3月25日，我校光子芯片研究院谢红研究员与上海科技大学管吉松教授课题组合作在国际学术期刊《自然·通讯》（Nature communications）在线发表论文《在海马损伤小鼠皮层中执行新记忆植入》（Acquiring new memories in neocortex of hippocampal-lesioned mice），揭示了海马体（Hippocampal complex, HPC）和大脑皮层（Cortex）在学习过程中的相互作用机制（图1）。该研究为海马在记忆中的索引功能提供了明确的生物学证据：研究发现皮层不同功能区间的长距离伽马（γ）频段同步信号是受到海马调控的记忆索引信号，正是这个信号偶联不同脑区的记忆印迹细胞活动并介导皮层中记忆的存储与提取过程。海马损伤的动物无法学习新的任务形成新的记忆，然而，当提供仿海马的人工索引信号后则可以完全修复其损伤的学习记忆功能，实现了脑功能的人工机制替代，迈出了大脑运行编码机制模仿与调控的重要一步。
图1. 海马体HPC介导大脑皮层多功能脑区的活动同步（图：郭修贤）。
研究亮点
海马体与大脑皮层是哺乳动物中负责情景记忆的核心脑区。科学史上著名的失忆者H.M.（Henry Gustav Molaison）就是因为治疗癫痫而切除了双侧海马，进而导致了记忆的顺行性遗忘，不能形成新的记忆。在谢红研究员与管吉松教授课题组的前期合作中，相关的基础研究揭示了记忆印迹细胞网络在大脑皮层中负责情景记忆信息的存储（PNAS 2014, Cereb Cortex 2019），这样的分布式稀疏编码神经元在功能上具有记忆与信息存储能力。然而，这些皮层中，各个功能脑区内分布式存在的记忆印迹细胞是如何配合在一起记录信息的并不清楚。
该研究揭示了海马体和大脑皮层在学习过程中的相互作用机制，以及大脑皮层中记忆信息存储与提取的基本编码原则：首先，该项研究首次揭示了海马体HPF通过其外侧内嗅皮层（Lateral entorhinal cortex，LEC）投射到包括视觉皮层、感觉皮层、运动皮层和压后皮层等广泛的皮层浅层区域，诱导多个脑区皮层脑电的γ周期振荡的同步化，从而调节了各区域中的记忆印迹细胞并整合形成完整的记忆写入和提取（图2）。研究者构建了有趣的迷宫行为范式。研究发现，在记忆过程中，小鼠的脑电波变得同步了。这是怎么一回事呢？原来多个神经元的同步活动会造成局部电场的周期震荡，所以脑电波能够反映局部神经元的活动一致性。一般来说不同脑区的主要的脑电波频率和相位是不同的，但是研究者发现在小鼠记忆过程中，如同军队训练时军人们整齐一致的身体动作般，不同脑区的脑电波趋于整齐一致了（同步化）。后续研究发现了海马体实现记忆写入的重要机制，即这种脑电波同步化其实是海马和外侧内嗅皮层诱导的，实现皮层各脑区之间的相互通讯，从而促进记忆大脑网络的形成。其次，该项研究进一步发现：局部的记忆印迹细胞在长距离网络同步化的编码调控机制下形成了对完整场景信息的展现，即皮层记忆印迹网络编码了场景相关的全局性整合信息；而通过海马θ波调制的γ周期性振荡信号是整合存储与提取相关全局性记忆信息的关键（图2）。从而揭示了全局性（整合）信息的分布式存储与处理编码原则，提示了大脑皮层记忆印迹网络的分散存储、整合提取的多感知记忆融合学习特性。
图2. 海马HPC-外侧内嗅皮层LEC通过伽马同步（γ synchrony）帮助皮层记忆形成与提取。插图显示海马θ波、皮层的长程γ同步活动和皮层印迹细胞的活动，三者耦合进行信息编码存储。记忆编码的每个皮层区域的部分信息通过海马θ波调制的皮层γ同步活动进行整合，从而形成完整的记忆表征。
此外，该系列基础理论研究揭示了以皮层记忆印迹网络为认知计算架构的新型仿脑智能结构，发现了分布式存储与多感知整合的高效编码方式，提示了以海马调制下局部记忆印迹的多脑区同步化为学习的手段，从而建立多感知信息输入下的跨皮层记忆印迹网络，形成了整合全局性高阶信息的新型仿脑计算体系。该皮层记忆网络结构的发现为人工智能光子芯片的结构设计和全新认知学习算法理论与机制研究提供了重要的生物机制借鉴，为建立新型分布式存算一体化类脑智能计算模型奠定了基础。
上海科技大学生命科学与技术学院管吉松教授为本文的通讯作者，上科大博士后罗文翰、韵迪为本文的共同第一作者。研究得到深圳先进研究院詹阳研究员、上海理工大学谢红研究员的大力支持。
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