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测试关于神经回路在昆虫联想学习中的作用的假设

测试关于神经回路在昆虫联想学习中的作用的假设

为了适应环境,并从过去的经验中学习,动物需要学习如何将环境中的刺激(例如,特定的声音或气味)与这些刺激可能带来的奖励或威胁(例如,食物或捕食者的存在)联系起来。过去的研究植根于心理学和神经科学,探索动物是如何开始在环境刺激之间建立联系的,并引入了“条件作用”的概念。

多巴胺能神经元(DANs)是哺乳动物大脑中神经递质多巴胺的主要来源,一直以来人们都发现它在动物将不同刺激与快乐或痛苦联系起来的条件反射中起着至关重要的作用。虽然目前已知,随着时间的推移,DANs在动物学习如何在不同的环境刺激之间建立联系方面起着关键作用,但对调节它们大脑活动的上游回路仍知之甚少。

剑桥大学(University of Cambridge)的研究人员最近进行了一项研究,旨在更好地理解参与联想学习的丹氏神经系统的上游回路。他们的论文发表在《自然神经科学》(Nature Neuroscience)杂志上,介绍了一种新的模型,可以用来测试不同的回路基序在联想学习中的作用,特别是将其应用于一种名为果蝇幼虫的昆虫。

“每个人的学习方式都不一样,我们很好奇学习本身是如何调节的,”参与这项研究的研究人员之一Marta Zlatic在接受Medical Xpress采访时表示。“由于多巴胺神经元是为学习提供教学信号的神经元,我们想了解它们的活动是如何被调节的。”

Zlatic和她的同事们通过系统地识别所有与DANs相连的神经元,着手识别参与联想学习的DAN上游回路。在他们的研究中,他们使用了一种被称为电子显微镜重建的技术来检查一种被称为果蝇幼虫的昆虫的身体。

Zlatic说:“如果强化学习理论是正确的,我们预计会发现多巴胺神经元有两种输入:一种是来自学习中心输出神经元的反馈,它可能会对预测结果进行编码;另一种是来自感觉系统的前馈输入,它会对奖励和惩罚进行编码。”“在我们的研究中,我们确实观察到了这两种类型的输入。”

Zlatic和她的同事利用电子显微镜重建技术,全面鉴定了果蝇幼体中所有与DANs直接突触连接的神经元。这项技术需要使用高分辨率的电子显微镜对大脑进行成像,使研究人员能够观察神经元和神经元之间的个别连接,然后追踪每个神经元及其连接以及与之相连的其他神经元。

“我们与Ashok Litwin-Kumar合作,他开发了一个受接线图约束的电路模型,”Zlatic解释道。“使用这个模型,我们可以‘进行实验’,这将需要太长的时间,并测试许多关于不同种类的识别电路基序可能作用的假设。”

在详尽描绘了果蝇幼体中神经元与DANs之间的直接突触连接后,研究人员使用了哥伦比亚大学的Litwin Kumar设计的一个模型来测试一系列关于不同神经回路在联想学习中可能扮演的角色的假设。这使得他们能够揭示特定类型的电路图案,从而增强动物整体学习电路的能力。

Zlatic说:“我们为动物的循环学习回路提供了一个完整的突触分辨率的连接体。”“这个电路显示,学习在很大程度上受到先前学习的制约,因此没有两个人可以用同样的方式学习。这可以解释为什么学习在个体之间差异如此之大。”

Zlatic和她的同事设计的这个模型使他们能够识别新发现的反馈基元类型,这些反馈基元可以提高复杂学习任务的联想学习回路的性能和灵活性。这最终为动物在完成不同任务时的学习方式提供了线索,这也为未来的计算技术提供了灵感。

“许多模型表明,多巴胺神经元编码了一个统一的标量预测误差信号,”Zlatic说。“我们发现,虽然多巴胺神经元从学习中心的输出中接收到大量的反馈,但每个多巴胺神经元接收到的反馈都是独一无二的,因此,它们编码的特征可能略有不同。”

Zlatic和她的同事最近进行的研究为上游神经回路的研究提供了新的有价值的见解,这些神经回路调节着DANs的活动,因此在昆虫的联想学习中起着至关重要的作用,其他动物也可能如此。这些研究人员收集的发现可以作为探索动物学习神经机制的新研究的基础,但它们也可以激发新的仿生机器学习算法或其他计算技术的发展。

Zlatic补充说:“我们的模型可以对识别电路基元在不同类型复杂学习任务中的作用做出可测试的预测。”“我们的计划是在幼体中开发更复杂的学习任务,并使用优秀的遗传工具来测试模型的预测,从而操纵单个的电路基序。”

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