Grid-нейроны (англ. Grid cells или нейроны решетки или «координатные нейроны», от grid «решетка, решетка») — это пространственно выборочные нейроны в медиальной енториальний коре млекопитающих, которые отличаются от всех других нейронов регулярно повторяющимися гексагонально-образными рецептивными полями, что активизируются не в одном, а во множестве мест любой среде. Нейроны решетки является ключевой частью системы мозга, строит когнитивную карту собственного местонахождения животного в пространстве.

Каждый нейрон в дорсолатеральной медиальной енториальний коре электрически возбуждается тогда, когда животное находится на вершине воображаемой правильной треугольной решетки, заполняющего плоскость, в которой она движется. Тогда как в гиппокампе похожи по функциям нейроны места активируются только в одном, конкретном месте в пространстве, то нейроны решетки в медиальной енториальний коре представляют физический мир через гексагональную решетку тогда, когда каждый нейрон активируется каждый раз, как животное движется через поле разряда, с центром в специфической для нейрона точке (узловые) решетки.

Характер разрядов grid-нейронов независимый от внешних сигналов и размера и формы изгороди, в которой находится животное, поэтому каждый раз правильно обновляется, когда она движется в данной среде, даже в условиях полной темноты, предполагая, что эти нейроны являются частью внутренне порождаемой и универсальной карты пространственной среды.

Геометрические свойства паттернов разрядов нейронов решеток, а также их синаптическая проекция к нейронам места в гиппокампе отводят этим нейронам ключевую роль в кодировке и репрезентации пространства. Устойчивая структура их решетки, вместе с пространственной периодичностью, делают grid-нейроны определяющей частью нейронной метрики для локального пространства. Эта метрическая решетка делает те пространственные вычисления, лежащие в основе нашего ощущения места.

Уникальный характер разрядов решеток (единообразие и повторяемость в различных средах, независимо от контекста) свидетельствует о том, что grid-код енториальнои коры является исключительно когнитивным конструктом. И хотя паттерны разрядов нейронов решетки обновляются и калиброванные сенсорными входными сигналами с зрительной, вестибулярной, кинематической и других систем, они не зависят от внешних сенсорных сигналов, и вполне конструируются енториальних нейронных цепях. Нейроны места в гиппокампе такой независимостью от внешнего мира не обладают, поскольку их паттерны разрядов определяются специфической комбинацией сенсорных ориентиров и сигналов, существуют в конкретных локальных местах.

Открытие нейронов решетки, и их связь с нейронами места, оказали материальную основу радикальным для своего времени идеям Иммануила Канта («Критика чистого разума», 1781), определяя пространство организационным принципом разума, обусловливает и упорядочивает наш опыт восприятия мира в соответствии с заданными, врожденными свойствами мозга, которые к тому же почти одинаковые среди многих млекопитающих.

Хотя наиболее интенсивно нейроны решетки изучались у крыс и мышей, недавние исследования выявили их присутствие в летучих мышах и приматах, включая людей, однако о последних до сих пор идут дискуссии, они собственно нейронами решетки в классическом смысле, как они были обнаружены в крысах. Также решетки-образные нейроны были обнаружены в голубей, хотя, в отличие от крыс, у них решетки упорядочены в ряды, так что множество соседних групп нейронов формирует квадраты.

Общая характеристика

Внешний мир отражается на множестве уровней коры иерархии, от ранних уровней первичных сенсорных областей коры в высоких уровней ассоциативных областей. На вершине абстракции находится отражения внешнего пространства в гиппокампе и медиальной енторинальний коре (далее МЭК).

Гиппокамп и енторинальна кора (ЭК) млекопитающих содержат нейроны, характеризующихся пространственно выборочными разрядами потенциалов действия. Нейроны места, расположенные преимущественно в областях СА1 и СА3 гиппокампа, активизируются главным образом тогда, когда животное находится в определенном пространственном месте ее среды. Большинство, но не все, нейроны места характеризуются единым полем разряда в экспериментальных средах со стандартными размерами. Пространство кодируется нейронами места в гиппокампе нетопографично, то есть соседние нейроны возбуждаются в разных частях среды и поэтому положение животного может точно быть отражено через коллективную активность любой группы нейронов места.

Енторинальна кора находится на стыке между трехслойной корой гиппокампа и шестишаровим неокортексом, и отсылает главный корковый входной сигнал к зубчатой ​​извилины. ЭК является последней ступенью где обрабатывается корковое информация прежде чем попасть в гипокамповои формации. Большинство ведущих довгоаксонних (principial) нейронов во втором слое МЭК проявляют лишь разряды решеток, будучи лишенными других типов пространственной модуляции, как чувствительность к направлению головы, а решиткоподибни разряды нейронов присущи обоим типам ведущих нейронов в МЭК II — звездообразным и пирамидальным нейронам.

В отличие от нейронов места в гиппокампе, grid-нейроны в МЭК являются активными во множестве мест, которые образуют вершины периодической треугольной матрицы или гексагональной решетки, покрывающей все пространственное среда обитания животного. Структура пиков (или узлов) полей разрядов нейронов решеток подчиняется плоскостной группе симметрии p6m, то есть наиболее симметричной и сложной с 17 групп. Характерной чертой этой группы является вращающаяся симметрия шестого порядка, в приложении к нейронам решетки означает, что возвращены вокруг любого узла на любой угол кратный 60 °: разряды полей будут аналогичными оригинального поля. Каждый узел решетки окружен шестью равноудаленными узлами вокруг. Рассматривая узлы как точки в точечной решетке, эта решетка может быть описана двояко: либо как гексагон, поскольку фундаментальная ячейка (полигон) Вороного для двумерной гексагональной решетки это гексагон, 2) или как равносторонний треугольник, поскольку триангуляция Делоне содержит равносторонние треугольники.

В отличие от гипокамповои пространственной карты, группы нейронов в енторинальний коре сохраняют внутреннюю структуру разрядов их активности на всех средах. Если два grid-нейроны имеют одинаковые вершины в одной среде, они также будут возбуждаться в аналогичных местах в другой среде. Тогда как в гиппокампе различные подмножества нейронов активируются в различных средах, свидетельствует в пользу того, что енторинальна сеть содержит единую универсальную для всех сред карту, тогда как гиппокамп содержит множество пространственных индивидуальных репретезенатций, предназначенных для того, чтобы включать уникальные свойства и восприятия всех возможных пространств, стали составной частью опыта животные

Гексагональная форма разрядов нейронов-решеток является одним из самых уникальных примеров нейронного воспроизведения внешнего мира, не может быть отслежен в один прямой способ назад к конкретным формам активации множества сенсорных рецепторов. В отличие от большинства типов нейронов в первичных сенсорных областях коры, наиболее определяющих черты решиткоподибних рецепторных полей скорее всего возникают в пределах самой ЭК, тем самым представляя собой первый пример абстрактных вычислений на самом высоком уровне коры, который удалось на сегодня открыть и детально исследовать.

Фундаментальной чертой нейронной организации млекопитающих является топографическое отображение внешнего мира на сенсорные области неокортекса, организованных в слой с модулей (или колонок) нейронов, представляющих схожие черты сенсорных входных сигналов Нейронный код, представляет внешний двумерный пространство, также мог быть организован через отображения пространственных координат на двумерный слой нейронов коры, где бы соседние пространственные места кодировались соседними нейронами. Впрочем, в противовес такому прямом отражению структуры внешнего мира на структуру мозга, енторинальна кора и гиппокамп не имеют такой топографической жесткой организации.

В гиппокампе и МЭК различные нейроны активизируются в разных местах таким образом, что вместе они образуют нейронную карту всех мест в данном локальном пространстве. Эти пространственные карты отличаются от сенсорных карт тем, что разряды пространственных полей возникают в результате внутренних механизмов самого нейронного цепи МЭК, а не как результат выделения определенных свойств с сенсорного сигнала. Но даже без топографической организации нейронов, отношение ближайшего соседства все же могут сохраняться в синаптической матрицы таким образом, что нейроны с соседними полями места имеют сильные связи между собой, чем нейроны с удаленными полями.

Поэтому, механизм топографической организации в МЭК может быть совсем другим, чем в сенсорной коре, когнитивнишим и автономными от внешнего мира

История открытия

Впервые идею о том, что поведение животных в окружающем среде может определяться картоподибним отображением пространства выдвинул американский психолог Эдвард Толмен, в 1930-40-х гг. Опубликовал ряд статей, в которых сделал главное предположение, что животные учатся пространственном порядке путем формирования внутренних репрезентаций среды. Он считал, что животные способны открывать отношение между местами и событиями при изучении локальной среды, что в конце постепенно приводит их к формированию того, что Толмен назвал «когнитивной картой», то есть такой, что строится внутрь через комбинацию пространственных сигналов и пам памяти.

Толмен считал, что картоподибна структура таких репрезентаций позволяет животным свободно перемещаться в среде, осуществляя маневры, изменять маршруты и искать короткие пути в случае препятствий. При том, что составные части карты по мнению Толмена строились на основе собственных знаний животные, спертый опыт перемещений различными пространствами, а не топографически дублированных через сенсорные ощущения в центральные корковые сенсорные системы:

« «Мы считаем, что в процессе обучения в мозгу крысы возникает несколько, подобное полевую карту среды … Процессы мозга являются более сложными и автономными, чем считают психологи школы «ответная реакция» … Нервная система крысы является на удивление избирательной по внешних сигналов, произвольно определяя, какой из них войдет в поле зрения. Во-вторых, мы утверждаем, что … стимулы, которым разрешено попасть в НС крысы, не соединенные простыми переключателями один в один с реакцией животного. Скорее, входные сигналы обрабатываются мозгом и формируются в ориентировочную (tentative), когнитивную карту среды. И именно эта ориентировочная карта, обозначает маршруты и пути а также пространственные соотношения, наконец определяет, какой будет конечная ответ животные Оригинальный текст (англ.)

«We believe that in the course of learning something like a field map of the environment gets established in the rat’s brain … Brain processes are more complicated, more patterned and often, pragmatically speaking, more autonomous than do the stimulus-response psychologists. Although we admit that the rat is bombarded by stimuli, we hold that his nervous system is surprisingly selective as to which of these stimuli it will let in at any given time. Secondly, we assert that … the stimuli, which are allowed in, are not connected by just simple one-to-one switches to the outgoing responses. Rather, the incoming impulses are usually worked over and elaborated in the central control room into a tentative, cognitive-like map of the environment. And it is this tentative map, indicating routes and paths and environmental relationships, which finally determines what responses, if any, the animal will finally release.

«

Такие идеи Толмена не только разрывали с господствующим тогда бихевиоризмом, но и удивительно близко приближались к современному представление об активной природе пространственного представления животным действительности, наличие в его мозгу специальной системы для создания пространственной карты собственного положения во внешней среде.

Идеи Толмена вновь обрели актуальность много лет после его смерти, когда были изобретены и использованы микроэлектроды для внеклеточной регистрации единичных нейронов в животном во время поведенческих задач. Появление этой техники позволила Джеймсу Б. Утра Мол. (1973) и О’Киф с Достровським (1971) впервые мониторить активность отдельных нейронов в гиппокампе животных, свободно двигаются. Обе лаборатории нашли устойчивые связи между нейронной активностью и поведением животного, но именно лаборатория О’Киф нашла, что эта нейронная активность зависит от положения животного в среде.

1971 г. Джон О’Киф и его студент Джонатан Достровський описали нейроны в гиппокампе крысы, возбуждались каждый раз, когда животное проходила через определенное пространственное место и нигде больше, назвав их «нейронами места» (англ. Place cells). Они обнаружили, что различные нейроны места возбуждаются в различных пространственных местах («полях места», англ. Place fields). Репрезентация положения в пространстве нейронами места оказалась нетопографичною, поскольку поля места соседних нейронов были не более похожими между собой, чем поля места отдаленных нейронов. Сочетание активности нескольких больших групп нейронов места было уникальным для каждого положения в среде, поэтому популяция нейронов гиппокампа образовывала картоподибну структуру, которая была похожа на «когнитивную карту» Толмена.

Двумя важнейшими открытиями О’Киф, которые затем продвинули открытия grid-нейронов, было то, что: 1) репрезентация пространства в мозгу животного представлена ​​не одной сенсорной признаку (как запах, зрение или осязание), но сочетанием информации о осязание, зрение, запах и вестибулярно-кинематические данные в гиппокампе, откуда следовало, что пространство в мозге представляет абстрактную, когнитивную функцию; 2) Вторым важным открытием О’Киф было то, что нейроны места, которые составляют пространственную карту гиппокампа, организованные нетопографично, в отличие от зрения или запаха, но случайно. Соседние нейроны гиппокампа не кодируют соседние положения в пространстве.

Однако уже с первых дней открытия нейронов места О’Киф понял, что пространственные карты, сформированные на основе этих нейронов сами по себе недостаточны для движения животных в локальной среде. Такая навигация включая важные метрические составляющие, должны зависеть от способности нервной системы измерять расстояние и направление движения животного. Поэтому О’Киф и другие исследователи считали, что метрика пространственной карты должна формироваться вне гиппокампом.

Кроме того десятилетние исследования нейронов места обнаружили, что характер их разрядов может меняться и трансформироваться (англ. Remapping) в ответ даже на незначительные изменения сенсорных (цвет или форма среды) и мотивационных (вознаграждение и стимул) входных сигналов к гиппокампа, в результате чего возникали новые поля места и исчезали старые. Поэтому, поиск первичных кодирующих пространственные свойства нейронов перешел на енториальну кори, из которой гиппокамп получает свои главные входные сигналы из коры.

Решающим моментом в поиске нейронов, кодирующих метрическую составляющую когнитивной карты, стало открытие того, что поля места сохраняются в гипокампальний области СА1 даже после лезвии всех мижгипокампальних входных сигналов к ней. Но поскольку сама по себе область CA1 не имеет нужного ассоциативного нейронного цепи для вычисления сигнала места, то единственно возможным способом, в который пространственная информация передается в СА1, есть прямые контакты с енториальнои коры.

Со времен Кахаля было известно, что енториальна кора — это главная структура посылающего входной сигнал в гипомкамп с неокортекса, будучи на один синапс выше или ниже гиппокампа. Поэтому нейробиологи начали изучать подробно клетки в этой коре для происхождения сигнала места. Новая серия исследований началась с изучения дорсальной части медиальной енториальнои коры (дМЕК), что составляет значительную долю в корковых входных сигналов к наиболее часто регистрируемой области нейронов места в гиппокампе.

По состоянию на начало 1990-х гг. Было только несколько исследований енториальнои активности животных в свободном движении. Особенно важным для дальнейшего изучения нейронов решетки было исследование Грегори Кирка и др. (1992), в котором авторы мониторили активность индивидуальных нейронов в медиальной енториальний коре во время активной навигации крысы в ​​цилиндрическом среде. Исследователи заметили, как и к ним другие лаборатории, нейроны в МЭК является пространственно выборочными, но они также нашли, что поля разрядов этих нейронов значительно больше и с большим шумом, чем в нейронах гиппокампа и их паттерны совместной активности не реагировали на трансформации среды, как нейроны места. Вместе с двумя другими исследованиями, обнаружили подобные рассеяны поля разрядов в МЭК, опыты Кирка предполагали, что некоторые зависимые от места разряда существуют до гиппокампа. Впрочем, источником этих разрядов продолжали считать сам гиппокамп, а не МЭК.

2004 супруги Эдвард и Мэй-Бритт Мозер с коллегами в Тронхейм впервые осуществили регистрацию дорсальной полосы ЭК. Еще в середине 1990-х годов Мозер провели некоторое время в Великобритании, обучаясь у Ричарда Мориса (Эдинбургский университет) и Джона О’Киф как аспиранты. Именно тогда они открыли для себя мир нейронов места и научились регистрировать их активность в гиппокампе.

По возвращении из Англии в Норвегию, супруги начало собственные исследования нейронов места в своей лаборатории в Тронхейм, пытаясь найти источник сигнала нейронов места. Поворотным моментом в этом поиске для Мозер было открытие, что енториально-гипокампова система функционально организована вдоль дорсовентральном оси. О чем свидетельствовало и то, что поражение дорсальной части гиппокампа гораздо больше влияло на навигацию животные, чем вентральной части. На топографический связь между гиппокампом и енториальною корой (прямые зьедання дорсально-вентральных частей) Мозер указал в середине 1990-х Менно Виттер (англ. Menno Witter), который впоследствии стал их коллегой и автором многих совместных исследований. Открытие Виттером енториально-гипокамповои топографической проекции натолкнули Мозер на мысль, что предыдущие регистрации в енториальний коре не затрагивали те ее области, имели сильные связи с дорсальной частью гиппокампа, где фиксировалась почти вся активность нейронов места. Вместе с Менно Виттером и др. Мозер начали регистрацию найдорсальнишои части медиальной енториальнои коры.

В 2004 году супруги Мозер, взяв на вооружение технику, разработанную О’Киф для регистрации потенциалов действия множества нейронов, начали изучение нейронной активности МЭК крысы во время свободного движения в локальной среде. Подбросив немного измельченного шоколада к этой среде, они заставили крысы активно пробегать всю его площадь, собирая крохи. Пока животное становилась сытой, она успевала покрыть всю среду в коробке, позволив эффективно записать и декодировать ее нейронную активность.

Эти первые исследования Мозер обнаружили нейроны с чрезвычайно выразительными полями активности. Впрочем, всем исследователям на удивление, в отличие от нейронов места, каждый нейрон в дорсальной МЭК имел несколько полей активности и, в отличие от всех известных нейронов ЦНС, они имели уникальную упорядоченную организацию, будучи разнесены на оптимально близком расстоянии друг от друга. Основываясь на коллективной активности около 10 енториальних нейронов исследователи смогли реконструировать траекторию движения крысы, тем самым сделав революционное открытие, положение животного в МЭК может быть представлено с такой же точностью, как и в нейронах места расположенных на один синапс ниже в гиппокампе.

Для лучшего изучения этих полей, активность нейронов дМЕК было изучено в большем среде (2-метровой круглой арене), чем в традиционных исследованиях пространственной активности нейронов. Именно это позволило открыть уникальные свойства нейронов МЭК: поля активности имели форму мозаичных шестиугольных решеток. Такие нейроны, с периодическими полями активности был назван «нейронами решеток» (англ. Grid cells).

Результаты этих исследований указывали на МЭК как новую, ключевую часть системы мозга, которая отвечала за пространственное отображение и навигацию. Окончательное подтверждение роли нейронов МЭК в кодировке положение животного в пространстве было получено, когда обнаружили поразительные нарушения в пространственной навигации и памяти после поражения дорсо-латеральной полосы енториальнои коры. Крысы с лезвии МЭК не способны к обработке пространственной информации, но сохраняют способность к распознаванию непространственных объектов.

Через два года после открытия нейронов решетки новые исследования ЭК обнаружили, что эти нейроны спивлокализовани с другими типами нейронов. В промежуточных и глубинных слоях ЭК было найдено большие группы нейронов выборочных направлению головы (англ. Head direction cells), что первично было открыто в 1985 году в передпидставци гиппокампа (англ. Presubiculum) и особой чертой которых является то, что они возбуждаются только тогда , когда животное обратная лицом в определенном направлении, независимо от места нахождения животного. Особенностью открытых в МЭК нейронов направлении головы было то, что они также имели свойства нейронов решетки, активируясь только тогда, когда животное проходила через вершины решетки, держа голову в определенном направлении. Еще через два года, в 2008 г.., Было обнаружено, что эти два типа нейронов спивлокализовани с третьим типом нейронов — нейронами границы (border cells) Эти нейроны активизировались лишь тогда, когда животное было у одной или нескольких границ локальной среды, например, стены. Когда стену забирали, то поля разрядов нейронов следовали за стеной, а когда ставили новую стену или перегородку, возникало новое поле разряда вдоль стены

2014 года, ровно через 10 лет открытию нейронов решетки, Джон О’Киф и супругов Мозер получили Нобелевскую премию по медицине и физиологии «за открытие системы нейронов в мозге, которые позволяют ориентироваться в пространстве».

Свойства grid-нейронов

Повторяющейся единицей решетки является равносторонний треугольник, или, точнее, два треугольника с противоположной ориентацией. Сочетание шесть таких треугольников дает правильный шестиугольник. Как было выявлено в первом исследовании нейронов решетки, дополнительные Гексагон с равноудаленными пиками разрядов формировались в нескольких местах рядом с ближайшим Гексагон, что означало, что гексагональный паттерн сохранял свою периодичность во всем среде. Угловое расстояние вершин внутреннего Гексагон кратная 60 °.

Однако на уровне единичного нейрона, индивидуальные поля разрядов является нерозризнюванимы, поэтому для кодирования пространства в МЭК важно популяция нейронов решетки, а не один нейрон, наделяя МЭК новым, по сравнению с сенсорно-двигательным, популяционной кодом. Электрический разряд единичного нейрона решеток сам по себе не является информативным и если он будет «читать» популяция вышепоставленный нейронов, то через него невозможно определить положение животного в пространстве, поскольку характер разрядов показывает, что она может находиться в любом из целого диапазона мест, без определения в каком именно. Поэтому точная оценка положения животные возможна только через принятие во внимание свойств соседних нейронов решетки, каждый из которых характеризуется через регулярную решетку мест в которых данный нейрон активируется.

Упорядоченные поля нейронов решеток могут наблюдаться сразу, когда животное начинает двигаться в новой среде, сохраняя присущую им структуру решетки даже когда изъять все внешние сенсорные сигналы из среды и даже в темноте, что свидетельствует в пользу того, что информация получена из собственного самодвижения животные активно используется нейронами решетки для отслеживания ее положения в окружающей среде. Этот процесс, известный как интеграция пути, может обеспечивать пространственную карту метрической составляющей.

Когда животное направляется к центру поля разряда нейрона решетки, частота спайков увеличивается, таким образом кодируя пространственное положение из частотный код (англ. Rate code). Вместе с тем, спайки в нейронах МЭК ИИ появляются на последовательно ранних фазах внеклеточных осцилляций в тета диапазоне частот (5-12 Гц) в течение пересечения животным поля решетки. Это обусловливает существование наряду с частотным кодом независимого от него темпорального кода, в котором величина фазовой прецессии передает положение животного точнее, чем спаечный частотный код. Устойчивость фазовой прецессии в нейронах решетки к инактивации гиппокампа означает, что МЭК может управлять фазовой прецессией в гиппокампе.

Нейроны решеток в своем большинстве являются ненаправленными, то есть частоты разрядов не зависящих от направления животные, когда она проходит через вершины решетки. Частота разрядов на разных вершинах решетки также характеризуется значительной вариацией: на некоторых вершинах частота превосходила 30 Гц, на других могут наблюдаться лишь несколько разбросанных спайков. Варьируются в нейронов решетки также различные степени асимметрии, а периодичность может быть выражена сильнее вдоль одной оси треугольной решетки, чем двух других

Кроме того, как показали ранние исследования нейронов решетки, между пространственными кодами МЭК и гиппокампа существует существенная разница в стабильности рецепторных полей. Поля нейронов места в гиппокампе немного стабильнее в ходе исследований в различных средах, тогда как в МЭК наблюдалась появление новых и смещенных полей решетки. Это может свидетельствовать о большей роли гиппокампа в хранении и восстановлении центростремительной информации, поскольку даже незначительные колебания возобновляемых сигналов в среде не препятствуют гиппокампа восстановить информацию. Поэтому, в отличие от МЭК, гиппокамп больше вовлечен не до обработки информации о положении в пространстве, а к трансформации пространственных и непространственных сенсорных сигналов в устойчивые репрезентации легко могут впоследствии восстановиться несмотря на изменения во внешней среде.

Главные параметры, по которым различаются клетки-решетки друг от друга, являются: интервал (расстояние между полями ее разрядов), ориентация (угол поворота решетки относительно оси координат) и фаза (несколько решетка переносится, смещается относительно внешней точки отсчета)

Интервал

Интервал нейронов решетки определяется типичной минимальным расстоянием между центрами 2-х последовательных полей решетки. Интервал между нейронами решетки является функцией регистрируемой глубины, или дорсовентральном позиции, в пределах ЭК. Интервал поля решетки расширенный вдоль дорсовентральном осей МЭК. Нейроны, которые регистрировались исследователями дорсально, обычно имели минимальный размер интервала решетки ~ 30 см у крыс, тогда как у нейронов, регистрируемых вентральнише, интервал обычно рос по крайней мере в два раза. В исследовании крыс, бегущих вдоль линейной трассы, было обнаружено, что интервал между последовательными полями решетки может достигать до 3 м и более. Поэтому похоже, что нейроны решетки кодируют пространственные масштабы с различным разрешением: нейроны в дорсальном конце МЭК кодируют меньше пространства с точной разрешением, тогда как нейроны в вентральном конце МЭК кодируют большие пространства с крупнозернистой разрешением.

Фаза

Фаза решетки нейронов ЭК — это х-в положение вершин их разрядов. Фаза решетки может быть определена из-за положения одного пика разряда нейрона [x 0, y 0]. В отличие от интервала решетки, который следует анатомическом градиента, фазовая разница между двумя нейронами решетки не имеет никаких очевидных анатомических коррелятов. Нейроны решетки с одинаковым интервалом но разными пространственными фазами могут быть регистрируемые в том же месте в МЭК. Разность фаз переносится между средами: два нейрона решетки похожего масштаба с малой фазовой разницей между ними в одной среде сохранят малую фазовую разницу когда крыса переместится в другую среду; тогда как два нейроны решетки с большим фазовой разницей в одной среде сохранят большую фазовую разницу в др. среде.

Ориентация

Нейроны решетки с одинаковым интервалом чаще имеют почти идентичную ориентацию решетки в пределах того же самого среды. Тогда как нейроны решетки с разными интервалами часто отличаются ориентацией решетки и нейроны решетки с разными значениями интервалов решетки имеют тенденцию к сохранению их разницы ориентирования, когда крыса перемещается из одной среды в другую. Ориентация клеток решетки определяется главным образом геометрией коробки и является относительно неизменной между крысами. А разные животные часто характеризуются сходными ориентациями решеток нейронов МЭК в пределах одного и того же локальной среды.

Размер поля разрядов

Интервал между различными центрами поля решетки не обязательно обусловливает размер единого поля решетки. Поэтому, теоретически, могут существовать нейроны-решетки с большим интервалом и малыми полями, или нейроны с малыми интервалами и большими полями. Впрочем, с экспериментальных исследований следует, что существует некоторое отношение между размером решетки и размером поля согласно которому больший интервал решетки обусловливает больший размер поля, хотя эта проблема не изучалась отдельно подробно.

Эллиптичность

Хотя решетки обычно изотропные, как показало недавнее исследование, нейроны решетки могут иметь анизотропный интервал вдоль их трех осей ориентации, обусловливает определенную «эллиптичность» формы решетки. Эксцентриситет эллипса решетки может варьироваться от 1 (полностью изотропная решетка) до анизотропниших значений. Подобная анизотропнисть решеток может быть использована для определения принадлежности нейронов-решеток в различных модулей.

В целом, все эти свойства нейронов решетки, в отличие от нейронов места, позволяют группе grid-нейронов сохранять устойчивое пространственное соотношение. Пространственное соотношение между решетками нейронов в одной и той же части ЭК остаются неизменными для различных сред настолько, что если вершины решетки двух нейронов смещаются на 10 см в одной исследовательской комнате, они также будут смещенными на 10 см в смежной комнате. Так же эти нейроны будут обращаться на одинаковую величину между двумя средами. Хотя такое жесткое пространственное соотношение между спивлокализованимы нейронами решетки делает их сеть малоинформативной о самом среду и окружение животные, оно впрочем позволяет сети нейронов решеток отражать точную метрическую информацию о положении животные относительно точек отсчета во внешней среде.

Постоянство интервала, размера поля и ориентации решеток в соседних нейронах предполагает, что сочетание активных нейронов повторяется регулярно, когда животное движется по поверхности. Если начало положение сохраняется, то повторяющаяся, циклически организована карта может быть достаточной для сигнализации положения в средах любого размера.

Впрочем, идея о роли нейронов решетки как внутренней метрики для пространства не вполне согласуется с опытами, поскольку масштаб сетки решетки может изменяться со временем. И хотя паттерны решеток могут иметь одинаковый масштаб в средах с различными физическими свойствами, они могут деформироваться тогда когда крысы, которые были сначала обученные в квадратной коробке, затем перемещаются в прямоугольную с тем же средой, или перемещаются между одинаковыми по форме коробками в комнатах с различными конфигурациями внешних сигналов. Тогда решетки меняют масштаб (расширяются или сужаются), хотя и не так сильно, как меняется сама среда. Однако, если животные уже были в коробках с другой форме, повторное помещение в подобную коробку никоим образом не сказывается на изменении масштаба решетки нейронов. Поэтому, подобное возвращение (хотя и медленное и может продолжаться несколько дней) решетки к постоянной формы в течение длительной тренировки означает, что система с постоянным внутренний масштаб решетки, по отношению к которому корректируются изменения решеток в средах с различной формой окружения.

Итак, пространственная карта нейронов решетки такая же динамичная, как и те среды, в которых находится животное. Причиной этого является то, что ее формирование связано с движением животного в данном пространстве. Такая динамическая смена активности решеток в соответствии с движением животных требует, чтобы нейроны МЭК имели доступ к сенсорных сигналов, соответствующих изменении положений животные в пространстве. Однако лишь несколько типов сенсорных входных сигналов достаточно непрерывными и стабильными, чтобы сделать возможным плавное переноса отражений решетки. К таким сигналам входят проприоцептивные и кинематические обратные связи, вестибулярные сигналы и оптический поток. Первичность сигналов самодвижения и вторичность сигналов от стационарных признаков подтверждается тем, что нейроны решетки сохраняют гексагональный характер их разрядов даже после удаления визуальных и обонятельных ориентиров.

С другой стороны, классические исследования нейронов решеток проводились на крысах в простом квадратном среде, но в природе животные находятся в сложных и неодноридниших условиях. Исследование нейронной активности крыс в U-лабиринте, который состоял из соединенных коридоров и имел форму зигзага, где животное бежала с одного конца до другого, показало, что решетка теряла свою гексагональную структуру приводя к образованию отдельных фрагментов паттернов разрядов решетки со своими периодическими паттернами. Подобное разбиение решетки зависело от геометрии среды и не наблюдалось, когда крыса пробегал зигзаг в открытой среде без стен. Так фрагментация структуры решетки в разделенных на ячейки средах предполагает, что МЭК кодирует пространство по совокупности регулярных суб-карт, что, в свою очередь, указывает на то, что животное может представлять внешнее пространственную среду через разновидностей быстро взаимодействующих карт, где каждая секция среды имеет свою собственную репрезентацию, как предсказывали еще первые теории формирования пространственных карт в гиппокампе. Фиксированная привязанность индивидуальных координат этих суб-карт к внешнему миру может осуществляться через ориентиры и сигналы, хранящиеся в гиппокампе, а трансформация между координатами может осуществляться через вычисления в пределах енториально-гипокампового цепи.

Модульная организация

Внутренняя метрика присуща нейронам решетки, вместе с их инвариантностью в различных средах, свидетельствует о том, что значительная часть пространственной когнитивной карты, которую в 1978 году О’Киф и Надель приписывали исключительно гиппокампа, находится в МЭК. Когнитивная карта в гиппокампе это все еще когнитивный конструкт, а не сама карта. Нейроны места на самом деле отражают не любой сигнал среды, но скорее восприятия животным ее места в среде. Только МЭК с ее уникальным, нередукованим к сенсорных сигналов, кодом решетки является продуктом внутренней активности локальных нейронных цепей, популяции grid-нейронов, предоставляющих пространственном среде упорядоченные формы репрезентации.

Картоподибна природа репрезентации пространства енториальнимы решетками поддерживается среди прочего их точной анатомической организацией, напоминает модульных организацию типов нейронов в сенсорных системах.

О модульную организацию нейронов решетки в ЭК свидетельствуют несколько факторов. Одна архитектоническая черта, которая свидетельствует о модульность решеток в ЭК это периодичность комплектации дендритов и аксонов пирамидальных нейронов.

Другим свидетельством модулярной организации в МЭК является то, что нейроны решетки в одной и той же части МЭК имеют схожие интервалы и ориентацию решеток, то есть организованные топографически. Интервал решетки увеличивается строго и почти линейно от дорсальной к вентральной полос МЭК, зеркально отображается в увеличении размера полей нейронов места в дорсовентральном осям гиппокампа. Модули с нейронами с малыми интервалами решетки преобладают именно в дорсальной части МЭК. Когда же регистрирующие электроды перемещали в вентральнишому направлении, то последовательно возникали большие решетки. Однако, почти никаких градиентов не было обнаружено в медиалатеральному направлении, указывает на то, что модули организованы в горизонтальные полосы, параллельные дорсальных границ МЭК.

Существует некоторое анатомическое перекрытия (особенно вентральниших мест МЭК) между модулями: нейроны решетки из двух модулей с различными интервалами (длиной волны) могут регистрироваться одновременно в одном и том же анатомическом месте. Это предполагает, что модули решеток скорее всего «сплетенные» между собой, в отличие от более градуированной топографии репрезентативных карт первичной коры большинства сенсорных систем.

Однако, в отличие от интервалов, фазы паттернов решетки не имеют очевидной крупномасштабной топографической организации — поля нейронной активности спивлокализованих нейронов случайно смещены друг относительно друга подобно полей соседних нейронов мест в гиппокампе. Распределение фаз решетки похож на разбросанной, или как «соль и-перец» (когда нейроны настроены на ориентацию стимула, но не имеют никакого особого порядка в своем расположении, как в зрительной коре), организации свойств реакций в некоторых сенсорных областях коры, как то репрезентация запаха в грушевидной коре или карты ориентации в зрительной коре крыс

Также, в отличие от паттерна решетки нейрона, пространственная фаза и ориентация решетки определяются свойствами среды, его ориентирами и геометрическими пределами: когда заметны ориентиры вращаются в кругообразными среде, решетки вращаются вместе с этими ориентирами; когда хорошо знакома животному квадратная или прямоугольная ограда меняется из-за ее растяжение в одном направлении, решетка нейронов также параметрически расширяется в том же направлении, тогда как интервалы решетки остаются неизменными в ортогональном направлении. При том, что одна и та же животное может иметь одновременно более чем одну ориентацию решетки, и дискретность в ориентации решетки в различных модулях совпадает с дискретностью масштабов решетки.

Часто заметна также изменение масштаба решетки вблизи границ среды, в которой движется животное, проявляется в менее правильном благоустройстве интервала и ориентации решетки у периферии коробки, чем в любой другой ее точке.

На основе многих исследований поведения крыс и их нейронной активности в разных средах, можно сделать вывод, что в мозгу одного животного нейроны решетки в ЭК могут группироваться в 4 или 5 модулей таким образом, что масштаб решетки увеличивается дискретно между одним и следующим модулем в той же животному.

Различные модули решеток могут иметь различные степени расширения и сокращения решетки, свидетельствует о том, что они способны действовать независимо друг от друга. Изменение масштабов решетки совпадает не только с изменениями в ориентации, но также с различиями в эллиптической деформации решетки, как и в вариации тета-частотной модуляции нейронов решетки. Более того, когда экспериментальное среда сжимается, трансформируя известную крысе квадратную коробку в прямоугольную, нейроны в разных модулях МЭК могут реагировать независимо. После такой трансформации коробки, нейроны решетки в маленьком модули не проявляют никакой реорганизации, тогда как все нейроны в больших модулях вполне меняют масштабирование, сохраняя первоначальную количество полей решетки в направлении сжатия коробки с наименьшими расстояниями между полями разрядов .. Это может объясняться тем, что модули решеток могут действовать независимо друг от друга в ответ на внешние сигналы, хотя и все нейроны решетки в пределах одного модуля и изменяются синхронно. Функциональная связь нейронов решетки в пределах модулей и их обособленность от нейронов решеток в других модулях может означать, что сети решеток состоят из анатомически перекрывающихся подмножеств сетей, характеризующихся сильным внутренним сцеплением, но слабым соединением с другими подсетями.

Автономия модулей решеток, вместе с дискретной топографией карты решеток, существенно отличается от классических карт с градуированной топографией для непрерывных переменных в сенсорных системах (например, карты ориентаций и направлений зрительной коры), предполагая, что модульность карты решеток является результатом локальной самоорганизации динамики сети grid- нейронов, а не внешнего воздействия.

Однако, подобная автономность модулей решеток, при наличии внутренне присущего нейронным сетям шума и, как следствие, появление ошибок в кодировке могут приводить к постепенному дрейфа и смещение в пределах модулей нейронных решеток, что в конце скажется на точности отображения положения животного в пространстве. Эта проблема особенно значима, когда нет заметных сенсорных сигналов в среде, ведь тогда фазы в разных модулях могут дрейфовать независимо друг от друга, не имея возможности без таких сигналов синхронно обновляться. Подобный независимый дрейф фаз в модулях достаточно быстро приведет к такому их сочетания, не будет отвечать ни одному положению в локальной среде животного.

Одним из возможных механизмов, может использовать нейронная система ЭК для решения этой проблемы, является сочетание модулей между собой, что бы сделало невозможным их независимый дрейф и таким образом нивелировало возможность появления независимых нейронных шумов, которые искажали точность отображения положения животного в пространстве. Такое сочетание может быть осуществлено, например, через обратную связь от нейронов места в гиппокампе, или через внутреннюю синаптическую единство в пределах самой МЭК. Входные сигналы с гиппокампа в МЭК также могут обновлять пространственное представление нейронами решеток на основе сенсорных данных и исправлять большие ошибки в индивидуальных фазах модулей. В целом, сочетание модулей нейронов решеток через гиппокамп способно существенно стабилизировать их пространственное кодирование, сохраняя по коду решеток уникальную, экспоненциально большую информационную емкость.

Grid-нейронный код

Неожиданная и неповторимая геометрическая природа нейронов решетки в МЭК породила ряд вопросов относительно природы информации, которую эти нейроны кодируют и то, как они ее кодируют Что нейроны решетки кодируют и почему именно такая, а не другая форма кодирования? Что делает grid-код эффективным для навигации в среде и вычисления положения животные в нем? Какие свойства делают код решеток полезным для низших нейронов?

Особенностью разрядов нейронов решетки является то, что они возникают как более инвариантное отображения пространства, чем разряды нейронов места: они не зависят от пути, направления или пути животные, как и от ее контекста. Эти инвариантности предполагают, что нейроны решетки могут формировать основу абстрактной, универсальной репрезентации местоположения в пространстве. Хотя с точки зрения нейронного кодирования, grid-код наводит на вопрос, почему переменная (положение в двумерном пространстве), которая вполне может быть описана всего двумя числами или координатами, разбита мозгом на множество периодически оформленных репрезентаций, используя более 100 тыс. Нейронов.

Код устранения ошибок

В целом, с чисто теоретической точки зрения кодирования, обе схемы кода нейронов решетки — модульно-арифметический и вложенный коды — показывают, что несмотря на присущие нейронам МЭК шум и вариативность, они обладают несравненно высокой точностью в репрезентации положение животного в пространстве.

Периодическая природа решетки позволяет активности нейронов МЭК в пределах одного модуля кодировать положения в пространстве до произвольного дискретного смещения, и хотя с теоретической точки зрения такой нейронный код может показаться избыточным и двусмысленным, совокупная активность нескольких модулей способна кодировать большой диапазон положений без всякой двусмысленности . Именно поэтому grid-нейронный код имеет гораздо больший диапазон представления и точность отображения положения в пространстве, чем код нейронов места с тем же количеством нейронов и разрешением. Этот диапазон нейронного кода решеток может значительно превосходить обычный диапазон движения крысы в ​​естественных условиях.

Открытие такой высокой емкости кода нейронов решетки побудило теоретиков к мнению, что одной из его ключевых функций является устранение ошибок в представлении положения в пространстве. Если, к примеру, сильно искажена фаза в одном из модулей переместит отражено положение на нереалистично место, то основываясь на фазах других модулей, эта ошибка может быть идентифицирована и исправлена ​​Другая возможная польза от избыточности и емкости кода решетки — это наделение grid-нейронов способностью к глобальной реконфигурации (англ. remapping) в гиппокампе: независимое перемещение фаз в различных модулях, или вращения осей решеток относительно друг друга в ЭК, делает отличные представления нейронами места в гиппокампе различных сред с малой вероятностью перекрытия между двумя нейронными кодами.

Итак, если рассматривать grid-значный код по множества независимых групп решеток, то grid коды компактным и комбинаторным, хотя использование нейронов в единой популяции решеток и может выдаваться избыточным но не экономным. А высокая информационная емкость и эффективность в выполнении арифметических вычислений, автономная способность к устранению ошибок делают grid-нейронный код идеальным для интегрирования и репрезентации аналоговой переменной с большим диапазоном. С этой точки зрения, без учета динамики, МЭК может быть нейронным интегратором пути и первичным местом абстрактной репрезентации местоположение в мозге крысы.

Нейронные корреляты grid-кода

Главным типом ведущих нейронов в МЭК ИИ является звездообразные нейроны, которые составляют около 70% всех нейронов в этой области енториальнои коры, тогда как пирамидальные нейроны — только 15%. И как показали недавние исследования, подобно звездообразных нейронов ИИ слоя, grid-нейроны также способны проектироваться на гиппокамп. Так что, скорее всего звездообразные нейроны составляют значительную часть популяции нейронов решетки. Но принимая во внимание, что нейроны в других слоях ЭК, не только ИИ, также имеют решетки-образные паттерны активности, очевидно, что фенотип grid-нейронов не ограничивается единственным типом нейронов.

Биофизические основы и свойства разрядов решетки

Звездообразные нейроны характеризуются высокой плотностью HCN-каналов (гиперполяризацийно-активированных управляемых циклическими нуклеотидами), которые активируются при мембранных потенциалов покоя. Такая плотность обусловливает присущ звездообразным нейронам низкое входное сопротивление, что накладывает существенные ограничения на минимальное количество входных сигналов, необходимых для генерации спайков течение возбуждения нейронов решетки.

Кроме того, высокая плотность HCN-каналов влияет на динамические свойства мембранных потенциалов нейронов решетки. После инжекции синусоидного тока с различными частотами до звездообразных нейронов крысы in vitro, их мембранные потенциалы характеризуются четким резонансом в тета-диапазоне частот, а спайки фазово завязаны на входные сигналы в тета диапазоне.

Звездообразные нейроны МЭК ИИ, вместе с пирамидальными нейронами, также характеризуются устойчивой тета-периодичностью мембранного потенциала в течение потенциала локального поля (LFP) тета-периодов in vivo, при том, что пирамидальные нейроны имеют вдвое более сильную тета-периодичность и тета-фазовую завязанность , чем звездообразные. Тогда как звездообразные нейроны в более глубоких слоях МЭК лишены этой тета активности. Интересно, что звездообразные нейроны в летучих мышей также лишены такого резонанса, выражается в отсутствии непрерывных внеклеточных тета осцилляций во время возбуждения нейронов решетки в этих видов.

Звездообразные нейроны грызунов способны также спонтанно генерировать внутренние осцилляции мембранного потенциала в тета-диапазоне частот после близкого к спаечного порога деполяризации in vitro. Частота этих внутренних колебаний зависит от мембранного потенциала и дорсо-вентрального положения звездообразных нейронов в МЭК II, который на удивление близко коррелирует с градиентом интервалов полей нейронов решетки вдоль тех же дорсо-вентральных осей.

В свою очередь, градиент в частотах внутренних осцилляций мембранных потенциалов отражает градиент внутренних мембранных свойств, обусловливающих внутренние темпоральные интегративные функции звездообразных нейронов. Дорсо-вентральная разница в плотности HCN-каналов вместе с проводимостью калиевого утечки порождают дорсо-вентральный градиент для ряда внутренних мембранных свойств звездообразных нейронов — в входном сопротивлении, временной постоянной мембраны и провисании потенциала.

Как следствие градиента внутренних мембранных свойств, дорсальные нейроны имеют более короткий период для синаптической интеграции и меньше Темпоральное объединения возбуждающих постпотенциальних потенциалов в гамма-диапазоне частот, чем вентральные нейроны, что может означать, что интегративные синаптические свойства звездообразных нейронов приспособлены к дорсо-вентрального градиента интервалов полей нейронов решеток. Это также подтверждается тем, что отключение ключевой составляющей единицы HCN-канала — HCN1 — приводит к расширению интервала и размера поля решетки.

В итоге, когда животное пересекает рецептивное поле звездообразного нейрона, мембранный потенциал характеризуется длительной деполяризацией, что ведет к спаечного выходного сигнала, похоже на такой же механизм в нейронов места в области СА1 гиппокампа. НЕ звездообразные нейроны с решиткоподибнимы разрядами также обладают такой медленной деполяризацией, позволяя предположить существование единого механизма электрического возбуждения для всех типов нейронов, способны порождать решеткой разряды. И если такая медленная деполяризация определяет частоту спайков течение приятно рецепторного поля, то тета-осцилляции мембранных потенциалов возлагают временные параметры спайков.

Сеть функциональных связей МЭК

Одна из особых и неожиданных черт, было открыто в сети нейронов МЭК — это совсем небольшое количество обратных возбуждающих связей между ними, в отличие от других корковых регионов млекопитающих. Звездообразные нейроны соединены между собой главным образом через ингибиторные интернейроны, тогда как обратные возбуждающие связи или незначительные, либо вообще отсутствуют.

В отличие от звездообразных нейронов, пирамидальные нейроны ИИ слоя МЭК, также генерируют решитокподибни паттерны активности, получают прямые возбуждающие входные сигналы, когда оптически простимулировать МЭК ИИ ведущие нейроны, может свидетельствует о том, что звездообразные нейроны могут побудить пирамидальные нейроны в генерации разрядов решетки .

Развитие нейронов решетки

Медиальная енториальна кора взрослой крысы имеет развитые нейроны решетки и нейроны, кодирующих направление головы (англ. Head direction cells, НГ), которые представляют два разных пространственные параметры (направление и расстояние), необходимые для поддержки интеграции пути. Между этими двумя типами нейронов существует значительное опоздание в развитии: 20-й день после родов — это самый ранний возраст, когда похожи на взрослые разряды нейронов решеток становятся заметными, почти через неделю после развития НГ-нейронов, которые уже на 15-м дне ( когда исследователи начинают проводить их регистрацию) характеризуются сильной избирательностью к направлению и похожи на взрослые НГ-нейроны. Это именно тот период, когда у крысят появляется способность к изучению среды и они начинают учиться связанным с гиппокампом задачей на память.

К 20-му дню в МЭК можно наблюдать некоторые пространственно локализованные разряды, даже багатопикови поля разрядов, но они не имеют характерной для взрослых нейронов решетки регулярности и гексагональной симметрии, как и стабильности во время регистрации.

Во время первых попыток навигации в среде, крысята также имели уже нейроны места, количество которых на 16-18 день немного меньше, чем в зрелом возрасте, хотя их пространственная избирательность и стабильности не были вполне развитые и еще продолжали меняться.

Последние исследования показали, рудиментарная карта пространственно-выборочных нейронов уже присутствует, когда животные только впервые начинают навигацию во внешнем мире. И хотя нейроны места, НГ нейроны и нейроны решетки различаются темпами своего развития, они могут взаимодействовать между собой с самого начала.

В основе взаимодействия нейронов с различными этапами развития могут быть другие, более зрелые нейроны. К примеру, зрелые репрезентативные образы в пре- и парапидставци гиппокампа (subiculum) крысят могут направлять развитие пространственных репрезентаций в их ЭК и гиппокампе. А рудиментарные нейроны решетки, несмотря на свою меньшую зрелость по сравнению с другими, могут отсылать достаточно структурированный сигнал к гиппокампа, порождая в нем специфические для локального места реакции. Существенным фактором в создании объединенной, енториально-гипокамповои картины пространства, эволюция внутренних связей между нейронами в МЭК течение четырех недель послеродового периода.

Эволюция и функции grid-нейронов

Кроме грызунов нейроны решетки были также найдены в летучих мышей — египетских летучих собак. Все характерные черты нейронов решеток крыс также проявлялись у летучих мышей: гексагональной поле разрядов, единство интервала и ориентации решетки, отсутствие фазовой топографии, увеличение масштаба решетки вдоль дорсовентральном оси и модуляция частоты разрядов скоростью. Так же, как и у крыс, у летучих мышей нейроны решетки находились рядом с «нейронами направлении головы» и «нейронами пределы».

Отделение летучих мышей на ранних стадиях эволюции млекопитающих (еще до отделения грызунов и приматов), свидетельствует о том, что нейроны решетки существовали уже на заре эволюции и поэтому могут присутствовать среди многих видов млекопитающих. С этим согласуется и тот факт, что все до сих пор открыты пространственно-настроенные нейроны находятся в филогенетически древних областях коры — гиппокампе и парагипокампальних регионах.

Нейроны с решетками-образными свойствами также были обнаружены у приматов. В отличие от опытов с грызунами, здесь субъекты не двигались по пространственному среде. В одном исследовании обезьяны рассматривали последовательность изображений в быстром чередовании. Решиткоподибни паттерны становились заметными, когда спайки нанесли на карту позиций глаз обезьяны, независимо от содержания визуальных картинок, предполагая, что grid-нейроны являются составной частью системы, которая использует движение глаз для определения разрядов и положения разрядов обусловливается окулярным механизмом интеграции пути. Открытие зависимости от местонахождения точки зрения в нейронах решетки обезьян созвучна с ранними исследованиями, которые предполагали, что гиппокамп и парагиппокампе нейроны у обезьян возбуждаются тогда, когда животное смотрит на определенное место, независимо от местонахождения самой обезьяны.

В другом исследовании у пациентов с фармакорезистентной эпилепсией, субъекты двигались между заранее определенными местами в виртуальной среде.

В обоих экспериментах паттерны решеток имели гораздо больше шумов, чем при движении в крыс, однако периодичность была сильнее, чем можно было бы ожидать в результате действия случайных факторов. Возможные причины этих шумов, это неточное размещения электродов, усреднение активности в нескольких слоях коры или смешение субъектами виртуальных и реальных систем отсчета. Поэтому, природа открытых у приматов нейронов решеток остается не до конца понятной и требует более тщательного изучения и объяснения полученных данных. В целом же, эти открытия предполагают, что в эволюции приматов, нейроны места и нейроны решетки стали реагировать не только на изменения в скорости и направления движения, как у грызунов, но также на скорость движения глаз животных. Остается открытым вопрос, те же нейроны, которые реагируют на визуальный движение так же периодически будут реагировать на самодвижение обезьяны или человека, или для движения они обладают отдельной системой grid-нейронов.

Относительная эволюционная давность нейронного кода решеток и наличие у разных видов млекопитающих побудила нейробиологов задуматься над функциями этих нейронов, какую информацию они кодируют и как помогают животным выживать. Учитывая свойства grid-нейронов, отношение между ними в модулях МЭК и влияние на кодирование нейронов мест, многие из исследователей придерживаются мнения, что их главными функциями являются поддержка механизма интеграции пути, формирования памяти или кодирования метрики для рецепторных полей нейронов места.

Интеграция пути

Интеграция пути — это одна из главных навигационных стратегий, которая присуща многим видам животных и состоит в том, что текущее положение животного относительно некоторой точки отсчета содержится через непрерывную интеграцию направления и расстояния, пройденных в соответствии с активного самодвижения животного. Хотя прямых свидетельств о роли grid-нейронов в интеграции пути пока не получено, существует ряд косвенных данных об их включенность в этот механизм навигации:

  1. нейроны решетки расположены в мозгу крыс наряду с так называемыми «конъюнктивные» нейронами (англ. conjunctive cells) и нейронами, реагирующими на направление поворота головы (англ. head direction cells), которые характеризуются единой пространственной настроенностью в различных средах, поэтому вся информация, необходимая для реализации интеграции пути, имеющаяся в одном локальном нейронной цепи;
  2. поле нейрона решетки быстро генерируется в новой среде, обновляется при отсутствии визуальных сигналов и является стабильной после удаления локальных опознавательных знаков;
  3. пространственный масштаб поля решетки остается фиксированным и неизменным в своей упорядоченности в знакомых животному средах, тем самым делая, независимо от контекста, целостную и надежную оценку расстояния, пройденного животным;
  4. нейронная репрезентация должна сохранять текущее положение в пространстве настолько точно, насколько возможно, несмотря на нейронный шум и изменчивость, иначе незначительные внутренние отклонения от оценки положения со временем накопятся и превратятся в большие ошибки, которые сделают невозможным интеграцию пути. Такая точность в представлении и динамическом обновлении карт среды возможна только благодаря уникальным свойствам кода нейронов решетки;
  5. поражения МЭК-региона у крыс приводит к несостоятельности интеграции пути. Крысы с поражениями МЭК не способны обрабатывать пространственную информацию, связанную с изучением объекта и задачами распознавания, выявлять пространственную новизну, хотя непространственных распознавания объектов оставалось невредимым.

Разряды нейронов решеток не просто отслеживают накопленные идеоцентрични сигналы, они кодируют положение животного в аллоцентричному пространстве, после формирования этого кода, он стабилизируется и контролируется внешними (аллоцентричнимы) сигналами. К примеру, разряды решеток стабильные по расстояний и продолжительности, а также между различными посещениями локальной среды, что не может точно оцениваться только на основе идеоцентричнои информации. Кроме того, ориентация решетки контролируется движением единого поляризованного внешнего сигнала во вполне симметричном круглом среде.

Формирование памяти

Наименее изученной, но не менее важной проблемой в понимании пространственного кода нейронов места и решетки является то, как енториальна кора и гиппокамп могут поддерживать одновременно такие, на первый взгляд, разные операции, как навигация и запоминания / припоминания. Функционально-анатомические особенности этих структур только проливают свет на их тесную взаимосвязь и взаимовлияние, но не объясняют способ интеграции их разнородных функций.

Роль енториальнои коры в консолидации памяти

Характерной чертой кортикально-гипокампального связи у млекопитающих является существование ассоциативных корковых структур, которые служат связующими звеньями между гиппокампом и остальным коры. Эти ассоциативные регионы включают периринальну, енторинальну и парагипокампальну кори, которые вместе называют «парагипокампальною областью». Эта область характеризуется двумя главными путями обработки информации. Первый — путь «что», в который входят периринальна и латеральная енториальна кора, и который является важным для обработки и репрезентации свойств специфических объектов, стимулов. У грызунов и приматов эта система получает информацию от всех сенсорных модальностей, является критической для объектной памяти и содержит нейроны, реагирующие на специфические объекты.

Второй путь обработки информации в парагипокампальний области обрабатывает информацию «где», и состоит из парагипокампальнои / постриальна кора и медиальной енториальнои коры. Эта система главным образом получает пространственно-зрительную информацию и является ключевой для навигации и формирования памяти. Накопленные за последние десятилетия данные значительно изменили и дополнили классическое представление о енториальну кори, как только переходную структуру между гиппокампом и неокортексом в консолидации памяти, отводя ей сложную роль в формировании и изменении ассоциаций и воспоминаний. Даже после того, как гиппокамп больше не нужен для восстановления воспоминаний, ЕК продолжает влиять на этот процесс, предполагая, что в течение консолидации памяти, в корковом сети может иметь место дополнительное синаптическое усиления, которое может изменить связи ЭК с другими, не гипокамповимы, областями коры.

Кроме того, в ЕК существует сеть, обоюдно соединяет латеральную (ЛЭК) и медиальную енториальну кори (МЭК), что позволяет непространственных информации в ЛЭК и пространственной в МЭК быть связанными уже на уровне ЕК. Также анатомически сочетанными глубинные и поверхностные слои ЭК, что объясняет, почему характерные разряды нейронов во всех слоях МЭК имеют четкие корреляты во всех слоях течение навигации.

Такие сложные взаимосвязи в пределах самой ЭК и с другими, не гипокамповимы структурами коры, свидетельствуют о том, что информация интегрируется еще до того, как она поступит в гипокамповои формации, существенно отличается от классического представления о том, что ЕК только формирует пространственную карту и метрику, направляет их гиппокампа, а последний уже формирует консолидированную память. Поэтому ЕК вместе с гиппокампом участвуют в ассоциации информации, которая со временем становится необходимой для формирования памяти. Только ЭК обладает универсальной репрезентацией памяти ассоциированной информации, тогда как гипокампова формация вовлечена в разработку деталей этой информации через такие процессы, как разделение и дополнения образов (англ. Pattern separation & completion). Новое понимание того, что ЭК обрабатывает информацию на раннем и более общем уровне, чем гиппокамп отвечает накопленным данным, ЕК удерживает универсальную карту, которая является важной для навигации нейронов места гиппокампа.

От навигации до памяти

Те же системы мозга (гиппокамп и ЭК), которые лежат в основе навигации животные, также поддерживают декларативную память. Впрочем, как пространственные и мнемические механизмы взаимодействуют в одной и той же анатомической структуре, пока еще точно не известно.

Очевидно, что для эффективной поддержки памяти, нейронная система, эволюционировал для навигации, должна отвечать двум требованиям: а) она должна обладать способностью хранить большое количество казалось бы несвязанных (ортогональных) репрезентативных образов, и б) быть способна к самостоятельному порождения последовательности еволюциюючих со временем нейронных групп.

Одна из самых экспериментально обоснованных гипотез связи памяти и навигации предполагает, что нейронные механизмы, которые эволюционировал для определения пространственных отношений между внешними ориентирами, способны также реализовать ассоциации между объектами, событиями и другой фактической информацией в ментальном пространстве. Это предположение основывается на специфической организации сети нейронов решетки в полу-независимые модули. Подобная функциональная автономность модулей решеток, их способность по-разному отвечать на изменения среды, обеспечивает гиппокамп комбинацией большого количества паттернов, приводят к появлению огромного многообразия дискретных карт, специфичных для многочисленных мест, которые животное посещает в своей жизни.

Формирование многочисленных независимых карт в гиппокампе имеет ряд преимуществ для образования памяти, поскольку оно позволяет нейронной сети сохранять новые репрезентативные образы мира таким образом, чтобы минимизировать столкновения с предыдущими воспоминаниями.

Если бы система енториально-гипокамповои коры эволюционировал только для навигации, тогда не было бы необходимости в ее колоссальном комбинаторном пространстве и огромной комбинации потенциальных нейронных групп. Ведь даже насекомые, имея значительно проще нейронные цепи и меньшее количество нейронов, чем млекопитающие, характеризуются эффективной навигацией. Кроме того, локальное среду, в которой движется крыса, может быть «картографоване» с сантиметровой точностью всего лишь несколькими десятками нейронов решетки или нейронов места.

Скорее всего те же нейронные механизмы, вовлеченные в формирование и хранение связанных с системой «енториальна кора-гиппокамп» воспоминаний, эволюционировал от механизмов, первично предназначенных для вычисления пространственных отношений между ориентирами и отслеживания движений тела животного в локальной среде. А поскольку активное изучение животным среды является предпосылкой для вычисления расстояний и калибровки отношений между внешними ориентирами, то движение является первичным источником способности мозга как формировать последовательности пространственных образов, так и запоминать эти последовательности. Поэтому механизмы репрезентации мозгом пути в среде должны быть схожими с механизмами, которые используются для репрезентации последовательностей воспоминаний в памяти.

В пользу этой гипотезы свидетельствует и то, что подобно позиционно обусловленных последовательных разрядов нейронов вдоль линейного пути, последовательность произвольных объектов в эпизодической памяти является одномерной. Поэтому один и тот же механизм кодирования может быть использован для темпоральной интеграции пространственных позиций и эпизодических объектов. Однонаправленный связь объектов в эпизодической памяти (похож на связь нейронов места) способен объяснить два главных принципа произвольного припоминания (англ. Free recall): а) асимметрию, то есть прочность ассоциаций направленных вперед по сравнению с возвратно-направленными ассоциациями и б) временную смежность — когда упоминание некоторого объекта облегчается презентацией или спонтанным припоминанием другого объекта, который был близким по времени к только припоминаний объекта.

Итак, присущее ЭК и гиппокампа огромное многообразие ортогональных (неперекривних и независимых) репрезентативных пространственных образов, порождаемых модульным отображением пространства, в течение эволюции млекопитающих заложило основу для хранения независимых образов для разного рода сред и форм опыта, с которыми животное ежедневно сталкивается. Подобная существенно увеличена репрезентативная способность отражать и сохранять различные детали среды может быть тем, что собственно отличает мозг млекопитающих от мозгов тех видов, в которых навигация в пространстве основывается на меньшем количестве нейронных групп.

Трансформация нейронов решетки в нейроны места

Со времени открытия grid-нейронов встал вопрос, почему в мозгу животных параллельно существуют два способа репрезентации места в пространстве — гипокамповий и енториальний пространственные коды. С одной стороны, нейроны места в гиппокампе представляют положения в пространстве. В каждом местонахождении крысы активируется лишь небольшая доля нейронов места гиппокампа, поэтому, в принципе, группа нейронов места может быть использована для реконструкции положения крысы в ​​локальной среде. С другой стороны, нейроны решетки в ЭК также представляют положения в пространстве. И подобно нейронов места, в каждом местонахождении крысы лишь небольшая часть нейронов решетки является активной. С достаточным вариацией в интервалах и ориентации решетки, группа нейронов МЭК может, в принципе, быть использована для реконструкции положения крысы в ​​локальной среде.

Зачем мозга нужны две похожие, одинаково эффективны и параллельно действующие системы позиционирования? Ответ может быть дан на основе различия между нейронами места и решетки, ярко проявляется в экспериментах, где нейроны гиппокампа проявляют полную реконфигурацию (англ. Remapping) между средами или даже между переживаниями в том же среде. В таких случаях нейроны места меняют свою частоту разрядов систематически, тогда как нейроны решетки не проявляют никаких изменений в частоте разрядов. При этом положения поля нейрона места не меняется, а меняется частота разрядов нейронов места т.н. «Реконфигурация частоты». В других случаях нейроны места изменяют положение их полей разрядов, т.н. «Глобальная реконфигурация».

В случаях глобальной реконфигурации нейроны решетки, принадлежащих к одинаковому модуля, могут изменить фазу и ориентацию решетки, но их относительная фаза остается неизменной. Также, если в течение глобальной реконфигруации два прилегающие нейроны места в одной среде не обязательно остаются прилегающими в другом или даже могут быть вполне заменены, то два нейроны решетки с малой фазовой разницей в одной среде сохраняют ее в другом. То есть, grid-нейроны, принадлежащих к одному модулю, в отличие от нейронов места хранят информацию об относительной расстояние.

Из этого следует, что если нейроны места могут быть использованы для определения непрерывности пространства, то нейроны места для этого не годятся. Это связано с тем, что последовательность разрядов нейронов решетки представляет непрерывность в пространстве, тогда как подобная последовательность разрядов нейронов места этого не может. Нейроны места являются специфическими для каждой среды и поэтому пространственная непрерывность в одной среде не означает непрерывность в другом.

Таким образом, енториально-гипокампова система имеет две карты пространства. Одна выражает метрику среды независимо от присущей ему конфигурации ориентиров (нейроны решетки), а другая карта состоит из полу-ортогональных репрезентативных образов, являются уникальными для данного локальной среды (нейроны места). То есть, с одной стороны, существует одна общая карта пространства, а с другой — большое количество карт для отдельных пространств.

Другой важный вопрос влияния нейронов решеток на нейроны места и наоборот состоит в том, существует ли между их отличными нейронными кодами функциональная связь.

Со времени открытия нейронов решетки возникло ряд вычислительных моделей, которые предполагали, что нейроны места возникают из-за трансформацию входных сигналов с нейронов решетки в II и III слоях МЭК, непосредственно связанные с нейронами места в гиппокампе. По аналогии с выборочными к ориентации нейронами, которые возникают из-за линейную суммирование концентрических полей в визуальной коре, было предложено и сконструирован нейронные вычислительные модели, которые показывали, что нейроны места также могут возникать в способ похож на преобразование Фурье, через линейную суммирование выходных сигналов с нейронов решетки с фазой решетки, перекрывается, но отличной ориентацией, и поле разрядов гипокампових нейронов места проявлять масштабирования дорсовентральном топографии, похожей на такую ​​же в МЭК.

Предложенные ранние математические модели трансформации нейронов решеток в поля нейронов места определили ряд существенных параметров для построения из множества полей решеток единого поля места. Во-первых, во избежание дублирования периодичности решеток в нейронах места предполагалось, что интеграция сигналов решеток должна включать небольшое количество частот решеток, поскольку тогда различные частоты взаимоисключаются и возникает единственный нейронный пик места в небольшом локальном среде. Эта идея согласуется с данными, дорсальные поля места гиппокампа уменьшаются в размере после поражения вентральной и промежуточной областей МЭК. Во-вторых, для генерации многонаправленных полей места в гиппокампе и устранения разрядов лишних полей нейронов места большинство моделей предполагали интеграцию выходных сигналов от нейронов решеток с более чем одной ориентацией решетки на каждый индивидуальный нейрон места.

И, в-третьих, математические модели предсказывали, что для формирования единого места разряда для нейронов гиппокампа необходимо выравнивание в одну линию пространственных фаз нейронов решеток, генерировали это единственное поле места.

Вместе с тем, другие вычислительные модели предполагают, что поля нейронов места могут возникать от не только от нейронов решеток, но и от любого слабого пространственного входного сигнала — как периодического, так и не периодического — если локальный нейронный цепь в гиппокампе обладает механизмами для усиления этого сигнала через рекуррентные сети или Хеббивську пластичность.

В частности Хеббивськи механизмы обучения, применимы к сетям с прямыми связями, могут быть использованы для выбора входных сигналов из тех нейронов решеток, имеющих пространственные фазы, перекрываются.

Также сочетание точной темпоральной спаечной активности нейронов МЭК и гиппокампа с Хеббивською синаптической пластичностью способно еще больше усовершенствовать избирательность нейронов места. В частности, темпоральный код разрядов нейронов решеток с возможным существованием в них тета-фазовой прецессии может обеспечить надежный механизм для отделения полей решеток с полным перекрытием от полей решеток с частичным перекрытием. Недавнее открытие независимой от гиппокампа тета-фазовой прецессии в нейронах решетки подтверждает идею о фазовое выравнивание, предложенное ранними моделями преобразования полей решеток в поля нейронов мест.

Третий тип моделей пытается объяснить преобразования периодических полей разрядов нейронов решеток в нейроны места используя ингибирования по типу обратной связи (англ. Feedback inhibition) в группе нейронов места. В этой модели коррелированы входные сигналы решеток формируют основу для активности нейронов места в новых средах, которые после того, какие среда становится знайомишим, уточняются через механизмы обучения. Разбив в модели с обратной связью группу нейронов решеток на пространственные модули таким образом, чтобы решетки с разными интервалами проектировались на нейроны места, можно получить надежный механизм для «глобальной реконфигурации» в гиппокампе, что подтверждает роль модульной организации решетки в ортогонализации репрезентативных образов в гиппокампе. Симуляция модели четко показала, как входные сигналы даже только из двух разных модулей решеток способны привести к существенной реконфигурации полей разрядов нейронов места.

Однако, понимание взаимосвязи между нейронами решетки и нейронами места еще более осложнилось, когда было обнаружено, что не только нейроны решетки, но и другие типы нейронов в МЭК отсылают сигналы к гиппокампа. Особыми в этом отношении сигналы с «нейронов границы» (англ. Border cells), поскольку еще ранние модели нейронов места, к открытию нейронов решетки, предполагали, что паттерны разрядов этих нейронов могут порождать пространственную избирательность нейронов места. Считалось, что нейроны места получают входные сигналы из коры вне гиппокампом от гипотетических «предельных векторных нейронов», чья активность должна была выражать расстояние и направление до определенных границ локальной среды. Имеющиеся в МЭК «нейроны границы» является подмножеством таких предельных нейронов, но они активизируются только на границе.

Нейронную пиковую активность с ростом расстояния от границ среды было обнаружено в подставке гиппокампа, но не среди нейронов МЭК, проектирующих сигналы к гиппокампа. Влияние нейронов границ в ЭК на формирование поля нейронов места согласуется с данными об активизации полей места в гиппокампе у углов и стен локальной среды обитания животного. А поскольку нейроны границы имеют черты взрослых нейронов с первого дня, когда крысята начинают изучать внешнюю среду, входящие в гиппокампа сигналы от этих нейронов могут объяснить, почему нейроны места становятся зрелыми раньше нейронов решетки, и почему они, скорее всего, есть от начала хотя бы частично врожденными, вопреки модели линейной суммации для трансформации нейронов решетки в нейроны места. Из чего следует, что нейроны границы играют существенную роль в формировании и управлении нейронов места у юных животных, а нейроны решетки начинают играть важную роль, когда животные взрослеют, формируя устойчивую метрику полей нейронов места.

Эти данные поддерживаются исследованием активности нейронов места у взрослых животных, в которых нейроны места хранились, хотя периодичность полей решетки было возбуждено в результате инактивации медиальной септального области. Хотя эти противоречивые данные частично могут отражать сложность регистрации нейронов решеток и недостатки самых экспериментов, поскольку паттерны решеток в юных крысят и взрослых с инактивированной септального областью трудно увидеть через пространственную нестабильность их нейронной активности. Также возможно, что, несмотря на меньшую зрелость по сравнению с нейронами места, рудиментарной периодичности юных нейронов решетки, в сочетании с Хеббивською пластичностью и фазовой прецессией, достаточно для того, чтобы побудить локальные разряды в нейронах места.

Однако не только нейроны решетки влияют на нейроны места, но и наоборот — активность нейронов места определяет разряды полей решеток через прямые или косвенные связи, даже несмотря на то, что паттерны нейронов решетки сохраняются в течение первых минут после инактивации гиппокампа. Ведь хотя нейроны места находятся ниже нейронов решеток, они также выше, поскольку нейроны области CA1 гиппокампа отсылают обратные связи в ЭК, как непосредственно, так и через подставку гиппокампа (англ. Subiculum).

Специфический связь разрядов нейронов места с контекстом и огромная емкость сети нейронов гиппокампа отводят ему роль возможного места хранения ассоциаций между интегратором пути и конкретными чертами локальной среды. Через обратную связь в глубинные и поверхностные слои ЭК сигналы от нейронов места в гиппокампе могут обновлять енториальну интеграцию пути после накопления ошибок в течение движения животного. А ассоциации с внешними ориентирами, которые хранятся в гиппокампе, могут также давать возможность выравнивания карт решеток от одной среды к другому, даже если точка отправления животные иная.

Ключевая роль обратной связи нейронов места с гиппокампа в определении активности нейронов решетки подтверждается тем, что инактивация гиппокампа ведет к потере нейронами решетки их гексагональных свойств. После отключения целой сети нейронов места паттерны решетки еще несколько минут сохраняются, но продолжалась инактивация приводит к размыванию поля решеток и впоследствии к полной потере их гексагональной пространственной структуры.

Исчезновение гексагонального паттерна коррелирует со спадом частоты разрядов нейронов решетки и согласуется с идеей, что они нуждаются внешних возбуждающих сигналов для поддержания активности полей решетки и обратных связей от гиппокампа для обновления позиционных координат на основе специфических карт среды, которые хранятся в гиппокампе.

Изображения по теме

  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон
  • Grid нейрон