用于研究动物行为和学习的新实验装置。
上班通勤似乎是一件平凡的事情，但它是我们大脑每天必须执行的复杂任务的一个很好的例子：导航、记忆、决策、感觉处理等等。 研究人员经常使用动物模型（例如小鼠）来研究这些行为背后的神经过程。 然而，许多用于研究老鼠学习的任务并不是“自然的”——它们不是老鼠在其生命过程中可能会做的行为。
加州理工学院的研究人员现在进行了一项研究，他们测量了老鼠如何在复杂的迷宫中导航，提出了一个研究复杂动物行为和学习的新框架。 老鼠很快学会了如何在这个陌生的环境中导航，比老鼠通常学习简单但不自然的任务快大约 1,000 倍。 这项研究对我们如何看待大脑和身体在智力中的作用产生了影响。 有趣的是，加州理工学院的研究生在同一迷宫的模拟版本中的导航表现与老鼠相似。
该研究是 Markus Meister (PhD '87)、Anne P. 和 Benjamin F. Biaggini 生物科学教授以及 Pietro Perona、Allen E. Puckett 电气工程教授的实验室之间的合作。 一篇描述这项研究的论文在线发表在期刊上 e生活 七月21，2021。
研究生 Matthew Rosenberg 和 Tony Zhang 讨论了他们用于观察老鼠在自然环境中如何学习的新实验装置。 学分：加州理工学院
想象一个方向盘放在你面前。 当你左边的灯亮起时，你必须把轮子向左转； 当您右侧的灯亮起时，您必须向右转动方向盘。 鉴于只有两个决定要做——左转或右转——你可能根本不需要时间来学习这个简单的任务。 然而，一只实验室老鼠可能需要大约 10,000 次试验才能正确学习如何完成这样的任务。 即使这样，鼠标也只能在 80% 的时间内正确。 这项任务虽然对人类来说似乎很简单，但对老鼠来说却不是一件很自然的事情。
“在过去的几年里，我们一直在尝试开发更尊重自然动物行为复杂性的实验方法，这些方法更类似于动物在现实世界中所做的事情，”Meister 说。
在研究生 Matthew Rosenberg 和 Tony Zhang 的带领下，该团队开发了一个复杂的迷宫供老鼠探索，其中包含 63 个决策连接点和 64 个可能的端点。 迷宫内有一个水口，可以分配一小滴水。 研究人员让一只老鼠从它的笼子里进入迷宫，并让它在一个晚上随心所欲地探索。 摄像机跟踪鼠标的运动并量化探索行为。
“在这项研究中，我们将老鼠暴露在复杂的迷宫环境中，打开相机，然后走出房间，”Meister 说。 “我们不会对动物施加任何影响。 七个小时后我们才回来，分析了老鼠在那段时间所做的视频。 我们允许老鼠做出老鼠做出的那种决定，而不是强迫它们接受一些真正无关紧要的抽象任务。”
在大约一半的这些实验中，老鼠口渴了，可以假设它的动机是为了寻找水。 另一半，老鼠吃饱了。 虽然口渴的老鼠不知道里面有水，但它会有条不紊地探索迷宫。 在第一次发现水港之后，老鼠平均只需要 10 次尝试找出从它的笼子到港口的最有效、最直接的路线。 最直接的路线需要六个正确的决定。
研究中使用的 19 只老鼠都倾向于遵循某些“探索规则”。 例如，当遇到关口时，鼠标可以选择向左、向右或返回原路。 所有 19 只老鼠都强烈倾向于继续前进而不是转身。 此外，老鼠在探索时倾向于左右交替。 这些“规则”是否来自经验，或者它们是否在基因上硬连线到大脑中，还有待发现。
罗森伯格和张随后将迷宫复制品制作成电子游戏，并邀请他们的研究生实验室伙伴以数字方式探索迷宫。 学生们的表现与老鼠相似，在类似数量的成功经验后学习如何导航。
老鼠“快速”学习的一个关键组成部分是研究人员称之为“突然洞察力”的现象。 在更传统的鼠标学习实验中，例如方向盘任务，实验室鼠标往往会学习缓慢，逐渐提高正确完成任务的能力。 但在迷宫范式中，每只老鼠都表现出一种“灯泡时刻”，它们似乎突然明白了如何在迷宫中导航。
“我们看到，对于大多数获得奖励的老鼠——那些渴望可能是驱动力的老鼠——突然之间，有什么东西对它们‘点击’了，”张说。 “在这个令人惊叹的时刻之后，动物开始更频繁地采取复杂而直接的路径前往水域，这表明他们正在将他们关于在迷宫中导航的知识放在一起。”
“我们找到了一种方法来设计一项利用老鼠核心能力的任务，”罗森伯格说。 “有些人可能会说老鼠很笨，但如果你利用它们的核心进化生态位，你就有机会观察到熟练的行为。 这使我们能够真正了解学习是如何发生的。”
参考：“迷宫中的老鼠表现出快速的学习、突然的洞察力和高效的探索”，作者：Matthew Rosenberg、Tony Zhang、Pietro Perona 和 Markus Meister，21 年 2021 月 XNUMX 日， e生活.
DOI：10.7554/eLife.66175
这篇论文的标题是“迷宫中的老鼠：快速学习、顿悟和高效探索”。 研究生 Matthew Rosenberg 和 Tony Zhang 是共同第一作者。 其他合著者是 Perona 和 Meister。 资金由 Simons Collaboration on the Global Brain、美国国家科学基金会和 Google 提供。 Meister 和 Perona 是加州理工学院天桥和 Chrissy Chen 神经科学研究所的附属教员。
