Гиппокамп — это важнейшая область мозга млекопитающих, которая преимущественно связана с формированием воспоминаний. Извлечение воспоминаний, хранящихся в гиппокампе, на более поздней стадии основано на процессе, известном как «разделение шаблонов», который подразумевает раздельную обработку и кодирование похожих воспоминаний.

Прошлые исследования показывают, что зубчатая извилина (ЗИ), неотъемлемая часть так называемой гиппокамповой формации, способствует разделению паттернов. Однако уникальные вклады конкретных популяций клеток в ЗИ были раскрыты лишь частично.

Исследователи из Университета Фрайбурга недавно провели исследование, специально изучающее роль гилярных мшистых клеток (МК), класса возбуждающих клеток в DG, в кодировании пространственных и контекстуальных особенностей воспоминаний. Их выводы, опубликованные в Cell Reports , предполагают, что эти клетки поддерживают процессы разделения паттернов, кодируя контекст и пространство.

« Зубчатая извилина играет ключевую роль в различении воспоминаний, разделяя и сохраняя похожие эпизоды», — пишут в своей статье Ли-Вэнь Хуан, Федерико Торелли, Хун-Лин Чен и Марлен Бартос.

«Осталось в значительной степени неясным, способствуют ли мшистые клетки ворот мозга, которые представляют собой основной возбуждающий тип основных клеток в гиппокампе млекопитающих, этой функции декорреляции. Используя двухфотонную кальциевую визуализацию мышей с фиксированной головой, выполняющих пространственную задачу виртуальной реальности, мы показываем, что популяции мшистых клеток надежно различают знакомую и новую среду».

Исследователи провели серию экспериментов на живых мышах. Они наблюдали за активностью МК в мозге мышей, используя технику, называемую двухфотонной кальциевой визуализацией, пока мыши исследовали знакомые и новые среды посредством виртуальной реальности (VR).

Мышам показали три разные сцены виртуальной реальности, которые различались по степени знакомства с контекстными подсказками. Затем исследователи использовали записи активности МК для обучения моделей машинного обучения. Интересно, что они обнаружили, что алгоритмы, обученные на активности этих клеток, лучше распознавали сильно отличающиеся и непохожие контексты, чем похожие.

«Степень различения зависит от степени различий визуальных сигналов между контекстами», — пишут Хуан, Торелли, Чен и Бартос в своей статье. «Контекстный декодер показал, что успешная классификация окружающей среды объясняется в основном разницей в показателях активности мшистых клеток. Расшифровывая положение мыши, мы обнаруживаем, что в дополнение к клеткам места, скоординированная активность среди активных мшистых клеток вносит заметный вклад в кодирование пространства».

Результаты, собранные исследователями, свидетельствуют о том, что степень перераспределения активности МК зависела от разницы между визуальными сигналами , наблюдаемыми в средах, в которых перемещались мыши . Это говорит о том, что эти клетки вносят вклад в процессы разделения паттернов в DG, декорреляцируя контекстную информацию на основе степени визуальных различий в среде.

Недавняя работа этой группы исследователей проливает новый свет на уникальный вклад МК, одних из основных возбуждающих клеток в DG, в раздельную обработку и кодирование схожих воспоминаний. В будущем это может проложить путь для новых исследований, более подробно изучающих этот вклад или фокусирующихся на роли других популяций клеток DG.