Динаміка є єдиною константою в робочій пам'яті
Jun 01, 2023
Анотація
У цій короткій перспективі ми розмірковуємо про нашу тенденцію використовувати надто спрощені й ідіосинкратичні завдання в пошуках виявлення загальних механізмів робочої пам’яті. Ми обговорюємо, як робота Марка Стокса та його співробітників вийшла за межі локалізованої, тимчасово постійної нейронної активності та перемістила фокус на важливість розподілених динамічних нейронних кодів для робочої пам’яті. Важливий урок із цієї роботи полягає в тому, що використання спрощених завдань не спрощує автоматично поведінку підтримки нейронних обчислень (навіть якщо б ми цього хотіли). Крім того, ідеї Стокса про багатовимірну динаміку підкреслюють гнучкість нейронних кодів, що лежать в основі пізнання, і підштовхнули цю область до погляду за межі статичних вимірювань робочої пам’яті.
Переваги tubulosa cistanche - проти хвороби Альцгеймера
Головна мета дослідження робочої пам’яті — зрозуміти, як ми тимчасово утримуємо інформацію в пам’яті, пересуваючись світом, щоб досягти своїх поведінкових цілей. Робоча пам’ять є важливою когнітивною функцією, яка дозволяє нам об’єднати наш досвід у послідовну розповідь. Тож не дивно, що під час доповідей і лекцій, які ми, науковці, читаємо про оперативну пам’ять, ми всі любимо починати з цікавих прикладів із реального світу. Ми можемо показати переповнений ряд супермаркету, заповнений різнокольоровими овочами, і підкреслити, як ви використовуєте оперативну пам’ять, щоб зберегти список продуктів у пам’яті, шукаючи ідеальну полуницю. Або ми можемо показати жваву міську вулицю та пояснити, як можна знайти друга в натовпі, візуалізувавши його обличчя чи фірмовий рожевий берет. Яскравих прикладів для відкриття слайдів бесіди не бракує. Однак навколо слайда 5 ми незмінно повертаємося до наступного: кілька окремих сірих прямокутників, які представляють екран комп’ютера, який послідовно розміщений на шкалі часу. В одному з перших квадратів є смуги або вкраплення кольору, які люди просять запам’ятати. Далі є сіре поле, яке вказує на затримку робочої пам’яті. І в останній коробці знову є смужки або кольори, які використовуються як тест.
Основною діючою речовиною цистанки пустерної є глікозид фенілетанол
Ті з нас, хто займається дослідженнями робочої пам’яті, настільки знайомі з цим переходом від реального світу до лабораторії, що майже не помічають його. Однак тим, хто вперше слухає, може бути важко побачити зв’язок. Звичайно, є причина, чому всі ми любимо наші штучні завдання, і в них є велика цінність. Як психологи ми дізнаємося, що завдання є засобом для здійснення експериментального контролю ціною натуралізму. Як нейробіологи ми виявили, що штучні завдання особливо корисні для того, щоб привести мозок людей приблизно в той самий стан знову і знову, щоб ми могли витягти сигнал із шуму. Навпаки, якщо одного чудового ранку ви блукаєте по проходу супермаркету, як показано у прикладі на слайді 1, нейробіологу важко (наразі майже неможливо) отримати інформацію з вашого розуму.
Основні хімічні складові Cistanche deserticola
Оскільки вони прості, нам подобається думати про наші типові завдання робочої пам’яті як про передбачувані та взаємозамінні. Подібно до виконання рецепту на кухні, ви можете передбачити поведінку на основі часу, відведеного на кодування та збереження. Подібно до деталей із полиць IKEA, ви можете змішувати та поєднувати компоненти завдань, щоб отримати бажаний ефект. Однак триваюча робота показала, що навіть найпростіші компоненти завдань не такі шаблонні. Наприклад, одне давнє питання, яке сприяло відходу когнітивної психології від біхевіоризму, полягає в тому, як один стимул може відображати багато різних видів поведінки. Витягнути туза з колоди іноді найкраща карта, а іноді найгірша — все залежить від того, в яку карткову гру ви зараз граєте. З технічної точки зору, той самий стимул викликає різні розумові операції та поведінку в різних контекстах.
Розуміння того, як один стимул може бути гнучко відображено в різних формах поведінки, є особливо складною проблемою, якщо розглядати її з точки зору окремих нейронів. У візуальній нейронауці часто корисно охарактеризувати переваги налаштування нейронів. Легко уявити ментальні уявлення, що виникають із стабільно налаштованих нейронів — якщо ви хочете представити «вертикальний» елемент, теоретично, ви можете досягти цього, якщо нейрони, які віддають перевагу вертикалі, постійно спрацьовують, щоб подолати затримку. Однак подібна схема не може повністю врахувати гнучкість робочої пам’яті: іноді «вертикально» може означати «натисніть кнопку A», а в інших випадках це може означати «подивіться праворуч». Для швидкого зв’язування довільних фрагментів інформації потрібні гнучкі зміни в представленні інформації. Ключова думка Стокса та ін. (2013) полягає в тому, що багатовимірний ландшафт виникає, коли активність окремого нейрона розглядається як активність усіх інших нейронів. У цьому ландшафті кожен нейрон долає один вимір протягом часу, і всі нейрони разом долають високодинамічну траєкторію, яка може перейти в стабільний стан протягом різних епох завдання робочої пам’яті. Цей динамічний і багатовимірний простір станів можна розглядати для всіх нейронів, але також можна конденсувати назад у меншу кількість вимірів, розглядаючи лише ті компоненти, які пояснюють більшу частину дисперсії в даному завданні (використовуючи техніку зменшення розмірності, як PCA). Від Stokes et al. (2013), ми дізнаємося, що під час обслуговування робочої пам’яті можна спостерігати стабільний стан активації меншої розмірності, який відображає тимчасово налаштований стан мережі, який динамічно налаштовується відповідно до цілей завдання. Наприклад, стабільний стан може відображати, як запам'ятований стимул пов'язаний з відповідним рішенням, необхідним під час реакції. Важливо те, що, беручи до уваги багатовимірну природу нейронних кодів, багато гнучкої поведінки можуть раптом досить легко вписатися в наші теорії про робочу пам’ять.
Добавка Cistanche поруч зі мною - покращує пам'ять
Натисніть тут, щоб переглянути продукти Cistanche Improve Memory
【Запитуйте більше】 Електронна пошта:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692
Робота над багатовимірними кодами в контексті зіставлення одного стимулу з кількома поведінками показала, як низьковимірні стани можна гнучко збирати та перезбирати для адаптації до миттєвих поведінкових вимог. Ще більш примітно те, що подальша робота показала, що активність у великих популяціях нейронів може залишатися високодинамічною, навіть якщо стимул і вимоги до завдань залишаються незмінними (Wolff, Jochim, Akyürek, Buschman, & Stokes, 2020; Murray et al., 2017; Spaak, Watanabe, Funahashi, & Stokes, 2017). У завданні візуальної робочої пам’яті спостерігачів попросили запам’ятати простий стимул (наприклад, орієнтовану решітку або просторове розташування). Загальний патерн нейронної активності під час затримки пам’яті змінюється серією змін з часом. Незважаючи на таку швидку часову динаміку в популяції в цілому, схема кодування або низьковимірний підпростір, який представляє простий стимул, залишався надзвичайно стабільним, демонструючи лише невеликі дрейфи з часом (Wolff et al., 2020; Murray et al., 2017). З точки зору нашої свідомості, пам’ять про простий стимул, такий як орієнтація, подібна до статуї, яка «зафіксована» в нашому розумі. З точки зору обробки нейронної інформації, це схоже на річку, яка тече різними канавками в ландшафті, і водночас зберігає спогади на плаву на стійкому човні (Panichello & Buschman, 2021; Panichello, DePasquale, Pillow, & Buschman, 2019).
Розуміння кодів робочої пам’яті як дуже динамічних і еволюційних у часі було трансформаційною ідеєю Стокса та його колег (2013), і ми лише повільно починаємо розуміти більше про те, як зберігаються спогади з цієї нової точки зору. Наприклад, у нещодавній роботі було використано динамічну структуру кодування, розроблену Стоуксом для вирішення одного з класичних питань у філософії, когнітивній психології та нейронауці: коли ви тримаєте в пам’яті пам’ять, як ви знаєте, що це пам’ять, а не спогад. представлення вхідної сенсорної інформації? Іншими словами, як ваш мозок послаблює перешкоди між внутрішніми думками та сенсорною інформацією? Досліджуючи простір станів багатоблокових записів, Ліббі та Бушман (2021) продемонстрували, що сенсорна настройка деяких нейронів є стабільною під час збереження інформації в пам’яті, тоді як настройка інших нейронів інвертується щодо сенсорної настройки. Кінцевим результатом є обертання представлення простору станів коду пам’яті відносно сенсорного коду, забезпечуючи механізм для відділення уявлень пам’яті від сенсорних. Незважаючи на те, що це відкриття передбачає спосіб пом’якшення інтерференції між спогадами та сенсорними введеннями, ця динаміка ускладнює процес декодування запам’ятованої інформації для керування поведінкою. Як можна «прочитати» конкретну запам’ятану функцію, якщо ця функція більше не у своєму оригінальному сенсорному форматі? Кілька досліджень, знову ж таки натхненних підходом Стокса до динамічних кодів, показали, що моделі нейронних реакцій можуть бути дуже динамічними з часом, зберігаючи при цьому структурний зв’язок між стимулами, які запам’ятовуються, так що вони залишаються роздільними в стабільному підпросторі (наприклад, Wolff та ін., 2020; Bouchacourt & Buschman, 2019; Murray та ін., 2017; Spaak та ін., 2017).
Натхнення, викликане ідеєю динамічних кодів (хоча і з використанням різних підходів до аналізу), постійно просочувалося в нейронаукове мислення щодо такого ж давнього питання: де кортикальний локус мнемонічних уявлень? Класична історія полягає в тому, що постійна активність стрибків у pFC є ключовим механізмом, що підтримує поведінку стабільних представлень пам’яті. Проте демонстрація Стоксом динамічних кодів змусила поле переглянути. Взявши за основу поняття багатовимірних і динамічних підпросторів, чи варто очікувати, що будь-який окремий нейронний локус (наприклад, pFC) або єдиний механізм (наприклад, стійкі спайки) будуть місцем роботи пам’яті? Натомість для виконання будь-якого конкретного завдання робочої пам’яті — будь то запам’ятовування кольорових квадратів чи запам’ятовування вашого списку покупок — має існувати певний розподілений і змінюваний у часі шаблон нейронної активності, який гнучко рекрутує ділянки мозку та нейронні механізми, необхідні для виконання роботи (Кортні, 2022; Ямщиніна, Крістофель, Гайє та Радемакер, 2021; Лоренц та Срінівасан, 2021; Крістофель, Клінк, Спітцер, Рольфсема та Хейнс, 2017; Срінівасан, Вітласіл та Д'Еспозіто, 2014). Дійсно, нещодавня робота показала, що інформацію про візуальні стимули можна перекодувати в моторні уявлення, якщо відповідь відома заздалегідь (Henderson, Rademaker, & Serences, 2022; Boettcher, Gresch, Nobre, & van Ede, 2021), або може бути перекодовано в абстрактний мнемонічний формат (Kwak & Curtis, 2022; Rademaker, Chunharas, & Serences, 2019). Таким чином, робота Стокса надихає на ідею, що не існує жодного місця чи одного механізму, який є постійним протягом робочої пам’яті. Натомість єдиною константою є гнучкість і часова динаміка, які пов’язують сенсорні дані з контекстно-специфічними поведінковими цілями.
Супермен трави цистанка
Одним із наслідків динамічного кодування є те, що не існує загального вирішення «проблеми» робочої пам’яті. Щоб зрозуміти робочу пам'ять, ми повинні безпосередньо рахуватися з її величезною гнучкістю. Для цього знадобиться як розробити нові завдання, так і ретельно розглянути, як зміна психічних станів і поведінкових контекстів впливає на обробку навіть у найпростіших завданнях. Це не означає, що деякі принципи оперативної пам’яті не будуть узагальнюватися — деякі «рішення» можуть бути більш-менш подібними, враховуючи зв’язок між різними контекстами. Однак краще розуміння динаміки робочої пам’яті, як було виявлено Стоуксом та іншими в останнє десятиліття, має спонукати до більшого обмірковування дизайну та актуальності наших завдань для повсякденного життя та допомогти вивести нас із атракторної ситуації. стан мислення, що існує лише один спосіб запровадити оперативну пам'ять у мозку.
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
Boettcher, SEP, Gresch, D., Nobre, AC, & van Ede, F. (2021). Планування виходу на етапі введення в зорову оперативну пам'ять. Наукові досягнення, 7, eabe8212. https://doi.org/10.1126/sci-adv.abe8212, PubMed: 33762341
Бушакур, Ф., і Бушман, Т. Дж. (2019). Гнучка модель оперативної пам'яті. Нейрон, 103, 147–160. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2019.04.020, PubMed: 31103359
Крістофель, Т. Б., Клінк, ПК, Спітцер, Б., Рольфсема, П. Р., & Хейнс, Дж.-Д. (2017). Розподілений характер оперативної пам'яті. Тенденції в когнітивних науках, 21, 111–124. https:// doi.org/10.1016/j.tics.2016.12.007, PubMed: 28063661
Кортні, SM (2022). Оперативна пам'ять - це розподілений динамічний процес. Когнітивна нейронаука, 13, 208–209. https://doi.org /10.1080/17588928.2022.2131747, PubMed: 36200905
Хендерсон, М.М., Радемейкер, Р.Л., Серенсес, Дж.Т. (2022). Гнучке використання просторових і рухових кодів для зберігання візуально-просторової інформації. eLife, 11, e75688. https:// doi.org/10.7554/eLife.75688, PubMed: 35522567
Ямщиніна, П., Крістофель, Т.Б., Гайє, С., & Радемакер, Р.Л. (2021). Основні міркування для вивчення візуальної оперативної пам’яті в мозку людини. Візуальне пізнання, 29, 425–436.https://doi.org/10.1080/13506285.2021.1915902
Kwak, Y., & Curtis, CE (2022). Розкриття абстрактного формату мнемонічних уявлень. Нейрон, 110, 1822–1828. https:// doi.org/10.1016/j.neuron.2022.03.016, PubMed: 35395195
Ліббі, А., і Бушман, Т. Дж. (2021). Обертальна динаміка зменшує інтерференцію між відчуттями та пам’яттю. Nature Neuroscience, 24, 715–726. https://doi.org/10.1038 /s41593-021-00821-9, PubMed: 33821001
Лоренц, Е. С., Срінівасан, К. К. (2021). Переформатування дебатів: погляд розподілених систем на оперативну пам’ять. Візуальне пізнання, 29, 416–424. https://doi.org/10.1080 /13506285.2021.1899091
Мюррей, Дж. Д., Бернаккіа, А., Рой, Н. А., Константінідіс, К., Ромо, Р., і Ван, X.-J. (2017). Стабільне кодування популяції для робочої пам’яті співіснує з гетерогенною нейронною динамікою в префронтальній корі. Праці Національної академії наук США, 114, 394–399. https://doi.org/10.1073/pnas.1619449114, PubMed: 28028221
Панічелло, М.Ф., і Бушман, Т.Дж. (2021). Спільні механізми лежать в основі контролю оперативної пам'яті та уваги. Природа, 592, 601–605. https://doi.org/10.1038/s41586-021 -03390-w, PubMed: 33790467
Панічелло, М.Ф., ДеПаскуале, Б., Пілоу, Дж.В., і Бушман, Т.Дж. (2019). Динаміка корекції помилок у зоровій робочій пам'яті. Nature Communications, 10, 3366. https://doi.org/10.1038 /s41467-019-11298-3, PubMed: 31358740
Rademaker, RL, Chunharas, C., & Serences, JT (2019). Співіснуючі представлення сенсорної та мнемічної інформації в зоровій корі людини. Nature Neuroscience, 22, 1336–1344. https://doi.org/10.1038/s41593-019-0428-x, PubMed: 31263205
Spaak, E., Watanabe, K., Funahashi, S., & Stokes, MG (2017). Стабільне та динамічне кодування робочої пам'яті в префронтальній корі приматів. Journal of Neuroscience, 37, 6503–6516. https://doi.org/10.1523/ JNEUROSCI.3364-16.2017, PubMed: 28559375
Шрінівасан, К.К., Вітласіл, Дж., і Д'Еспозіто, М. (2014). Розподілене та динамічне зберігання інформації про стимули робочої пам’яті в екстрастріатній корі. Журнал когнітивної нейронауки, 26, 1141–1153. https://doi.org/10.1162/jocn_a_00556, PubMed: 24392897
Стоукс, М. Г., Кусунокі, М., Сігала, Н., Нілі, Х., Гаффан, Д., і Дункан, Дж. (2013). Динамічне кодування для когнітивного контролю в префронтальній корі. Нейрон, 78, 364–375. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2013.01.039, PubMed: 23562541
Wolff, MJ, Jochim, J., Akyürek, EG, Buschman, TJ, & Stokes, MG (2020). Дрейфуючі коди в межах стабільної схеми кодування для робочої пам’яті. Біологія PLoS, 18, e3000625. https://doi .org/10.1371/journal. bio.3000625, PubMed: 32119658
