诺奖大牛Science最新发文：诠释记忆的基本单位—Engram

　　

尽管115年前，已经提出了“engram”这个概念是记忆的神经基础，但是随着先进的技术和方法的出现，engram的直接证据直到最近才开始被大家所认可。

近日，麻省理工学院Picower学习与记忆研究所的Susumu Tonegawa教授等人解答了这个悬而未决的问题，在识别，特征化甚至操纵engram方面取得了重要突破。

这一成果公布在1月3日Science杂志上。由Tonegawa教授和多伦多大学的Sheena Josselyn教授等人完成，Tonegawa教授因“发现抗体多样性的遗传学原理”而获1987年诺贝尔生理学或医学奖，但不想做神经生物学研究的免疫学家不是好的诺奖得主，这位大牛在获得诺奖之后，转向了一个全新的领域，居然开始了神经科学的研究，而且取得了不少成果。

啮齿动物中进行的实验表明，engram是神经元的多尺度网络。当大脑区域（如海马体或杏仁核）中兴奋的神经元被招募到本地集合中时，经验将被存储为大脑中可能可检索的记忆。这与其他区域（例如皮质）的其他神经元能组合成“engram complex”。这种连接印记细胞过程关键所在是，神经元通过称为“突触可塑性”和“树突棘形成”的过程建立新的神经回路连接的能力。

重要的是，实验表明，通过engram complex最初存储的记忆可以由重新激活再获取，但即使无法自然地回忆记忆，例如在记忆障碍（例如早期阿尔茨海默氏病）的小鼠模型中，也可以以“无声的”状态持续存在着。

小鼠的前额叶皮层中的记忆ENGELL细胞（标记为绿色和红色）。图片来源：TAKASHI KITAMURA

Josselyn教授认为：“一百多年前Richard Semon提出了一项印记法。将这些理论思想与新的工具相结合，使研究人员能够在细胞集合水平上对图像进行成像和操作，从而有助于人们对记忆功能完成许多重要的研究。”

“例如，有证据表明，内在兴奋性的增强和突触可塑性的共同作用形成了engram，这些过程在记忆链接，记忆检索和记忆整合中可能扮演了重要角色。”

作者表示，就该领域所学的知识而言，仍然存在许多重要的未解之谜，和尚未开发的潜在应用——随时间变化的engram会如何变化？如何在人类中更直接地研究engram和记忆？而且，应用有关生物印记的知识能否激发人工智能的发展，从而反过来又可以反馈有关印记的工作原理？

（生物通：万纹）

原文标题：

Memory engrams: Recalling the past and imagining the future