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受物理物质相变的启发，理论神经科学家深入研究了不同动力学状态之间的神经网络模型。状态转变通常介于有序或相干活动状态以及无序的活动状态之间【1】，因此，确定状态转换以及它们如何重塑细胞活动和动物行为至关重要。具体而言，在运动系统中，神经组件的主动调节和内部同步可能有助于协调肌肉来完成特定动作。这种观点认为，应该有一种能调整其内部动态凝聚力以服务于运动控制的回路。下橄榄核神经元具有阈下电压振荡和同步这些节律的电突触，由此产生的同步放电驱动小脑浦肯野细胞中的同步复杂放电，每个细胞都从一根橄榄核的攀爬纤维接收有效输入，在激活时可唤起复杂放电，而来自小脑的抑制性反馈可能调节橄榄核细胞的电耦合和同步放电行为。 浦肯野细胞的同步复杂放电伴随着有节律的运动行为，但这是否代表过渡到一种以协调熟练动作的相干动力学状态（coherent dynamical state）还是未知的。需要注意的是，同步活动的存在并不意味着从离散状态切换到相干状态。举例而言，汽车加速时，车轮和发动机部件运转得更快，但这本身并不意味着变速器的存在会突然改变机械部件相互作用的基本时间关系。因此，浦肯野细胞的节律性放电可能只是反映运动锁定的节律性输入，而并非状态转换。在运动神经科学中，状态变化被假设为对协调复杂运动的神经组件进行时间锁定，但这方面的证据仍然很少。 2021年7月1日，来自斯坦福大学的Mark J. Schnitzer和Mark J. Wagner团队在Cell杂志上发表了一篇题为A neural circuit state change underlying skilled movements 的文章，在这项研究中，作者通过目标伸臂任务测试对小鼠小脑浦肯野神经元复杂放电进行成像，证明了从自主放电到相干放电的变化是否是熟练运动的基础。 首先，研究人员训练小鼠使用它们的右前爪将手柄从靠近身体的起始位置指向目标区域，到达目标位置1s后即可获得奖励，在训练早期常常偏离目标，但经过训练后，错误率明显下降（见图1）。随后，为了检测浦肯野细胞动力学，研究人员使用一个16激光束双光子中视镜拍摄了一个4-mm2小脑蚓部区域，其中大部分区域从同侧前肢运动中接收传入并被激活。随着训练进行，浦肯野细胞的动力学与1毫米以外的其他细胞的动力学更相关，复杂放电活动的时空一致性随着训练而增加，也就是说浦肯野细胞的同步性可以反映训练的熟练程度。 
在测试中可以观察到同步放电现象出现在伸臂开始时，但测试期间整个视野中也出现了持续时间约为200-300ms的神经沉默期，研究人员称之为“协调沉默”。为了确定协调的放电和沉默是否反映了内在同步性，或者细胞是否具有相似但独立调节的放电率，研究人员在整个试验中随机搅乱细胞的活动轨迹，这种“洗牌”是区分任务驱动和内部时间锁定同步的既定方法【2】，经分析得出原数据中的相干动力学具备内在同步性。 考虑到橄榄核-小脑在熟练伸臂训练过程中转变为一种相干状态，作者重点研究了从小脑深部核团到橄榄核的异质性反馈，这一途径可能调节橄榄核放电的同步性，从而调节浦肯野细胞复杂放电的同步性【3】，但这种反馈在自主运动中的作用尚不清楚。为此，作者在小脑核团的橄榄核投射细胞中表达了一种视蛋白从而通过光来激活或抑制这一途径。在随机分组实验中，作者从伸臂开始前到完成后持续照射小脑顶核，结果显示抑制这一途径可以提高复杂峰率和峰值水平，且在伸臂开始时更为明显，而光激发却有相反效果。最后，研究人员探讨了一种简单的Kuramoto【4】橄榄核网络模型是否可以捕获本研究中关于复杂放电及在伸臂过程中时间重组的核心结果，结果显示该模型支持橄榄核神经网络在任务执行过程中经历集体动力学发生转换的观点。 总的来说，这项研究提出神经元从主要的自主放电转变为同步放电以为行为做准备，而这是一种在技能学习的过程中会出现的状态变化。研究人员通过识别运动技能获取和执行过程中产生的相干神经活动，强调了大脑中集体现象的重要性，以及仅专注于单细胞特性来了解神经回路如何驱动行为输出的局限性。 原文链接： https:///10.1016/j.cell.2021.06.001 参考文献 1. Chialvo, D.R. (2010). Emergent complex neural dynamics. Nat. Phys.6, 744–750. 2. Cafaro, J., and Rieke, F. (2010). Noise correlations improve response fidelity and stimulus encoding. Nature468, 964–967. 3. Lefler, Y., Yarom, Y., and Uusisaari, M.Y. (2014). Cerebellar inhibitory input to the inferior olive decreases electrical coupling and blocks subthreshold oscillations. Neuron81, 1389–1400. 4. Kuramoto, Y. (1984). Chemical Oscillations, Waves, and Turbulence(Springer). |
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