Nature | 视觉刺激诱发的神经活动揭示小鼠视觉系统的功能层系 ​

编译 | Qi

哺乳动物视觉系统的解剖结构，从视网膜至新皮层以层级化方式组织排布【1】。我们已经深入了解了“撞击”视网膜的光子流如何引发有意识的感知和视觉运动行为，然而在细胞水平上的知识大多源于小规模研究，由于这些研究往往会受到大量不可控变异、神经元不均匀覆盖和选择性刺激应用的影响，验证视觉功能模型的道路受到了阻碍。为了解决这一问题，2020年12月16日，美国艾伦脑科学研究所在Nature Neuroscience杂志上发表一项研究，通过开发一种双光子光生理管路（two-photon optical physiological pipeline）系统地研究了小鼠视觉系统中约6万个神经元的视觉反应【2】，然而这种方法也并非无懈可击，缺乏同时记录跨皮层和皮层下结构的高时间分辨率信号的能力。

过去50多年来，层级（hierarchy）结构的概念已为哺乳动物视觉系统相关的体系构建提供了思路，并启发了强大的多层计算网络【3, 4】。截至目前，我们对猕猴的视觉层级已经进行了广泛的研究，而对于鼠脑中这种层级结构的存在与否仍不太清楚。考虑到小鼠模型在当前研究中的实用性，描述这种层级结构的存在以及深度具有重要意义。

2021年1月20日，来自美国艾伦脑科学研究所的Shawn R. Olsen，Joshua H. Siegle与贾晓轩在Nature杂志上发表了一篇题为Survey of spiking in the mouse visual system reveals functional hierarchy 的文章，在前述研究的基础上，研究人员构建了一个新的神经电信号记录系统，使用神经探针来检测小鼠六个皮质视觉区域以及两个丘脑视觉核团的动作电位，通过深度分析，揭示了视觉刺激期间区域间功能连接直接反映了解剖层级【5】。

首先，研究人员使用Neuropixels硅探针记录了清醒小鼠在观察不同视觉刺激时，视觉皮层和丘脑结构数百个具有高空间和时间分辨率神经元的动作电位。在每次记录过程中，小鼠被动地观察一组视觉刺激，在这里，研究人员重点关注移动光栅（drifting gratings）、全屏闪烁（full-field flashes）以及局部伽柏斑块（local Gabor patches）几种刺激，以获得分层处理的各个方面。结果显示，在所有受检视觉区域记录的神经元均表现出高度的视觉反应性，其中60%的神经元在用于呈现刺激的监测器范围内表现出显著的空间感受野（spatial receptive fields）。

先前的解剖学研究已经为小鼠的皮层和丘脑的不同区域分配了相应的层级分数，其中，LGN位于层级结构的最底部，紧接着是其主要靶标结构V1；而LM、RL、LP和AL区域位于中间层，PM和AM区域位于顶层（见图1）。但是因为小鼠脑内具有丰富的循环连接，功能结构尚不清楚。研究人员预期视觉刺激会自下而上的沿着这种解剖层级结构传播。为了验证这一观点，作者在使用移动光栅进行视觉刺激时，利用不同区域神经元之间的交叉相关图（cross-correlograms, CCG）来评估定向功能连通性，结果表明V1神经元在强烈视觉驱动期间平均领先于LM神经元，因此在功能层级结构中处于较低位置。说明前馈信息从V1传递到LM。此外，研究人员计算了每只小鼠所有功能连接神经元的CCG尖峰时间滞后的分布，并结合了小鼠之间峰偏移分布的中位数，也同样证明V1神经元领先于其他区域神经元的活动，与之相反，AM落后于其他区域，提示该区域位于功能层级结构的顶层。由此，推断出小鼠视觉区域的功能层级结构。

图1. 八个目标区域的解剖结构分层评分

接下来，为了进一步评估区域之间“leader-follower”关系，研究人员定义了一个方向性得分，该得分量化了任何两个区域之间正时滞和负时滞联系的相对数量，且区域之间的成对方向性得分矩阵与解剖层级分数得分矩阵非常相似。那么这种区域排序与功能层级的四个经典度量之间是否存在相关性呢？首先，研究人员量化了“全屏闪烁”刺激诱发反应的时间延迟，发现随着层级升高，对应区域的视觉反应延迟显著延长。随后，作者通过“局部伽柏斑块”刺激测试感受野的大小发现随解剖层级增加，视觉感受野大小也逐渐增加。此外，视觉感受野的复杂性也随之增加。最后，基于先前研究提出的，神经活动的“时间尺度”在高层级结构中有所增加，研究人员通过在刺激展示之间的灰屏时段内，对每个神经元的自发峰值计数自相关拟合指数衰减函数，来评估内在时间尺度。结果显示，高层结构的反应衰减时间尺度长于低层结构，且除LM–AL和AM–PM外，所有成对区域的响应衰减时间尺度都显著不同。这种信息整合所需要的时间变化正是多层处理的一个重要特征。总而言之，这四个反应指标以及互相关分析都支持跨皮层和丘脑视觉系统的功能层级结构的存在。

需要注意的是，这种层级结构的作用最终应与所实施的行为和认知操作有关，因为更高的位置可以更好地整合感官输入与行为目标。为此，作者测量了视觉变化检测任务期间的神经元电信号。在每一次试验中，重复的图像在随机数次展示后会改变身份，而小鼠检测到这种变化会得到奖励。任务期间记录的神经元对图像有清晰的视觉反应，而当刺激改变身份时会显示出更大的神经反应，并且行为期间对图像反应的延迟与解剖层级评分相关。

最后，研究人员试用随机森林解码器（random forest decoders），对单个区域内神经元的神经活动进行训练，以预测图像何时改变或不改变。解码器在每个区域内随机选取了20个神经元的活动进行训练，结果显示与视觉图像变化相关的信号在视觉系统的更高层级被放大，揭示了层级处理与行为的相关性。

图2. 随机森林解码分析示意图以识别变更试验与非变更试验，以及与小鼠行为的比较

这项研究通过对Neuropixels探针标记的约100000个神经元的神经元电信号进行检测，使用CCG时间滞后分析来揭示在感觉驱动期间小鼠皮层视觉区域的解剖和功能网络组织之间的显著对应关系。应用四种常用的分级处理指标，包括反应延迟、感受野大小、移动光栅的相位调制程度和反应衰减时间尺度的测量方法，来揭示八个受检视觉区域中功能层级的关系。应用行为学实验揭示了不同层级的神经活动和小鼠视觉行为的关系。总的来说，这项研究确认了解剖层级可以反映在视觉区域的神经活动中，将层级结构与功能性相联系，为了解小鼠跨层级组织的皮层和丘脑视觉区域的编码和信号传导奠定了基础。

原文链接：

https://doi.org/10.1038/s41586-020-03171-x

制版人：嘉

参考文献

1. Felleman, D. J. & Van Essen, D. C. Distributed hierarchical processing in the primate cerebral cortex.Cereb. Cortex 1, 1–47 (1991).

2. de Vries, S. E. J. et al. A large-scale standardized physiological survey reveals functional organization of the mouse visual cortex. Nat. Neurosci. 23, 138–151 (2020).

3. Hubel, D. H. & Wiesel, T. N. Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat’s visual cortex. J. Physiol. (Lond.) 160, 106–154 (1962).

4. Carandini, M. et al. Do we know what the early visual system does? J. Neurosci. 25, 10577–10597 (2005).

5. Siegle, J H. et al. Survey of spiking in the mouse visual system reveals functional hierarchy. Nature(2021).