網(wǎng)格細(xì)胞（網(wǎng)格細(xì)胞）

發(fā)現(xiàn)歷程

動(dòng)物跟人類一般靠三種類型的細(xì)胞來(lái)認(rèn)路，分別是：方向細(xì)胞、位置細(xì)胞和網(wǎng)格細(xì)胞。但人類一直尚未確定大腦中存有網(wǎng)格細(xì)胞。

網(wǎng)格細(xì)胞與位置細(xì)胞放電結(jié)構(gòu)圖的比較

2013年英國(guó)《新科學(xué)家》8月4日發(fā)布消息顯示，科學(xué)家通過(guò)一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)證明，在人類的內(nèi)嗅皮層外觀察到了網(wǎng)格細(xì)胞，并推測(cè)可能有一個(gè)巨大的網(wǎng)格細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)，幫助人類形成記憶情景。

實(shí)驗(yàn)探究

為了探尋人類大腦中是否確實(shí)存在網(wǎng)格細(xì)胞，美國(guó)德雷克塞爾大學(xué)的約書亞·雅各布斯和同事對(duì)14名志愿者進(jìn)行了測(cè)試。這些志愿者都為治療癲癇而在大腦中植入了電極。

海馬和嗅皮層纖維投射模式圖

電腦的虛擬環(huán)境缺乏特定的視覺(jué)線索來(lái)提示物體的位置，研究人員希望志愿者能對(duì)物體的位置形成一個(gè)心理圖像，這要求被測(cè)試者使用網(wǎng)格細(xì)胞。

研究表明，單細(xì)胞有規(guī)律地進(jìn)行發(fā)射，形成類似動(dòng)物大腦中可見(jiàn)的那種三角形模式。同動(dòng)物的情況一樣，這些單細(xì)胞大多數(shù)存在于內(nèi)嗅皮層和扣帶皮層中。一些細(xì)胞出現(xiàn)在同形成新的情景記憶有關(guān)的前額葉皮層上。在內(nèi)嗅皮層外觀察到了網(wǎng)格細(xì)胞，這是人類擁有網(wǎng)格細(xì)胞的首個(gè)直接證據(jù)。

主要特征

網(wǎng)格細(xì)胞的放電野與空間位置有著準(zhǔn)確的對(duì)應(yīng)關(guān)系，一個(gè)網(wǎng)格細(xì)胞只對(duì)應(yīng)于一個(gè)放電野，放電野遍及實(shí)際空間環(huán)境的整個(gè)范圍，即大鼠在到達(dá)空間環(huán)境的任一網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處，都有相對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格細(xì)胞發(fā)生最大放電。

網(wǎng)格細(xì)胞的放電野相互聚集，形成一個(gè)個(gè)的節(jié)點(diǎn)將整個(gè)的空間環(huán)境劃分成一種規(guī)則的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)圖，簡(jiǎn)稱網(wǎng)格圖。網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)之間的距離是相等的（39~73 厘米，標(biāo)準(zhǔn)差為3.2 厘米），節(jié)點(diǎn)之間形成的角度為60°，連接各個(gè)節(jié)點(diǎn)，即呈現(xiàn)出等邊三角形陣型?？臻g范圍擴(kuò)大時(shí)，網(wǎng)格結(jié)構(gòu)不發(fā)生改變，節(jié)點(diǎn)之間的距離不變，但節(jié)點(diǎn)數(shù)量增多，即網(wǎng)格結(jié)構(gòu)密度不變，使放電野范圍具有無(wú)限擴(kuò)大的可能。

研究意義

網(wǎng)格細(xì)胞獨(dú)特的放電特征，以及它與位置細(xì)胞之間存在的特殊聯(lián)系，都為空間記憶的神經(jīng)機(jī)制的研究提供了新的視角。關(guān)注網(wǎng)格細(xì)胞與位置細(xì)胞的交互作用、內(nèi)嗅皮層與海馬體在記憶儲(chǔ)存中的重要性，明確網(wǎng)格細(xì)胞的自身特性、網(wǎng)格圖的形成機(jī)制，以及網(wǎng)格圖在內(nèi)嗅皮層上所具有的地形特征，對(duì)于完善空間記憶的研究具有重要意義。

對(duì)存在認(rèn)路困難的人來(lái)說(shuō)，對(duì)有關(guān)神經(jīng)回路的任何發(fā)現(xiàn)都會(huì)很有幫助。在未來(lái)可以研發(fā)一些藥物或大腦刺激技術(shù)，并利用這類技術(shù)來(lái)改善網(wǎng)格細(xì)胞的活動(dòng)。

記憶中作用機(jī)制

有關(guān)網(wǎng)格圖形成的理論模型目前有兩大類：第 一 類 為 局 部 神 經(jīng) 元 網(wǎng) 絡(luò) 模 型（ local network activity） 。這一模型的發(fā)展最早依據(jù)的是Rolls & Treeves 提出的理論，他認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有多個(gè)“吸引子”，每個(gè)“吸引子”對(duì)應(yīng)于空間環(huán)境中的一個(gè)位點(diǎn)，通過(guò)“吸引子”之間的相互聯(lián)系來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)整個(gè)空間環(huán)境的編碼作用（Rolls & Treves, 1998） 。McNaughton 等人 2006年提出在生命早期，內(nèi)嗅皮層具有地圖形的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它以“教導(dǎo)員”的角色訓(xùn)練網(wǎng)格細(xì)胞遵從Hebb 分布規(guī)律形成模塊，空間環(huán)境的“吸引子”表征也由此形成（McNaughton, Battaglia, Jensen, Moser, & Moser, 2006） 。正是依據(jù)內(nèi)嗅皮層分子排列方式的特異性，以及網(wǎng)格細(xì)胞放電參數(shù)中“間距”和“方 位”呈 現(xiàn) 的 地 圖 形 特 征， Fuhs & Touretzky 2006 年提出內(nèi)嗅皮層有大量的網(wǎng)格細(xì)胞集群，每個(gè)細(xì)胞集群具有相同的網(wǎng)格間距和方位，細(xì)胞集群中網(wǎng)格細(xì)胞位相的隨機(jī)變化，而相鄰 細(xì) 胞 集 群 間 的 位 相 又 具 有 連 續(xù) 性（ Fuhs, Touretzky, 2006） 。這一觀點(diǎn)很大程度上印證了MaNaughton 的假說(shuō)，也解釋了網(wǎng)格細(xì)胞位相上的不規(guī)則性，細(xì)胞集群形成了不同的“吸引子”單元對(duì)空間環(huán)境進(jìn)行表征（Moser, Kropff, & Moser, 2008） 。這一模型簡(jiǎn)易、形象，將網(wǎng)格細(xì)胞放電結(jié)構(gòu)特征與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)胞排列特征進(jìn)行了對(duì)應(yīng)，對(duì)于深入研究網(wǎng)格細(xì)胞放電特征具有啟迪作用，然而不能有效地反映出網(wǎng)格細(xì)胞的放電機(jī)制。

第二類主要集中于 Burgess 2007 年提出的振蕩干擾模型（oscillatory interference mechanism），它是在位置細(xì)胞放電的雙向振蕩干擾模型的基礎(chǔ)上提出的，即將兩個(gè)不同來(lái)源的 theta 波進(jìn)行疊加，呈現(xiàn)出一種相位進(jìn)程（Burgess, Barry, &O’Keefe, 2007） 。當(dāng)大鼠在空間環(huán)境中活動(dòng)時(shí)，嗅皮層-海馬系統(tǒng)中腦電圖現(xiàn)出 8~12Hz 的 theta波振蕩。O’Keefe & Recce 于 1993 發(fā)現(xiàn)當(dāng)大鼠在放電野范圍中活動(dòng)時(shí)，海馬位置細(xì)胞放電呈現(xiàn)theta 波震蕩（O’Keefe & Recce, 1993） 。Hafting等人于 2006 年也發(fā)現(xiàn)了嗅皮層網(wǎng)格細(xì)胞的這種特點(diǎn)（Hafting, Fyhn, Moser, & Moser, 2006） 。此外，在嗅皮層-海馬系統(tǒng)中，內(nèi)嗅皮層的以下解剖和功能特征也支持這一理論模型：1）內(nèi)嗅皮層第Ⅱ?qū)雍械男菭罴?xì)胞（網(wǎng)格細(xì)胞） ，在 theta 波頻范圍內(nèi)呈現(xiàn)出局部閾下膜電位振蕩（intrinsic sub- threshold membrane potential oscillations）特征；2）內(nèi)嗅皮層接受前下托的信息投射，獲得頭部朝向的信息。不同頭向細(xì)胞投射來(lái)的方向信息通過(guò)內(nèi)嗅皮層神經(jīng)元不同樹突的 theta 波振蕩反映出來(lái)，并進(jìn)行疊加整合。軀體輸入的 theta波振蕩（速度信息）與各神經(jīng)元 theta 波振蕩（方向信息）上的相位差整合過(guò)程實(shí)際是速度信息的整合過(guò)程，即此完成路徑整合過(guò)程中利用自身運(yùn)動(dòng)信息（方向和速度）實(shí)現(xiàn)空間記憶的編碼功能（Burgess, Barry, & O’Keefe, 2007；Hasselmo, Giocomo, & Zilli, 2007；Blair, Welday, & Kechen, 2007） 。這一模型較之雙向振蕩干擾模型更易形成三角形密布的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)（Burgess, Barry, & O’Keefe, 2007） ，也從側(cè)面印證了多線性振蕩干擾模型的可靠性。軀體信息的 theta 波振蕩與各神經(jīng)元的 theta 波振蕩進(jìn)行整合，經(jīng)過(guò)一個(gè)慢速調(diào)整，得到體現(xiàn)各偏愛(ài)方向的空間線形振蕩波，多個(gè)線形振蕩波在空間結(jié)構(gòu)中交叉整合，得到三角形密布的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)圖，且三角形之間相互成 60°，網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)即為波峰重疊點(diǎn)，相應(yīng)放電參數(shù)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體活動(dòng)所調(diào)節(jié)。

嗅皮層網(wǎng)格圖式的放電結(jié)構(gòu)引發(fā)了廣泛關(guān)注，研究者認(rèn)為網(wǎng)格細(xì)胞可能是空間定位導(dǎo)航系統(tǒng)的重要組成成分。在動(dòng)物進(jìn)行空間定向時(shí)，大腦不斷讀取運(yùn)動(dòng)過(guò)程中線性及非線性的自身運(yùn)動(dòng)信息，并利用空間中各個(gè)位點(diǎn)的信息進(jìn)行計(jì)算和整合?；趧?dòng)物自由覓食活動(dòng)的研究，這一過(guò)程被稱為路徑整合（path integration, PI） ，即動(dòng)物在不斷運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中，時(shí)刻保持與環(huán)境中重要位置的矢量關(guān)系，且這種矢量關(guān)系不斷得到更新。這種整合為動(dòng)物的內(nèi)部空間記憶提供隨時(shí)更新的位置信息，尤其是方位、間距等。此外，路徑整合具有自動(dòng)性和持續(xù)性，可以使動(dòng)物在空間活動(dòng)的任何位置、任何時(shí)間終止或開始。在這一過(guò)程中路徑整合器發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它依賴于一種內(nèi)部作用機(jī)制，能夠在不使用外界線索的條件下實(shí)現(xiàn)路徑計(jì)算（Etienne & Jeffery, 2004） 。早前有研究發(fā)現(xiàn)海馬位置野在黑暗條件下仍然能保持，這促進(jìn)了人們對(duì)空間定位系統(tǒng)中路徑整合器的探索（Leutgeb, Leutgeb, Moser, & Moser, 2005） 。然而海馬體似乎并不是路徑整合器的所在地，因?yàn)橐粋€(gè)位置細(xì)胞可以對(duì)應(yīng)于多個(gè)放電野，交錯(cuò)重疊的多個(gè)放電野不能精確反映隨自身運(yùn)動(dòng)而不斷變化的空間位置信息（O’Keefe & Burgess, 2005; Moser, Kropff, & Moser, 2008） ；網(wǎng)格細(xì)胞被證實(shí)具有路徑整合器的功能，它與放電野的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，以及網(wǎng)格圖式的放電結(jié)構(gòu)使得內(nèi)嗅皮層與整個(gè)空間環(huán)境之間建立了穩(wěn)定而有效地靶向關(guān)系，且能保障在空間矢量關(guān)系上發(fā)生同步變化（Hafting, Fyhn, Molden, Moser, & Moser,2005; Guanella & Verschure, 2006; Fyhn, Hafting, Treves, Moser, & Moser, 2007）。

嗅皮層-海馬回路為空間記憶的動(dòng)態(tài)表征提供了有效保障。來(lái)自內(nèi)嗅皮層的空間信息和嗅周皮 層 的 非 空 間 信 息 在 海 馬 體 中 進(jìn) 行 整 合（Hargreaves, Rao, Lee, & Knierim, 2005） ，當(dāng)動(dòng)物再次進(jìn)入熟悉環(huán)境時(shí)，存儲(chǔ)在海馬中的空間和非空間信息激活了內(nèi)嗅皮層的路徑整合器，這一功能通過(guò)海馬與嗅皮層間的信息聯(lián)系得以實(shí)現(xiàn)（Witter & Moser, 2006）。網(wǎng)格細(xì)胞利用自身運(yùn)動(dòng)中的速度和方向信息，獲得適時(shí)的空間動(dòng)態(tài)表征以確定動(dòng)物在空間環(huán)境中的相對(duì)位置。此外，海馬傳入的反饋信息能夠調(diào)整網(wǎng)格細(xì)胞利用自身運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行整合時(shí)發(fā)生的累積錯(cuò)誤，確保網(wǎng)格圖的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性（Fyhn, Hafting, Treves, Moser, & Moser, 2007） 。綜之，網(wǎng)格細(xì)胞利用自身運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行空間編碼，在路徑整合過(guò)程中充當(dāng)了路徑整合器的功能，所形成的穩(wěn)定網(wǎng)格結(jié)構(gòu)對(duì)于大腦形成空間動(dòng)態(tài)表征不可或缺，發(fā)揮著重要的作用。