[论文解读] The molecular memory code and synaptic plasticity: a synthesis

Samuel J. Gershman|arXiv (Cornell University)|Sep 11, 2022

Neural dynamics and brain function被引用 4

一句话总结

本文提出一种双记忆框架，其中细胞内分子存储生成模型参数（即事实），而突触存储推理模型参数，以实现快速、近似的贝叶斯推理。通过在自由能最小化原理下整合分子记忆与突触可塑性，该理论调和了长期以来存在于突触理论与分子理论之间的矛盾。

ABSTRACT

The most widely accepted view of memory in the brain holds that synapses are the storage sites of memory, and that memories are formed through associative modification of synapses. This view has been challenged on conceptual and empirical grounds. As an alternative, it has been proposed that molecules within the cell body are the storage sites of memory, and that memories are formed through biochemical operations on these molecules. This paper proposes a synthesis of these two views, grounded in a computational theory of memory. Synapses are conceived as storage sites for the parameters of an approximate posterior probability distribution over latent causes. Intracellular molecules are conceived as storage sites for the parameters of a generative model. The theory stipulates how these two components work together as part of an integrated algorithm for learning and inference.

研究动机与目标

• 解决神经科学中长期存在的突触可塑性与分子记忆理论之间的矛盾。
• 解释突触可塑性的功能角色，尽管其常被视为必不可少，但其精确的计算目的仍不明确。
• 提出一种生物学上合理的机制：细胞内分子过程编码长期事实（如空间、时间、数量等），而突触编码高效推理的参数。
• 在单一优化原则——自由能最小化——下统一两种不同形式的记忆：表征性记忆（事实）与计算性记忆（推理参数）。
• 挑战根深蒂固的假设，即突触是长期记忆存储的唯一场所，主张采用基于预测编码与贝叶斯推理的双系统模型。

提出的方法

• 将记忆形式化为双组件系统：细胞内分子存储生成模型的参数（例如，对环境变量的信念），而突触存储推理模型的参数（即近似后验分布）。
• 将学习与推理建模为自由能最小化问题，大脑通过优化生成模型与推理模型的参数来减少预测误差。
• 将突触可塑性建模为赫布学习规则，通过更新推理模型参数以提高预测准确性并减少自由能。
• 提出分子可塑性——通过表观遗传机制如DNA甲基化与组蛋白修饰——更新生成模型的参数，从而编码长期事实。
• 将该框架与预测编码相整合：前向通路传递预测误差，反馈通路传递预测，二者均由分层皮层回路实现。
• 利用心智计算理论表明，分子与突触机制的协同作用通过近似贝叶斯推理实现高效、适应性行为。

实验结果

研究问题

• RQ1 如果突触不是长期记忆存储的真正生物学基础，那么事实性知识（如数量、持续时间、空间关系）的长期存储究竟依赖于何种机制？
• RQ2 既然突触可塑性具有高代谢成本且与强烈的行为相关，为何其仍持续存在，如果它并不存储记忆内容？
• RQ3 细胞内分子机制（如表观遗传修饰）如何作为稳定、长期的记忆编码？
• RQ4 突触与细胞内过程以何种方式协同优化大脑执行推理与预测的能力？
• RQ5 能否构建一个统一的记忆理论，使生成模型（分子）与推理模型（突触）在单一目标函数下实现统一？

主要发现

• 突触不太可能是表征性内容（如空间、时间、数量等事实）长期存储的主要场所，这挑战了教科书中的突触可塑性模型。
• 细胞内分子机制——特别是表观遗传修饰（如DNA甲基化与组蛋白乙酰化）——是存储世界生成模型参数的合理候选。
• 突触可塑性的功能并非直接存储记忆，而是优化推理模型参数，以实现快速、近似的贝叶斯推理。
• 双系统——分子用于生成模型，突触用于推理模型——通过协同作用最小化自由能，而自由能是预测编码与主动推理中的核心目标。
• 该理论解释了从程序性学习（如计数）到记忆检索（如即时回忆）的转变，即从计算过程转向存储结果，与认知发展的数据一致。
• 该框架解释了为何突触可塑性虽代谢成本高昂却功能上必不可少：它实现了快速信念更新与预测，而非事实存储。