Nature Neuroscience
网格细胞在路径积分导航中动态编码多参考系
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本研究揭示了网格细胞在路径积分导航任务中并非固定于单一全局参考系，而是动态切换多个局部参考系，提供对空间编码机制的新见解。
文献概述
本文《Grid cells accurately track movement during path integration-based navigation despite switching reference frames》，发表于Nature Neuroscience杂志，回顾并总结了网格细胞在路径积分导航任务中的动态参考系切换及其对空间编码的影响。研究挑战了传统观点，即网格细胞仅使用单一全局参考系，而发现其在不同任务阶段中可重新锚定到任务相关物体，且内部方向表征在无光条件下会发生漂移，进一步影响导航准确性。
背景知识
网格细胞是内侧内嗅皮层中与路径积分导航密切相关的神经元，其活动模式通常表现为等边三角形网格。尽管已有研究显示其在开放环境或带有显著地标的任务中保持稳定网格模式，但在缺乏外部视觉线索的条件下，其活动模式尚不明确。路径积分导航是动物基于自生运动线索更新位置和方向的过程，常用于空间导航和认知地图研究。本研究通过AutoPI任务结合深度学习解码框架，首次在二维空间中揭示了网格细胞的多参考系编码特性，为理解空间导航的神经基础提供了新视角。
研究方法与实验
研究人员训练小鼠在AutoPI任务中进行路径积分导航，并记录其内侧内嗅皮层的神经活动。任务中，实验场地和杠杆位置在每次试验中随机旋转和移动，确保杠杆位置相对于起始点不断变化。通过构建深度学习递归神经网络（RNN）模型，对网格细胞活动进行高精度路径解码，并分析其参考系漂移与导航误差的相关性。
关键结论与观点
研究意义与展望
该研究为路径积分导航的神经基础提供了直接证据，表明网格细胞并非全局定位系统，而是在局部空间参考系中进行动态编码。未来研究可进一步探索网格细胞如何整合外部地标与自生运动线索，以及该机制在复杂导航行为中的作用。此外，该研究范式可应用于神经退行性疾病或认知障碍模型中，以解析空间导航相关神经回路的异常。
结语
本研究通过在AutoPI任务中记录网格细胞活动，首次展示其在无外部视觉提示下动态切换参考系的能力。研究发现，网格细胞在归巢行为中可重新锚定至任务相关物体，且其内部方向漂移与导航误差呈正相关，说明网格细胞在路径积分中的灵活编码机制。这些结果挑战了传统网格细胞编码模型，为理解空间导航的神经机制提供了新框架，也为相关神经疾病模型研究提供了行为分析工具。
