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导读:新研究揭示了多巴胺如何在果蝇大脑中整合固有和学习效价,调节记忆动态,尤其在处理持久记忆时表现出优势。通过大规模电压成像,科学家发现多巴胺信号在短期和长期记忆之间发挥关键作用,优化了记忆形成和存储过程。
【科学背景】
感官线索的固有效价和学习效价是动物在不断变化环境中评估和决策的关键。固有效价代表了对威胁或食物等生存相关预测的内在反应,而学习效价则是基于经验对这些预测的更新。许多物种通过不同的神经通路处理这些效价,这有助于提高行为的可靠性和灵活性。然而,固有效价如何影响学习效价信息的获取,以及这种相互作用可能带来的功能性益处,仍然不清楚。
多巴胺被认为在调节学习和记忆过程中起着关键作用,尤其是在处理固有和学习效价信息方面。哺乳动物的多巴胺神经元(DANs)能编码奖励预测、预测误差以及动机价值,并对不熟悉的刺激做出反应。果蝇的DANs也参与了固有和学习效价的处理。PPL1和前脑前内侧(PAM)群体的DANs向果蝇的蘑菇体(MB)提供正向和负向的强化信号,从而驱动突触可塑性和学习。
然而,尽管DANs对气味的固有反应是已知的,但其如何整合固有效价和学习效价信息,以及这种整合如何影响记忆动态,尚未得到全面理解。
为了探索这些问题,斯坦福大学、华盛顿大学医学院Cheng Huang(清华大学校友)、斯坦福大学Mark J. Schnitzer教授团队、耶鲁大学Madhuvanthi Kannan,以及Ganesh Vasan在“Nature”期刊上发表了题为“Dopamine-mediated interactions between short- and long-term memory dynamics”的最新论文。作者进行了大规模的电压成像研究,涉及超过500只果蝇,揭示了PPL1-DANs和MBONs在调节短期和长期记忆形成中的复杂作用。
研究表明,多巴胺基的效价整合调节了蘑菇体的记忆动态,能够保留能量消耗较大的持久记忆,特别是对于频繁遇到的关联。通过将脉冲率数据和连接组数据结合,作者的模型预测了这一过程,并验证了这些预测的有效性。
【科学亮点】
(1)实验首次揭示了果蝇大脑中固有效价和学习效价的多巴胺信号如何共同调控记忆动态。通过对500多只果蝇进行长期电压成像研究,作者获得了关键数据,说明多巴胺信号在调节短期和长期记忆之间的交互作用中起到了重要作用。
(2)实验通过电压成像技术观察到PPL1-DANs在嗅觉联想条件反射中异质性和双向地编码了惩罚、奖励和气味线索的固有与学习效价。结果显示,PPL1-DANs的信号调节了蘑菇体(MB)输出神经元(MBONs)的记忆存储和消退。在初步条件反射阶段,PPL1-γ1pedc和PPL1-γ2α’1神经元控制了短期记忆的形成,并减弱了来自MBON-γ1pedc>α/β对PPL1-α’2α2和PPL1-α3的抑制反馈。
(3进一步的条件反射过程中,这种减弱的反馈使PPL1-DANs能够编码条件气味线索的固有加学习效价,从而调节长期记忆的形成。此外,基于果蝇连接组和电活动数据的计算模型解释了多巴胺信号如何介导短期和长期记忆痕迹之间的电路交互,并且实验验证了这一模型的预测。
【科学图文】
图1 | PPL1-DANs 和 MBONs 的电压成像。
图2 | PPL1-DANs 异质性和双向地编码惩罚、奖励和气味效价。
图3 | 学习引起 PPL1-DANs 和 MBONs 中分布性、双向的可塑性。
图4 | 固有和学习效价都影响持久的可塑性和行为。
图5 | 计算模型捕捉了蘑菇体学习单元之间的相互作用,并产生了可测试的预测。
【科学启迪】
本文揭示了多巴胺在果蝇蘑菇体(MB)中的作用,如何通过整合固有和学习效价来调节记忆动态。首先,研究表明,多巴胺不仅参与编码奖励和惩罚,还通过编码感官线索的固有效价和学习效价来调节记忆。这种基于多巴胺的效价整合机制,使得短期记忆和长期记忆能够在神经电路中进行复杂的交互和调整。这种机制的实现,可能在能量消耗方面具有优势,因为它有助于更高效地处理频繁遇到的关联,避免了不必要的资源浪费。
其次,电压成像技术的应用提供了高时间分辨率的神经脉冲数据,克服了钙离子成像在捕捉神经活动细节方面的局限。这种技术使作者能够更准确地观察到多巴胺信号在调节记忆中的具体作用,从而为记忆和学习的研究提供了新的视角。
最后,基于果蝇的电压成像数据建立的计算模型,结合了脉冲率数据和连接组数据,验证了多巴胺信号在记忆存储和调节中的关键作用。这种模型不仅解释了神经回路中的互动机制,还为未来的实验提供了可测试的预测,有助于进一步探讨类似机制在其他物种和脑结构中的普遍性。
文献详情:Devarakonda, A., Chen, A., Fang, S. et al. Evidence of striped electronic phases in a structurally modulated superlattice. Nature (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07589-5
来源于:仪器信息网
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