[论文解读] Replays of spatial memories suppress topological fluctuations in cognitive map

Andrey Babichev, Dmitriy Morozov+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 2, 2018

Memory and Neural Mechanisms参考文献 76被引用 4

一句话总结

本论文提出了一种计算模型，表明海马体记忆重播通过抑制细胞集合连接性的瞬态波动，稳定了认知地图的拓扑结构。通过使用锯齿形持久同调追踪由共激活的放置细胞形成的动态单纯复形，研究发现重播事件减少了拓扑噪声，并强化了空间环境的稳定表征，尤其是在高重连速率的情况下。

ABSTRACT

The spiking activity of the hippocampal place cells plays a key role in producing and sustaining an internalized representation of the ambient space---a cognitive map. These cells do not only exhibit location-specific spiking during navigation, but also may rapidly replay the navigated routs through endogenous dynamics of the hippocampal network. Physiologically, such reactivations are viewed as manifestations of "memory replays" that help to learn new information and to consolidate previously acquired memories by reinforcing synapses in the parahippocampal networks. Below we propose a computational model of these processes that allows assessing the effect of replays on acquiring a robust topological map of the environment and demonstrate that replays may play a key role in stabilizing the hippocampal representation of space.

研究动机与目标

• 探究记忆重播如何促进海马体中空间拓扑表征的稳定性。
• 解决由于放置细胞共激活网络的快速瞬态重连导致的认知地图拓扑不稳定性问题。
• 评估重播事件是否能强化功能连接模式并抑制认知地图大规模拓扑结构的波动。

提出的方法

• 将海马体网络建模为动态单纯复形，其中单纯形代表共激活的放置细胞集合（细胞集合）。
• 使用基于团的共激活图构建因瞬时共激活而随时间演变的闪烁单纯复形（$\mathcal{F}(t)$）。
• 应用锯齿形持久同调计算贝蒂数（$b_d$），并追踪随时间变化的拓扑特征（例如环、空腔），以捕捉认知地图的结构变化。
• 在带中心孔的方形环境中模拟大鼠导航，使用真实的放置细胞参数：300个细胞，$f_c = 14$ Hz，$s_c = 20$ cm，以及$v_{\text{max}} = 50$ cm/sec。
• 将重播事件定义为对先前共激活细胞序列的重复再激活，以评估其对稳定拓扑不变量的影响。
• 分析重播频率和时机对贝蒂数持久性的影响，特别是反映地图中一维环数量的$b_1$。

实验结果

研究问题

• RQ1 细胞集合连接性的瞬态波动在多大程度上影响认知地图的拓扑稳定性？
• RQ2 重播事件在多大程度上抑制了拓扑噪声并稳定了海马体空间表征的大规模结构？
• RQ3 重播频率对认知地图中环和孔等拓扑特征持久性的定量影响是什么？
• RQ4 共激活网络的动态重连在多大程度上影响了从神经活动推断拓扑结构的可靠性？

主要发现

• 在高网络重连速率下，重播事件显著减少了认知地图中的拓扑波动。
• 随着重播频率的增加，单纯复形中持久的一维孔洞数量（$b_1$）增加，表明拓扑稳定性增强。
• 在无重播的情况下，由于细胞集合的快速重组，认知地图表现出频繁的拓扑转换，尤其是在共激活周转率较高的情况下。
• 该模型表明，即使短暂的重播序列也能通过强化关键拓扑特征（如代表环境边界的环）来稳定地图。
• 锯齿形持久同调成功追踪了动态拓扑变化，揭示重播减少了贝蒂数随时间的方差。
• 当重播发生在初始学习后不久时，稳定化效果最为显著，表明存在一个记忆巩固的关键时间窗。