专业治白癜风 https://m.39.net/disease/yldt/bjzkbdfyy/ 原创NR神经前研收录于话题#PaperAlert16个
认知与行为
由丘脑引发的回忆
Pardietal.,Science
Veronica
深秋下雨天早上，你一个人宅在家里，耳机里传来电台的旋律。电台的口水歌太嘈杂，似乎想用强烈的鼓点声试图引起你的注意。于是你跳到下一首，此时，耳边响起了熟悉的音乐，你的思绪一下子回到了那个特别的日子，也跟着广播的旋律哼出声来。
在神经生物学中，嘈杂的电台口水歌属于显著（salient）的刺激，它介导自下而上（bottom-up）的、由更低级、更具体信息到更高级、更整体抽象信息的编码和传递。相反的，当你听到熟悉的音乐，回忆浮现，唱起歌来时，大脑则属于自上而下（top-down）的，由高级到低级信息的编码和传递。最近来自德国马普所的一群科学家研究告诉我们，这种自上而下、由声音引发的联想记忆不仅仅在大脑皮层之间传递，还需要通过丘脑中一个重要的高阶听觉区——高阶内侧膝状体（higherorder-medialgeniculate，HO-MG）来介导。
通过病毒示踪，在体光遗传并结合电生理技术，研究者首先发现HO-MG直接投射到二级听觉皮层（AuV）的第一层，分别能激活与听觉联想记忆密切相关的皮层第一层中间神经元和第二/三、五层椎体神经元。而作为自上而下的环路的典型特征之一，HO-MG同时还接收来自很多不同脑区的投射，为HO-MG对其他脑区提供反馈信息大开方便之门。
既然HO-MG能投射到AuV中与记忆相关的神经元，它是否能直接向AuV传导与记忆有关的信息？研究者采用了辨别性威胁条件学习范式（discriminativethreatconditioning，DTC）：在习惯化阶段（habituation）让小鼠听两种不同的声音作为条件刺激（conditionedstimuli），然后在习得阶段（acquisition）只让其中一种声音与足部电击（非条件刺激）配对，最后，为了衡量联想记忆的强度与HO-MG到AuV环路的关系，在回想阶段（recall），他们一方面通过钙信号双光子成像法记录小鼠在AuV中来自HO-MG投射的突触扣节（bouton）的钙活性，一方面记录小鼠在条件刺激下的冻结（freezing）行为。
他们发现，在回想阶段，AuV活跃的突触扣结数目足足比学习前增加了77%，不仅如此，对条件刺激响应的突触扣结钙活性比习惯化阶段时的也更持久，更强。从时间上来看，这些突触扣结钙信号开始活跃的时间也多锁定在条件刺激开始的时候，并早于冻结行为表现出来的时间。这些结果说明，HO-MG能够向AuV传导记忆有关的信息，指导小鼠做出相应的行为。而如果用破伤风毒素（tetanustoxin，TeNT）抑制HO-MG的突触活性，则发现在回想阶段，小鼠与条件刺激相关的记忆受到了损害——这种损害并不存在于习惯化阶段的感知过程，也不存在于和听觉无关的记忆中。
-Pardietal.,Science-
自上而下的传导通常不依赖于局部环路的调节，有趣的是，这次研究者竟意外发现HO-MG对AuV的投射还受到另一种特殊的中间神经元——神经胶质细胞（neurogliaforminterneuron）的调控：在听觉皮层第一层的这类神经胶质细胞能释放γ-氨基丁酸（GABA），通过与HO-MG神经元上的γ-氨基丁酸β受体（GABABR）结合，从而抑制HO-MG的活性。而如果用光遗传技术激活这类神经胶质细胞，AuV处的HO-MG突触扣结的钙活性就大大减弱了。
最后，HO-MG-AuV是否也会参加自下而上的调控呢？当研究者提高了条件刺激声音的强度，再去分析突触扣结的活性程度的时候，竟发现了与自上而下调控的结果截然不同的现象：突触扣结的活跃程度随着声音强度的提高变低了，它们对条件刺激的响应延迟也越来越长——由此看来，自上而下和自上而下是两种完全不同的调控方式，这或许也部分解释了你听不同音乐时会有完全不同反应的原因。
doi:10./science.abc
更多地赢，还是赢得更多：
哪种惊喜可以左右情绪？
BlainRutledge,eLife
肖本
外在的奖励无时无刻不在影响我们的情绪。以往研究认为，奖赏本身并不是最重要的，意外的收获——或者说奖赏预测误差（rewardpredictionerror，RPE）——才是快乐的源泉。但是，如果我们还需要额外学习在任务中获得奖励的概率，那么我们理当会对奖励的有无以及奖励的大小产生不同的预期。除却RPE之外还会产生概率预测误差（probabilitypredictionerror，PPE），也就是输赢的结果与输赢预期之间的差值。这种情况下，到底是哪种“意外的惊喜”会让我们开心呢？举例来说，为赛车下注时，每次比赛后的收益可以影响你的心情，但自己看中的车若能成功夺冠，大概也是别样的快乐。
-BlainRutledge,eLife-
近日，一项研究正是通过模拟押宝赛车的方式分离了RPE和PPE对于情绪的影响。如上图所示，在这一实验中，两辆车中比较好的有80%的概率取胜，而同“押宝”类似的是，猜对胜者后的奖励将被提前给出（例如图示的60分与10分、80分与40分）。另外，两辆车的取胜率在稳定的环境中会保持不变，在易变性（volatility）高的环境中则要在每20次比赛后交换。同时，受试者将被这一环境是稳定的还是易变的。每三轮或四轮比赛后，他们还需要回答“你现在有多快乐（happy）”这一问题，以确定其情绪。
通过对比不同的模型，研究人员发现，最能解释被试“押宝”决定（decisionmaking）的模型既考虑输赢的概率，也考虑奖励的大小。但在拟合自我报告的快乐方面，如果模型参数均相同的情况下，则一个只考虑预期概率以及PPE的模型，比考虑预期奖励和RPE的更为合适。这或许是因为奖励的数值已经给出，因此人们虽然需要将其纳入考量，却并不需要对此进行预测和学习。下图显示的就是前一种模型在稳定和易变两种环境中的表现。
-BlainRutledge,eLife-
和以往研究结果吻合的是，易变的环境中，学习速率（learningrate）会提升，而自我报告的快乐也会少几分。有趣的是，对于解释快乐程度的模型，PPE的权重在稳定而不是易变的情况下会更高，且这一区别与学习速率无关。在心理层面解读，这似乎说明，PPE这一学习相关的变量影响快乐的程度，很可能要取决于环境的易变性。最后，观察每个受试者在临床自陈量表中表现出的抑郁性症状（depressivesymptoms），研究者还发现，只有在高易变性的环境下，快乐的平均值才显著地与抑郁性症状呈负相关。总之，奖赏的多少乃至RPE均不能解释人类的悲欢，快乐情绪的根源或许取决于人们在不同测试中所学习的变量和所要
