noviembre 22, 2024

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La práctica hace la perfección: explorando la formación de la memoria cristalizada

La práctica hace la perfección: explorando la formación de la memoria cristalizada

resumen: Un nuevo estudio confirma el viejo dicho “la práctica hace la perfección”. Los investigadores utilizaron tecnología de punta para monitorear 73.000 neuronas en ratones mientras aprendían una tarea. Descubrieron que la práctica repetida fortalece las vías neuronales, transformando representaciones de memoria inestables en representaciones estables, lo que conduce a un mejor rendimiento y dominio.

Hechos clave:

  • La práctica repetida fortalece y estabiliza las vías neuronales del cerebro.
  • “Cristalizar” estos circuitos de memoria mejora la precisión y espontaneidad de las habilidades adquiridas.
  • El estudio utilizó una innovadora microscopía óptica para visualizar la actividad neuronal en tiempo real

fuente: Universidad Rockefeller

“La práctica hace la perfección” no es sólo un cliché, según un nuevo estudio realizado por investigadores de la Universidad Rockefeller y la Universidad de California. Más bien, es una receta para dominar una tarea, porque repetir una actividad una y otra vez fortalece las vías neuronales del cerebro.

Como lo describen en naturalezaLos científicos utilizaron una técnica sofisticada desarrollada por Ali Pasha Waziri de Rockefeller para monitorear 73.000 neuronas corticales en ratones simultáneamente mientras los animales aprendían y repetían una tarea determinada durante un período de dos semanas.

Descubrieron que los circuitos de la memoria de trabajo cambiaban cuando los ratones dominaban la secuencia correcta. Al principio, los circuitos eran inestables, pero a medida que los ratones practicaban la tarea repetidamente, los circuitos comenzaron a estabilizarse y endurecerse. Crédito: Noticias de neurociencia

El estudio reveló que las representaciones de la memoria cambian de inestables a rígidas en los circuitos de la memoria de trabajo, lo que da una idea de por qué el rendimiento se vuelve más preciso y automático después de una práctica repetida.

“En este trabajo, mostramos cómo la memoria de trabajo (la capacidad del cerebro para retener y procesar información) mejora con la práctica”, dice Waziri, director del Laboratorio Rockefeller de Neurociencia y Biofísica.

“Anticipamos que estos conocimientos no sólo mejorarán nuestra comprensión del aprendizaje y la memoria, sino que también tendrán implicaciones para el tratamiento de los trastornos relacionados con la memoria”.

Imagina los desafíos

La memoria de trabajo es esencial para una variedad de funciones cognitivas, sin embargo, los mecanismos detrás de la formación, retención y recuperación de la memoria (que nos permiten realizar una tarea que hemos realizado antes sin tener que aprenderla nuevamente) siguen sin estar claros durante largos períodos de tiempo.

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Para el estudio actual, los investigadores querían observar la estabilidad de las representaciones de la memoria de trabajo a lo largo del tiempo y qué papel desempeñaban estas representaciones en la capacidad de realizar hábilmente la tarea en el momento justo.

Para ello, intentaron registrar repetidamente grupos de neuronas en ratones durante un período relativamente largo mientras los animales aprenden y se vuelven expertos en una tarea particular.

Pero se enfrentaron a un desafío formidable: las limitaciones técnicas obstaculizaron la capacidad de obtener imágenes de la actividad de un gran número de neuronas en todo el cerebro en tiempo real, durante períodos más largos y en cualquier profundidad de tejido en la corteza.

Investigadores de la Universidad de California recurrieron a Waziri, quien ha desarrollado técnicas de imágenes cerebrales que se encuentran entre las únicas herramientas capaces de capturar la mayor parte de la corteza del ratón en tiempo real con alta precisión y velocidad.

Waziri sugirió que utilizaran microscopía de perlas luminosas (LBM), una técnica de imágenes volumétricas de alta velocidad que desarrolló y que permite el análisis celular in vivo para registrar la actividad de poblaciones neuronales de hasta un millón de neuronas, un aumento de 100 veces en el número. de neuronas. Que se pueden grabar simultáneamente.

Transformaciones neuronales

En el estudio actual, los investigadores utilizaron LBM para obtener imágenes de la actividad celular de 73.000 neuronas en ratones simultáneamente en diferentes profundidades de la corteza y rastrearon la actividad de las mismas neuronas durante el transcurso de dos semanas mientras los animales identificaban, recordaban y repetían una serie de olores. .

Descubrieron que los circuitos de la memoria de trabajo cambiaban cuando los ratones dominaban la secuencia correcta. Al principio, los circuitos eran inestables, pero a medida que los ratones practicaban la tarea repetidamente, los circuitos comenzaron a estabilizarse y endurecerse.

“Esto es lo que llamamos ‘cristalización'”, dice Waziri. “Los resultados esencialmente demuestran que el entrenamiento repetido no sólo mejora el dominio de las habilidades, sino que también conduce a cambios profundos en los circuitos de memoria del cerebro, haciendo que el rendimiento sea más preciso y automático”.

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“Si uno imagina que cada neurona en el cerebro emite un tono diferente, entonces la melodía que el cerebro genera al realizar la tarea fue cambiando día a día, pero luego se volvió más precisa y similar a medida que los animales continuaron practicando la tarea, ”, añade el autor correspondiente y neurólogo de la UCLA Peyman Golshani.

Es importante destacar que algunos aspectos de estos descubrimientos son posibles de manera única gracias a las capacidades de obtención de imágenes de tejidos amplios y profundos de LBM. Inicialmente, los investigadores utilizaron imágenes estándar de dos fotones de poblaciones neuronales más pequeñas en capas corticales superiores, pero no lograron encontrar evidencia de consolidación de la memoria.

Pero una vez que utilizaron LBM para registrar más de 70.000 neuronas en regiones corticales más profundas, pudieron observar la cristalización de las representaciones de la memoria de trabajo que acompañaron el creciente dominio de la tarea por parte de los ratones.

“En el futuro, podremos abordar el papel de los diferentes tipos de neuronas implicadas en la mediación de este mecanismo y, en particular, la interacción de diferentes tipos de interneuronas con las células excitadoras”, afirma Waziri.

“También estamos interesados ​​en comprender cómo se implementa y transfiere el aprendizaje a un nuevo contexto, es decir, cómo el cerebro puede generalizar desde una tarea aprendida hasta algún problema nuevo y desconocido”.

Acerca de esta noticia de investigación de la memoria.

autor: catherine vides
fuente: Universidad Rockefeller
comunicación: Catherine Vins – Universidad Rockefeller
imagen: Imagen acreditada a Neuroscience News.

Búsqueda original: Acceso abierto.
Las representaciones volátiles de la memoria de trabajo cristalizan con la práctica“Escrito por Alibasha Vaziri y otros. naturaleza


un resumen

Las representaciones volátiles de la memoria de trabajo cristalizan con la práctica

La memoria de trabajo, el proceso mediante el cual la información se mantiene y procesa de manera transitoria durante un período corto, es esencial para la mayoría de las funciones cognitivas.

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Sin embargo, los mecanismos subyacentes a la generación y evolución de representaciones neuronales de la memoria de trabajo a nivel poblacional durante largos períodos de tiempo siguen sin estar claros.

Aquí, para determinar estos mecanismos, entrenamos a ratas con la cabeza fija para que realizaran una tarea de asociación olfativa retardada en la que las ratas toman decisiones basadas en la identidad secuencial de dos olores separados por un retraso de 5 segundos.

La inhibición visual de las neuronas motoras secundarias durante los últimos períodos de retraso y las épocas de elección afectaron gravemente el desempeño de las tareas de las ratas.

Las imágenes endoscópicas de calcio de grandes poblaciones neuronales en la corteza motora secundaria (M2), la corteza retroesplenial (RSA) y la corteza motora primaria (M1) mostraron que muchas neuronas selectivas tardías aparecieron en M2 cuando las ratas aprendieron la tarea.

La precisión de la decodificación de la memoria de trabajo retrasada mejoró significativamente en M2, pero no en M1 o RSA, donde las ratas se convirtieron en expertas.

Durante la fase experta temprana, las representaciones de la memoria de trabajo durante el último período de retraso variaron a lo largo de los días, mientras que las representaciones de estímulo y elección se estabilizaron.

A diferencia de las imágenes de una sola capa 2/3 (L2/3), las imágenes volumétricas simultáneas de calcio de hasta 73.307 neuronas M2, que incluían neuronas L5 superficiales, también revelaron la estabilización de las representaciones tardías de la memoria de trabajo a medida que continuaba la práctica.

Por lo tanto, las actividades relacionadas con el retraso y la elección, que son esenciales para el desempeño de la memoria de trabajo, se desvían durante el aprendizaje y no se estabilizan hasta varios días después del desempeño experto.