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大鼠的大脑切片示出从二次运动皮层(红色)视皮层神经元(绿色)和轴突。格里戈里Guitchounts信贷礼貌
大鼠的大脑切片示出从二次运动皮层(红色)视皮层神经元(绿色)和轴突。格里戈里Guitchounts信贷礼貌

抽象:
为了让在他们周围的世界更好看,动物不断在运动。灵长类动物和人用复杂的眼球运动来关注自己的眼光(因为人们阅读的时候,比如做);鸟类,昆虫和啮齿动物做移动他们的头一样的,甚至是可以估算的距离的方式。然而,这些运动是如何在神经元,大脑用来“看”的精细电路发挥出来主要是未知的。它可能是一个潜在的问题区域为科学家创造人工神经网络这一愿景在自动驾驶汽车模拟如何工作的。

链接视觉和运动:研究重点在寻找能够帮助自动驾驶汽车“看”

马萨诸塞州剑桥|发表于2020年8月14日

为了更好地理解运动和视力之间的关系,一队哈佛大学的研究者们看着在大脑的主要区域,用于分析图像时,动物可以自由漫游自然的一个会发生什么。研究,周二在Neuron杂志发表的研究结果表明,在初级视觉皮层是图像处理电路,不仅更积极当动物移动,但是,他们收到来自大脑的运动控制区域的信号无关从区域是流程是什么动物在看。事实上,研究人员描述两组在视觉皮层运动相关的模式是基于头部运动和是否动物是在光或黑暗中。

运动相关的发现是出人意料的,因为视觉趋向于被认为是在该视觉信息通过视网膜进入并行进上的单向路径上的操作的神经回路,处理由片信息片的前馈计算系统。但研究人员在这里看到的是更多的证据表明视觉系统有更多的反馈元件,其中的信息可以在比想象中的相反方向运行。

这些结果提供了细致入微的讲解如何神经活动在大脑的感觉区工作,并添加到被改写视觉的教科书上的模型在大脑的研究越来越多。

“这真是令人惊讶地看到这种类型的[运动相关]信息在视觉皮层,因为传统上人们认为视觉皮质的东西,只处理图像,”格里戈里Guitchounts,在神经生物学系哈佛大学博士后研究员医学院和研究的主要作者。“这是神秘的,在第一,为什么这种感官地区将有一个特定的运动类型的动物制作的这种表示。”

虽然科学家们不能肯定地说,为什么出现这种情况,他们相信这与大脑如何感知到它周围有什么做的。

“这个模型的解释是,大脑在某种程度上需要协调的看法和行动,” Guitchounts说。“你需要知道什么时候一个感觉输入是通过自己的行为引起的,而不是当它是由一些在世界上引起了那里。”

在这项研究中,Guitchounts联手分子的前部和细胞生物学大卫·考克斯教授,校友哈维尔·马西斯,'15文学硕士,博士'18和博士后研究员斯蒂芬B.E.沃尔夫。这项工作在2017年开始,2019年结束了,而Guitchounts在考克斯实验室的研究生研究员。预印刷版本一月出版的纸。

过去对视力实验的典型设置像这样工作:动物,如老鼠或猴子,镇静剂,限制,因此他们的头都在固定的位置,然后给予视觉刺激,如照片,所以研究人员可以看到哪些神经元在大脑中反应。该方法是由美国哈佛大学科学家大卫·休伯尔和托斯滕N. Wiesel的20世纪60年代率先推出,并于1981年,他们在医学上获得了诺贝尔奖为他们的努力。从那时起,许多实验都遵循他们的模型,但它并没有照亮运动如何影响分析神经元。

在这个最新实验中研究人员希望探索,让他们看到10只忙于他们的日日夜夜。科学家们放置在每个大鼠在外壳中,加倍作为其归属,并连续地记录他们的头部运动。使用植入电极,它们测量的脑活动的初级视觉皮层作为大鼠移动。

录音中有一半采取的灯还亮着。另一半被记录在完全黑暗。研究人员想比较什么时候有视觉输入与当时有没有视觉皮层在做什么。可以肯定的房间一片漆黑,他们封起来,可以让光,因为老鼠有在晚上出了名的好视力任何缝隙。

数据显示,平均而言,在大鼠视皮层神经元更积极当动物移动时相比,他们休息,即使在黑暗中。这引起了研究人员措手不及:在一个漆黑的房间里,没有可视化的数据处理。这意味着该活动从运动皮层,而不是外部形象来。

该小组还注意到,在视觉皮层神经模式,运动期间解雇了在黑暗与光明的不同,这意味着他们并没有直接连接。是准备在黑暗中激活一些神经元在光的一种睡眠模式。

使用机器学习算法,研究人员编码两个模式。这让他们不仅知道哪条路将大鼠通过看其视觉皮层的神经活动动它的头,但也预示着几百毫秒前的老鼠做了它的运动。

研究人员证实,移动信号通过专注于辅助运动皮层的大脑运动区来了。他们手术摧毁了它在几个老鼠,然后再次运行实验。在大脑的这个区域被损毁不再大鼠视皮质散发出的信号。然而,研究人员不能确定是否在二级运动皮层的信号起源。只有当它穿过它可能是,他们说。

此外,科学家们在他们的研究结果指出了一些限制。举例来说,他们只测量头部的运动,并没有测量眼球运动。这项研究也是基于啮齿动物,这是昼伏夜出。他们的视觉系统共享与人类和灵长类动物的相似,但在复杂性不同。不过,纸增加了新的研究线路和发现可能被应用于神经网络,控制机器视觉,像那些在自主车。

“这一切都更好地理解视觉的实际工作原理,” Guitchounts说。“神经科学正进入一个新的时代,我们了解到,感知和行动相互交织的循环。...有没有感觉不采取行动,没有行动毫无知觉。我们现在拥有的技术来衡量的。”

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这项工作是由哈佛大学纳米系统中心和美国国家科学基金会研究生研究奖学金支持。

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401-280-3061

@HarvardResearch

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