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一個(gè)意料之外的大腦區(qū)域,居然影響“價(jià)值觀”
更新時(shí)間:2019-05-13   點(diǎn)擊次數(shù):1756次

加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校的神經(jīng)生物學(xué)家已經(jīng)確定了負(fù)責(zé)根據(jù)過(guò)去經(jīng)驗(yàn)做出價(jià)值決策的大腦區(qū)域。

  

小鼠腦內(nèi)決定價(jià)值的神經(jīng)元

 Ryoma Hattori (左) 和Takaki Komiyama

通訊作者Takaki Komiyama說(shuō),來(lái)自數(shù)萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元的數(shù)據(jù)顯示,大腦一個(gè)叫壓后皮質(zhì)(retrosplenial cortex,RSC)的區(qū)域(這一區(qū)域以前并不以“基于價(jià)值的決策”著稱)在精神分裂癥、癡呆和成癮等神經(jīng)疾病中受損。

這種決策不是我們生活中遇到的那些,例如決定我們汽車駕駛決策的外部信號(hào)——交通指示燈。與其他研究不同的是,文章一作作者Ryoma Hattori、Komiyama和同事們發(fā)現(xiàn),RSC是決定我們?cè)缟显谀睦镔?gòu)買咖啡的主要腦區(qū)——當(dāng)我們進(jìn)入一家咖啡店時(shí),我們的“價(jià)值觀”會(huì)根據(jù)我們?cè)赗SC中的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行更新,在RSC中,價(jià)值會(huì)一直保持到下一次我們出去喝咖啡為止。

這項(xiàng)研究發(fā)表在5月9日的《Cell》雜志上。

加州大學(xué)圣地亞哥分校生物科學(xué)和醫(yī)學(xué)院的神經(jīng)科學(xué)教授Komiyama說(shuō):“當(dāng)你有兩個(gè)咖啡館可供選擇時(shí),沒有人告訴你該去哪一個(gè)——你要依靠?jī)?nèi)在價(jià)值觀來(lái)選擇一個(gè)而不是另一個(gè)。大腦如何維護(hù)這些價(jià)值信息——以及在健康和疾病狀態(tài)下它可能有什么不同——可能與臨床應(yīng)用有關(guān)。”

研究小組同時(shí)在小鼠的6個(gè)大腦區(qū)域中成像了500多個(gè)神經(jīng)元。由此產(chǎn)生的超過(guò)45000份記錄的數(shù)據(jù)使他們能夠比較每個(gè)大腦區(qū)域中與價(jià)值相關(guān)的信息是如何處理的。這一龐大的數(shù)據(jù)集將他們帶領(lǐng)導(dǎo)到了大腦皮層,一個(gè)位于大腦外層的連接一系列大腦網(wǎng)絡(luò)和功能的區(qū)域。

“我們發(fā)現(xiàn),以前從來(lái)沒有在基于價(jià)值決策環(huán)境中研究過(guò)的RSC,隨著時(shí)間的推移,這里顯示出的價(jià)值觀念信息。這些都是*的特征,”Komiyama說(shuō)。

為了確認(rèn)RSC中的價(jià)值信息是否用于決策,研究人員使用一種稱為光遺傳學(xué)的技術(shù)使RSC失活,這種技術(shù)使用光激活蛋白質(zhì)來(lái)操縱神經(jīng)活動(dòng)。結(jié)果表明,這些小鼠不記得以前的經(jīng)歷。

Hattori說(shuō):“基本上,我們通過(guò)滅活這個(gè)特殊的RSC區(qū)域,讓小鼠忘記了近的歷史。”

研究人員現(xiàn)在正在研究RSC如何與其他大腦系統(tǒng)相互作用,以建立和維持基于價(jià)值的活動(dòng)模式。

Komiyama的實(shí)驗(yàn)室每天產(chǎn)生近1兆字節(jié)的數(shù)據(jù),他說(shuō)科學(xué)近記錄和研究大量數(shù)據(jù)集的能力為我們理解基本的神經(jīng)功能打開了新的窗口。

“以前,這些類型的實(shí)驗(yàn)一次只使用一個(gè)神經(jīng)元,這很容易分析,”Komiyama說(shuō)。“技術(shù)的進(jìn)步使得新的實(shí)驗(yàn)?zāi)軌驅(qū)Τ汕先f(wàn)的神經(jīng)元活動(dòng)進(jìn)行記錄,這些記錄可能與行為的各種特征有關(guān)。我敢肯定,我們?nèi)匀恢皇怯|及這些復(fù)雜數(shù)據(jù)的表面,因此下一個(gè)新的挑戰(zhàn)是大數(shù)據(jù)分析。”

原文檢索:Area-Specificity and Plasticity of History-Dependent Value Coding During Learning

(生物通:伍松)

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