guanchun Li等研究者开展了为期7天的纵向实验。他们通过双光子钙成像技术追踪转基因小鼠海马CA1区2,511个锥体神经元的活动，结合线性跑步机行为任务（含两个交替奖励位点RL1/RL2），首次揭示了记忆表征通过"每日重构"机制实现动态稳定的全过程。相关成果以《Formation of an expanding memory representation in the hippocampus》为题发表于《Nature Neuroscience》。

研究采用三项关键技术：1）头固定小鼠的双光子Ca²⁺
纵向成像（GCaMP6f标记）；2）特征性跑步机行为范式（含触觉线索和光提示奖励位置）；3）基于级联模型的计算模拟。实验队列包含10只Thy1-GCaMP6f转基因小鼠，共分析70个记录会话（126±5圈/会话）。

神经表征反映任务相关信息
通过分析7天内PCs的空间分布特征（图1），研究发现：1）任务学习伴随速度曲线特化（图1c）和奖励预期舔舐行为增加（图1d）；2）PCs对奖励位置的编码 discriminability（CDI/PDI）随训练日提升（图1g-h）；3）RL1/RL2条件引发截然不同的神经元活动模式（图1i），且稳定PCs在奖励位点呈现空间过表征。这些结果证实海马表征能反映学习获得的任务信息。

经验依赖的稳定记忆表征形成
追踪PCs的日间动态发现：1）PCs活性呈长尾分布（图2a-b），既往活跃的细胞更易在相同位置重建PF（图2c-d）；2）PCs稳定性呈现双指数衰减（τ_fast
=0.67天，τ_slow
=4.6天）（图2e）；3）"持续PCs"（>2天稳定）比例随训练增加三倍（图2i-k），构成记忆核心。Extended Data显示±30cm的PF位置窗能有效区分真实记忆与随机过程。

持续PCs编码学习信息
对比稳定与瞬变PCs发现：1）持续PCs在奖励/线索位点的空间密度更高（图3b）；2）其情境辨别力（CDI 0.172 vs 0.089）显著优于瞬变PCs（图3e）；3）在行为会话中更早被激活（KS检验P=3.63×10^-6
）（图3g）；4）其占比与舔舐选择性高度相关（图3i）。这表明稳定PCs群构成快速检索的行为相关记忆库。

BTSP驱动的每日重构机制
关键发现包括：1）65%持续PCs在首日出现时显示BTSP特征（强Ca²⁺
事件、负向PF偏移等）（图4a-g）；2）这些细胞在后续日仍依赖BTSP重建PF（图4h-j）；3）残留PF活动可能由树突去极化维持（Extended Data Fig.5）；4）平台电位率与PC稳定性正相关（R²
=0.76）。证明"稳定"记忆实际通过每日突触重塑实现。

级联状态模型验证
研究者建立包含"可靠/不可靠"状态的级联模型（图5c），成功预测：1）PCs活性天数分布（图5a）；2）间断后的PF重建概率（图5b）；3）稳定PCs的渐进积累（图5d-e）。该模型揭示记忆稳定性源于经验依赖的PF重建概率梯度提升，而非传统认为的突触权重固化。

这项研究颠覆了记忆存储的传统认知，提出海马通过"稀疏稳定+每日重构"的创新机制解决稳定性-可塑性困境：1）仅小部分突触达到高稳定状态；2）稳定PCs通过BTSP每日重建编码关键信息；3）这种动态存储方式既保留旧记忆又支持新学习。该发现为理解阿尔茨海默病等记忆障碍提供了新视角，并为类脑计算中的持续学习算法设计带来启示。

研究还引发重要理论思考：记忆可能存储于控制突触可塑性的"元状态"（如树突平台电位触发概率），而非突触权重本身。未来研究可深入探索CA3-CA1环路中不同输入通路（如穿通通路）在记忆重构中的特异性作用，以及星形胶质细胞、局部抑制环路等对平台电位的调控机制。