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我从哪里来?要到哪里去?——哺乳动物的导航系统

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  来源丨脑人言(ID:ibrain-talk)

  作者丨王江尾

  当我们因为各种原因穿行在一座城市中时,如果不小心闯入高档小区或者高级写字楼,往往需要面对保安的终极三问:“你是谁?”“你从哪里来?”“你要到哪里去?”。若是回答不上这三个问题,轻则被驱逐出境,重的被扭送派出所也不无可能。而对于其他动物而言,走错路线或者误入歧途往往意味着更为严重的后果。譬如老鼠,如果它在觅食过程中,闯进了天敌的视野,显然天敌不会耐心地调查一下老鼠的背景再决定捕杀与否,而是直接逮住盘它一盘,亲亲抱抱举高高。至于最后是否落肚,那全看天敌的心情了。再譬如某些鱼类,它们每年都需要洄游到一些江河湖泊中交配产卵,生儿育女。若是因为走错了路线,找不到配偶,那这一身祖传的DNA可就只能埋没江湖随水草了。

  从这里我们就能看到, 导航——即估计自身位置、回溯和规划自己运动路线的能力,对于动物的生存来说是极为重要的 。可以说,绝大部分的动物都需要依赖其导航能力来定位食物源、寻找配偶或者躲避敌害。而对于哺乳动物而言, 海马-内嗅皮层 这一脑区对于其导航功能的实现极为关键。

  参加过定向越野活动的小伙伴都知道,要从出发地走到目的地,所需的其实只有一张地图和一个指南针而已。首先,我们需要通过观察周围环境,并与地图进行对照,确定自身所处的位置,同时利用指南针确定自己的方向。紧接着,就可以按照地图所示,规划一条可行的路线抵达目的地。而这条路线往往包括沿哪个方向走、走到哪个地放要转弯、转到什么方向等内容。同时,在走的过程中,我们也会不断地观察周围环境,时不时与地图对照,来判断自己是否走错路线。

  而哺乳动物的大脑实现导航功能,采用的也是和以上描述类似的方法。

  地图--位置细胞

  首先,来说说哺乳动物大脑所用的地图—— 位置细胞 (Place Cell)。

  早在20世纪70年代,英国科学家奥凯弗(O'Keefe)就在大鼠的海马体中发现了一群被称之为“位置细胞”的特殊神经元。在实验中,奥凯弗让大鼠在一个开放空间中自由活动,同时用电极记录海马体内神经元的放电活动。结果发现,记录到的某些神经元,其放电活动与大鼠在实验室中的位置有着明显的关系。例如,当大鼠位于实验空间中的A地时,会有某个神经元甲产生强烈的放电活动,而其他神经元则保持静息状态。而当大鼠离开A地,到达B地后,神经元甲则回到静息状态,同时也会有另一个神经元乙产生强烈的放电活动。若是再由B地抵达C地,则神经元甲乙都会保持静息状态,另一个神经元丙产生强烈的放电活动。奥凯弗将这种放电与空间位置紧密相关的神经元称为位置细胞,将每个位置细胞放电强烈的区域称为位置野(Place Field)。

  一个位置细胞的空间放电图像:当大鼠走到空间中特定位置(红色区域)的时候会被激活,产生一连串的动作电位。灰线代表大鼠运动轨迹,黑点表示在大鼠经过该位置时这个位置细胞产生了一个动作电位。

  位置细胞的放电野是和环境线索紧密关联的。在某些实验中,大鼠仅能依靠单一的地标来判断自己所处位置。研究人员在改变地标的方向之后,发现位置细胞的放电野也随之发生一致的改变,而它们之间的相对关系维持不变。而如果将大鼠从一个环境换到完全不同的另一环境后,位置细胞的位置野则会发生彻底的改变。同样几个位置细胞在两个环境中的放电野互相之间的相对位置、每个放电野的放电频率等特征都会发生变化,这种现象被称之为“重映射(Remap)”。从重映射现象可以推测得知, 两个位置细胞在空间中的放电野位置和其在大脑中的位置是无关的 。也就是说,在某一运动空间中放电野相邻的两个位置细胞,它们在大脑中的位置往往并不在一起。

  因为不同的位置细胞具有不同的位置野,所以大鼠在某一空间中的位置原则上可以通过数个神经元的放电活动来进行推测。位置细胞的响应作为大脑对于 自身所处位置 这一认知的内在表征,一般认为位置细胞群提供了一幅关于动物所处环境的分布式、异我中心的 认知地图 (Cognitive Map),且对于每个不同的环境空间,都有一幅独特的地图与之对应。

  位置细胞是大脑实现空间导航功能的关键一环,有了位置细胞基本上就已经可以回答“你从哪里来?”和“你要到哪里去?”这两个问题。

  指南针--头向细胞

  然后,再来说说大脑使用的“指南针”—— 头向细胞 (Head Direction Cell)。

  在前面我们已经知道,位置细胞的活动与大鼠在空间中的位置紧密关联,与之类似,头向细胞的活动则与大鼠的面朝方向有关。每个头向细胞都有一个偏好方向,当大鼠面向某个方向的时候,与之相对应的头向细胞就会产生剧烈的神经活动,产生一连串的高频动作电位。而当大鼠逐渐转向、偏离这个偏好方向时,该头向细胞的放电频率则会逐渐降低。当大鼠的朝向偏离该头向细胞的偏好方向约45°以上时,就会基本回到静息的状态。不同的头向细胞具有不同的偏好方向,这些偏好方向在[0°, 360°]的范围内均匀分布。也就是说, 无论大鼠面朝哪个方向,都有一个与此对应的头向细胞活跃起来,作为大脑对于自身面朝方向的表征

  一个头向细胞的放电特征:当大鼠面朝约70度方向的时候,该头向细胞达到最高的放电频率,大鼠面朝方向偏离70度越远,这个头向细胞放电频率越低。(数据来源:J.S. Taube, et al. 1990)

  需要强调的是,尽管我们说头向细胞是大脑的“指南针”, 但是头向细胞本身和地磁场毫无关联 ,其偏好方向是与环境紧密相关的,与地磁南北极无关。当环境线索转动一个角度后,头向细胞的偏好方向也会转过相同的角度。

  另外,与位置细胞只存在于海马体不同的是, 头向细胞在多个脑区都有分布 。而与位置细胞相同的是, 头向细胞的偏好方向和其在大脑中的位置也是没有关联的 。两个偏好方向接近的头向细胞,它们在大脑中的位置往往也不在一起。

  路径积分

  故事到这里似乎已经很完整了:位置细胞提供了实现导航所需要的地图,头向细胞提供了导航所需要的方向信息,如前所述,利用这两个信息我们的大脑原则上已经能够完成导航任务。但是,你以为大脑仅仅做到这样就满足了嘛?这怎么会是大脑的风格呢?

  还是以定向越野为例,设想这样一种情形,你的地图完好无损,指南针指示也很正常。利用前面的办法,你很快就搞清楚自己所在位置和方向,正喜不自胜,打算继续规划路线。但是!霎时间,一阵妖风以摧枯拉朽之势刮来,旋即又止,却留下一阵浓得快结成水珠的大雾,混沌不分天地乱,茫茫渺渺无人见,能见度突然变得极低,你仅仅能够看清地图和指南针,再也 无法看清周围的环境 。在这种情况下,前面所说的方法已经行不通,你觉得自己还能够完成定向越野的任务吗?

  但这绝对难不倒我们的大脑。研究人员将大鼠放进一个它非常熟悉但是已经完全黑暗的环境中,同时排除了气味等因素的干扰,可以说在这种条件下大脑已经基本无法获取有关环境的信息(是不是和你遇见的浓雾很像?)。即使在这种条件下,位置细胞仍然能够正常工作。也就是说,当这只大鼠经过了前面所例举的A地时,神经元甲依然会产生强烈的放电活动。同样,经过B地或者C地时,神经元乙或者丙也依然会强烈放电。类似的,头向细胞也能够在黑暗环境中正常工作。简单地说,就是在完全黑暗的环境中,大脑仍然非常清楚自身所在的位置,并且顺利实现导航功能。这种特别的现象提示我们,位置细胞的放电活动,并不仅仅依赖于环境提供给大脑的信息。

  面对这样的结果,天才的科学家们提出了“ 路径积分 (Path Integration)”的概念。这个概念是说我们的大脑能够通过 对自身运动信号的积分 来判断自己从哪个位置达到了哪个位置,这就能够保证在完全缺乏环境信息时,大脑仍然能够判断自己的位置。从理论上讲,为了实现路径积分,大脑必然需要一套内置的坐标系统,能够用于表征不同位置之间,位置与自身运动方向、距离之间的关系。有了这样一套坐标系统,大脑才能够实现对自身运动的积分和更新,用自己初始的“坐标”(神经元的激活状态),加上自己在某段时间内的运动信息,估计出自己当前的“坐标”。“路径积分”的概念主要是对大脑这种能力的描述,在刚刚提出时人们并不清楚其具体的神经机制,对于大脑内置的坐标系统也一无所知。而一类新神经元的发现,使得人们逐渐开始理解路径积分的具体实现过程。

  在内侧内嗅皮层,挪威科学家莫泽夫妇(May-Britt Moser和Edvard Moser),一对科学界的神仙眷侣,发现了一类更为特别的神经元。这些神经元与位置细胞类似,能够对空间中特定的位置产生剧烈的神经活动,形成位置野。但是与位置细胞不同的是,这类神经元往往单个就能够在同一个环境中形成多个位置野。而且,更为神奇的是,这些位置野在空间上的分布并不是随机散乱的,而是极为规则地形成了一个完整的正三角形点阵结构,每个位置野都位于这个三角形点阵的格点位置。因此,莫泽夫妇将这类神经元命名为“ 网格细胞 (Grid Cell)”。

  一个网格细胞的放电野:白点代表大鼠经过该处时,这个网格细胞产生了一个动作电位。放电点天然地聚集形成多个放电野,所有放电野形成了三角形点阵结构(黄色细条标记)。

  不同网格细胞的差别主要体现在三个方面:

  网格 间距 ,指两个最临近的放电野之间的间隔;

  网格 朝向

  网格 相位 ,两个网格细胞放电野之间的差距。

  而且,网格细胞这三个特征不会任意变化,不同的网格细胞之间具有高度组织性。已有实验证实,所有的网格细胞不会分成超过10个模块。每个模块内的网格细胞具有相同的网格间距和网格朝向,只是网格相位不同,而来自不同模块的网格细胞则具有不同的网格间距和网格朝向。对于大脑来说,不同的模块就相当于具有不同量程和精度的尺子。大网格间距的模块量程大,但是精度相对较低,小网格间距的模块量程很小,但是精度很高。

  在目前的理论模型中,网格细胞的激活状态是位置细胞的重要输入信息。对于空间中的任一位置,都会有一组来自不同模块、不同网格相位的网格细胞被激活,整个网格细胞群呈现出一种独特的激活状态组合。这组被激活的网格细胞进而激活了一个特定的位置细胞,于是这个位置也就成为了被激活位置细胞的位置野。同时,网格细胞的激活状态组合能够随着大鼠的运动而改变。当大鼠在不断运动的时候,网格细胞群的激活状态一直紧跟着发生变化,而被网格细胞群激活的位置细胞也随之不断变化,这也就实现了前面所说的路径积分。因为提供给网格细胞的运动信息,实际上是大脑自身对于运动方向和运动速度的判断。它不依赖于环境,所以即使在黑暗环境中,大脑中的导航系统仍然能够正常工作。

  因为网格细胞实际上是通过某种形式的神经计算,给出了位置细胞互相之间以及位置细胞和运动之间的关系,所以网格细胞不仅仅能够解决在黑暗环境中的导航问题,实际上它对于导航路线的回忆和规划也具有极为重要的意义。这一点不仅仅在神经科学领域得到了验证,在人工智能领域也有类似的结果。

  结语

  可以说, 位置细胞、头向细胞和网格细胞 是哺乳动物 大脑内置定位系统中最为重要的三个部分 。因此,发现位置细胞的奥凯弗和发现网格细胞的莫泽夫妇在2014年分享了诺贝尔生理学和医学奖。不过,也还有一些其他类型空间导航神经元存在于大脑中。像同样在内侧内嗅皮层的速度细胞,其放电频率与大鼠的速度呈明显的线性相关,可能作为网格细胞的输入,为其提供动物体自身的运动信号。还有边界细胞,它会在大鼠运动到环境的某一边界时激活,为大脑提供环境边界的信息。

  最后,如果你不是路痴,那么恭喜你!看起来你大脑的导航系统工作一切正常!如果你是路痴,那么也恭喜你!消遣了几分钟的时间,了解大脑导航系统并对拯救路痴并无明显帮助!

  参考文献:

  [1]Moser E I, Moser M B, McNaughton B L. Spatial representation in the hippocampal formation: a history[J]. Nature neuroscience, 2017, 20(11): 1448.

  [2] O'Keefe J. Place units in the hippocampus of the freely moving rat[J]. Experimental neurology, 1976, 51(1): 78-109.

  [3] Taube J S, Muller R U, Ranck J B. Head-direction cells recorded from the postsubiculum in freely moving rats. I. Description and quantitative analysis[J]. Journal of Neuroscience, 1990, 10(2): 420-435.

  [4] Hafting T, Fyhn M, Molden S, et al. Microstructure of a spatial map in the entorhinal cortex[J]. Nature, 2005, 436(7052): 801.

  [5] McNaughton B L, Barnes C A, Gerrard J L, et al. Deciphering the hippocampal polyglot: the hippocampus as a path integration system[J]. Journal of Experimental Biology, 1996, 199(1): 173-185.

  [6] Kropff E, Carmichael J E, Moser M B, et al. Speed cells in the medial entorhinal cortex[J]. Nature, 2015, 523(7561): 419.

  [7] Solstad T, Boccara C N, Kropff E, et al. Representation of geometric borders in the entorhinal cortex[J]. Science, 2008, 322(5909): 1865-1868.

  [8] 赵思家. 《大脑使用指南——其实你生活在大脑创造的虚拟世界里》,湖南科技出版社,2016年.

  [9] Banino A, Barry C, Uria B, et al. Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents[J]. Nature, 2018, 557(7705): 429.

  
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