小鼠海馬體的全尺寸、生物逼真模型揭示了模式分離的新機制
日常生活中經常會遇到有類似的物品或是記憶，像是黑貓與黑豹外型很相似，這種將相似的記憶區分開來被稱為模式分離，但人的大腦對於這些相似的記憶是如何區分開的呢?
在大腦當中的海馬迴負責了記憶方面的功能，但如何區分這些相似的記憶儲存還不清楚，在這篇研究當中研究者建構了一組普遍被認為的模式分離的電路模型，他們以大鼠作為基礎，建構了一個擁有500,000個神經元的模型。
而透過對這個模型的實驗，研究者測試了模式分離如何進行的各種假設。其中有人認為模式分離是由"擴展”來達成的，就是上游較少量的神經元投射到下一層較多神經元，用這種方式使兩者差異可以放大。但這種方式在海馬迴當中不適用，因為海馬迴的下游細胞比較少。
因此他們採用了另一種方式：抑制。這是指這些神經元在活躍的時候會去阻止他下游的神經元放電，而在將這種抑制的方式套入模型時，研究者發現這個模型可以很好的進行模式分離的功能，但當不使用抑制方式時就無法有這種效果了，其中居部的抑制比全局的抑制效果更好。
因此他們認為，這種抑制作用可以解釋這種模式分離的原理，並作為一個神經模型使用。
撰文：溫倩玟
參考資料：Guzman, S. J., Schlögl, A., Espinoza, C., Zhang, X., Suter, B. A., & Jonas, P. (2021). How connectivity rules and synaptic properties shape the efficacy of pattern separation in the entorhinal cortex–dentate gyrus–CA3 network. Nature Computational Science, 1-13.
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