国际最新研究揭示海马体GPS在多个位置放电
基于随机函数高斯过程构建的数学模型揭示了海马体位置细胞在大范围环境中于多个形状和大小各异的位置放电的机制。该模型定量预测放电位置,证实神经元连接主要随机,挑战了大脑需精确神经组织构建空间地图的传统认知。
最近,以色列耶路撒冷希伯来大学与法国研究团队携手取得一项重要突破——他们开发出一套基于随机函数的数学模型,首次揭示了大脑海马体中位置细胞如何构建“脑中地图”的底层机制。这项研究成果已发表于《神经元》期刊,下面带您详细了解。
首先来认识一下位置细胞。它们是海马体CA1区域内一类特殊的神经元,通过放电活动将周围环境的空间信息编码为神经信号,帮助动物(包括人类)判断自身所处位置。过去学界普遍认为,在较小空间中,这些细胞会在某个紧凑区域内以标准对称的形状放电,规律性极强。
然而,近年研究人员在更大范围环境中观察时发现,情况截然不同——位置细胞的放电模式变得复杂且不规则,同一个细胞会在形状和大小各异的多个位置放电,完全颠覆了传统的“对称画圈”认知。这就提出了一个关键问题:这种放电模式究竟是如何产生的?
新研究给出了答案:团队基于随机函数高斯过程构建了一个数学模型,专门用于捕捉大范围环境下位置细胞的放电数据。该模型不仅能描述数据特征,还能定量预测位置细胞放电的空间位置与形状。
验证环节至关重要。模型结果显示,不同实验中观察到的位置细胞放电模式,其统计规律均受同一机制支配——且进一步证实,CA1神经元之间的连接方式主要是随机性的,而非人们先前设想的精密编排的固定回路。
这意味着什么?正如研究公报所指出的:长期以来,学界认为大脑需要极其精确的神经组织才能构建空间地图,但这一结论如今受到了直接挑战。随机性可能在大脑空间认知中扮演核心角色,这为理解大脑导航机制打开了全新的思路。
值得一提的是,论文中的验证数据十分扎实——无论在一维、二维还是三维空间,无论是蝙蝠还是啮齿动物,在狭小环境和大范围环境中记录到的位置细胞活动数据,均能定量吻合模型预测结果。模型的普适性获得了跨物种、跨维度的有力支撑。

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