當你開始學習如何做一些新的事情時，比如揮動網球拍或演奏樂器，最簡單的任務可能會感到困難。在吉他上從一個和弦轉換到另一個和弦一開始可能需要大量的思考和專注。
你的大腦正在處理來自外部世界的新感覺——儀器的感覺、聲音、外觀——并根據這些感覺信號做出關于你的肌肉下一步應該做什么的決定。但是熟能生巧，對吧？隨著經驗的積累，您會更輕松地聽到音樂的細微之處并感受琴弦；你的手指開始輕松地在指板上移動，似乎沒有意識地思考。
“我們在某些事情上做得更好，更有經驗，它變得更像是一種反射，而不是我們思考的事情，”神經工程師 Garrett Stanley 說，他確實會演奏音樂，但對這種適應性行為背后的神經元過程更感興趣，這是否意味著毫不費力地彈吉他，穿衣服，避免危險，或從經驗中學到的任何有用的行為。
“不斷變化的感官環(huán)境中的適應性行為不僅在你學習新愛好時有用，”喬治亞理工學院和埃默里大學華萊士 H.庫爾特生物醫(yī)學工程系教授兼麥卡米什基金會杰出主席斯坦利補充道。“這對生存至關重要。”
考慮到這一點，斯坦利的實驗室仔細研究了與小鼠適應性行為相關的神經信號，他們發(fā)現(xiàn)這可能是邁向改善和加速學習的新策略的第一步。這項研究于 1 月 27 日發(fā)表在Nature Communications上，表明傳統(tǒng)上被認為是基本感覺信號中心的大腦區(qū)域 - 初級體感皮層 - 在決策制定中發(fā)揮著更深層次的作用，并且是自適應框架的一部分在個人獲得經驗時促進靈活行為的大腦中。
博士后研究員和該研究的主要作者 Christian Waiblinger 將初級體感皮層或 S1 描述為大腦的“早期”區(qū)域，來自外部世界的觸覺刺激到達這里。“特別認為 S1 以基本方式預處理刺激，”Waiblinger 說。“傳統(tǒng)上，它與更復雜的神經過程無關，這些神經過程與長期適應策略有關。”
但科學家們長期以來一直推測，這個較早的區(qū)域可能在更高層次的功能中發(fā)揮關鍵作用，并且它是跨越不同大腦結構的更大框架的一部分。這個想法主要是概念性和理論性的，幾乎沒有實驗證據來支持它。斯坦利實驗室現(xiàn)在有了一些證據。
為了測量訓練有素的老鼠的大腦活動，這些老鼠正在學習任務以響應不斷變化的刺激，該團隊使用了體內基因編碼的電壓成像。這使研究人員能夠非侵入性地記錄大腦信號，跟蹤大腦中對電壓敏感的熒光蛋白。
研究人員設計了一系列心理物理實驗來評估老鼠，觀察動物在不斷變化的環(huán)境中是如何運作的——對胡須刺激做出反應、獲得獎勵、適應不斷變化的刺激。他們測量了動物相關的潛在神經元信號。
“我們發(fā)現(xiàn)，[S1] 大腦區(qū)域實際上會隨著時間的推移而改變其活動，”Waiblinger 說。“我們只是不斷地記錄、訓練和記錄，在幾周和幾個月的時間里，我們在老鼠身上看到了一種依賴于經驗的效應。動物對不斷變化的感官環(huán)境越有經驗，這個大腦區(qū)域的變化和適應就越多。”
S1 不僅對觸覺刺激進行預處理并產生與該基本任務相關的主要神經元信號——它還在動態(tài)變化的環(huán)境中傳輸適應行為所必需的更復雜的信號。
斯坦利說：“這個區(qū)域是接收這些信號的皮層的第一部分，所以就像所有東西都被路由到那里一樣。” “這只是冰山一角——更深入的皮層是更高層次的東西應該發(fā)生的地方，認知的東西需要做出決策。”
與初級體感皮層一樣，這項研究也只是冰山一角。但它給了團隊一個新的假設，Waiblinger 說：“當你在某件事上變得更有經驗時，那些更高層次的功能可能會更早發(fā)生——它們在大腦的層次結構中向下移動。”
斯坦利說，接下來是對其他大腦區(qū)域的進一步調查。他想了解起源于我們身體之外并隨著我們獲得經驗而在我們大腦的層次結構中移動的信息流。
“如果我們能夠利用這一點并以某種方式操縱它，我們或許能夠加強學習，”他說。“如果我們能夠理解這種現(xiàn)象，我們或許能夠影響人們的學習方式，并使其更快更好地學習。”
Story Source:
Materials provided by Georgia Institute of Technology. Original written by Jerry Grillo. Note: Content may be edited for style and length.
Journal Reference:
Christian Waiblinger, Megan E. McDonnell, April R. Reedy, Peter Y. Borden, Garrett B. Stanley. Emerging experience-dependent dynamics in primary somatosensory cortex reflect behavioral adaptation. Nature Communications, 2022; 13 (1) DOI: 10.1038/s41467-022-28193-z
