ヒトの歯状回のパターン分離の強力な証拠

無効：海馬は、関連するエピソードの直交表現を作成するパターン分離計算を実行することにより、同様の経験を区別する上で重要であると提案されています。以前のニューロイメージング研究では、歯状回（DG）およびCA3海馬下領域が、斬新な信号の観察から基礎となる表現の性質を推測することにより、パターンの分離をサポートするという間接的な証拠が提供されています。ここでは、7 Tの超高解像度fMRIと多変量パターン分析を使用して、DGサブリージョンが他の海馬（例えばCA3）や内側側頭葉領域よりも重複しない同様のシーンの表現を特異的に維持しているという説得力のある証拠を提供します。例えば、核皮質）。さらに、DG内の斬新なシグナルは、本質的に一般的ではなく刺激固有であるという証拠を提供します。私たちの研究は、ノベルティシグナルと根本的な表現との間の機構的リンクを提供することで、ヒトDGがパターン分離を実行するという最初の実証を構成します。 重要性ステートメント：エピソードメモリシステムの基本的な特性は、同様のエピソード間の干渉を最小限に抑える能力です。海馬の歯状回（DG）下領域は、パターン分離と呼ばれる計算を介してこの機能を実現するために広く見られており、個々のイベントの明確な非重複神経コードを作成します。ここでは、7 T fMRIを活用して、この領域がパターン分離をサポートするという仮説をテストしました。我々の結果は、DGが近隣のサブリージョンのシーンよりも重複しない同様のシーンの表現をサポートしていることを示しています。したがって、現在の研究は、人間のDGが表現レベルで重要な経験的データを取得することにより、パターン分離をサポートするという説得力のある証拠を提供する最初のものです。これは、この計算が定義されるレベルです。

UNLABELLED: The hippocampus is proposed to be critical in distinguishing between similar experiences by performing pattern separation computations that create orthogonalized representations for related episodes. Previous neuroimaging studies have provided indirect evidence that the dentate gyrus (DG) and CA3 hippocampal subregions support pattern separation by inferring the nature of underlying representations from the observation of novelty signals. Here, we use ultra-high-resolution fMRI at 7 T and multivariate pattern analysis to provide compelling evidence that the DG subregion specifically sustains representations of similar scenes that are less overlapping than in other hippocampal (e.g., CA3) and medial temporal lobe regions (e.g., entorhinal cortex). Further, we provide evidence that novelty signals within the DG are stimulus specific rather than generic in nature. Our study, in providing a mechanistic link between novelty signals and the underlying representations, constitutes the first demonstration that the human DG performs pattern separation. SIGNIFICANCE STATEMENT: A fundamental property of an episodic memory system is the ability to minimize interference between similar episodes. The dentate gyrus (DG) subregion of the hippocampus is widely viewed to realize this function through a computation referred to as pattern separation, which creates distinct nonoverlapping neural codes for individual events. Here, we leveraged 7 T fMRI to test the hypothesis that this region supports pattern separation. Our results demonstrate that the DG supports representations of similar scenes that are less overlapping than those in neighboring subregions. The current study therefore is the first to offer compelling evidence that the human DG supports pattern separation by obtaining critical empirical data at the representational level: the level where this computation is defined.