Närvisubstraat objekti püsivuseks ahvide inferotemporaalses ajukoores | teaduslikud aruanded

Närvisubstraat objekti püsivuseks ahvide inferotemporaalses ajukoores | teaduslikud aruanded

Anonim

Õppeained

  • Äärmuslik ajukoore
  • Objekti nägemine

Abstraktne

Peame iseenesestmõistetavaks, et objektid eksisteerivad ka pärast sulgemist. See teadmine - tuntud kui objekti püsivus - on olemas isegi lapsepõlves, kuid selle närvibaas pole täielikult mõistetav. Siin näitame, et ahvide alamaegsed (IT) neuronid kannavad potentsiaalseid signaale objektide püsivuse kohta isegi loomadel, kes ei saanud selgesõnalist käitumisõpet. Võrdlesime kahte tingimust identse visuaalse stimulatsiooniga: sama objekt kerkis ummistuse tagant välja, nagu eeldati selle oklusiooni järgselt, või ootamatult pärast teise objekti oklusiooni. Mõned neuronid tekitasid suurema ootamatu objekti ilmumisel suurema (üllatus) signaali, teised neuronid aga suurema (vaste) signaali, kui objekt ilmnes ootuspäraselt. Mängusignaale kandvad neuronid ennistasid ka valikulise viivitusperioodi aktiivsuse vahetult enne objekti ilmumist. Seega esinevad objektide püsivusega seotud signaalid IT-neuronites ja võivad tekkida mälu ja vastearvutuste koosmõjul.

Sissejuhatus

Me vaikivalt teame, et objektid maailmas püsivad ruumis ja ajas. See teadmine - tuntud kui objekti püsivus - on olemas isegi imikutel, mis viitab sellele, et see on kaasasündinud või omandatud ilma selgesõnalise juhendita 1, 2 . Klassikaline tõdemus on see, et imikud vaatavad kauem väljavaateid, mille korral varjatud objekt muutis identiteeti, kui siis, kui see ei toimunud 3 . Hoolimata paljudest teadmistest nende teadmiste olemuse ja edasiarenemise kohta imikutel, teame võimalike närvisubstraatide kohta vähe.

Ahvis on tõenäoliselt närvisubstraat inferotemporaalne (IT) ajukoore piirkond, mis on objekti tuvastamiseks kriitiline piirkond 4, 5, 6 . Oluline on see, et ahvidel, keda on koolitatud viivitatud proovivõtuülesannete täitmiseks, näitavad IT-neuronid valikulist viivitusperioodi aktiivsust, samuti mängu suurendamist ja allasurumist 7, 8, 9, 10, 11, 12 . Ehkki need on objektide püsivuse kodeerimiseks soovitavad omadused, on neid täheldatud alles pärast töömälu ülesannete põhjalikku käitumistreeningut. Seega ei tea me veel, kas naiivsetel loomadel on närvisubstraadid, mida on vaja objekti püsivuse kodeerimiseks. Naiivsetel loomadel näitab väike osa parematest ajalisest sulcus (STS) neuronitest selektiivset viivitusperioodi aktiivsust pärast seda, kui objekt kaob ummistuse taha 13 . Seda, kas üksikud neuronid eristavad objekti eeldatavat ja ootamatut välimust, pole aga kunagi varem uuritud.

Nende probleemide lahendamiseks registreerisime kahe naiivse ahvi IT-neuronite vastused, mis vaatasid kuvarid, kus objekt oli järk-järgult oklusioonitud ja paljastati kas sama või erinev objekt. Meie peamine järeldus on, et väike neuronite alamrühm jälgib varjatud objekti ja genereerib paljastatud objektide sobitamise / sobimatuse signaale.

Tulemused

Katse kujundamine

Meie põhiline eksperimentaalne ülesehitus on illustreeritud joonisel fig 1A. Koolitasime ekraani keskpunkti fikseerimiseks kahte makaak-ahvi. Igal katsel ilmus objekt ekraani keskele, millele järgnes ummistus, mis ilmus ja liikus objekti suunas, et seda sulgeda. Okluster liikus üle objekti, et paljastada kas sama või erinev objekt. Loomadelt nõuti kogu katse vältel ekraani keskel fikseerimise hoidmist. Samad ja erinevad objekti tingimused ilmnesid võrdse tõenäosusega, et vältida ootuste loomist kummagi tingimuse jaoks. Loomad olid naiivsed ega saanud kunagi muud käitumisõpet. Selle tulemusel võivad kõik looma tekitatud ootused olla tingitud prinooridest, mis on kaasasündinud või loodusõppe kaudu õpitud.

Image

( A ) Igal katsel ilmus objekt fikseerimisel ja ummistus liikus pidevalt vasakult paremale üle ekraani ja sulges objekti, kui see sellest üle läks. ( B ) IT-neuroni vastused üllatussignaaliga, st kõrgem reageering ootamatu ilmnemise korral ( punane ) võrreldes oodatava tekkimisega ( sinine ). Keskmine tulistamiskiirus (20 ms prügikastides) on näidatud tulpides ja igas reas olevad linnukesed tähistavad üksikute naelu aegu katses. Vastuste kohal ja all olevad pildid näitavad ekraani sisu skeemi katse vastavates punktides. Objektide kujutised trükiti uuesti Hemera fotoobjektide loal. ( C ) IT-neuroni vastused vastesignaaliga, st oodatava kõrgem vastus võrreldes objekti ootamatu ilmumisega.

Täissuuruses pilt

Kriitiline võrdlus on kahe visuaalselt identse tingimuse vahel, kus (1) objekt ilmus pärast varjamist uuesti ootuspäraselt (eeldatav tekkimine) ja (2) sama objekt ilmus ootamatult pärast teise objekti oklusiooni (ootamatu tekkimine). Kuna need kaks tingimust hõlmavad oklusiooni tagant tekkivaid identseid visuaalseid stiimuleid, saab nende kahe seisundi närvireaktsiooni süstemaatilist erinevust seostada ainult refleksiivselt genereeritud ootuse või rikkumisega üksikute neuronite tasemel. Testisime selle kujunduse abil mitmeid objekte, mis ilmusid ootuspäraselt või ootamatult oklusiidi tagant.

Meie eesmärk oli uurida, kas IT-ajukoores on üksikute neuronite tasemel objektide tekkimise ootuse või rikkumisega seotud signaale. Kuid mõtlesime ka, kas loomadel ilmnes kahe kriitilise seisundi vahel mingeid peensusi käitumises. Objektide püsivuse klassikalistes uuringutes vaatavad imikud kauem ootamatu ilmnemisega väljapanekuid. Sellest lähtuvalt otsisime loomade käitumises kahe tingimuse vahel süstemaatilisi erinevusi pilkude asendis või täpsuses. Kuid neid ei olnud (vt meetodid). See tühine tulemus võib olla meie kujunduse tagajärg: klassikalistes uuringutes liigub objekt ummistuse taga, samas kui meie katses püsib objekt fikseerimisel. Seega võib ootamatu ilmnemine juhtida loomade tähelepanu, kuid see ei pea tingima pilgu asendit ega ülesande täpsust.

Sobitus- ja üllatussignaalid oklusiooni ajal

Salvestasime kahe makaakliku ahvi vasakust IT-ajukoorest kokku 788 ühiku vastuseid. Igas salvestuskohas valisime 24 samaaegselt salvestatud kanali hulgast visuaalselt kõige paremini reageerivaks kanaliks eelistatud ja mittesoovitava objekti (24 objektiga raamatukogust). Neid kahte objekti (öelge A ja B) näidati kõigis võimalikes kombinatsioonides: kas A või B olid ummistunud ja selgus kas A või B. Kuid oma analüüside jaoks võrdlesime mõlema objekti eeldatavat ja ootamatut ilmnemist iseseisvalt iga neuroni puhul (st AA vs BA ja BB vs AB). Seetõttu analüüsisime kokku 1576 vastusepaari, mis olid tuletatud 788 neuronist.

Vaatlesime kahte tüüpi närvivastuseid, mis eristasid objektide eeldatavat ja ootamatut teket, nagu on illustreeritud joonisel 1. Mõned rakud, nagu näiteks neuron joonisel 1B, näitasid suuremat “üllatusvastust”, kui objekt ilmus ootamatult. Teised rakud, näiteks neuron joonisel fig 1C, näitasid suuremat vastevastust, kui objekt ootuspäraselt ümber keris. Nii üllatus kui ka vastureaktsioon ilmnesid juba enne objekti täielikku nähtavust.

Neuraalsete reageeringute võrdlemiseks objekti eeldatava ja ootamatu ilmnemisega viisime statistilise testi läbi tulistamiskiiruste vahel katsete vahel oodatava ja ootamatu ilmnemise tingimustes objekti tekkimisele järgneval perioodil (st 50–750 ms pärast tekkimist; kriteeriumiga α) = 0, 05, ranksumitest). Me täheldasime olulisi reageerimise erinevusi paaride alarühmas (67 1576-st, st 4%). Need toimed ilmnesid väikeses neuronite populatsioonis (n = 64 rakku, st 8%). Enamik neist mõjudest oli tugevdatud üllatusreaktsioonid ootamatu ilmnemise korral (n = 45), ülejäänud aga (n = 22) tugevdatud reageeringud eeldatavale ilmnemisele.

Ehkki avastatud oluliste mõjude koguarv (4%) sarnaneb juhuslikult oodatava osaga (5%), erines nende jagunemine üllatus- ja vastureaktsioonideks (45 üllatust, 22 matši) märkimisväärselt juhuslikult oodatavast jagunemisest (5). p = 0, 007, chi-ruut test). Üllatavuse ülekaal matšiefektide suhtes esines mõlemal ahvil (üllatuste ja matšiefektide arv: 31 ja 13 Ka , 14 ja 9 Sa ) ja see erinevus saavutas olulisuse ühel ahvil ( Ka = p = 0, 01, p = 0, 4) jaoks Sa ). Lisaks kaldusid rakud, millel oli ühe objekti kahe tingimuse vahel oluline erinevus, seda ka teise testitud objekti puhul ( r = 0, 13, p <0, 0005 iga objekti p-väärtuste vahel, võrreldes eeldatavat ja ootamatut ilmnemistingimust kasutades auastmesumma test). Samuti oli efekt alati korratav, kui see tekkis: üllatuse / matši efektide korratavuse kvantifitseerimiseks arvutasime vormi (U - E) / (U + E) modulatsiooniindeksi, kus U ja E on tulistamiskiirused ootamatud ja eeldatavad ilmnemistingimused pärast iga neuroni katsete jagamist kaheks pooleks. Olulise üllatusmõju korral andis see väga olulise positiivse korrelatsiooni (r = 0, 75, p <0, 00005; joonis 2C). Neid analüüse poleks olnud võimalik saada, kui meie analüüs oleks tuvastanud ainult juhu kõikumised.

Image

( A ) Erapooletud hinnangud üllatusvastuste aja kohta. Sinised kõverad tähistavad keskmist normaliseeritud reaktsiooni (20 ms prügikastides) objekti (sinise) eeldatava ilmnemise suhtes neuronites, millel on oluline üllatusmõju. Punased kõverad on vastavad objektid sama objekti ootamatu ilmumise korral. Ümarjoonte ümber varjutatud piirkonnad tähistavad keskmise standardviga. Hall piirkond tähistab perioodi, mil objekt oli peidetud täielikult oklusiooni taha. ( B ) Erapooletud hinnangud eeldatavale ilmnemisele (sinine) ja ootamatule tärkamisele (punane) reageerimise ajakavale. Muud konventsioonid on samad, mis punktis ( A ). C ) paaritu numbriga katsete põhjal arvutatud üllatusindeks, mis on joonistatud paarisarvuliste katsete üllatusindeksi alusel kõigi oluliste üllatuste / matšide mõjude korral (n = 67). Positiivne ja oluline korrelatsioon näitab, et üllatuste ja mängude mõjud olid alati usaldusväärsed. ( D ) Keskmine normaliseeritud tulistamiskiirus (20 ms prügikastides) neuronitele, millel on oklusiooniperioodi viimase 250 ms jooksul märkimisväärne mäluefekt, võrreldes nende eelistatud stiimuliga ( sinine ) ja eelistamata stiimuliga ( punane ). Pange tähele, et siin näidatud vastused eelistatud stiimulitele ( sinine ) keskmistatakse nii eelistatud (eeldatavate) kui ka mitte eelistatavate (ootamatute) stiimulite järgneva ilmnemise kaudu. Sama kehtib ka mitte-eelistatud vastuste kohta ( punane ). Selle tulemusel kattuvad eelistatud ja mitte-eelistatud vastused objekti tekkimise perioodil täielikult.

Täissuuruses pilt

Uurimaks, kas üllatus / matšiefekte oli eelistatud objekti puhul sagedamini, loendasime eelistatud ja mitte-eelistatud objektide korral täheldatud efektide arvu. Märkimisväärsete efektide arv oli eelistatud objekti puhul pisut suurem (57%, st 37 65-st), kuid see erinevus ei erinenud statistiliselt juhuslikult eeldatavast fraktsioonist (p = 0, 32, chi-ruut test). Samuti ei leidnud me erilist tendentsi, et mõned objektid või objektipaarid tekitaksid teistega võrreldes rohkem efekte.

Üllatuse ja matšiefektide ajakava uurimiseks töötasime välja meetodi signaali tugevuse erapooletu hinnangu saamiseks. Üllatava signaali tugevuse naiivne hinnang oleks tuvastada paarid, mille tulistamiskiirus oli ootamatus ilmnemistingimustes märkimisväärselt suurem, ja seejärel arvutada nende paaride tulistamiskiirus igas ajakastis. See meetod on siiski ümmargune, kuna samu andmeid kasutatakse oluliste mõjude tuvastamiseks ja aja kulgu joonistamiseks. Selle tulemusel annaks naiivne hinnang signaali tugevuse nullist erineva väärtuse isegi müra puhul. Topeltkastmise probleemi lahendamiseks klassifitseerisime mõlemad vastuste paarid üllatuse või kokkulangevuse järgi poole andmete põhjal ja arvutasime aja teisese poole andmete põhjal (vt meetodid). Tulemused, mis tulenevad üllatuse ja matšiefektide ajalisest käigust, on toodud joonisel 2. Mõlemad üllatus- ja vastesignaalid saavutasid oma tipu samaaegselt (t = 130 ms pärast objekti ilmumist), kuid näitasid väikesi erinevusi: üllatussignaalid olid üldiselt tugevamad (joonis 2) 2A), kuid vastesignaalid näisid tõusvat varem (joonis 2B).

Nii üllatus- kui ka vastesignaalid võivad tekkida ainult siis, kui oklusioonitud objektil on mälu, kui seda enam pole näha. Seetõttu asusime uurima, kas neuronitel on ummistunud objekti suhtes selektiivne viivitusperioodi aktiivsus. Sel eesmärgil võrdlesime iga raku vastuseid varjatud perioodi viimase 250 ms jooksul tingimuste vahel, kus objekt A või B oli oklusioonitud. Väike neuronite populatsioon (n = 29) näitas olulist erinevust vastuses (p <0, 05, ranksumitest). Arvestades jällegi mälusignaaliga neuronite väikest arvu, tundsime muret, et tuvastasime juhuslikke kõikumisi. Juhuslike kõikumistega lahtritel ei oleks visuaalsel perioodil siiski eelistatud objekti ja mäluperioodi vältel vallandatud kiiruse vahel ühtlast seost. Teise võimalusena, kui need rakud kandsid oma eelistatud stiimuli jaoks mälusignaale, näitavad nad pärast eelistatud stiimuli oklusiooni pidevalt suuremat aktiivsust kui eelistamata stiimul.

Nende võimaluste hindamiseks arvutasime nende rakkude keskmised normaliseeritud reaktsioonid nende eelistatud ja mitte-eelistatud stiimulitele (nagu visuaalse reageerimise perioodil määratud) kogu uuringu vältel kuni objekti tekkimiseni. Selles analüüsis muutuvad kõik viivitusperioodi reageerimiserinevused, mis pole visuaalselt esitatud objektidega süstemaatiliselt seotud, nullini. Saadud graafik (joonis 2D) näitab, et valikulise viivitusperioodi aktiivsus puudub kohe pärast oklusiooni, kuid see taastatakse oklusiooniperioodi lõpupoole just siis, kui objekt on peagi tekkimas.

Et täiendavalt kinnitada, et selektiivsus oklusiooniperioodil on seotud nähtava objekti selektiivsusega, arvutasime vormi (A - B) / (A + B) modulatsiooniindeksid objekti esitusperioodil (50–200 ms pärast algust) ja oklusiooniperioodi viimase 250 ms jooksul, kus A ja B on vastused kahele objektile. Rakkude puhul, millel oli märkimisväärne mäluefekt, näitas mälu modulatsioon olulist korrelatsiooni objekti selektiivsusega (r = 0, 44, p = 0, 019; joonis 3A). Me järeldame, et väike osa IT-neuronitest näitab selektiivset viivitusperioodi aktiivsust, mis taastatakse objekti ilmumise aja lähedal.

Image

( A ) Mäluindeks, mis on graafiliselt näidatud neuronite visuaalse eelistuse indeksi alusel ja millel on oluline mäluefekt (n = 29). ( B ) Iga objekti üllatusindeks, mis on joonistatud selle objekti mäluindeksiga oklusioonitingimustes, oluliste üllatusefektide (n = 45, punased ruudud ) ja oluliste vastefektide (n = 22, sinised ristid ) korral.

Täissuuruses pilt

Kui viivitusperioodi aktiivsus taastatakse objekti tekkimise perioodi lähedal, eeldame, et see mälusignaal muutub tugevamaks, kuna loomad õppisid objekti ilmumist salvestussessioonide ajal ette nägema. Selle võimaluse uurimiseks kvantifitseerisime selektiivse viivitusperioodi aktiivsuse, kasutades vormi | A - B | / | A + B | ja küsis, kas salvestuste teises pooles tugevnes mälusignaali tugevus võrreldes esimese poolega. Viiteperioodi aktiivsus oli teises pooles võrreldes esimese poolajaga valivam, kuid see erinevus ei olnud statistiliselt oluline (keskmine mäluindeks: esimesel poolaastal 0, 39, teisel poolajal 0, 44, p = 0, 55, paarimata t-test) . Seega ei näe me vähemalt sellise analüüsi taseme korral oma salvestuste jooksul selektiivse viivitusperioodi aktiivsuse suurenemist.

Kas lahtrid, mis näitavad üllatus- / vastesignaale, kannavad ka mälusignaale? Selle küsimuse lahendamiseks kvantifitseerisime kõigepealt iga objekti üllatuse / vaste efekti tugevuse, kasutades vormi (U - E) / (U + E) üllatusindeksit, kus U ja E on ootamatute ja vastavalt eeldatavad tingimused (objekti tekkimisele järgneval perioodil 50–750 ms). Negatiivne üllatusindeks tekiks siis, kui E> U, ja see tähendab vaste vastust. Iga objekti jaoks arvutasime mälusignaali tugevuse, arvutades modulatsiooniindeksi tema kasuks, st (A - B) / (A + B), kus A on huvipakkuv objekt ja B on teine ​​selle neuroni jaoks testitud objekt. Kõigi oluliste üllatuse / sobivuse efektide jaoks joonistasime üllatusindeksi mäluindeksi järgi (joonis 3B). See andis matšiefektide suhtes olulise negatiivse korrelatsiooni (r = –0, 56, p = 0, 007). Pange tähele, et üllatuseindeks on matšiefektide korral negatiivne. Seega tähendab negatiivne korrelatsioon, et mida tugevam on konkreetse objekti mälusignaal, seda tugevam on selle objekti vastelefekt. Üllatusefektide osas täheldasime ka olulist negatiivset korrelatsiooni (r = −0, 36, p = 0, 015). Teatatud korrelatsioonide tugevuse mõõtmiseks viisime läbi alglaadimiste analüüsi: valisime iga kord andmed asendamisega ja arvutasime korrelatsioonikordaja. Saadud alglaadimisproovidega korrelatsioonid olid positiivsed ainult 4% ajast üllatusefektide ja ainult 4, 5% mängudefektide ajast. Need korrelatsioonid esinesid ka mõlemal ahvil (ahv Ka : r = −0, 40, p = 0, 02 31 üllatusefekti kohta; r = −0, 47, p = 0, 11 13 vastefekti korral; ahv Sa : r = −0, 30, p = 0, 3 kogu piirkonnas) 14 üllatusefekti; r = –0, 75, p = 0, 02 9 matšiefekti korral).

Seega, mida tugevam on konkreetse objekti mälusignaal, seda nõrgem on üllatusefekt. Mõlemad negatiivsed korrelatsioonid viivad sama järelduseni: mälusignaalid tekivad tavaliselt vastesignaalidega rakkudes, kuid mitte üllatussignaale kandvates rakkudes.

Tõsiasi, et ahvid olid katse jooksul kokku puutunud ootamatute ja eeldatavate katsetustega, suurendab võimalust, et loomad võisid õppida “ootama ootamatuid”. Selle võimaluse testimiseks võtsime kõigi oluliste efektide üllatusindeksi absoluutväärtuse (n = 67) ja eraldasime need salvestuste esimesel poolel ja teisel poolel täheldatud väärtusteks. Kui loomad muutuvad ootamatu ilmnemisega harjumiseks, ennustab see teises pooles väiksemat absoluutse üllatuse indeksit. Kuid meie salvestuste kahe poole jooksul suurusjärgus märkimisväärset langust ei toimunud (mediaanne absoluutne üllatusindeks: esimese 33 efekti korral 0, 21, teisel poolel 0, 23, p = 0, 7, Wilcoxoni auastmetesti tulemus).

Kas oklusioon on vajalik vastete / üllatussignaalide genereerimiseks?

Ülaltoodud üllatus- ja sobimissignaale oleks põhimõtteliselt võinud täheldada isegi ummistuse puudumisel, tingituna asjaolust, et sama stiimulit korratakse ka väikese viivituse korral. See on ootuspärane, kuna IT-neuronitel on vähenenud reageering objektide korduvale esitamisele - nähtust, mida nimetatakse korduse mahasurumiseks 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 . Selle võimaluse uurimiseks lisasime põhikatsesse täiendava fikseerimise juhtimistingimuste komplekti. Ehkki kaalusime algselt nähtamatu ummistuse kasutamist, lükkasime selle võimaluse tagasi, kuna ka see võib tekitada oklusiooni taju. Seetõttu valisime kontrolltingimuse, milles puudus liikuv stiimul. Fikseerimise kontrollkatsed olid igas mõttes identsed oklusioonikatsetega, välja arvatud see, et oklusiooni ei olnud. Selle asemel asendati objekt fikseerimispunktiga täpse ajahetkel, mil ummistus kontakteerus objektiga oklusioonikatsetes (st 700 ms pärast objekti sisselülitamist) ja püsis peal 1000 ms. Pärast seda asendati see kas sama või erineva objektiga nagu varem. Seega oli oklusiooni ja fikseerimise kontrollkatsetes aeg, mille jooksul objektid olid täielikult nähtavad. Kuna aga vähemalt osa objektist oli oklusioonikatsete ajal nähtav, siis ennustasime, et oklusioonikatsetes on korduse mahasurumine (kui üldse) tugevam.

Kordasime kõiki selle seisundi andmete analüüse ja siin on esitatud olulisemad tulemused. Joonis 4 illustreerib joonisel fig 1 toodud neuronite vastuseid fikseerimise kontrollkatsete ajal. 1A neuron - mis näitas tugevat üllatussignaali oklusioonitingimustes - ei näidanud erinevust ekvivalentsete fikseerimistingimuste vahel (joonis 4A). Samuti ei näidanud joonisel fig 1B toodud neuron, mis näitas vastesignaali, ekvivalentsetes fikseerimise tingimustes erinevust (joonis fig 4B).

Image

( A ) Igal fikseerimise juhtimistingimuste katsel ilmus objekt fikseerimisel ja see asendati fikseerimispunktiga, millele järgnes sama või erinev objekt. ( B ) Joonise fig 1B neuroni vastused fikseerimise kontrolltingimustes. Kõik konventsioonid on identsed joonisega 1. Objektide kujutised on Hemera fotoobjektide loal kordustrükitud. ( C ) Joonise fig 1C neuroni vastused fikseerimise kontrolli tingimustes.

Täissuuruses pilt

Võrdlus- ja üllatussignaalide võrdlemiseks oklusiooni- ja fikseerimistingimustes arvutasime iga objekti jaoks üllatusindeksi, mis võib varieeruda −1 (puhta matši korral) kuni +1 (puhta üllatuse korral) oklusiooni ja fikseerimise tingimustes ning joonistasime ühe teise vastu (joonis 5A). Kahe tingimuse korral ei leitud üllatusindeksite vahel korrelatsiooni (r = 0, 01, p = 0, 76 kõigi 788 × 2 = 1576 objekti kohta). Kui seal oli 67 paari (4, 3%), mis näitasid olulist erinevust ummistustingimustes, siis 108 paari (6, 8%) olid fikseerimistingimuste vahel olulisel määral erinevad. See erinevus võiks kajastada stiimulite olemuse sisemisi erinevusi nendes kahes seisundis, mida ei võrreldud mingil moel. Seetõttu keskendusime tulemuste mustri võrdlemisele kahes olukorras.

Image

( A ) Oklusioonitingimuse üllatusindeks, mis on fikseeritud fikseerimise kontrolltingimuste üllatusindeksiga (2 paari neuroni × 788 neuroni kohta = 1576 andmepunkti). Punased ruudud ja mustad ristid tähistavad reageerimispaare, millel on oluline mõju (p <0, 05) vastavalt ummistuse ja fikseerimise tingimustes. Hallid punktid tähistavad reageerimispaare, millel pole olulist mõju. ( B ) Mäluindeks, mis on joonistatud oluliste mäluefektidega neuronite visuaalse eelistuse indeksiga. ( C ) iga objekti üllatusindeks, mis on fikseeritud selle objekti mäluindeksiga fikseerimistingimustes, oluliste üllatusefektide (n = 56, punased ruudud ) ja oluliste vastefektide (n = 47, sinised ristid ) jaoks.

Täissuuruses pilt

Alustasime küsimusega, kas ummistustingimustes kipuvad olulised mõjud esinema koos fikseerimise tingimuste oluliste mõjudega. Ainult 8 juhul esines oodatava ja ootamatu ilmnemise vahel oluline erinevus nii oklusiooni kui fikseerimise tingimustes. See muster ei erinenud märkimisväärselt oodatavast arvust, kui kahte mõju jagati iseseisvalt (eeldatav kattumine: 1576 * 0, 068 * 0, 043 = 4, 6 paari; p = 0, 2, chi-ruut test). Oluliste mõjude jaotus oli ka kahes olukorras erinev: oklusioonikatsetes oli 45 üllatuse ja 22 vastefekti ning see jaotus erines oluliselt juhuslikult eeldatavast jagunemisest 50–50 (p = 0, 007, chi-ruuttesti) ). Seevastu fikseerimiskatsetes oli 56 üllatust ja 47 matšiefekti ning see jaotus (54% üllatus) ei erinenud oluliselt juhuslikest tulemustest (p = 0, 43, chi-ruut test). Lõpuks erines üllatus- ja matšiefektide jaotus oklusioonikatsetes oluliselt fikseerimiskatsete jaotusest (45/22 oklusiooni ajal versus 56/47 fikseerimise ajal: p = 0, 0001, chi-square test).

Järgmisena küsisime, kas rakud näitavad fikseerimise ajal mälusignaale. Selleks võrdlesime kõigepealt iga neuroni tulistamiskiirusi oklusiooniperioodi viimase 250 ms jooksul. Kokku 47 rakku näitas olulist toimet (p <0, 05, ranksum test). Visuaalse selektiivsuse ja viivitusperioodi aktiivsuse vahelise seose uurimiseks joonistasime graafiku märkimisväärse mäluefektiga rakkude mälu eelistamise indeksiga nagu visuaalse eelistuse indeksiga nagu varem. See graafik ei andnud olulist korrelatsiooni (r = 0, 09, p = 0, 55; joonis 5B). Lõpuks küsisime, kas fikseerimise katsetes on mälusignaalide ja üllatus- / vastesignaalide vahel püsiv seos. Nagu varem, joonistasime fikseerimise tingimuse iga objekti üllatusindeksi sama objekti mäluindeksi järgi fikseerimisperioodi viimase 250 ms jooksul. Me ei täheldanud olulist korrelatsiooni üllatus- ja mälusignaalide (r = –0, 24, p = 0, 07; joonis 5C) ning vaste- ja mälusignaalide (r = –0, 17, p = 0, 55; joonis 5C) vahel. Seega puudub mälu ja üllatus / vastesignaalide vahel fikseerimise tingimustes süsteemne seos.

Fikseerimise kontrolltingimustes tehtud järelduste kokkuvõtteks: (1) oklusiooni üllatus- / matšiefektide ja fikseerimise tingimuste vahel ei olnud süstemaatilist seost; (2) fikseerimise tingimustes täheldatud oluliste mõjude jaoks ei näinud me süstemaatilisi mälusignaale ega süstemaatilist seost mälu ja vastesignaalide vahel, nagu me tegime oklusioonitingimustes. Seega näitavad IT-neuronid kvalitatiivselt erinevaid reaktsioone ummistuse ja fikseerimise tingimustele. Me järeldame, et oklusioonikatsete üllatus- / vastesignaale ei saa omistada stiimulite lihtsale õigeaegsele kordamisele, vaid need on tõenäoliselt spetsiifilised oklusiooni tajumise suhtes.

Arutelu

Siin näitasime, et väike arv IT-neuroneid kannab signaale, mis jälgivad oklusioonitud objekti identiteeti ja tekitavad pärast oklusiooni ilmnenud objekti vaste / mittevastavuse vastuseid. Need signaalid esinevad kahes rakurühmas: (1) üks rakurühm taastab varjatud objekti suhtes selektiivse aktiivsuse vahetult enne objekti ilmutamist, millele järgneb „vastesignaal”, kui sama objekt ilmnes uuesti ootuspäraselt; (2) Suhteliselt suurem lahtrigrupp, mis annab ootamatu ilmumise korral üllatussignaali. Need tähelepanekud viitavad sellele, et IT-neuronid kannavad signaale, mis on seotud objekti püsivuse kodeerimisega. Allpool vaatame oma järeldusi olemasoleva kirjanduse kontekstis.

See, et väike IT-neuronite alamhulk kannab objekti püsivuseks vajalikke signaale, ei tähenda, et need mängiksid põhjuslikku rolli. Mõnes teises piirkonnas võib esineda rohkem levivaid tulemusi ja suhteliselt vähem mõju infotehnoloogias võib tuleneda selle piirkonna hõredast tagasisidest. Näiteks nii prefrontaalne kui ka peririnaalne ajukoore - mis on ühendatud IT-ga - näitavad tugevamat sobimatuse / sobimatuse efekti kui IT 21, 22 . Teisest küljest võib nende levimus infotehnoloogias olla suurem, kui jälgimine on käitumuslikult asjakohane, näiteks kui toit on suletud. Need signaalid ei pruugi siiski enamikus IT-neuronites esineda: näiteks proovide vasteülesandeid täitvatel loomadel on vaste / mittevastavuse efektiga neuronite hinnanguline osakaal vahemikus 30% IT 11-st kuni 48% -ni peririnaalses ajukoores 8., 9, 10 . Üldiselt võivad objektid, mis pole enam nähtavad, jälgimises osaleda ka mitmel teisel alal. Näiteks näitavad STS-i neuronid selektiivset viivitusperioodi aktiivsust pärast objektide kadumist oklusiooni taga 13 . Dorsaalsed ojapiirkonnad, nagu MT ja FEF, jälgivad objektide liikumist takistuste 23, 24, 25 taga ja eelmootorilised alad reageerivad objektidele peripersonaalses ruumis isegi täielikus pimeduses 26 . Seda, kas need alad kodeerivad üllatus- või vastesignaale, pole aga selgesõnaliselt kontrollitud.

Meie avastus, et vaid 4% valimisse kaasatud IT-neuronitest sisaldab objektide oklusiooni ajal üllatus- / vastesignaale, tekitab võimaluse, et tuvastasime lihtsalt juhuse kõikumised. Leiame, et see võimalus on mitmel põhjusel ebatõenäoline: (1) juhuste kõikumised oleks pidanud tekitama võrdsel arvul üllatusmõjusid ja matšimõjusid, kuid täheldatud osakaal erines märkimisväärselt juhuse eeldatavast; (2) Juhuslikkuse kõikumised oleks pidanud kõigis uuringutes ebaühtlast mõju avaldama, kuigi tegelikult oli mõju tugevus uuringute jooksul äärmiselt ühtlane, alati kui mõju ilmnes; (3) Juhu kõikumised ei tohtinud visuaalsel perioodil tekitada süstemaatilist seost mälusignaali ja selektiivsuse vahel, kuid tegelikult oli selge korrelatsioon (joonised 2C ja 3A); (4) Juhuslikkuse kõikumised ei oleks tohtinud põhjustada korrelatsiooni üllatussignaali tugevuse ja mälusignaali tugevuse vahel, kuid ka see ei olnud nii (joonis 3B). Selle asemel näitavad need tulemused IT-neuronite väikese alampopulatsiooni olemasolu, mis võib olla osa funktsionaalselt spetsialiseeritud vooluringist vaste / mitte-sobitamise signaalide töötlemiseks.

Lisaks ülaltoodud argumentidele on filosoofiline probleem neuronite väikeste spetsialiseeritud alampopulatsioonide tuvastamisega suuremas närvipopulatsioonis. Mõelge katsele, kus elektroodide massiivi oli valesti implanteeritud nii, et ainult mõned elektroodid olid visuaalses ajukoores ja iga neuroni visuaalselt juhitava aktiivsuse tuvastamiseks viidi läbi statistiline test. Tõdemus, et sellise testi järgi oli ainult 5% neuronitest visuaalsed, oleks vaevalt õigustatud nende kui juhuslike kõikumiste tagasilükkamiseks. Sama absurdne oleks mitme võrdluse parandamisel nõuda, et need lahtrid peavad olema üha olulisemalt visuaalsed, sõltuvalt sellest, kui palju muid mittevisuaalseid ühikuid oli. Seda laadi argumentide probleem on see, et eeldatakse, et statistiliste testide abil võetakse valim homogeensest populatsioonist, samas kui aluseks olev populatsioon võib olla heterogeenne - sel juhul ei ole statistiline argument enam kehtiv. Seega ei vähenda üllatuslike / vastesignaalidega IT-neuronite väikese alampopulatsiooni avastamine tingimata seda, et leitakse suurem neuronite populatsioon, mis neid signaale ei kanna, eriti kui tuvastatud mõjud on väga järjepidevad ja omavahel seotud.

Meie avastus, et IT-neuronid näitavad mälu ja sobimatuse / sobimatuse signaale, on kooskõlas sarnaste leidudega loomadel, kes täidavad viivitatud proovivõtuülesandeid 7, 8, 9, 10, 11, 12, 27 . Meie tulemused pakuvad mitmeid uusi teadmisi vaste- ja mittevastavate signaalide olemusest: Esiteks leidsime, et mälu ja vastesignaalid on omavahel seotud, mis viitab sellele, et vastesignaalid võivad põhjustada üllatussignaale. Teiseks olid mälu ja vaste / sobimatuse signaalid ummistuse ja fikseerimise tingimustes kvalitatiivselt erinevad. Kolmandaks, üllatusmõjud olid valdavamad oklusioonitingimustes kui kontrollkatsetes, ehkki kontrollkatsetel oli väiksem stiimulitevaheline intervall (mis oleks pidanud andma suuremaid korduste mahasurumise efekte). Me spekuleerime, et üllatusmõjude ülekaal võib olla tingitud ootamatule ilmnemisele suunatud tähelepanust võrreldes oodatava tekkimisega, kuid selle kindlakstegemine nõuab täiendavaid uuringuid. Need leiud tõstatavad üldise küsimuse: millistel tingimustel jälgivad IT-neuronid objekte, mida enam ei nähta? Kuigi algselt kaalusime võimaliku kontrollina nähtamatu ummistuse kasutamist, ei lisanud me seda tingimust, kuna see tekitas sama tugeva oklusiooni taju. Me spekuleerime, et kõik seisundid, mis tekitavad tugeva oklusioonitaju, võivad ajus automaatselt sisse lülitada sobimatuse / mittevastavuse signaalid.

Lõpuks võib meie täheldatud signaale tõlgendada IT-neuronites 28 teatatud üleminekus üllatussignaalina. Seda, et IT-neuronid õpivad spetsiifilisi pildiseoseid isegi passiivse vaatamise ajal, on elegantselt näidanud mitmed uuringud 28, 29, 30, 31 . Kuid asjaolu, et oleme täheldanud objektide püsivussignaale suvaliselt valitud objektide komplekti kohta, viitab sellele, et see signaal ei saa olla ühegi konkreetse objekti spetsiifiline. Täpselt see, kuidas spetsiifilised ajalised reeglipärasused või paarisühendused üldistavad ühest konkreetsest astmest laiemate võimaluste hulka, on endiselt oluline avatud küsimus. Inimestel imikutel pole selge, kas esemete püsivus on kaasasündinud, kuid need vanemad küpsevad süstemaatiliselt vanusega 1, 2 . Teeme ettepaneku, et IT-ajukoores olevad neuronaalsed vooluringid koosneksid üldistatud skeemidest, et kodeerida loodusliku nägemise mitmesuguseid spatiotemporaalseid seaduspärasusi.

Meetodid

Kõik katsed viidi läbi vastavalt katseprotokollile, mille on heaks kiitnud India Teaduste Instituudi Bangalore'i loomaeetika komitee ja India valitsuse loomkatsete kontrolli ja järelevalve komitee. Enamikku eksperimentaalseid meetodeid kirjeldatakse üksikasjalikult mujal 32 ja võetakse siin lühidalt kokku.

Neurofüsioloogia

Uuringus kasutati kahte täiskasvanud isast ahvi ( Macaca radiata , laboratoorsed nimetused Ka ja Sa , mõlemad vanuses ~ 7 aastat). Enne salvestamist implanteeriti igale ahvile titaanist peapost ja salvestuskamber (Crist Instruments, USA). Salvestuskohad vastasid eesmise-ventraalse inferotemporaalse koorega. Registreeritud saitide keskmist asukohta kontrolliti struktuurilise MRI abil, et see oleks ees +14 mm, külgsuunas +13 mm ahvis Ka ja ees +19 mm, külgsuunas +15 mm ahvis Sa. Silmade liikumist jälgiti infrapuna silma jälgija abil (ETL250, ISCAN Inc). Stimuleid kuvati 120 Hz LCD-ekraanil (VX2268wm, Viewsonic), mida kontrollis NIMH Cortexi töötav arvuti. Igal salvestuspäeval sisestati roostevabast terasest juhttoru kaudu 24-kanaliline mikroelektrood (Uprobe, Plexon Inc, 100 μm elektroodidevaheline kaugus piki varda) ja edasi, kuni vähemalt ühel kanalil täheldati faasilisi visuaalseid vastuseid. Kõik lainekujud salvestati ja sorteeriti seejärel üksikuteks ja mitmeühikuteks, kasutades kommertslikku okaste sortimise tarkvara (Offlinesorter, Plexon Inc). Lainekujud, mis moodustasid visuaalselt eristuvad klastrid, sorteeriti üksikuteks üksusteks, samal ajal kui need, millel oli mitu naelu, sorteeriti mitme ühikuna. Iga salvestuskoha jaoks valisime kõigi kanalite hulgast parima isoleeritud visuaalse üksuse ja valisime Hemera fotoobjektide hulgast valitud 24 objektiga raamatukogust eelistatud ja mitte-eelistatud objekti. Kokku salvestasime kokku 45 saidilt (24 kanalit / sait, 25 saiti ahvilt Ka, 20 saiti ahvilt Sa). Aeg-ajalt kohtasime läheduses asuvaid kanaleid, millel oli sama tegevuspotentsiaal. Nende korduvate ühikute eemaldamiseks arvutasime antud saidil salvestatud kanalipaaride jaoks korrigeeritud ristkorrelogrammi ja eemaldasime väiksema amplituudiga ühiku igast paarist, mille ristkorrelatsioon oli suurem kui piirväärtus 0, 4 nullilõigu korral . 804 ühikust eemaldasime selle protseduuri abil 16 korrelatsiooniühikut. See andis kokku 788 ühikut (644 üksikühikut, 144 mitmeühikut; 487 ühikut Ka , 301 Sa ). Järgnevad analüüsid näitasid kvalitatiivselt sarnast mõju nii ühe üksuse kui ka mitme üksuse aktiivsusele, seega hõlmavad joonistel esitatud andmed mõlemat tüüpi tegevust. Samuti ei olnud tendentsi, et üllatused, vasted või mäluefektid esineksid meie salvestatud saitide kindlates anatoomilistes kohtades.

Oklusioonikatse kujundamine

Igal oklusioonikatsel ilmus väike fikseerimispunkt (raadius 0, 05 °), millele järgnes objekt (mõõtmetega 2 ° ja 4 ° kõrgus), mida näidati 200 ms. Seejärel ilmus vasakusse visuaalsesse perifeeriasse 8 ° nurga all olev telliskivisein (telliskivisein, laiusega 8 ° 8) ja hakkas horisontaalselt paremale liikuma kiirusega 8 ° / s (joonis 1A). Sulgeja asukoht ja kiirus seati objektiga kokkupuutumiseks 500 ms pärast selle liikuma hakkamist (tegelikud ajanäitajad näitasid, et see arv on 490 ms) ja sulges selle täielikult 250 ms hiljem. Objekt oli täielikult suletud 750 ms jooksul, mille järel ummistus hakkas objekti uuesti ilmutama. Objekt oli täielikult nähtav 250 ms pärast selle ilmumist ja siis püsis nähtav 500 ms, kuni ummistus liikus lõpp-punkti 8 ° paremas visuaalses perifeerias. Kokkuvõttes oli salvestusseansi jaoks valitud kahte objekti (ütleme A ja B) hõlmavad neli tüüpi seisundit: kas A või B võis olla ummistunud ja ummistuse tagant võivad välja tulla kas A või B. Iga seisundit korrati 8 korda, tulemuseks oli kokku 32 oklusioonikatset. Loomi oklusioonikatse kavandamisega tutvumiseks viidi iga ahv keskmiselt 200 eeldatava ilmnemisega seotud katsesse, hõlmates kõiki 24 objekti, mida hiljem registreerimiseks kasutati. Mõlemad ahvid õppisid kiiresti (2–3 päeva 100 katse järel), et vältida ummistuse vaatlemist või jälgimist, ning hakkasid kogu oma keskel oma pilku hoidma.

Fikseerimise proovikujundus

Hindamaks, kas oklusioon oli vajalik üllatus- / vastesignaalide vaatlemiseks, lisasime täiendavad fikseerimise kontrollkatsed. Need uuringud olid igas mõttes identsed oklusioonikatsetega, välja arvatud see, et oklusiooni ei olnud. Selle asemel asendati objekt fikseerimispunktiga täpse ajahetkel, mil ummistus kontakteerus objektiga oklusioonikatsetes (st 700 ms pärast objekti sisselülitamist) ja püsis peal 1000 ms. Pärast seda asendati see kas sama või erineva objektiga nagu varem. Seega oli oklusiooni ja fikseerimise kontrollkatsetes aeg, mille jooksul objektid olid täielikult nähtavad. Nagu eelneval oli kokku neli tingimust: kas A või B lülitusid sisse esimesena ja kas A või B ilmusid teiseks. Iga seisundit korrati 8 korda, tulemuseks oli kokku 32 fikseerimise kontrollkatset.

Käitumine

Iga loom tegi fikseerimise, mis hõlmas 32 oklusiooni ja 32 fikseerimise kontrollkatset. Oklusiooni- ja fikseerimiskatsed jaotati juhuslikult. Iga katse kestis 2, 45 sekundit ja loomad said mahlatasu fikseerimise säilitamise eest kogu akna piires 4 ° 4 ° (st pool oklusteri laiusest), vastasel juhul katsetus katkestati kohe ja korrati pärast juhuslikku arvu muid katseid. . Ehkki kasutasime liberaalse fikseerimise kriteeriumi, selgus silmaliigutuste post-hoc analüüsist, et loomade pilk püsis kogu katse vältel keskpunkti lähedal (keskmine pilgu asukoht keskpunkti suhtes: –1, 15 ° ja 0, 21 ° piki x ja y; keskmine) standardhälve uuringu kestel piki x ja y: vastavalt 0, 53 ° ja 0, 38 °). Mõlemad loomad täitsid ülesannet keskmiselt 93% -liselt. Nende üldine täpsus oli fikseerimise kontrollkatsetes suurem (keskmine täpsus: 98%) kui oklusioonikatsetes (keskmiselt 88%). Importantly, there were no systematic differences between expected and unexpected emergence trials (average accuracies: 88% for expected emergence, 87.5% for unexpected emergence). Eye movement data also revealed no systematic difference in gaze location between these two conditions.

Normalization of firing rates

We have used normalized firing rates in all our analyses to equate effect strengths across single- and multi-unit activity. To calculate the normalized firing rate, we divided the raw firing rate for each cell by the maximum average firing rate evoked during the entire trial across all occlusion and fixation conditions. The average firing rate during the entire trial is generally small because most cells have low firing rates during the delay period, and as a result the normalized firing rate during the onset of a visual stimulus typically exceeded 1.

Correlation coefficients

Throughout, we have used the Pearson's correlation coefficient which takes into account the covariation in magnitude and is valid for linear relationships. Its validity can be confirmed in Fig. 3 where the relationships look largely linear. More generally, we obtained similar results throughout on using the Spearman's rank order correlation instead of the Pearson's correlation.

Unbiased estimates of surprise and match time courses

Estimating the time course of surprise and match signals is nontrivial for the following reason: the simple-minded approach of identifying all surprise or match effects, and calculating their time course yields nonzero (biased) signal estimates even for random noise because the same data is used to identify the effects and to calculate their time course. To avoid this problem, we used a split-half approach: we used the odd-numbered trials to perform a statistical test on the firing rates (in a 50–750 ms window after object emergence) in the expected and unexpected emergence conditions, and then used the even-numbered trials to calculate the firing rates in each time bin (normalized to the maximum firing rate in the entire trial across all conditions) for those two conditions. We repeated this process again, this time using even-numbered trials for the statistical comparison and the odd-numbered trials for the time course. We then averaged these two estimates to obtain unbiased time courses for the surprise and match signals. If one were to use this approach on random noise, a surprise effect in one half of trials will produce roughly equal responses to both conditions in the other half of trials, resulting in a zero overall contribution to signal strength. We further validated this procedure using a shuffle control which yielded no differences in firing rates.

Because these estimates are based on only half the data, the pairs that were formerly statistically significant using the entire data were now significant only at a level of p < 0.3 on average. We had to estimate this cutoff because the relationship between the p-value and sample size is nonlinear. However, the results were fundamentally unaltered on varying this cutoff. Using this criterion, we obtained 332 time courses for surprise effects and 281 for match effects from a total of 3152 time courses (788 cells × 2 stimuli × 2 estimates/stimulus). These are the numbers reported in Fig. 2A, B. Because each cell contributes 4 pairs to this analyses, ~83 cells contributed to the surprise signal estimates and ~70 cells to the match signal estimates in Fig. 2A, B.

Unbiased estimates of the memory time course

To obtain unbiased estimates of the memory signal, we first compared the firing rates during the last 250 ms of the occlusion period (when the object was fully occluded) for the conditions in which object A was occluded versus when object B was occluded. Having identified these cells (n = 29, p < 0.05 on a ranksum test during the last 250 ms of the occlusion period), we then plotted their normalized response to the preferred stimulus and non-preferred stimulus (as identified by the one with the larger firing rate in a window 50–200 ms after object onset). Because the memory effect and the object preference were calculated in completely independent time windows, any neural responses in which the memory period response is not systematically related to the visual response will average out to zero.

Lisainformatsioon

How to cite this article : Puneeth, NC and Arun, SP A neural substrate for object permanence in monkey inferotemporal cortex. Sci. Esindaja 6, 30808; doi: 10.1038/srep30808 (2016).

Kommentaarid

Kommentaari esitamisega nõustute järgima meie tingimusi ja kogukonna juhiseid. Kui leiate midagi kuritahtlikku või mis ei vasta meie tingimustele või juhistele, märkige see sobimatuks.