神经元持久记忆和成纤维细胞命运的分子基础

On the molecular basis of enduring memory in neurons,and cell fate in fibroblasts

神经元持久记忆和成纤维细胞命运的分子基础

https://academic.oup.com/nar/article/54/8/gkag337/8663818

摘要

记忆可以持续一生，而这是如何实现的仍然是一个未解的挑战。目前大多数观点将记忆的分子痕迹（记忆印迹）视为一组促进神经元共同发放和共同连接的突触蛋白。然而，大多数蛋白质的周转时间在几个月或更短。另一个挑战是成纤维细胞如何数十年记住其细胞命运，而一个新兴模型认为功能相关的基因在簇（称为转录工厂和凝聚体）中共同转录，制造指定细胞命运的RNA。由于簇集是由随时间作用的熵力驱动的，最早的细胞可能就已拥有这种记忆系统，且大自然可能在神经系统进化时利用它来存储记忆印迹。随后，转录创造了原始的神经元基质并定义了哪些细胞被包含在共同连接和共同发放的回路中，之后进行性细胞分化巩固了长期记忆。我推测转录扮演着另一个核心角色。对于每一个添加到新生RNA上的核苷酸，转录都会产生一个焦磷酸——这是一种螯合剂，能隔离那些可以修饰动作电位脉冲序列的钙离子。换句话说，那个指定细胞命运的同样的纳米线连接DNA计算机，可能存储并操纵我们的记忆。

引言：神经记忆印迹

记忆可以持续一生（图_1A），为此提供分子层面的解释仍然是神经科学的一个核心挑战。一个多世纪前，Semon提出了一种涉及记忆印迹（engrams）的记忆理论 [1]。记忆印迹有许多定义；我采用Josselyn和Tonegawa的定义，将其视为持久的离线记忆物理/化学痕迹（由学习引发，发现于神经元群中）[2]。我的重点将放在持续数十年的痕迹上。

在记忆测试期间活跃的神经元通常以转录因子（TFs）如CREB（cAMP反应元件结合蛋白）的磷酸化为标志，这刺激了即刻早期基因（例如 c-fos）的发放；随后，神经元中磷酸化的CREB或 c-fos 指向一个记忆印迹。更具说服力的证据是通过在习得前破坏功能、在没有线索的情况下通过电刺激记忆印迹细胞来提取记忆，以及在没有预先训练的情况下植入记忆以模拟相关记忆而获得的 [2]。

在我将称之为“标准”模型 [2] 的内容中，记忆痕迹是一个具有“增强”突触的神经元网络，它们协同工作，正如Hebb所假设的那样，并且能够被“共同发放的细胞连接在一起”（cells that fire together, wire together）[3] 所捕捉。那么，突触处稳定连接的蛋白质将构成一个记忆印迹，记忆的提取则是作为电脉冲序列。这通过将假设的记忆印迹——不同的接线图或连接组（connectomes）——附加到巴甫洛夫的狗身上来说明，这是在著名的条件反射实验期间（图_1B）。信息通过两种一般方式传播：通过沿着神经元传递的脉冲序列中的动作电位（与跨突触的囊泡运输耦合），以及作为钙（Ca）瞬变在神经元内及神经元与周围细胞之间通过间隙连接和纳米管传播——这个网络通常被视为支持神经元网络 [4–9]。记忆处理和计算随后发生在神经网中的突触处。

长时程增强（LTP）——突触强度或连通性的持续增加——是这种接线的基础 [10]。LTP根据涉及的分子（例如受体、离子通道）或时间跨度（例如持续几分钟到几小时的短期，持续数小时的早期，以及持续更久且需要蛋白质合成加上转录和蛋白酶体介导的降解的晚期）进行细分 [11–13]。树突棘通常在数天内随着突触强度的增加而出现，随后收缩，这种突触可塑性与记忆和遗忘相关 [14]。

来自模仿我们大脑的硬件和软件的见解

现代计算机使用具有冯·诺依曼架构的硅芯片，其中存储地址在逻辑上是相同的，并存储数据或指令。相比之下，我们大脑中的地址是非等效的，具有相互链接的存储和处理。因此，类脑硬件 [15,16] 和软件 [17–20] 正在被开发。两者都具有令人惊讶的特性。

神经形态硬件通常包含忆阻器（memristors，“memory”和“resistors”的合成词）。与电阻器不同，忆阻器“回忆”之前有多少电荷通过它，即使在断电时也是如此。流经两个热力学隔离的忆阻器的流动自发地演变为具有最大熵的稳定（不变）平衡。相比之下，热力学开放对（pairs）有幸拥有产生复杂涌现振荡的可能性——但仅在一个精确定义的称为“混沌边缘”（the edge of chaos）的域中 [21]。在忆阻器网络中，信息流的两个度量——传递熵和主动信息存储——在系统接近混沌时达到最大 [22]。这引出了一个问题：赫布网络（Hebbian networks）是否在混沌边缘运作？

忆阻器的概念发明者——Chua——提供了一般混沌理论的见解（例如解释图灵不稳定性，以及解决Smale悖论），以及动作电位是如何涌现的 [23,24]。在后一种情况下，他从热力学第二定律开始：轴突只有在由外部能源供应时才会发放。他然后想象一个神经元位于混沌边缘（一种渐近稳定状态），在那里它获得了放大能量中无限小波动的能力——从而产生“全或无”的脉冲。他接下来使用非线性微分方程来计算定义这个“金发姑娘区”（Goldilocks zone，即恰到好处区域）的精确参数。他的参数重现了那些通过实验获得的参数，他得出结论我们的大脑在混沌边缘工作。

脉冲神经网络（SNNs）通常是核心算法，其中“脉冲”携带信息，且脉冲时间依赖可塑性调整“突触权重”。使用非等效地址（与相同地址相比）带来了许多优势 [25]：神经形态算法更快（存储和处理相互链接，因此没有冯·诺依曼瓶颈），更高效（数据在本地处理，所以“嗅觉”和“听觉”“神经元”可以同时运行不同的算法），更节能（所以“神经元”不会过热），可适应（“突触权重”即时改变），以及更稳定（去中心化网络尽管有连接丢失仍保留功能）。因此，SNNs执行复杂的任务，如识别手势和语音命令，非常像人类 [26]。当然，这些神经形态算法不适合我们的笔记本电脑执行的精确顺序任务，而且调试它们众所周知是困难的。

记忆印迹的细胞基质

我选择颗粒细胞作为范例，因为它们是小鼠小脑中的主要神经元类型 [27, 28]，但这些论点适用于网络中其他层的其他细胞。 unsurprisingly（不出所料），颗粒细胞在大脑发育和功能中起着核心作用 [29]。它们的特征在于拥有所有神经元中细胞核与突触之间最短的距离（约 15 μm）。它们还表达区域特异性的信使 RNA（mRNA）组 [30]。请注意，mRNA 可以以约 0.1–1 μm/min 的速度从细胞核快速转运至突触 [31, 32]。即使在输入和输出突触相距数百微米的锥体细胞中，细胞核也总是策略性地定位于两者之间 [33]。此外，约 5 个颗粒细胞的胞体通常被来自一个胶质细胞（一种被膜原生质星形胶质细胞）的细胞质“面纱”所覆盖 [4]。为什么进化最小化了细胞核与邻近细胞功能接触之间的距离？

尽管我们大脑中的形态学细胞类型很少，但单细胞转录组学揭示了令人眼花缭乱的不同类型数量 [34–37]，而确定究竟有多少种取决于所使用的算法和阈值 [38]。我使用编码果蝇生殖行为的 fruitless 神经元来说明这种多样性。仅对约 2500 个细胞的分析就发现了 113 个不同的组，对其中的 46 个组进行详细检查显示，含同源框的转录因子（TFs）在表达上的变化最大，而免疫球蛋白样结构域的富集程度最高——每个组都表达一套独特的库（repertoire）[39]。这表明转录因子驱动单一神经通路内的分化，产生许多聚集在一起的不同细胞类型。

脑细胞在转录上高度活跃

转录显然在记忆印迹的形成与功能中起着重要作用[40–42]。例如，转录活性与去极化及其相关的钙瞬变紧密相连[43–45]。此外，向体外生长的神经元前体细胞添加尼古丁会立即使其去极化，在5分钟内使c-fos转录增加十倍[46]。编码转录因子（TFs）的其他数百个基因也在几分钟内被开启[47]。类似地，KCl去极化在2小时内激活了超过12,000个增强子处的转录，使结合到它们上面的RNA聚合酶II的量增加了一倍[48]。同样值得注意的是，在FANTOM5小鼠数据集中，脑细胞表达的（不同的）增强子RNA（eRNAs）比其他任何组织都多[49]，表达的mRNA比成纤维细胞多[37]，并且拥有数量惊人的长非编码RNA、微小RNA和环状RNA[50–52]。请注意，新生人类eRNA的数量以约10:1的比例超过新生mRNA[53]。

在记忆印迹的写入和读取过程中，表达模式会发生类似于发育过程中出现的变化。例如，在小鼠遭受足部电击后激活的神经元被分离并进行了分析[54]。染色质立即变得更具可及性。在记忆巩固期间，随着启动子:增强子相互作用的重排，少数基因变得活跃。在提取过程中，在编码阶段被激发（primed）的启动子和增强子之间出现了新的接触，许多参与局部蛋白质合成和突触形态发生的基因变得更加活跃。这些缓慢的变化镜像反映了分化过程中观察到的变化。另一个例子强调了特定TFs的作用[55]。两组小鼠在奖励相关情境中接受训练：一组进行高频重复训练（因此它们能记住训练内容长达数周，通过预期奖励时的舔舐行为检测到），另一组训练频率较低（因此它们忘记了）。对丘脑-皮层回路中单细胞的转录组学分析揭示了与记忆和遗忘相关的不同TFs群。靶向CRISPR敲除随后指出，一些TFs对记忆形成没有影响，而另一些则影响稳定化（例如，钙调蛋白依赖性因子CAMTA1是维持数天记忆所必需的，但TCF4和组蛋白甲基转移酶ASH1L是记住数周所必需的）。

请注意，许多奇特的脑转录本来源于转座元件中的启动子，这些转座元件的扩散与哺乳动物大脑的进化巧合地同时发生[56, 57]。此外，我们大脑中进化最快的序列是大于1 kbp的重复片段，它们被视为我们扩展的新皮层和更高神经元连通性的驱动因素；我注意到，这些重复片段中的31个候选基因中有11个编码表面分子[58]。

这些结果提出了许多未解答的问题：为什么神经转录活性如此相关、高度活跃且“嘈杂”（显然处于混沌边缘），以及为什么我们不能仅仅按比例放大果蝇大脑就能使我们像现在这样思考（而不需要新的TFs）？

一个悖论：我们的大脑是双模态的，既运作得非常快，又运作得非常慢

Zheng和Meister [59] 使用概略性数据来强调人类信息吞吐量（仅约10比特/秒）与我们以约10⁹比特/秒收集数据的感觉系统之间的鲜明对比。较小的数值（10比特/秒）适用于所有人类行为，包括感知、认知和运动功能；它是通过对说话、阅读、打字、记忆数字和解魔方等活动进行平均得出的。请注意，从一个神经元到下一个神经元的信息传递依赖于脉冲时间（皮层放电率通常仅为每秒几次脉冲），且信息论告诉我们每次脉冲约携带2比特信息。较大的吞吐量（10⁹比特/秒）是通过计算单只眼睛中的视锥细胞得出的。每个受体将动态光输入转换为连续变化的膜电压（输出约270比特/秒），600万个视锥细胞产生约1.6×10⁹比特/秒。由此，一个打字员的大脑仅筛选出执行必要击键所需的10比特/秒。Zheng和Meister认识到许多人会对他们关于大脑运作如此之慢的说法感到不满（例如参见[60]），但他们仍坚持认为输入比特流与处理比特流是非常不同的。

现在考虑我们大脑的数据容量与其存储的记忆相比如何[59]。容量上限是通过将突触数量（约10¹⁴）乘以突触强度的动态范围（约5比特）得出的——这给出≈50 TB。如果为每个神经元添加几个比特来指定不同的功能参数，这几乎不会增加总数，因为神经元总数仅约10¹¹个[61]。由于≈50 TB的容量如此巨大，因此存在大规模冗余和/或仅选择极小数据子集的空间。此外，如果一个人以10比特/秒的速度每天24小时、持续100年不睡眠地吸收信息，所有产生的记忆总量也不足4 GB！由于这个量如此之小，这意味着不同记忆之间必然存在大规模的交错存储（全息图提供了对空间信息集进行类似压缩的机制）[62]。

Zheng和Meister得出结论，我们的大脑是双模态的：高维度的外周输入在中心被急剧过滤为稀疏的比特流[59]。换句话说，存在两种记忆：一种是短期记忆，信息通过突触在细胞间快速传递；另一种是数据被缓慢存储和处理的记忆。Gershman也提出必须存在两种使用不同算法的记忆机制：推理参数存储在突触中并通过突触可塑性进行更新，而生成式参数则在单个细胞内以另一种分子形式存在，并通过生化过程进行更新[63]。换句话说，该系统在不同的位置以不同的速度运行不同的记忆/处理模块（数字式、模拟式）。

突触记忆存在的一些问题

尽管普遍认为突触连接捕获了学习引发的长期变化，但许多人认为缺乏直接证据。例如，Gershman列出的一部分反面证据如下[63]（另见[64]）。(i) 突触前和突触后神经元必须在40–60毫秒内发放才能改变突触强度，但动物能够学会间隔数小时的刺激之间的关联。(ii) 海马体中的大多数树突棘（突触强度/连通性的标志物）每2周更新一次，但记忆可以持续更长的时间。(iii) 通过电击训练以避开气味的果蝇幼虫，在相关突触（嗅觉投射神经元与蘑菇体神经元之间）解体时，仍能通过变态发育保留该记忆。(iv) 在缺乏蛋白激酶C某种亚型的突变小鼠中，海马长时程增强（LTP）减弱，但突变体仍然能够学会执行依赖海马体的任务（在莫里斯水迷宫中游泳）。我在此列表中补充：(v) 本能及其被称为‘ingrams’的记忆印迹类似物可延续数代[65]。例如，在笼中繁殖的实验室小鼠在接触到潜在捕食者的图像时会仓皇躲避，而这些捕食者只能在几代以前被看到[66, 67]。(vi) 突触传递的能量消耗很高，但人类的感觉刺激和解决认知问题仅略微增加能量需求。

此外，灵长类动物单位脑质量的能量消耗大致与神经元数量成正比，而非突触数量或连接组复杂性[68]。(vii) 通过纳米管网络（长度约3 μm）传递的钙瞬变为突触细胞间连接提供了替代途径，但这些纳米管的半衰期为数小时[8]。这些反面证据的一个共同特征是，难以想象能够持续一生的记忆机制。

记忆分子

DNA arguably（可以说）是长期信息存储的最佳基质，并且在体外计算中被广泛用于此目的[69]。来自格陵兰北部沉积物的序列保持着约200万年的当前最长寿命记录；它们编码了一个包含杨树、乳齿象、驯鹿和鹅的生态系统[70]。那么，人们可以想象，获取记忆会改变序列，就像淋巴细胞DNA记录对抗原的记忆一样；然而，目前没有证据支持这种定向改变（但存在非定向改变）[71]。RNA 稳定性较差，但很少被认为编码记忆印迹（然而，参见[64]）。Francis Crick 指出，除 DNA 外，几乎所有大分子都在数月或更短时间内更新（图2A），并提出了一种依赖于双稳态开关的简单持久性机制（图2B）[72]。已知许多此类开关（例如影响突触稳定性的 CAMK2A 和 PKMζ）[12, 73]。这些激酶具有活性（磷酸化）和非活性状态，并且——当新的非活性分子出现时——如果大多数现有分子处于非活性状态，它们将保持不变。然而，磷酸化会激活它们，使它们现在能够磷酸化非活性分子。因此，替换旧分子的新分子会获得旧分子的状态——从而分子记忆得以存续。如果激酶是多聚体结构的一部分（CAMK2A 是十二聚体，PKMζ 锚定在一个大型 KIBRA 复合物上），稳定性会进一步增强[74]。这种机制能够在其所有组成部分被替换后依然存续，就像忒修斯之船尽管所有木材都被更新却依然存在一样。

虽然蛋白质是流行的记忆分子[2, 12, 75, 76]，但其他分子也持续被提出。这些包括通过 G4-四链体[77]、甲基化[78, 79] 或在相关组蛋白上沉积标记[78, 80] 对 DNA 的修饰，以及通过新合成、m6A 修饰、可变剪接，甚至编码如 ARC 和 CAMK2A 等蛋白质的 mRNA 在神经元间转移[81–83] 对 RNA 的修饰。

所有这些机制都需要两个“缺失的环节”——一个负责将信息从突触传递到内部记忆存储库（在组蛋白修饰的情况下指细胞核），以及第二个负责生成响应性脉冲序列——全部在回忆一段记忆所花费的那一秒内完成。因此，它们并未得到广泛认可，而克里克（Crick）的双相开关则见于大多数记忆模型中。我现在描述两种截然不同的记忆机制。

细胞命运与昼夜节律的记忆

当一个成纤维细胞分裂时，其子代通常能"记住"其细胞命运长达数十年（图2C）。这就是为什么转录组学能够让我们如此精确地定义细胞类型[84–87]。这种记忆是细胞自主的，因为一个克隆中的所有成纤维细胞都被明确证实为成纤维细胞。

一个调控昼夜节律的记忆系统叠加在这种细胞命运记忆之上，存在于从最简单的两侧对称动物到人类的生物体中。这些节律涉及保守的负反馈回路、双稳态开关以及转录激活因子/抑制因子（例如在人类中，CLOCK–BMAL1 复合物加上 PER1、PER2、CRY1、CRY2 驱动任何特定组织中表达的约 5%–20% 基因的昼夜节律性转录）[88, 89]。虽然这些节律由每日太阳周期同步（在人类中通过下丘脑视交叉上核实现），但它们在持续黑暗中培养的细胞中仍能持续存在。

为什么命运选择和昼夜节律如此持久？为解答这一问题，我回顾转录因子（TFs）如何调控指定命运的特定基因组的表达。

转录的另一种观点

在传统的转录模型中[90]，沿 DNA 散在分布的基因彼此独立地被转录（图 3Ai）。然而，现有证据表明，大多数转录本是由 RNA 聚合酶的簇群合成的（图 3Aii）[91]。此类聚集体被称为转录工厂[92, 93]、簇群[94]、凝聚体[91]、液滴[95]、枢纽[96] 和囊袋[97]。我将使用"簇群"（cluster）一词来指代这些结构，因为它们都包含机器的局部高浓度，通过质量作用定律确保高效的 RNA 生产（例如，哺乳动物细胞中一个工厂内 RNA 聚合酶 II 的浓度比核质中高约 1000 倍）[92]。这一观点引出了一个具有两个核心概念的"全基因组"（pan-genomic）模型[98]。首先，锚定在簇群附近的启动子比远处的启动子更频繁地激活（在图 3Aii 中，e 比 d 更频繁地激活）。其次，不同的簇群含有不同的转录因子，专门负责转录不同的小世界基因组转录单元（在图 3Aii 中，粉色的持家单元在粉色簇群中共同激活，而仅在神经元中激活的绿色单元则在绿色簇群中共同激活）。因此，神经元和成纤维细胞含有不同的簇群，转录不同的单元；两者也都含有共同的簇群，负责合成持家 mRNA 和 eRNA（作者提交的手稿标题为"转录簇群与发育通路：自然、养育、噪声"）。换句话说，簇群类型决定细胞命运。当然，表观遗传输入和来自周围环境的信号会强化特定的命运[99]。

由于支持这种替代观点（图 3Aii）的证据已被综述[91, 98]，我仅提及支持它的三类证据。第一，大多数基因组接触应涉及活跃的转录单元；事实确实如此。因此，在细菌中，Hi-C 显示活跃的 RNA 聚合酶锚定了几乎所有环[100]。在哺乳动物中，现有最高分辨率的接触数据（使用区域捕获 micro-C 和小鼠胚胎干细胞中的 Klf1 + Ppm1g 基因座获得）显示，67%–74% 的接触涉及合成 mRNA 和 eRNA 的活跃单元（相比之下，涉及 CTCF 和黏连蛋白的仅占 4%）[101]。第二，本质上所有转录都应发生在簇群中；事实确实如此。因此，我们的基因组编码数百个 rRNA 基因，但只有那些在核仁中成簇的基因才会被聚合酶 I 复制[102, 103]。类似地，>92% 由聚合酶 II 和 III 合成的新生 RNA 都集中在核仁外簇群中[93]。第三，相关单元应在富含适当转录因子的簇群中共同转录；事实确实如此。因此，基因表达网络是小世界网络[104, 105]，由 NFκB 激活的即刻早期基因，以及由 ERα（或 KLF1、或 TFEC 等）激活的其他基因组，都仅在活跃时共同成簇[94, 106–108]。

我将簇群描述为"红色"、"绿色"或"蓝色"，以代表在不同细胞类型中发现的簇群。然而在实践中，颜色以复杂的方式混合[109]，这反映在单细胞转录组中，例如，在一组成纤维细胞群体中，每个细胞都具有其特征性的转录模式[35, 37]。

驱动簇群形成的力

三种重要的力驱动着簇群的形成。首先，一种经典机制涉及能够二聚化的转录因子（TFs），许多转录因子正是如此（图3Bi）[110]。因此，一旦两个TFs结合到邻近的特异性位点，它们就会被暂时限制在局部体积内，这增加了它们碰撞并发生二聚化的几率。其次，考虑一个尺寸大于5纳米且对其他任何蛋白质均无亲和力的DNA结合蛋白/复合物（图3Bii）。在拥挤的细胞环境中，许多较小的分子（<5纳米）从四面八方撞击它。如果两个大分子恰好相互接触，小分子会被空间位阻排除在两者之间的绿色区域之外，因而无法将它们撞开。结果，小分子在相对两侧施加力，使两个大分子保持在一起——尽管它们彼此之间并无亲和力。换言之，将两个大分子有序排列所付出的自由能代价，小于众多小分子无序度（熵）增加所带来的收益。如果这些复合物结合到DNA上，这种熵驱动的“耗尽吸引力”便会稳定簇群[111]。第三种力是通过（布朗动力学）模拟揭示的：代表大型聚合酶/TF复合物的红色球体可逆地结合到启动子上；这些球体自发聚集成簇（图3Biii）[112, 113]。这种涌现过程需要二价/多价性，使得复合物能够作为桥梁来稳定DNA环；因此，它被称为“桥接诱导的吸引力”。形成桥梁会使启动子的局部浓度加倍，从而触发正反馈，该过程无需额外能量输入即可招募更多的复合物/启动子（直至达到无法再压缩进更多DNA的物理极限）。当对红色和绿色复合物进行模拟时，会自然形成界限分明的红色和绿色簇群。当用代表局部转录活性的颜色来标记代表整个人类染色体的长链时，拓扑关联结构域（TADs）和A/B区室均会自然显现，无需引入任何额外机制。鉴于这三种力的存在，大自然面临一个选择：要么消耗能量去阻止簇群形成，要么顺势而为并加以利用——正如我们所主张的那样[98]。

簇群稳定性与细胞命运的记忆

细胞命运通常被认为通过基因调控网络的运作以及与染色质表观遗传标记的耦合来指定[114]。对具有随机连接节点的网络的模拟表明，稳定性岛屿（“吸引子”状态）会自然涌现[115]。然而，生物网络是以特定且分层的方式连接的：主调控因子控制次级调控因子，并最终通过正反馈和负反馈控制效应基因[116]。转录的替代观点指出了一种额外且稳定的细胞命运编码方式，该方式通过定义细胞类型的簇群来发挥作用。这些决定性网络是物理结构（与抽象的基因调控网络形成对比）。我现在描述此类网络在发育过程中是如何变化的。

考虑一个“瓦丁顿景观”，其中“山丘”和“山谷”代表引导细胞走向所需命运的“能量势”（图4Ai）[117, 118]。不可避免的转录或表观遗传噪声被可视化为随机出现的“减速带”，使细胞偏离正确路径（在此，减速带使祖细胞偏离至不需要的成肌细胞路径）[119]。根据任何模型，如果山谷较深，系统会更稳健，因此细胞不太可能无意中滑入错误的山谷（图4Aii）。我们已经看到力驱动单体进入簇群（图4B），实验也证实了这一点[93]，因此力的平衡必须确保簇群处于比单体更深的自由能极小值中（作者提交的手稿题为“转录簇群与发育通路：自然、养育、噪声”）。因此，转录深嵌于瓦丁顿景观中的簇群基因应能减轻噪声的影响，从而稳定簇群并增强命运记忆。

在景观中滚动的细胞会经过决定命运的关键决策点。值得注意的是，处于这些点的细胞会过度表达看似不需要的转录本[120, 121]，正如该论文标题所概括的：“全转录组噪声控制哺乳动物祖细胞的谱系选择”[121]。我提出，表达新的转录因子会增加噪声，使系统扰动至接近混沌状态[21]，并使景观平坦化以简化向新状态的过渡（图4B；作者提交的手稿题为“转录簇群与发育通路：自然、养育、噪声”）。那么，重编程成纤维细胞的命运——通过转染编码MyoD的互补DNA（cDNA）将其变为成肌细胞[122]，或使用四种山中因子（Oct4、Sox2、c-Myc和Klf4）将其变为诱导多能细胞[123]，或使用化学方法将其变为神经元[124, 125]——都将通过使景观平坦化来发挥作用。

许多输入信号影响命运决定并稳定选择；这些信号可以随机地、诱导地或选择性地发挥作用[126–128]。例如，小鼠胚胎中的移植实验明确表明，初始（naïve）细胞可以被强制沿着截然不同的通路发育[127, 128]。此外，许多表观遗传修饰在转录水平（因此在簇群中）发挥作用，以建立和强化选择（例如通过与“印记”相关的组蛋白/DNA甲基化）[114, 118, 129–131]。请注意，所有这些输入信号的作用都是缓慢的。

来自相邻细胞的信号也影响命运选择，我用Notch通路来说明这一点——选择它是因为它在从线虫到哺乳动物的长期记忆中起着关键作用[132–134]，并且因为它与影响记忆处理的其他通路（如Wnt通路）存在“对话”[135]。想象一个祖细胞位于一个成熟神经元旁边，接触刺激了该通路（图5）。从膜受体（哺乳动物中为Notch1-4）到细胞核的信号开启命运决定转录因子及相关表观遗传标记的表达，从而触发新膜蛋白的合成，以加强与邻近细胞的接触。由于信息流需要数分钟时间，这对命运巩固很有用。

DNA：决定细胞命运的纳米线连接计算机/记忆系统

具有黑白像素的快速响应（QR）码提供了高密度存储信息的方式；Navilens阵列通过添加彩色像素来增加容量，而3D阵列应能进一步增加容量（图6A）。我们体内每个细胞中的染色体构成了一种相关的3D记忆机制，确保适当的转录单元“共同连接与共同激活”（图6B）。换句话说，染色体充当纳米线连接的计算机/记忆系统。该计算机的一项任务是“记住”细胞命运，并且——类比于记忆印迹（engram）——我将它的“记忆”痕迹称为“转录记忆印迹”（transcriptional engrams, tengrams）。请注意，一个tengram存储在一个细胞核的一组簇群中（而不是在一组细胞中）。那么，转录因子结合位点的一维基因组位置（高度保守[136, 137]）决定了转录因子结合和聚集的位置。熵力与DNA柔韧性相结合，随后将基因组折叠成无数种可能的3D结构中的一种，每种结构编码略有不同的成纤维细胞或神经元命运（可类比于指定超市中不同“烘焙食品”或“冷冻食品”的二维码）。

这台计算机可能使用什么逻辑符号，以及它们是如何被处理的？我推测它们的数量将多于遗传密码中的符号（包括A/C/G/T、三联体/起始/终止密码子、开放阅读框、启动子），因为我们还应加上代表转录因子结合位点一维位置、二价/多价转录因子浓度及其亲和力的符号（而这些又决定了簇群的颜色/数量/类型）。在这台计算机上运行的算法还必须随时间对符号进行加、减和积分运算，以产生昼夜节律。

特化的转录簇群与钙信号传导可能存在于最早期的细胞中

最早的神经系统可能在辐射对称的后生动物（例如珊瑚、海绵）和两侧对称动物中独立进化了不止一次[138]——甚至可能在后生动物出现之前就已经出现[139]。它们可能使其水生宿主能够吞噬食物（在珊瑚中）或向其移动（在两侧对称动物中）[140, 141]。由于进化常常修补已有的系统，那么当时可能有哪些信息存储/传递系统可用呢？

一个RNA世界可能早于基于DNA的LUCA（最后普遍共同祖先），所有细菌、古菌和后生动物都源于此（图7）[142]。系统发育比较表明，LUCA可能编码了与我们今天所知的激酶、聚合酶和转录因子相关的分子[143]。由于耗尽吸引力和桥接诱导吸引力等熵过程贯穿时间始终，它们会驱动最早的聚合酶和转录因子形成簇群，并且——一旦不同的转录因子出现——就会形成专门转录不同基因组的特化簇群（Cook PR. 全基因组模型：8个常见问题。https://www.petercooklab.uk/pan-genomic-model/8-faqs，访问于2026年3月9日）。因此，LUCA可能含有基于激酶的二价开关和不同颜色的簇群，使其能够根据食物的可获得性进行生长或关闭。所谓的钙工具包可能随后进化而来，因为它存在于生命的三个域中（图7）[139]。该工具包使钙瞬变能够在<1秒内穿越细胞[43, 44, 144]。很久以后，当使用突触的最早神经系统进化时，我推测大自然利用了这些经过验证的存储和信号模块。当然，还需要许多其他机制才能使此类神经系统得以进化（例如促进囊泡运输、钠离子流动等的机制）[139]。

以转录为中心的记忆印迹观

在此背景下，我将标准模型重述如下。我们的初始神经元（图8Ai）含有潜在的记忆印迹细胞，这些细胞可根据其转录簇群的类型进行分类。在形成第一段记忆之前，自发性脉冲发放预先连接了具有相容表面分子（由相似簇群指定，此处为粉色）的神经元。这些簇群存在于瓦丁顿景观中的一个嘈杂过渡态中。重复的共同发放激活预先存在的即刻早期蛋白（如c-FOS），这些蛋白改变核内转录（从而改变景观），使包含粉色簇群的山谷略微加深。由此产生的初始赫布回路现已准备就绪（图8Aii），可获取其第一段记忆（可能是关于母亲的记忆；图8Aiii），该记忆将以"粉色"记忆印迹的形式存储在这些网络中最易访问的部分（例如包含粉色簇群的网络）。巩固过程加强共同发放的突触，增加树突/树突棘/纳米管，并缓慢加深山谷（图8Aiv）。随后与母亲相关的记忆被分配到这个粉色组，同时溢出以包含具有部分共享受体的新细胞（从而产生具有更深粉色色调的记忆印迹）。如果母亲看到我们的生存受到威胁，她的尖叫声如此响亮，以至于记忆被直接导入这些网络之一，她希望我们采取适当的行动（回想实验室小鼠仓皇躲避的场景）。

现在记忆被稳定下来：嘈杂的转录减少，粉色网络分化（需要新的转录和翻译）成为一个（红色）网络，其突触连接足够稳定以持续一生（图8Av）。与母亲相关的其他记忆印迹将存储在具有红色混合簇群的细胞中。当母亲再次看到我们的生存受到威胁时，她的尖叫声确保我们真正接收到信息，而这个红色网络的一部分现在存储了一个看似遗传的ingram（实际上是一种触发"冻结"或"跑回家"反应的习得性记忆）。不同颜色的记忆印迹存储与母亲无关的记忆（图8B中的蓝色）。

原则上，这种以转录为中心的观点——它位于标准模型的核心——可以通过监测新簇群是否随着新记忆的获得和丧失而出现和消失来验证。在实践中，这因三个相互关联的原因而变得困难。首先，转录组学关注的是成熟mRNA，而非新生RNA。其次，新生mRNA仅代表新生转录本的少数，因为大多数是新生eRNA。第三，全基因组关联研究表明，数千个基因座（主要编码eRNA而非蛋白质）控制细胞命运（作者提交的手稿题为"转录簇群与发育通路：自然、养育、噪声"）。因此，我们需要将关注点从少数mRNA扩展到数千种新生非编码RNA，以检验标准模型的这一变体。

推测：DNA计算机存储并操纵我们的神经记忆

现在考虑对标准模型的一个激进补充：某些——或许全部——长期记忆是在指定细胞命运的DNA计算机中存储和操纵的。想象有人问我们何时出生。尽管我们可能在很久以前花了数天或数周才学会这个答案，但我们可以在一秒内做出回应。因此，信息必须快速流经我所说的两个"缺失的环节"——在此情况下，即从一个突触到包含我们出生日期的核内转录记忆印迹（tengram），再从那里到适当的输出突触（图9A）。我现在为每个环节提出合理的机制。

所有细胞（包括海马神经元）的核质[145]都含有钙工具包，因此伴随去极化的钙瞬变可以通过核孔或核内质网在<1秒内从细胞膜传递到核质（图9B，左）[45, 146, 147]。请注意，瞬变可以在神经元中双向传播[148]，而且"核钙信号对长期记忆形成的要求在从果蝇到哺乳动物的进化中是保守的"[43]。

转录记忆印迹（tengram）的获取可能如下发生（图9B，右）。在非神经细胞中，相当一部分RNA聚合酶II处于暂停状态，因为一个关键的延伸因子（P-TEFb）被隔离[149, 150]，而一个瞬变可以立即解除暂停（通过钙调蛋白、PP2B/钙调神经磷酸酶、7SK snRNP和CDK9）[151, 152]。在神经元细胞中，该回路中的另一个参与者——HEXIM1——隔离P-TEFb并调控即刻早期基因的转录[153]。因此，对于第一个缺失环节中的所有步骤都有充分的先例：瞬变快速改变转录，从而改变核内簇群的模式（图9B）。

考虑第二个缺失环节。当一个有效延伸的RNA聚合酶II添加一个核苷酸时，随着净电荷变化−1，会释放一个焦磷酸（PPi）（图9Ci）。在此背景下重要的是，PPi是一种强大的钙螯合剂（表观解离常数Kd约1 μM，高度依赖于局部离子/电荷浓度）。它很快被裂解成两个单磷酸盐（产生更多电荷），电荷随后被中和。由于人类RNA聚合酶II每秒添加约50个核苷酸，一个簇群每秒产生约500个PPi + 约500个负电荷（图9Cii）。这些数字可能代表下限，因为非生产性酶会合成短暂的、即将终止的转录本，这些转录本使用大多数当前方法无法检测到（[154]；Cook PR 全基因组模型：8个常见问题 https://www.petercooklab.uk/pan-genomic-model/8-faqs，访问于2026年3月9日）。此外，HeLa细胞中的rDNA簇群含有约500个活跃的聚合酶I酶[155, 156]，因此核仁簇群产生的数量要大得多。请注意，钙诱导钙调蛋白结合到DDX21解旋酶——该酶通常隔离聚合酶I的催化亚基（RPA194），因此游离酶可以进行转录[157]。细胞核内能否检测到局部钙浓度？值得注意的是，确实可以：钙成像揭示了心肌细胞核中的离散焦点（Jakub Tomek，个人通讯），这些焦点让人联想到含有新生RNA的焦点[92]。此外，神经元外部的局部电荷密度会影响神经元内的脉冲传递[158]，那么内部密度是否也能如此呢？我提出该系统利用恰到好处的PPi浓度加上电荷来修饰（或破坏）瞬变的形状（图9Cii，右）[159]。因此，输入脉冲序列（本质上是一系列数字信号）产生一个被修饰的瞬变（一个模拟信号），后者反过来反馈以修改该序列（图9D）。在此示例中，系统降低了波高。然而引人注目的是，心肌细胞核可以产生新的波；此外，在群体中的双核细胞中，随机模式的波产生可以稳定为交替（振荡）模式（Jakub Tomek，个人通讯）。这表明这些细胞核含有产生波所必需的反应-扩散机制（我推测该机制与簇群结合），并且不同的细胞核可以相互通讯。

现在想象该系统查询某个特定的颗粒细胞是否包含我们的出生日期，该日期以较浅白色的簇群中的转录记忆印迹（tengram）形式书写。那么，一个"查询"去极化产生瞬变，这些瞬变穿过核质，在那里被修饰以产生"响应"（图9E）。如果现在被问"我们在哪里出生？"，可以想象这台计算机以约10比特/秒的速度缓慢处理相关数据。

根据标准模型，长期和短期记忆都在我们大脑的神经网络中的突触处（通过囊泡运输）存储和处理（图10i和ii中的第一种可能性），或许还通过支持性的钙基系统经由间隙连接加上电连接星形胶质细胞/胶质细胞等的纳米管进行（图10i，第二种可能性）。这种激进观点增加了第三个连接组，其中瞬变连接神经元以及非神经元细胞中的细胞核（图10i，第三种可能性），并在突触计算机之外增加了DNA计算机（图10ii）。回想一下，最早的神经系统利用基于钙的信息传递，而基于囊泡的系统只是后来才进化出来的（图7）。

这种观点提出了许多问题，例如：(i) 与突触计算机相比（以及在神经元细胞与非神经元细胞之间），有多少持久记忆存储在DNA计算机中？(ii) 连接组在网络的不同层中如何变化，系统如何将查询分配到不同的层？（关于大型语言模型中使用的层内并行与流水线并行的优缺点，参见[160]；关于相关调度，参见[161]。）(iii) 簇群是否含有钙工具包，某些簇群能否同时作为钙源和钙汇（回想心肌细胞核产生新的振荡波）？（关于从非神经细胞中部分纯化簇群并分析其内容的方法，参见[162, 163]。）那么，钙介导的反应-扩散可能允许一个DNA计算机内不同簇群/地址之间的通讯。（关于钙源/汇的随机细胞质分布如何促进信号放大和渗透等涌现行为的方法，参见[164, 165]。）(iv) 不同DNA计算机之间的通讯为网络带来了哪些新行为？例如，系统能否利用振荡计算的许多优势[166–168]，包括超低能耗运行、大规模并行性、通过可变相位/频率实现的丰富表征能力，以及噪声鲁棒性？

这种激进观点可以通过观察转录抑制剂如何影响通过的瞬变和脉冲序列来检验。然而，鉴于"所有细胞都使用钙信号来响应外在和内在刺激以调节其活动"[44]，区分钙特异性效应将不可避免地困难。

结论

许多人已经探讨了记忆如何持续数十年，而各种理由促使我加入这场众声喧哗。首先，与其他细胞类型相比，脑细胞在转录上高度活跃，并产生许多看似嘈杂的转录本。其次，存在两种众所周知的分子机制，能够确保其他类型的记忆持续一生。一种涉及改变核酸序列，但目前没有广泛接受的证据表明我们在记忆和遗忘时神经元DNA或RNA会发生定向改变。另一种是成纤维细胞子代"记住"其细胞命运的方式（图2C），因此值得考虑是什么机制使这成为可能。第三，越来越多的证据支持一种关于转录的替代观点，即RNA聚合酶簇群共同转录功能相关的基因以确定细胞命运（图3Aii）。换句话说，这些簇群是纳米线连接的DNA计算机，使不同组的转录单元能够"共同连接与共同激活"（图6）。第四，驱动簇群形成的力贯穿时间始终，因此簇群可能存在于最早的细胞中（图7）。因此，我提出，当最早的神经系统进化时，簇群会被检验其作为记忆模块的适用性。这些理由促使我强化标准模型中以转录为中心的观点，即簇群在记忆印迹生命周期的每个阶段都发挥关键作用（图8）：它们通过拥有相容的表面分子来定义哪些细胞被纳入赫布回路，并通过缓慢的细胞"分化"和山谷加深为长期记忆的巩固和存储提供机制。长期记忆的处理将利用强化的突触，算法在神经细胞连接组的复杂交错中运行[169, 170]。我还推测，指定细胞命运的DNA计算机也可以将我们的记忆存储为转录记忆印迹（tengrams）（图9），不同类型计算机和连接组的交错提供了存储和处理我们持久记忆所需的丰富复杂性（图10）。

总之，我提出DNA稳定地编码三种信息。首先，碱基序列指定转录本序列，从而指定蛋白质序列。其次，结合的转录因子自组装成具有转录活性的簇群，决定细胞命运和组织结构。第三，我推测这些簇群还存储并处理我们持久的记忆。

https://academic.oup.com/nar/article/54/8/gkag337/8663818