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麻省理工学院研究人员开发的一个计算模型解释了海马体中的位置细胞是如何被招募来形成任何形式的情景记忆的，即使没有空间成分。
近50年前，神经科学家在大脑的海马体中发现了储存特定位置记忆的细胞。这些细胞在储存事件记忆，即情景记忆方面也起着重要作用。虽然位置细胞如何编码空间记忆的机制已经被很好地描述，但它们如何编码情景记忆仍然是一个谜。
麻省理工学院研究人员开发的一个新模型解释了即使没有空间成分，这些位置细胞是如何被招募来形成情景记忆的。根据这个模型，位置细胞和在内嗅皮层中发现的网格细胞起着支架的作用，可以用来将记忆固定为一个相连的系列。
“这个模型是内嗅-海马情景记忆回路的初步模型。这是理解情景记忆本质的基础。这是我真正感到兴奋的事情，”麻省理工学院大脑和认知科学教授、麻省理工学院麦戈文大脑研究所成员、这项新研究的资深作者Ila Fiete说。
该模型准确地复制了生物记忆系统的几个特征，包括大存储容量，旧记忆的逐渐退化，以及在记忆竞赛中竞争的人在“记忆宫殿”中存储大量信息的能力。
麻省理工学院的研究科学家Sarthak Chandra和Sugandha Sharma博士是这项研究的主要作者，该研究发表在《自然》杂志上。加州大学戴维斯分校助理教授里希德夫·乔杜里（Rishidev Chaudhuri）也是这篇论文的作者之一。
记忆索引
为了对空间记忆进行编码，海马体中的位置细胞与网格细胞密切合作，网格细胞是一种特殊的神经元，在许多不同的位置放电，以几何形式排列成一个重复三角形的规则模式。一组网格单元合在一起形成了代表物理空间的三角形格子。
除了帮助我们回忆我们去过的地方，这些海马体-内嗅回路还帮助我们导航新的地方。从人类病人那里，我们知道这些回路对于形成情景记忆也很重要，情景记忆可能有空间成分，但主要由事件组成，比如你是如何庆祝你的上一个生日的，或者你昨天吃了什么午餐。
“同样的海马体和内嗅回路不仅用于空间记忆，还用于一般情景记忆，”Ila Fiete说。“你可以问的问题是，空间记忆和情景记忆之间的联系是什么，使它们生活在同一个回路中？”
人们提出了两种假说来解释这种功能上的重叠。一种说法是，大脑回路专门用于存储空间记忆，因为这些类型的记忆——记住食物的位置或捕食者的位置——对生存很重要。在这个假设下，这个回路将情景记忆编码为空间记忆的副产品。
另一种假设认为，该回路专门用于存储情景记忆，但也编码空间记忆，因为位置是许多情景记忆的一个方面。
在这项研究中，Fiete和她的同事提出了第三种选择：网格细胞的特殊平铺结构及其与海马体的相互作用对两种类型的记忆——情景记忆和空间记忆——同样重要。为了开发他们的新模型，他们建立了她的实验室在过去十年中一直在开发的计算模型，这些模型模拟了网格细胞如何编码空间信息。
“我觉得我们已经在某种程度上理解了网格细胞回路的机制，所以现在是时候尝试理解网格细胞和包括海马体在内的更大回路之间的相互作用了。”
在新的模型中，研究人员假设网格细胞与海马体细胞相互作用，可以作为存储空间或情景记忆的支架。网格中的每个激活模式都定义了一个“井”，这些井以一定的间隔间隔分布。这些井并不存储特定记忆的内容，但每个井都充当指向特定记忆的指针，这些记忆存储在海马体和感觉皮层之间的突触中。
当记忆后来从碎片中被触发时，网格和海马体细胞的相互作用将回路状态驱动到最近的井中，井底部的状态连接到感觉皮层的适当部分，以填充记忆的细节。感觉皮层比海马体大得多，可以储存大量的记忆。
“从概念上讲，我们可以把海马体想象成一个指针网络。这就像一个可以从部分输入完成模式的索引，然后该索引指向感觉皮层，这些输入最初是在那里经历的，”Fiete说。“脚手架不包含内容，它只包含抽象脚手架状态的索引”
此外，按顺序发生的事件可以联系在一起：网格细胞-海马体网络中的每个孔有效地存储激活下一个孔所需的信息，从而使记忆以正确的顺序被回忆起来。
塑造记忆中的悬崖和宫殿
研究人员的新模型比基于Hopfield网络（一种可以存储和回忆模式的神经网络）的现有模型更准确地复制了几种与记忆相关的现象。
虽然Hopfield网络提供了关于如何通过加强神经元之间的连接来形成记忆的见解，但它们并不能完美地模拟生物记忆的工作原理。在Hopfield模型中，每一段记忆都被详细地回忆起来，直到容量耗尽。在这一点上，新的记忆无法形成，更糟糕的是，试图增加更多的记忆会抹去所有之前的记忆。这种“记忆悬崖”并不能准确地模拟生物大脑中发生的事情，生物大脑往往会逐渐忘记旧记忆的细节，而新记忆则不断增加。
麻省理工学院的新模型捕捉了几十年来啮齿动物在各种环境中探索和觅食时的网格和海马细胞记录的发现。它还有助于解释被称为记忆宫殿的记忆策略的潜在机制。记忆比赛的任务之一是记住一副或几副牌的洗牌顺序。他们通常通过将每张卡片分配到记忆宫殿中的特定位置来做到这一点-记忆童年的家或其他他们熟悉的环境。当他们需要回忆这些牌的时候，他们会在脑海中在房子里漫步，一边走一边想象每一张牌的位置。与直觉相反，增加将卡片与位置联系起来的记忆负担会使记忆更强、更可靠。
麻省理工学院团队的计算模型能够很好地执行这些任务，这表明记忆宫殿利用了记忆回路自己的策略，将输入与海马体中的支架联系起来，但在更低的层次上：在更大的感觉皮层中重建的长期获得的记忆现在可以作为新记忆的支架来使用。这允许在一个序列中存储和调用比其他方式可能的更多的项目。
研究人员现在计划在他们的模型的基础上，探索情景记忆如何转化为皮层“语义”记忆，或与获得这些记忆的特定背景分离的事实的记忆（例如，巴黎是法国首都），如何定义情节，以及如何将类脑记忆模型集成到现代机器学习中。
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