Representación escalable del tiempo en el hipocampo

Representación escalable del tiempo de las neuronas CA1 en la tarea de bisección temporal. (A) Esquema de la tarea (tarea 1). Las ratas corrieron en la caminadora por intervalos largos o cortos y luego seleccionaron el brazo izquierdo o derecho asociado con la recompensa del agua por intervalos largos o cortos, respectivamente. Los conjuntos de intervalos fueron 10 s (largo) y 5 s (corto) en los bloques 1 y 3 y 20 s (largo) y 10 s (corto) en el bloque 2. (B, a a c) Patrones de disparo de tres celdas de tiempo representativas en los bloques 1 (izquierda), 2 (centro) y 3 (derecha). Arriba: parcelas de trama de ensayos de intervalo largo y corto. Abajo: PETH de ensayos de intervalo largo (sólido) y corto (línea punteada). (C) Patrones de disparo de celdas de tiempo en los bloques 1 (izquierda), 2 (centro) y 3 (derecha) (n = 454 unidades de siete ratas). Cada fila representa PETH de neuronas individuales durante ensayos de intervalo largo en cada bloque. La escala de colores representa la tasa de activación de cada neurona. Las neuronas se ordenaron según el tiempo pico en el bloque 1. (D) Análisis de vector de población de los datos (C). Izquierda: Autocorrelación de la matriz vectorial de población del bloque 1. Centro y derecha: Correlaciones cruzadas de los bloques 1 y 2 y de los bloques 1 y 3, respectivamente. La escala de colores representa el coeficiente de correlación de Pearson. (E) Distribuciones de los factores de escala de las celdas de tiempo entre los bloques 1 y 2 (azul) y los bloques 1 y 3 (verde). Crédito: Science Advances, doi:10.1126/sciadv.abd7013

Las células del tiempo del hipocampo pueden codificar momentos específicos de experiencias organizadas en el tiempo para apoyar las funciones del hipocampo de la memoria episódica. Pero poco se sabe sobre la reorganización de las celdas de tiempo durante los cambios oportunos de episodios. Akihiro Shimbo y un equipo de investigación del centro Riken para la ciencia del cerebro y el departamento de psicología de la Universidad de Keio en Japón investigaron la actividad neuronal CA1 que es fundamental para la memoria autobiográfica, el viaje mental en el tiempo y la conciencia autonoética en humanos. Durante las tareas de bisección temporal, diseñaron los conjuntos de intervalos de tiempo para extenderse, discriminarse o contraerse, a través de los bloques de ensayos. El equipo escaló la precesión de fase theta y las secuencias theta de celdas de tiempo para preservar las relaciones temporales finas entre pares en ciclos theta. Usando modelos de ratas, mostraron cómo las secuencias theta reflejaban las decisiones de las tasas en función de su tiempo. Los hallazgos demostraron cómo las características escalables de las celdas de tiempo pueden respaldar representaciones temporales flexibles de la formación de la memoria.

Mapas cognitivos

Los neurocientíficos proponen que los animales tengan un mapa cognitivo que sirva como una representación interna de las relaciones entre entidades en el mundo y apoye el comportamiento flexible. El hipocampo puede proporcionar mapas cognitivos para la navegación espacial, ya que los ensamblajes de células del hipocampo pueden organizar representaciones ambientales similares a mapas. Las células de lugar del hipocampo utilizan codificación tanto de velocidad como temporal (tiempo) para la representación del espacio. La codificación de tarifas toma la forma de campos receptivos de ubicaciones. Los tiempos de pico de las celdas de lugar pueden ser fuertemente modulados por oscilaciones theta concurrentes de 4 a 10 Hz, mientras que exhiben cambios de fase de pico en función de la distancia relativa al centro del campo receptivo. Con estas dos formas de codificación temporal y de velocidad, las representaciones espaciales del hipocampo incluían información tanto posicional como relacional. Las relaciones posicionales relativas pueden proporcionar información más fundamental para el reconocimiento espacial en el hipocampo que las posiciones absolutas. El hipocampo también proporciona un mapa cognitivo para entidades no espaciales que incluye información basada en el tiempo. Sin embargo, no son muchos los estudios que se centran en investigar la reorganización sistemática de las representaciones del tiempo en el hipocampo. En este trabajo, Shimbo et al. estudió la escalabilidad del tiempo en el hipocampo. El hipocampo representa información del tiempo transcurrido por la actividad secuencial de las celdas de tiempo. Informes anteriores habían detallado cómo varias regiones del cerebro, incluida la corteza prefrontal y el mesencéfalo, estaban involucradas en la percepción y representación del tiempo transcurrido.

Escalabilidad de la precesión de fase theta de celdas de tiempo. (A, a a f) Tasas de disparo y fases theta de tres celdas de tiempo representativas en los bloques 1 (columna izquierda), 2 (columna central) y 3 (columna derecha) en la tarea 1. Arriba: Gráficos ráster de corto y largo plazo. ensayos de intervalo. Medio: PETH de ensayos de intervalo largo (línea continua) y corto (línea punteada). Abajo: diagramas de fase theta en función del tiempo transcurrido. Cada punto representa un potencial de acción de las pruebas de intervalo largo (color claro) y corto (color oscuro). La línea negra en cada panel representa ajustes lineales circulares de los datos (ver Materiales y Métodos). (B) Relaciones de las pendientes de precesión de fase entre los bloques 1 y 2 (puntos azules) y entre los bloques 1 y 3 (puntos verdes) en cada unidad en la tarea 1 (n = 351 unidades). Las líneas sólidas representan el ajuste de la regresión lineal de estos datos. (C) Pendiente de precesión de fase en cada celda del bloque 2 dividida por la del bloque 1 (azul). Pendiente de precesión de fase en cada celda del bloque 3 dividida por la del bloque 1 (verde). Significa SEM. ***P < 0,001, prueba t pareada. Crédito: Science Advances, doi:10.1126/sciadv.abd7013 Los experimentos

Durante el trabajo, los investigadores realizaron tareas de bisección para que las ratas discriminaran entre intervalos largos y cortos para recibir una recompensa. Notaron que la mayoría de las celdas de tiempo en la región CA1 representan información temporal a escala en bloques de prueba. Shimbo et al. investigó las estructuras temporales de la actividad secuencial de las células del tiempo asociadas con las oscilaciones theta en el hipocampo para identificar los mecanismos subyacentes a la representación escalable del tiempo. Al analizar los datos, observaron las actividades de las células del tiempo para reflejar las decisiones de las ratas sobre la base de su percepción del tiempo. Los hallazgos mostraron un mecanismo de circuito común que subyace en representaciones similares a mapas de información espacial y no espacial en el hipocampo debido a las similitudes entre las celdas de lugar y las celdas de tiempo. Los científicos utilizaron sondas de silicio de alta densidad para registrar las neuronas CA1 del hipocampo en las ratas durante el comportamiento de la tarea. Clasificaron las unidades como supuestas células piramidales o interneuronas sobre la base de sus formas de onda y tasas de disparo.

Análisis por pares de la compresión temporal de secuencias de picos en ciclos theta individuales. (A, a y b) Izquierda: Tasas de disparo y fases theta de dos pares representativos de celdas de tiempo (rojo y azul) en los bloques 1 y 2 (tarea 1). Las flechas indican las tasas máximas de disparo. Derecha: Correlogramas cruzados (CCG) de los pares en los bloques 1 (naranja) y 2 (púrpura). Las flechas indican los picos de los CCG. Tenga en cuenta que los cambios de tiempo pico de CCG en (Ab) fueron mayores que los de (Aa) (derecha), lo que refleja distancias más grandes en los tiempos pico de PETH de los pares en (Ab) que en (Aa) (izquierda). au, unidades arbitrarias. (B) Correlaciones cruzadas de PETH de los pares de celdas de tiempo. (C) CCG de los pares de celdas de tiempo en los bloques 1 y 2 (n = 694 pares). Los órdenes de los pares son los mismos en (B) y (C). (D) Análisis por pares de la compresión temporal de las secuencias de picos en ciclos theta únicos en los bloques 1 y 2. Cada punto representa un solo par neuronal. Los ejes horizontales muestran las distancias máximas de los PETH y los ejes verticales muestran los cambios máximos de los CCG. Las pendientes de la línea de regresión (roja) fueron 29,2 y 15,0 ms/s en los bloques 1 y 2, respectivamente. (E) Relación entre los cambios de tiempo de los CCG de los bloques 1 y 2. La pendiente de la línea de regresión (roja) fue 0,98. Crédito: Science Advances, doi:10.1126/sciadv.abd7013

Representación escalable del tiempo

Shimbo et al. entrenaron a las ratas en la tarea de bisección temporal y establecieron intervalos de tiempo para discriminar entre bloques de ensayos. Durante los experimentos, obligaron a las ratas a correr en una cinta rodante durante largos o cortos períodos de tiempo. Después de la carrera forzada, seleccionaron el brazo izquierdo o derecho en un laberinto Y. Los investigadores proporcionaron gotas de agua como recompensa al completar cada tarea en el brazo correcto. Primero evaluaron las actividades dependientes del tiempo de las células piramidales y clasificaron el 22,2 por ciento de las células piramidales como células del tiempo. También determinaron si la representación temporal de las celdas piramidales CA1 era escalable en una dirección de contracción para indicar que la representación temporal de las celdas piramidales CA1 era escalable tanto en la dirección de expansión como en la de contracción.

Dependencia de la tarea en la representación escalable del tiempo

Para probar cómo las características escalables del tiempo también dependían de las demandas de la tarea, Shimbo et al. entrenó a otro grupo de ratas en tareas de discriminación de luz en las que no se requería que los animales discriminaran entre intervalos de tiempo. Durante las tareas, obligaron a las ratas a correr en una cinta rodante a intervalos cortos o largos, después de lo cual les pidieron a los animales que eligieran el brazo izquierdo o derecho del laberinto en Y de manera guiada por la luz. Luego investigaron la actividad neuronal CA1 en ratas que realizaban tareas de discriminación de luz. Los investigadores clasificaron el 7,5 por ciento de las células piramidales como células de tiempo, que fueron significativamente más bajas que las de las tareas de bisección temporal. En función del resultado, la formación de celdas de tiempo dependía de las demandas de la tarea, al mismo tiempo que tenía una representación escalable de la información del tiempo transcurrido.

Escalabilidad de secuencias theta de celdas de tiempo. (A) Información de tiempo transcurrido decodificada en cada punto de tiempo en un solo ensayo de ejemplo en la tarea 1. Arriba: LFP registrados simultáneamente (banda ancha y 4 a 10 Hz) y unidades de 10 neuronas piramidales ordenadas por los tiempos máximos de sus tasas de activación de abajo a arriba. Abajo: la densidad de probabilidad de la información temporal se calculó a partir de la actividad celular piramidal registrada simultáneamente en el ensayo. La decodificación bayesiana se realizó en cada paso de tiempo de 1 ms con una ventana de tiempo de 20 ms. (B) Densidades de probabilidad del tiempo decodificado en cada fase theta en los bloques 1, 2 y 3 en la sesión única de ejemplo en la tarea 1. Los ejes horizontales representan fases theta en las que se muestrearon datos de picos, y los ejes verticales representan el tiempo decodificado de picos actividad relativa al tiempo muestreado. El resultado indica que el tiempo relativo decodificado se extendió verticalmente en el bloque 2. (C) Factores de escala de las secuencias theta entre los bloques 1 y 2 y los bloques 1 y 3 (n = 26 sesiones; se seleccionaron sesiones que contenían más de ocho celdas de tiempo). Significa SEM. **P < 0,01, prueba t pareada. Crédito: Science Advances, doi:10.1126/sciadv.abd7013 Escalabilidad de la precesión de fase theta y la secuencia theta de células de tiempo

Los ensamblajes de células del hipocampo generaron estructuras secuenciales durante la navegación espacial en ciclos theta únicos conocidos como secuencias theta. Estos ciclos representaban compresivamente secuencias de trayectorias de posiciones pasadas, actuales y futuras. Shimbo et al. comprobó la presencia de precesión de fase theta en función del tiempo transcurrido durante la tarea de bisección temporal. El potencial de campo local estuvo dominado por una oscilación robusta de frecuencia theta (4 a 10 Hz) durante el período de intervalo. El equipo estudió las relaciones fase-tiempo de neuronas individuales y encontró que el 77,3 por ciento de las células del tiempo presentaban precesión de fase. Shimbo et al. investigó la estructura temporal de las secuencias de picos de ensamblajes de celdas de tiempo en ciclos theta individuales para comprender si los ensamblajes de celdas de tiempo formaron secuencias theta durante la tarea.

Los resultados presentaron relaciones temporales de pares de células en ciclos theta únicos. Luego, el equipo evaluó si las secuencias theta de las células del tiempo eran simplemente consecuencias de la precesión de fase de las neuronas individuales, o si tenían estructuras correlativas más altas que las predichas por la precesión de fase. Los resultados mostraron que las secuencias theta de las células del tiempo no eran simplemente la consecuencia de la precesión de fase de las neuronas individuales. Juntos, estos resultados mostraron cómo la secuencia theta de células de tiempo era escalable a través de los bloques de prueba y cómo las relaciones temporales finas entre pares de células se conservaron dentro de ciclos theta individuales. Los científicos también estudiaron cómo el ensamblaje de las células del tiempo reflejaba el reconocimiento del tiempo transcurrido en las ratas. El trabajo mostró cómo estos resultados indicaban la actividad de los conjuntos de celdas de tiempo y reflejaban las decisiones de los animales durante los ensayos de prueba.

Escalabilidad de la tasa y codificación temporal de las celdas de tiempo. Las representaciones de la información del tiempo eran escalables en tasa y codificación temporal en el hipocampo. Con respecto a las estructuras temporales finas de actividad de picos en ciclos theta únicos, las relaciones temporales de las unidades se conservan entre episodios cortos y largos. Con respecto a las representaciones neuronales de la información del tiempo transcurrido en ciclos theta únicos, las representaciones temporales de las secuencias de picos se escalan entre episodios cortos y largos. Crédito: Science Advances, doi:10.1126/sciadv.abd7013 Outlook

De esta manera, Akihiro Shimbo y sus colegas investigaron la escalabilidad de las células de tiempo en el hipocampo en relación con la codificación temporal y de velocidad. Los resultados indicaron escalabilidad para la representación temporal en el hipocampo y las células piramidales del hipocampo en relación con los dos factores de velocidad y tiempo. El trabajo sugiere un mecanismo de circuito común subyacente con representaciones similares a mapas de información espacial y no espacial en el hipocampo. Estas arquitecturas de información espacio-temporal escalables, similares a mapas, permitirán la formación de una memoria flexible para adaptarse a entornos complejos.

Explore más

Los neurocientíficos identifican un circuito cerebral que codifica el tiempo de los eventos Más información: Shimbo A. et al. Representación escalable del tiempo en el hipocampo, Science Advances, 10.1126/sciadv.abd7013

Huxter J. et al. Tasa independiente y codificación temporal en células piramidales del hipocampo. doi.org/10.1038/nature02058

Pastalkova E. et al. Secuencias de ensamblaje celular generadas internamente en el hipocampo de rata. Science 10.1126/science.1159775 Información de la revista: Science , Science Advances