Нейронауки в Science и Nature. Выпуск 228: кодирование последовательности в рабочей памяти
Китайские ученые исследовали, как происходит на нейрональном уровне кодирование и запоминание последовательно упорядоченной информации в рабочей памяти. Для этого они следили за активностью нейронов у макак с помощью двухфотонной кальциевой визуализации, что позволило им записать активность тысяч нейронов префронтальной коры. В результате выяснилось, что последовательности кодируются как сочетание/сумма активности двух групп нейронов, одна из которых кодирует пространственную информацию, а другая – ее порядок. Подробности опубликованы в журнале Science.
Credit: public domain
Часть 1 – тестирование
Исследователи из Китая с участием коллег из Франции и США провели эксперимент с двумя макаками, которые должны были выполнять тест на отложенное воспроизведение. Обезьянам на экране показывали точки в шести разных частях экрана (расположенных по углам шестиугольника). Обезьяне предлагалось запомнить, где и в каком порядке появлялись стимулы.
После небольшой паузы обезьяна смотрела (и задерживала на некоторое время взгляд) в ту часть экрана, где появлялся первый стимул, затем второй и так далее. Чтобы научить двух обезьян правильно выполнять эту задачу, ученые потратили семь месяцев кропотливой работы, поощряя макак за правильные попытки.
Схема эксперимента. Credit: Xie et al., / Science, 2022
В такой задаче необходимо запомнить сразу две характеристики информации: пространственную локализацию и порядок предъявления. То есть мы можем предположить, что в мозге обезьяны появлялась таблица вида:
| Порядок | 1 | 2 | 3 |
| Локализация | 1 | 5 | 4 |
В эксперименте присутствовали задачи, где использовалось два ранга (два порядка) или три ранга. Во время выполнения теста ученые следили за направлением взгляда обезьян с помощью ай-трекера (что позволяло определить правильность ответов) и записывали активность нейронов префронтальной коры с помощью конфокального микроскопа.
Этот метод нейровизуализации инвазивен и требует создания маленького «окна» в мозге, через которое микроскоп в режиме реального времени отслеживает изменения в активности нейронов по использованию кальция. Для того, чтобы кальций дал о себе знать, ученые предварительно ввели вирус с геном флюоресцентного белка в мозг обезьян, который способен «вспыхивать» каждый раз, когда появляется свободный кальций (что происходит при нейронном импульсе). Таким образом они способны понять, какие именно клетки активны в данный момент времени.
Нейровизуализация. Credit: Xie et al., / Science, 2022
Как и в эксперименте с путешествующими волнами, о котором мы писали ранее, ученые следили за активностью все той же зоны мозга – префронтальной коры, которая считается одной из основных для рабочей памяти.
Часть 2 – поведение и «предпочтения» нейронов
Анализ проведенного тестирования показал, что обезьяны в целом успешно справлялись с тестом. Они не угадывали, а именно вспоминали. Если они и делали ошибки, то, как правило, путали рядом находящиеся локализации стимула, либо путали порядок предъявления с соседним. Это отлично иллюстрирует график ниже, на котором также видно, что с увеличением ранга (порядка) память ухудшается.
Поведенческие результаты. Credit: Xie et al., / Science, 2022
На следующем этапе анализа ученые перевели данные нейровизуализации на уровень математических векторов и геометрических фигур.
Информация для специалистов.
Объяснить это можно так: ученые путем множественных сравнений математических данных обнаружили нейроны, которые реагировали на определенную комбинацию “локация — порядок”, таким образом получив 12-18 групп нейронов (6 локаций и 2 или 3 ранга). Такое векторное пространство изображено на рисунке ниже слева, а справа показывается кальциевая активность определенной группы нейронов. Этой группе явно нравится, когда стимул на четвертой локации предъявляется первым, но не вторым.
Избирательная кальциевая активность одной группы нейронов. Credit: Xie et al., / Science, 2022
Затем полученное векторное пространство ученые разделили на 3 подгруппы (для каждого ранга) и в них провели анализ методом главных компонент. Очень упростив, можно сказать, что с помощью этого метода ученые нашли правильные координатные оси для активности, которая наблюдалась в векторном пространстве.
Путем проецирования на две главные компоненты, ученые получили репрезентацию мозговой активности в векторном пространстве.
Активность группы нейронов в найденных векторных пространствах
при правильных ответах. (A — первая обезьяна, В — вторая, С — изменение геометрии с увеличением ранга) Credit: Xie et al., / Science, 2022
Если всмотреться в полученные геометрические формы, мы увидим отражение самого теста, который решали обезьянки. Может, это и не совсем шестиугольники, но они очень похожи на изначальные, реальные предъявления стимулов на экране компьютеров. Любопытно то, что при увеличении ранга (то есть с ослаблением следов памяти), размер таких геометрий уменьшался (рисунок С). Еще более интересный момент: полученные геометрии были актуальны только для правильных ответов. Анализируя таким же образом мозговую активность при некорректных ответах, ученые получали что-то весьма необъяснимое.
Активность группы нейронов в найденных векторных пространствах
при неправильных ответах. Credit: Xie et al., / Science, 2022
Совокупная ответственность нейронов
Наконец, следующим пунктом ученые задумались, что из себя представляет такая «группа нейронов». Это одна клетка? Несколько клеток? Огромная популяция? Для ответа на этот вопрос они отобразили активность каждого нейрона в изучаемой области на полученном векторном пространстве и определили предпочтения нейрона: записывает ли он конкретный порядок предъявления, конкретную локализацию или обе характеристики сразу.
Количество нейронов, кодирующих конкретный ранг. Credit: Xie et al., / Science, 2022
На графиках вы можете увидеть такую метрику, как PR — participation ratio. Простыми словами, эта метрика показывает, насколько малое количество нейронов отвечает за конкретный ранг. Если бы значение PR было бы близко к 0, можно было бы говорить, что нужно лишь несколько нейронов, чтобы кодировать порядок предъявления. Так как это значение достаточно велико, можно сделать вывод, что в кодировании участвует не один нейрон, а целая популяция.
После проецирования ученые выяснили, что активность одних нейронов наиболее выражена для первого ранга, других – для второго и третьего. Но есть и группы нейронов, активность которых одинакова для рангов. У таких нейронов нет специализации по порядку предъявления. Среди этих нейронов ученые проверили, быть может у них есть предпочтения по локализации стимулов? Выяснилось, что такие предпочтения действительно есть. То есть нейроны кодируют либо порядок, либо локализацию.
Причем, кодирующие популяции нейронов не находятся друг рядом с другом, они рассредоточены по исследуемой области – префронтальной коре. В то же время эти рассредоточенные, кодирующие популяции нейронов остаются постоянными во времени: ученые наблюдали их как в день проведения теста, так и несколько дней спустя.
Разбросанность нейрональной активности по исследуемой зоне
Credit: Xie et al., / Science, 2022
Интерпретация
Таким образом, ученые смогли выяснить, что для кодирования пространственной и порядковой информации нейроны разделяются на несколько групп (в данном случае на две). Одна группа кодирует пространственные характеристики стимула, а другая – временные. Так, стимул, который предъявляется в левом верхнем углу, кодируется нейронами группы X, а в правом верхнем – нейронами группы Y. Если он предъявляется первым, мы будем наблюдать активность в группе A, а если вторым – то в группе B. Мозг суммирует эту активность, что позволяет кодировать как сам стимул, так и его последовательность: то есть мы будем получать комбинации активностей типа X + A, X + B, Y + A, Y + B.
При этом под группой нейронов подразумеваются большие, разбросанные по коре популяции. Совместная работа популяций нейронов позволяет кодировать информацию о последовательности в рабочей памяти. Именно популяции, а не единичных нейронов.
По мнению авторов, такое кодирование информации имеет свои преимущества. Если мозг кодирует отдельно каждую характеристику стимула, это позволяет сохранять целостную репрезентацию стимула в голове в том случае, если какая-то одна характеристика изменяется. Например, если красный треугольник в левом верхнем углу экрана был предъявлен не первым, а третьим. Таким образом, изменения во внешнем мире минимально влияют на кодированный объект внутри мозга, в нашей рабочей памяти.
Текст: Никита Отставнов
Geometry of sequence working memory in macaque prefrontal cortex by Yang Xie, et al. in SCIENCE. Published February 2022. https://doi.org/10.1126/science.abm0204