近年來在系統神經科學技術的發展之下,已可在動物模式中做大規模的神經活性紀錄,以及改變特定神經迴路的活性,來操弄動物的行為表現。這些技術的進步,也增進了對認知功能的神經機轉的認識。在這個Animal Cognition主題中,我們邀請國內幾位專家,從不同的角度來介紹如何利用用動物模式來研究認知功能,以及這樣的研究所帶來的獨特洞見。
行為與認知功能是大腦運作的產物。而了解大腦運作的重要實驗方法,就是在動物模式中直接觀察腦中神經元的電訊號。在這個演講當中,我將以大腦視覺皮質的研究當成範例,來闡釋這種研究方法如何形塑我們對於視覺的理解,從古典的receptive field概念到近年來發現視覺系統並非只是被動的接受外界感官刺激,而且能主動預測未來(predictive processing)。主動預測的能力是大腦各個腦區處理訊息的一個重要原則。
A neural circuit in the brain can be viewed as a primary functional gear set formed by interconnected neurons that communicate each other with chemical signals and electricity. To understand diverse brain functions, it could come down to two questions: what circuits are engaged by a specific function? What is the function of a specific neural circuit? Specific task or behavioral model relevant to specific behavioral function is required for scientists to map involved brain networks with activity-dependent targeting techniques. Then gain- and loss-of-function researches will be employed respectively to causally examine the ‘sufficiency’ and ‘requirement’ of the selective circuit in the behavioral function, which can be achieved by optogenetic techniques.
The mesolimbic dopamine (DA) system is essential to help establish incentive value for an otherwise neutral stimulus in acquisition of stimulus-reward associations. The development of conditioned approach behaviors is correlated to the appearance of burst firing activity of dopamine neurons to reward-predicting stimuli. How midbrain DA neurons are driven to become responsive to reward-predicting stimuli through Pavlovian conditioning remains unclear. Here, I will highlight how we combined optogenetic approach with in vivo recording technique and behavioral model to examine circuitry mechanisms of behavioral function.
認知與行為科學的核心關懷之一,是巨量而彈性的計算從何而來?自 Cajal第一次手繪神經細胞,那謎樣而優雅的樹突纖維,作為真實神經系統的樣貌,便縈繞在數學、認知與計算科學家心中。在人工智能取得驚人進展的今天,簡化的類神經網路已經成為經典。樹突在認知功能的實現上是否重要?或只是演化中一個有趣的巧合?這個演講希望從生物學的「功能──形態」觀念出發,在認知和計算的背景下談論樹突的功能。
近年來科技的發展,已經讓我們能夠在人類或動物身上,進行同步大規模的神經活性紀錄。甚至可以在動物清醒活動的情況下,精準的操弄神經迴路,來觀察其對動物行為造成的改變。儘管如此,我們對於大腦如何運作,特別在於高等認知功能方面,所知仍然極為有限。這其中的困難發生在哪裡?我將以視覺注意力的研究為例,討論哪些可能是關鍵、但卻仍然缺乏的要件,以及我們如何在要件未滿足的情況下,盡可能的去處理這樣的研究問題。