一项新研究使用数据科学工具揭示了与记忆巩固相关的脑电波结构。

西班牙高等科研理事会

11月9日消息

基于经验的神经元活动模式的再激活对学习和记忆至关重要，但这些模式和相关的脑电波差异很大，难以分类。这些被称为涟漪的事件是海马体的特征，海马体是负责记忆的大脑区域。到目前为止，研究锐波涟漪（Sharp-wave ripples，SWRs）最常用的方法是使用频率分析，但由西班牙高等科研理事会（Higher Scientific Research Council，CSIC）领导的一个项目提出了一种新的分类策略。

由 Liset M. de la Prida 领导的CSIC Cajal 研究所的一个研究小组使用数据科学工具，设法弄清楚了海马涟漪的时间结构。科学家们观察到，通过将一场会议中记录的所有事件投射到抽象的数学空间中，他们得到了一片云，其中的位置绝不是随机的。这一信息可能有助于它们在阿尔茨海默病和癫痫等疾病中的鉴别分类，这两种疾病与情景记忆缺陷并存。研究结果发表在《自然-神经科学》（Nature Neuroscience）杂志上，是 DeepCode 项目的一部分，由“la Caixa”基金会资助。

研究于2023年11月9日发表在《Nature Neuroscience》（最新影响因子：25.0）杂志上

情景记忆代表一个人的经历，例如，在特定的时间和地点发生的事情，并构成他们的生活故事。“这种记忆是在涟漪中形成和巩固的，涟漪是一种短暂的高频脑电波，包含以前经历的记忆痕迹。在阿尔茨海默病和癫痫等疾病中，这些涟漪以及因此产生的记忆都会受到影响，” De la Prida 解释说。

生活经验的记忆痕迹表现为神经元活动的序列。进入博物馆，沿着走廊走，最后进入一间房间看一幅画，这些序列在这些涟漪中被重新激活，然后与之前事件的其他痕迹合并，形成了联系，并编辑了记忆的基本方面。这意味着，例如，进入博物馆可能与几年前的类似参观记忆有关。涟漪的波形反映了相关记忆痕迹的特异性。

数据科学策略

“考虑到它们的振荡性质，很长一段时间以来，人们一直使用光谱工具来研究涟漪，以确定其振荡的频率和范围。然而，这些方法无法识别波形和相关的神经元序列所反映的变异性，” De la Prida 说。在这个项目中，他们采用了一种数据科学策略——拓扑数据分析，这使得涟漪的时间样本能够被投射到高维空间中。在这个空间中，每一个波纹都变成了一个点，当所有的波纹都加起来时，就得到了一个事件云。研究人员发现，云的形状可以从生理角度解释。

“具有相似频率、持续时间或斜率的事件被投射到附近，而那些具有不同特征的事件占据的位置彼此之间很遥远，”该研究的主要作者、博士前研究员 Enrique Rodríguez Sebastián 解释道。这使得它们的机制能够被更精确地解码，并预测海马体不同区域产生的涟漪。De la Prida 补充说：“这些区域可能会触发不同记忆内容的痕迹，比如那些有更多社会内容（谁在博物馆）或更多空间内容（博物馆就在我家旁边）的记忆。” 

“我们的工作将有助于理解情景记忆形成的机制。这些非常相同的策略可以帮助区分生理涟漪和伴随情景记忆缺陷的病理性涟漪，比如那些经历过阿尔茨海默病和癫痫的人。”

创立于1939年的西班牙高等科研理事会

参考文献

Source：Spanish National Research Council

Study reveals the structure of brain waves associated with memory consolidation

Reference：

Sebastian, E.R., Quintanilla, J.P., Sánchez-Aguilera, A. et al. Topological analysis of sharp-wave ripple waveforms reveals input mechanisms behind feature variations. Nat Neurosci (2023). https://doi.org/10.1038/s41593-023-01471-9

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       原文标题 : 研究揭示了与记忆巩固相关的脑电波结构