人类情景记忆的神经元机制
研究概览
地位
条件
详细说明
新记忆的快速形成和旧记忆的召回为决策提供信息对于人类认知至关重要,但其潜在的神经机制仍知之甚少。 这项研究的长期目标是对人类记忆的电路级理解,以便能够开发新的治疗方法来治疗记忆障碍的破坏性影响。 该研究实验利用难得的机会在接受耐药性癫痫治疗的患者的多个脑区同时记录人类单个神经元的体内。 总体目标是继续并扩大一个多机构(Cedars Sinai/Caltech、Johns Hopkins、U Toronto、Children's/Harvard、UC Denver、UCSB)、综合和多学科团队。 共同地,研究人员拥有专业知识和患者数量来测试对人类记忆神经基质的关键预测。 该研究将结合使用 (i) 清醒行为人类的体内记录,通过置信度评估记忆力,(ii) 局部电刺激以测试因果关系,以及 (iii) 计算分析和建模。
这些技术将用于研究关于情景记忆机制的三个总体假设。 首先,确定持续性神经元活动在将工作记忆转化为长期陈述性记忆中的作用(目标 1)。 其次,确定陈述性记忆如何转化为决策(目标 2)。 第三,研究在时间延长的体验中事件分割、时间绑定和恢复如何促进情景记忆。
这项工作的预期成果是对情景记忆如何形成、检索和用于决策,以及时间扩展的经验如何被分割以形成不同但相互关联的情节的前所未有的描述。 这项工作意义重大,因为它超越了神经元和大脑区域的“零件清单”,通过同时记录来自人类多个额叶皮层和皮层下颞叶区域的单个神经元来测试基于电路的假设,这些区域正在形成、宣告和描述他们的记忆. 拟议的工作具有不同寻常的创新性,因为它结合了人类行为中多个区域的单个神经元记录,开发了用于植入电极和电刺激的非侵入性定位的新方法,并直接测试了长期存在的关于证据积累在记忆中的作用的理论预测恢复。
第二项重大创新是研究团队,它结合了几个主要中心的患者数量和专业知识,以最大限度地利用可获得的罕见神经外科机会来直接研究人类神经系统。 这种创新方法可以研究人类记忆的电路级机制,而这些机制无法在人类或动物模型中进行非侵入性研究。 这种人类体内单神经元生理学、行为和建模的综合多学科组合将大大有助于理解产生人类记忆的神经活动的回路和模式,这是人类神经科学在一般,特别是 BRAIN 计划。
研究类型
注册 (估计的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
-
-
California
-
Los Angeles、California、美国、90048
- Cedars-Sinai Medical Center
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
描述
纳入标准:
- 顽固性癫痫,接受有创监测
- 年龄≥13
- 满量程智商 > 70
- 能够通过按笔记本电脑上的按钮回答问题来理解和执行简单的行为任务。
排除标准:
- 临床医生和研究人员确定患者由于认知限制、心理限制或疼痛而无法完成协议所需的行为任务。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
- 主要用途:基础科学
- 分配:不适用
- 介入模型:单组作业
- 屏蔽:无(打开标签)
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的:行为测试
行为和神经元记录
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列出的设备是单一干预的组成部分,包括:记录患者反应 (Cedrus RB-844)、记录来自电极 (Adtech Behnke-Fried) 的神经元活动 (Neurolynx)、应用间歇性电刺激 (Blackrock Cerestim)
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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持续的神经元活动(放电率)
大体时间:3年
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工作记忆期间额叶和颞叶细胞的神经元放电率(以每秒尖峰率测量)。
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3年
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持续性神经元活动(功率)
大体时间:3年
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工作记忆期间额叶和颞叶中局部场电位带宽的功率(以跨带宽频率的振幅测量)。
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3年
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决策(射击率)
大体时间:5年
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在决策过程中,额叶和颞叶中细胞的神经元放电率(以每秒的尖峰率测量)。
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5年
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决策(权力)
大体时间:5年
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在决策过程中,额叶和颞叶的局部场势带宽(以跨带宽频率的振幅测量)的功率。
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5年
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决策(时间)
大体时间:5年
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在决策过程中,额叶和颞叶的神经元放电时间(以每秒的尖峰率测量)。
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5年
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通过电刺激破坏学习和记忆(放电率)
大体时间:5年
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在学习任务期间应用小电活动脉冲后,测量神经元放电率的变化(以跨带宽频率的振幅测量)。
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5年
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通过电刺激(记忆)破坏学习和记忆
大体时间:5年
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测量在学习任务期间应用小脉冲电活动后观察到的记忆变化(以每秒峰值速率测量)。
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5年
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合作者和调查者
合作者
调查人员
- 首席研究员:Ueli Rutishauser, PhD、Cedars-Sinai Medical Center
- 首席研究员:Adam Mamelak, MD、Cedars-Sinai Medical Center
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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