Nature子刊：海马体涟漪时间结构的揭秘有利于进一步认识记忆网络并有助于阿尔茨海默病和癫痫等记忆缺陷疾病中的鉴别分类-杭州脑海科技有限公司

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基于神经元活动模式的重新激活对于学习和记忆至关重要，但这些模式和相关的脑电波差异很大，很难分类，这些事件被称为涟漪（ripples），是海马体的特征，到目前为止，研究涟漪的最常见方法是使用频率分析。

2023年11月9日，西班牙国家研究委员会 (CSIC) 的Enrique R. Sebastian博士和Liset Menendez de la Prida 实验室主任及其团队在Nature Neuroscience（IF=25.0)上发表了题为“Topological analysis of sharp-wave ripple waveforms reveals input mechanisms behind feature variations”的文章，该研究利用数据科学工具提出了一种新的分类策略，研究清楚了海马涟漪的时间结构。

情景记忆代表了一个人的经历，例如，在特定时间和地点发生的事情，并构成了他们的生活故事。“这种记忆是在涟漪中形成和巩固的，涟漪是短暂的高频脑电波，包含以前经历的记忆痕迹。在阿尔茨海默病和癫痫等疾病中，这些涟漪以及记忆力都会受到影响，“研究人员解释说。生活经历的记忆痕迹表现为神经元活动的序列。进入博物馆，沿着走廊走，最后进入一个房间看一幅画，这些序列在这些涟漪中被重新激活，然后与先前事件的其他痕迹融合，形成联系并编辑记忆的基本方面。

涟漪的拓扑分析1

鉴于其振荡性质，长期以来，人们一直使用表征振荡频率和范围的光谱工具来研究涟漪。然而，这些方法无法识别其波形和相关神经元序列所反映的变异性。在这个项目中，研究人员采用了一种数据科学策略——拓扑数据分析，使涟漪的时间样本能够投射到高维空间中。在这个空间中，每个涟漪都成为一个点，当所有涟漪相加时，就会得到一个事件云（event cloud）。

涟漪的拓扑分析2

具有相似频率的事件会被投射到彼此距离相近的位置，而具有不同特征的事件则占据了相距遥远的位置，这使得机制能够更精确地解码，并预测由海马体不同区域产生的涟漪。

SWR特征分布的输入机制

这些区域可能会触发不同记忆内容的痕迹，例如那些具有更多社交内容（谁在博物馆）或更多空间内容（博物馆就在我家旁边）的区域。此项工作将有助于理解情景记忆形成的机制。这些相同的策略可以帮助将伴随情景记忆缺陷的生理涟漪与伴随情景记忆缺陷（例如阿尔茨海默氏症和癫痫）的病理涟漪区分开来。

参考文献

Sebastian, E.R., Quintanilla, J.P., Sánchez-Aguilera, A. et al. Topological analysis of sharp-wave ripple waveforms reveals input mechanisms behind feature variations. Nat Neurosci 26, 2171–2181 (2023). https://doi.org/10.1038/s41593-023-01471-9IF: 25.0 Q1

资讯来源

https://medicalxpress.com/news/2023-11-reveals-brain-memory.html#google_vignette

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编译：李鑫曌

校审：展琳琳

全文完

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