Network organization of the entorhinal space system

Hjernens systemer for posisjonsberegning har de siste årene stått fram som en av de mest lovende eksperimentelle modeller for kompleks nevral beregning. Med oppdagelsen av gitterceller som en del av hjernens mekanisme for beregning av sted i 2005 ble spatial representasjon og spatial navigering en av de første kognitive funksjoner som kunne beskrives som resultat av spesifikk aktivitet i spesifikke grupper av kortikale nerveceller. Gitterceller er celler som er aktive kun på bestemte steder i rom hvor rotter eller mus beveger seg. Til forskjell fra plassceller i hippocampus, som også er stedskorrelerte, danner de aktive feltene hos gitterceller et periodisk heksagonalt mønster. Dette mønsteret antas å bidra til self-lokalisering. Gjennom de siste årene har vi lært mye om gittercellenes egenskaper og hvordan de er organisert anatomisk, men de fundamentale prinsippene som styrer organiseringen av gitterceller i funksjonelle grupper - moduler - vet vi ennå lite om. Dette skyldes i stor grad at det har vært vanskelig å samle tilstrekkelig med data fra samtidig aktive gitterceller. Uten tilstrekkelig celleantall har det vært vanskelig å forstå hvordan grupper eller moduler av gitterceller interagerer og om modulær organisering er unik for gitterceller eller også inkluderer andre typer celler i hjernens posisjoneringssystem. Dette prosjektet har hatt til målsetning å identifisere noen av prinsippene som styrer hvordan gitterceller organiserer seg i funksjonelle clustre. Ved å tilpasse moderne elektrofysiologisk registreringsteknologi i frittgående rotter og mus har vi økt antall celler registrert i individuelle dyr på samme tid. Prosjektet var organisert rundt tre hovedoppgaver. I den første oppgaven, som ble fullført i løpet av det første året basert på data som var samlet inn allerede før prosjektstart, som planlagt, viste vi at modulær organisering var unik for gitterceller. Modulær organisering kunne ikke påvises i hoderetnings-celler. Hoderetnings-celler, celler som er aktive kun når rotter eller mus beveger seg i en bestemt retning, var organisert topografisk langs den dorsal-ventrale aksen til medial entorhinal cortex, med de skarpest modulerte cellene mest dorsalt og de minst modulerte mest ventralt. Endringen i retningsmodulering var gradvis og ganske forskjellig fra den trinnvise økningen observert i skala for samtidig registrerte gitterceller. I det andre prosjektetundersøkte vi om gitterceller øker med samme skalafaktor i forskjellige arter - rotter og mus. I den grad skalafaktoren - økningen i skala fra en modul til neste - er den samme, slik det ser ut til ut i våre data, tyder det på at modulær organisering og skalaforhold kan være genetisk determinert og uavhengig av spesifikke erfaringer som skiller forskjellige arter slik som dyrets egen størrelse i forhold til det eksperimentelle miljøet. I det tredje og siste prosjektethar vi brukt målinger av gammafrekvens-aktivitet i gitterceller fra flere moduler til å bestemme om moduler interagerer og synkroniserer hverandre og i så fall om dette endrer seg over tid og i forhold til atferd. Vi undersøker synkronisering av entorhinal aktivitet på forskjellige stadier av hjernens utvikling i mus, og ser så langt at aktivitet er koherent over store områder, spesielt tidlig i postnatal utvikling. Denne synkronsieringen kan være nødvendig for å utvikle gridcellenettverk i løpet av de første leveukene. Samlet sett forventer vi at disse forsøkene og analysene vil hjelpe oss til å forstå hvordan en høyere-ordens hjernefunksjon - posisjonsberegning - beregnes i komplekse nevrale nettverk i hjernebarken.

Recent advances in our understanding of spatial coding in the entorhinal cortex and hippocampus have made this network a powerful model system for neural computation in high-end cortices. With our discovery of grid cells as the brain´s metric for space in 2005, spatial navigation became one of the first non-sensory ?cognitive? functions of the brain to be understood in reasonable mechanistic detail. Grid cells have spatially localized firing fields that tile environments with a periodic hexagonal firing p attern in a manner that enables accurate self-localization. However, the organization of the grid network remains poorly understood. Limited anatomical sampling has obscured whether the grid system operates as a unified system or a conglomerate of indepen dent modules. By adapting state-of-the-art multisite recording technology, we are now able to increase the number of cells recorded in individual animals by an order of magnitude. Recent data from more than 150 grid cells in individual rats show that the cells cluster into a small number of layer-spanning anatomically-overlapping modules with distinct geometric features. The discreteness of the grid modules, and their apparent autonomy, differ from the graded topography of many sensory maps, suggesting th at a hitherto unknown set of algorithms underlie the formation of grid modularity. The aim of the present project is to identify these algorithms. We shall identify the factors controlling the scale relationship between modules, establish whether interact ions between grid modules are dynamic and what mechanisms control the dynamics, and determine whether modularity is a unique property of grid cells or involves all functional cell types of MEC. The discovery of modularity in the grid-cell system has enabl ed analysis of a system of interconnected parallel-computing networks with a realistic potential for revealing fundamental principles of neuronal operation on abstract data.