2021年11月6至7日，北京大学IDG麦戈文脑科学研究所成立十周年庆典暨北京大学脑科学国际论坛成功举办。来自美国哈佛大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、英国伦敦大学学院、德国马普研究所、日本筑波大学、北京师范大学、中科院脑智卓越创新中心等国内外高校和科研机构的知名学者，从分子、细胞、环路、系统、认知、心理、计算、神经精神疾病等多个层面和角度，热情分享了他们在脑科学前沿研究的最新进展，并与线上线下观众频繁互动，在思维的碰撞中激荡出创新的火花。现陆续推出相关学术笔记，让我们重温精彩再出发！

　　本期推出的学术笔记，根据牛津大学（Oxford and UCL）Timothy Beherens教授，所作的题为“Representing the structure of problems in frontal hippocampal circuity”的学术报告整理而成。

　　撰稿：黄巧莉

　　审核：罗欢

　　Timothy Beherens教授首先介绍在让老鼠学会序列找到四个空间位置（A-B-C-D）才能获得奖励的这一任务中，老鼠会自动地在找到第四个空间位置 （D）后以最快捷的路径回到第一个空间位置（A）。在该任务中空间导航与追踪序列结构位置是等价的。对于该过程背后的神经环路，大量研究证明海马-内嗅皮层系统的位置细胞(O’Keefe & Dostrovsky, 1971)、网格细胞(Hafting et al., 2005)、边界细胞等起着至关重要的作用。他进一步指出海马的功能并不只限于完成空间任务，也参与了客体之间相对关系的推测， 例如知道了一个家族谱系，尽管一些成员之间的关系未被告知我们依旧能基于已有的信息做出正确推测。此外，有意思的是，位置细胞对于声音频率也表现出类似于空间位置的线性表征模式。而他本人的研究更是指出人类大脑对于一个更为抽象的关系空间(Constantinescu et al., 2016)，也表现出类似于网格细胞的表征模式。

　　基于这些现象他想要回答的问题包括，大脑是如何完成基于关系结构做出推测的，同一个系统是如何处理空间与非空间问题的，以及这些神经元为何会产生出特定的响应模式。对此，他假设我们的大脑会时刻去预测接下来会发生什么，接下来的刺激输入是什么。而为了实现准确的预测，一个有效的方式是去掌握背后的结构信息。一旦掌握了这些结构关系，我们能够将其从原本的环境中抽离出来并迁移到全新的环境中，使之与特定的刺激整合绑定在一起。大脑是如何实现这一过程的呢？有研究提出，内侧内嗅皮层表征抽象知识结构，外侧内嗅皮层接受感知觉刺激输入，海马则将这两种信息整合在一起。基于这些原则，他们搭建了一个TEM模型（Tolman Eichenbaum machine）(Whittington et al., 2020)。如下图A所示，在这个网络中有一群神经元表征抽象知识结构（类似于内侧内嗅皮层），有一群神经元接受感知觉输入（类似于外侧内嗅皮层），还有一群神经元利用Hbbian 学习定律将这些信息进行整合（类似于海马皮层）。接下来，具体到如何使得网络能够完成这些认知任务，他们优化该网络的表征使其能够做出最准确的预测。结果发现在训练该网络学会各种认知地图后（包括空间与非空间的），TEM表现出了类似于海马，内嗅皮层中的位置细胞，网格细胞等细胞的特性。更有意思的是，该网络可以去探究一些限制更少，更复杂，或者更复合的任务中表现会是怎样的。比如让老鼠学会重复同样的路径四次才能获得奖励，此时除了空间信息是任务强相关的，计数次数也是必要的。结果他们不仅仅发现了位置细胞，也发现了计数细胞等等。该发现与近期一篇实验研究的结果也非常契合(Nieh et al., 2021)。

　　接下来，Timothy Beherens教授试图探究大脑如何将学会的序列结构迁移到新异的环境中，与新的刺激整合，从而产生全新的序列。对于该问题，前人的大量研究已经证实让老鼠学会走一个迷宫后，老鼠在休息或者睡眠时对走过的路径会表现出序列性的重演或者回放。因此，他们首先探究了人类受试是否也会表现出类似的序列回放。通过让被试完成图片序列记忆任务，同时记录MEG信号以及结合神经解码技术，他们发现大脑在休息阶段对学习过的刺激序列确实表现出序列回放。更进一步， 他们证实在让被试学会序列结构后，呈现一组新异刺激图片，被试能够按照学会的序列结构将其重新组织从而产生全新的序列。而此时大脑的序列重演也完全对齐重新组织后的刺激序列而非真实呈现的刺激序列（见下图B）。那么，大脑到底如何将学会的序列结构迁移到新异刺激中的呢？他们进一步发现大脑对序列结构信息表征领先于刺激信息，表现出序列重演活动 （见下图C）(Liu et al., 2019)。

　　总结来说，Timothy Beherens教授通过构建模型说明序列结构信息是能够被学会的。这一过程通过使其对序列信息做出准确的预测来实现。他们证实对于空间或者非空间的序列问题的表征依赖于内嗅皮层/前额叶表征抽象结构，海马负责将这些结构信息与特定的外界刺激进行整合。最后，通过实验研究他们进一步说明大脑对学习过的序列结构信息的重演使得我们能够将其迁移到新异的场景，与新的刺激整合，从而生成全新的序列。

　　参考文献

　　1. Constantinescu, A. O., O’Reilly, J. X., & Behrens, T. E. J. (2016). Organizing conceptual knowledge in humans with a gridlike code. Science, 352(6292), 1464–1468.

　　2. Hafting, T., Fyhn, M., Molden, S., Moser, M.-B., & Moser, E. I. (2005). Microstructure of a spatial map in the entorhinal cortex. Nature, 436(7052), 801–806.

　　3. Liu, Y., Dolan, R. J., Kurth-Nelson, Z., & Behrens, T. E. J. (2019). Human Replay Spontaneously Reorganizes Experience. Cell, 178(3), 640-652.e14. https://doi.org/10.1016/j.Cell.2019.06.012

　　4. Nieh, E. H., Schottdorf, M., Freeman, N. W., Low, R. J., Lewallen, S., Koay, S. A., Pinto, L., Gauthier, J. L., Brody, C. D., & Tank, D. W. (2021). Geometry of abstract learned knowledge in the hippocampus. Nature, 595(7865), 80–84. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03652-7

　　5. O’Keefe, J., & Dostrovsky, J. (1971). The hippocampus as a spatial map: preliminary evidence from unit activity in the freely-moving rat. Brain Research.

　　6. Whittington, J. C. R., Muller, T. H., Mark, S., Chen, G., Barry, C., Burgess, N., & Behrens, T. E. J. (2020). The Tolman-Eichenbaum Machine: Unifying Space and Relational Memory through Generalization in the Hippocampal Formation. Cell, 183(5), 1249-1263.e23. https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.10.024