за више информација:Ali.ma@wecistanche.com

Молимо кликните овде до 2. дела

Молимо кликните овде до 3. дела

Дешифровање неуронских кодова памћења током спавања Зхе Цхен1," и Маттхев А. Вилсон2,"

1Одсек за психијатрију, Одсек за неуронауку и физиологију, Медицински факултет Универзитета у Њујорку, Њујорк, НИ 10016, САД

2Одељење за мозак и когнитивне науке, Пицовер Институте фор Леарнинг анд Мемори, Массацхусеттс Институте оф Тецхнологи, Цамбридге, МА 02139, САД

Апстрактан

Сећањаискуства су ускладиштена у можданој кори. Спавање је кључно за консолидацију хипокампусамеморијабудних искустава у неокортекс. Разумевање приказа неуронских кодова хипокампално-неокортикалних мрежа током спавања би открило важне механизме кола намеморијаконсолидација,и пружају нове увиде умеморијаи снове. Иако је истражена активност ансамбла повезаних са спавањем, идентификација садржаја меморије у сну остаје изазовна. Овде се поново осврћемо на важне експерименталне налазе о спавањумеморија(тј. обрасци неуронске активности у сну који одражавају обраду меморије) и прегледају рачунарске приступе за анализу неуронских кодова повезаних са спавањем (САНЦ). Фокусирамо се на две парадигме анализе за спавањемеморијаи предложити нови оквир за учење без надзора ("меморијапрво, значи касније") за непристрасну оцену САНЦ-а.

Кључне речи

повезан са спавањеммеморија; консолидација меморије; реприза меморије; неуронска репрезентација; декодирање популације; функционално снимање

Цлицк то Цистанхе стем и Цистанцхе производи за побољшање памћења

Меморија, спавање и неуронски кодови

Меморија се односи на способност организма да кодира, складишти, задржава и преузима информације. Може се посматрати као трајни траг прошлих искустава који утиче на садашње или будуће понашање. Сећање на јединствен начин дефинише осећај сопственог идентитета и укључује све информације о томе „ко“, ​​„шта“, „када“ и „о чему наша животна искуства у прошлости и садашњости, далека или скорашња. Период током којег информације у меморији остају доступне варира од секунди (краткорочно памћење) до година (дуготрајно памћење). Дуготрајно памћење се често дели на два типа: експлицитно или декларативно памћење („знати шта) и имплицитно или процедурално памћење („знати како“). Декларативна меморија такође укључује епизодно памћење (погледајте Речник), семантичко памћење (знање) и аутобиографско памћење.

Епизодична меморија складишти детаље специфичних догађаја у простору и времену, од којих је сваки повезан са јединственим мултимодалним, вишедимензионалним информационим садржајем. Хипокампус игра кључну улогу у просторној и епизодној меморији [1]. Сан је важан за учење и памћење [2–6]. У просеку, човек проведе око једне трећине свог живота током сна, док глодари спавају 12-14 сати дневно. Консолидација меморије се дешава у сну, током којег се краткорочно памћење може трансформисати у дуготрајно. Недостатак сна погоршава перформансе у тестовима памћења и негативно утиче на пажњу, учење и многе друге когнитивне функције [6,7]. Основни задатак у проучавању памћења је разумевање репрезентације неуронских кодова повезаних са спавањем (САНЦ) који подржавају обраду меморије. Једноставно речено, шта може бити о памћењу током спавања? Пошто на памћење повезано са спавањем утичу искуства БУЂАЊА, како да идентификујемо и протумачимо неуронске презентације повезане са памћењем током спавања на непристрасан начин?

Да би одговорили на ова питања, неуронаучници бележе активност неуронског ансамбла из хипокампуса и неокортекса у сесијама спавања пре и после сесије понашања. У студијама на животињама, „неурални кодови“ се добијају имплантацијом вишеелектродних низова за снимање ин виво активности екстрацелуларног неуронског ансамбла [8–12]. У студијама на људима, мерења можданих сигнала се добијају путем неинвазивних ЕЕГ или фМРИ снимака [13–16]. У овом чланку ћемо прегледати важан рад у обе области истраживања, са више фокуса на проучавање глодара.

На нивоу неуронског ансамбла, рачунарски задатак идентификације неуронских репрезентација кодова популације (тј. образаца неуронске активности који одражавају обраду меморије) у сну остаје изазован из неколико важних разлога: Прво, иако потенцијали локалног поља (ЛФП) откривају важне информације о колима у макроскопској скали, недостаје им ћелијска резолуција да открију садржај меморије спавања. Друго, активности ансамбла везаних за спавање су ретке (ниска појава) и фрагментарне у времену. Треће, величина синхроније неуронске популације, мерена као шиљасти део свих забележених неурона током сваког рафала мреже, прати логнормалну дистрибуцију: снажно синхронизовани догађаји се нерегуларно размећу међу многим догађајима средње и мале величине [17]. Коначно, недостатак темељне истине отежава тумачење и процену неуронских репрезентација повезаних са памћењем. У последње две деценије, иако је неколико систематских студија испитивало садржај меморије у СЛЕЕП у поређењу са ВАКЕ, многа истраживачка питања везана за памћење остала су неухватљива. У следећем одељку ћемо прегледати неке експерименталне и рачунарске стратегије да бисмо одговорили на ова питања.

Хипокампално-неокортикални кругови у сну

Током спавања, мозак се пребацује у "офф-лине" стање које се разликује од будности и на микроскопском (временски скок) и на макроскопском (нпр. неокортикалне ЕЕГ осцилације) нивоима. У различитим фазама спавања, као што су спавање са спорим таласима (СВС) и спавање са брзим покретима очију (РЕМ), активност мозга варира и мождана кора показује широк спектар осцилаторних активности (Оквир 1) [18]. Током СВС-а, познато је да неокортекс осцилира између стања УП и ДОВН [19]. Током неокортикалних УП стања, повећана популациона синхронизација пирамидалних ћелија у хипокампално-неокортикалним мрежама је праћена таласима оштрих таласа хипокампуса (СВРс, Бок 1, Слика 1б) [20,21]. Већина студија на животињама о памћењу и спавању користи модел глодара. Широко прихваћена парадигма просторне меморије је да се глодари слободно хране у затвореном окружењу. Током активног истраживања, многи хипокампални пирамидални неурони показују локализовано просторно подешавање или постављају рецептивна поља (РФ) [22]. Значајно је да су многи пирамидални неурони хипокампуса такође одговорни за непросторно кодирање секвенци [23,24], као и за коњунктивно кодирање просторних и непросторних сећања [25]. Током спавања, у одсуству спољашњег сензорног уноса или знакова, хипокампална мрежа се пребацује у стање које је углавном вођено унутрашњим прорачунима.

У основној студији, Павлидес и Винсон [8] су први известили да је активност ћелија хипокампалног места пацова у будном стању утицала на карактеристику паљења (нпр. брзину окидања и брзину пуцања) у наредним епизодама спавања. Вилсон и МцНаугхтон [9] проширили су статистичку анализу првог на други ред и показали да ћелије хипокампалног места пацова које су биле коактивне током просторне навигације показују повећану тенденцију да пуцају заједно током следећег спавања, док неурони који су били активни, али су имали РФ места која се не преклапају нису показала такав пораст. Овај ефекат је постепено опадао током сваке сесије спавања након РУН-а. Кудримоти и др. [11] и Надасди ет ал. [12] даље је проучавао обрасце шиљака који укључују узорке више неурона (нпр. триплет) током спавања. Ове студије су откриле временски однос између понављања хипокампуса и СВР-а [12], као и време распадања трагова меморије [11]. Додатне студије су такође откриле да просторно-временски обрасци хипокампуса глодара у СВС одражавају обрасце активације или временски редослед у коме су неурони пуцали током просторне навигације [10, 12, 26, 27]. Конкретно, подскупови хипокампалних неурона пуцају на уредан начин у бржем временском оквиру унутар СВР-а, са истим или обрнутим редоследом као у активној навигацији. У окружењу са линеарном стазом, такви догађаји пуцања популације, у зависности од њиховог садржаја, могу се категорисати као „напред“ или „обрнути“ поновни приказ – који се називају реактивиране хипокампалне секвенце путање трчања (Слика 1ц). Такви догађаји понављања хипокампуса преовлађују у СВС [26], тихом будности [28,29] и „локалном спавању“ (такође познатом као „микроспавање“ — феномен да неурони иду ван мреже у једној области корте, али не и други у будном стању стање слично сну) [30], иако су функционалне улоге у сваком од тих стања највероватније различите. Ангажовање у процесу понављања, учесталост активације и време током којег се понавља може утицати на каснији учинак на задацима понашања или наученим вештинама. У низу студија [26,31,32], истраживачи су открили да су се након РУН искуства, ћелије хипокампалног места реактивирале временски прецизним редоследом више пута у СВС и РЕМ спавању. За разлику од СВС-а, корелација брзине активирања у РЕМ спавању није била повезана са претходним познатим РУН искуством (вероватно због распадања трагова током преплитања СВС-а) [11], а понављања меморије су се дешавала чешће за удаљена, али поновљена РУН искуства [ 31]. Ови налази сугеришу да реактивиране хипокампалне секвенце у спавању након РУН консолидују памћење искустава и да активност хипокампуса повезана са СВР-ом може допринети овом процесу.

Централна хипотеза консолидације меморије је да хипокампус и неокортекс међусобно комуницирају кроз временску координацију неуронске активности у облику спорих осцилација, СВР-ова и вретена спавања [33–39]. Док је реактивација памћења током спавања углавном пријављена код глодара, укључујући примарни визуелни кортекс пацова (В1) [36], кортекс бурета [40], задњи паријетални кортекс [41], медијални префронтални кортекс (мПФЦ) [42, 43], примарни моторни кортекс (М1) [44,45] и медијални енторхинални кортекс (МЕЦ) [46]; Општи феномени реактивације неокортикалне меморије такође су пријављени код других врста, као што су птице певачице током сна [47] и макак мајмун током одмора [48]. Претпоставка о хипокампално-неокортикалним интеракцијама током спавања би природно сугерисала испитивање интеракција истовремено снимљених хипокампално-неокортикалних ансамбала [36,38,41,46]. Упоређивање просторно-временских неуронских образаца у свакој области током БУЂАЊА и СПАВАЊА би искористило наше знање о просторном кодирању хипокампуса и даље наше разумевање улоге обраде хипокампално-неокортикалне меморије током спавања. У једној студији хипокампално-визуелних кола глодара [36], истраживачи су открили да је реактивација меморије у В1 била временски координирана са реактивацијом меморије у хипокампусу током СВС-а (Слика 2а,б). У другој студији [37], истраживачи су открили да слушни сигнали повезани са нервном активношћу током учења побољшавају репродукцију истих неуронских образаца ако су исти звучни сигнали представљени током спавања. Иако слушни стимуланси нису утицали на број догађаја понављања, садржај понављања је био пристрасан од стране одговарајућих звукова (Слика 2ц), што сугерише механизме селективног побољшања меморије у сну. У другом недавном извештају о сличној студији [38], истраживачи су истовремено снимили шиљке ансамбла из слушног кортекса и хипокампуса пацова док су током спавања представљали звукове везане за задатак (Слика 2д), и открили да је активација у слушном кортексу претходила и предвидела накнадни садржај хипокампалне активности током СВР-а (Слика 2е), док су хипокампални обрасци током СВР-а такође предвиђали каснију слушну кортикалну активност. Доследно, испорука звукова током спавања утицала је на обрасце слушне кортикалне активности, а слушни кортикални обрасци засновани на звуку предвиђали су накнадну активност хипокампуса. Међу многим неокортикалним структурама, МЕЦ је важан неокортикални круг који шаље улаз у хипокампус и игра важну улогу у просторној навигацији и обради меморије. Два недавна експериментална налаза са глодарима су показала да је дошло до координисаног понављања између ћелија места хипокампуса (ЦА1) и ћелија мреже у дубоким МЕЦ слојевима (Л4/5) током одмора [49]; међутим, ћелијски склопови на површинским МЕЦ слојевима репродуцирају путање независно од одмора хипокампалне реактивације или спавања, што сугерише да површински МЕЦ може покренути своје догађаје репродуцирања и покренути процесе опозива и консолидације независно од хипокампалних СВР-ова, док су дубоки МЕЦ слојеви директно под утицајем хипокампуса. реприза [46].

Све у свему, ови налази сугеришу да неокортекс комуницира са хипокампусом о томе „када“ и „шта“ да реактивира меморију током спавања, а активација специфичних кортикалних репрезентација током спавања утиче на садржај консолидоване меморије. Скоро сви пријављени налази су запажања заснована на корелацији. Први директни узрочни докази хипокампално-кортикалне спреге у консолидацији меморије током спавања демонстрирани су физиолошки и бихејвиорално у [39]. Важно је да је откривено да је јачање ендогене координације између хипокампалних СВР-ова, кортикалних делта таласа и вретена временским електричним стимулацијама резултирало реорганизацијом мПФЦ мреже, заједно са накнадно повећаном одговорношћу на префронтални задатак и високим перформансама присећања након спавања [39] .

Поред разматрања специфичних ансамбала који учествују у реактивираним меморијским обрасцима, временска структура образаца памћења такође може да варира у зависности од стања мозга [25]. Реактивирани обрасци током СВР-а веома су личили на компримовану структуру кодиране меморије уочене у појединачним циклусима тета ритма током будног понашања у хипокампусу [12,50]. Током СВС-а, реактивација хипокампално-неокортикалне меморије се десила у бржој временској скали, са пријављеним факторима временске компресије од 9–10 у хипокампусу глодара [26] и фактором компресије од 6–7 у мПФЦ глодара [42], иако постоји такође је био недоследан извештај о томе да нема доказа о временској компресији или експанзији у другим регионима мозга глодара [40]. У РЕМ спавању, брзина понављања хипокампуса је близу или мало већа од стварне брзине трчања [31]. Значајно је да је просторна меморија нарушена селективним потискивањем или ометањем СВР-а електричним или оптогенетским стимулацијама [51–53], што сугерише узрочну улогу СВР-а за понављање хипокампуса током стања ван мреже.

За разлику од истраживања на животињама (скоро искључиво на глодарима), студије на људима су омогућиле ограниченији приступ садржају меморије повезане са спавањем на нивоу неуронског ансамбла. Ипак, проучавање памћења људских субјеката, као што је ХМ [54], пружа јединствену и вредну перспективу далеко изван студија глодара. За здраве или болесне људе, полуинвазивно ЕЦоГ снимање или неинвазивни ЕЕГ/МЕГ снимци и фМРИ снимање су широко коришћени у студијама спавања [13–16]. Међутим, ниједан од њих директно не мери појединачну неуронску активност, што стога представља велике изазове у проучавању садржаја меморије сна. Када су доступне појединачне јединице, различите кортикалне области показују различите, али локализоване просторно-временске скокове и ЛФП обрасце [55]. У изванредној студији, истраживачи су користили фМРИ и алате за машинско учење да декодирају (или прецизније, „класификују“) визуелне слике можданих образаца у визуелном кортексу (В1, В2 и В3 области) током РЕМ спавања, у поређењу са просторно-временским мозгом. обрасци фМРИ снимања током будног стања [56]. Ово је дало први траг о садржају људских снова (слика 3). У студији о спавању на пацијентима са епилепсијом, објављено је да је активност појединачних шиљака у МТЛ модулисана око РЕМ почетка, што је било слично у РЕМ сну, будности и контролисаним визуелним стимулацијама, што сугерише да РЕМ током спавања преуређује дискретне епохе визуелног -као обрада као током будног вида [57].

Упркос брзом напретку у експерименталним истраживањима и растућем знању о механизмима хипокампално-неокортикалног кола, одговори на многа истраживачка питања остају потпуно или делимично непознати. Пошто је већина питања о "садржају" вођена статистичким анализама САНЦ-а, императив је развити рачунске парадигме да би се истражила репрезентација меморије повезане са спавањем.

Рачунске и статистичке методе: предности и ограничења

У ВАКЕ-у, како тумачимо репрезентацију („значење“) неуронских кодова? Ово је формално установљено проблемом неуронског кодирања. С обзиром на измерени сензорни унос или моторичко понашање повезано са неуралним одговорима, можемо идентификовати значење образаца неуронских шиљака на надгледан начин. У СЛЕЕП-у, суштинско рачунарско питање је: о чему и колико информација може бити из неуронских репрезентација повезаних са памћењем током спавања? Пошто је репрезентација искуства оскудна, одговор на ово питање није тривијалан. До данас је развијено неколико рачунарских метода (Оквир 2) за анализу САНЦ изведеног из хипокампално-неокортикалних кола. Међутим, већина метода не може да идентификује „значење“ (садржај) меморије осим да се само утврди значајна „сличност“ (корелацијом или подударањем) активности скокова између БУЂЕЊА и СПАВАЊА. Другим речима, они могу открити присуство понављања сећања, али не нужно и садржај понављања. Као општи принцип дешифровања меморијског садржаја повезаног са спавањем, од кључног је значаја за развој статистичких метода које омогућавају проучавање памћења без претходног утврђивања како активност мозга кодира варијабле понашања као што су просторне локације или кинематика покрета. Током спавања, мозак је нормално одвојен од спољашњег сензорног света, иако сензорна стимулација може да изазове физиолошке промене у меморији везаној за спавање [37,38,70]. Садржају меморије спавања недостаје очитавање понашања; стога је пожељније користити рачунске методе које не захтевају мерења понашања априори.

Овде бисмо желели да разговарамо о два квантитативна приступа за анализу САНЦ-а. У првом приступу, метода анализе главних компоненти (ПЦА) [43,58] (Оквир 2, Слика Иа) не дефинише експлицитно неуронски РФ. Уместо тога, он израчунава матрицу корелације склопова ћелија у епохи ТЕМПЛАТЕ, а затим је даље упоређује са другом матрицом шика просторно-временске популације из епохе МАТЦХ—померање вектора шиљка популације у времену омогућило би нам да проценимо снагу реактивације која варира у времену. Основна статистичка претпоставка је да се просторно-временски обрасци специфичног понашања могу добро окарактерисати корелационом матрицом скока ансамбла. Концептуално, избор ТЕМПЛАТЕ и МАТЦХ је произвољан и ова анализа се може применити у оба смера (БУДЕЊЕ➔СПАВАЊЕ или СПАВАЊЕ➔БУДАЊЕ). Међутим, ограничење линеарних субпросторних метода, укључујући ПЦА и анализу независних компоненти (ИЦА) [59,53], је то што оне претпостављају стационарну корелацију током целог периода ТЕМПЛАТЕ или МАТЦХ, што је нетачно у присуству различитих или сложена понашања која покрећу неуронске одговоре зависне од стања. Штавише, снага реактивације изведена из ових метода не идентификује "значење" памћења; уместо тога, она је у позитивној корелацији са квадратном снагом темпоралне брзине паљења у неуронском ансамблу.

Други приступ је метода декодирања популације. За разлику од традиционалних метода декодирања под надзором или декодирања заснованих на РФ [64,65], развијена је метода декодирања без надзора становништва [66–69] за опоравак хипокампалне просторне меморије уз претпоставку РФ-ова места (Оквир 2, Слика Иб). Ово се постиже повезивањем просторно-временских спикинг образаца са јединственим латентним стањима без дефинисања значења тих стања априорно. Такав приступ је концептуално привлачан јер не захтева претпоставку експлицитних мера понашања. У случају примера навигације глодара, латентна стања могу представљати просторне локације животиње. Статистички, претпоставља се да латентна стања прате марковску или полумарковску транзицију. Трајекторије преко просторних локација („стања“) повезане су са конзистентним узорцима шиљака хипокампалног ансамбла. У другим непросторним задацима, латентна стања могу такође прихватити непросторне карактеристике искустава или различите обрасце понашања који се не могу директно мерити. Веза између латентних стања и образаца просторно-временских скокова може се установити на основу статистичких закључака, тестирања хипотеза и Монте Карло помешане статистике [66–68]. Штавише, додатне карактеристике (као што су спикинг синхронизација или ЛФП карактеристике у смислу снаге или тренутне фазе) могу бити уграђене у статистички модел за даље раздвајање различитих латентних стања. Пошто је овај приступ заснован на моделу изграђен на генеративном моделу, прилагођавање модела је стога снажно зависно од дистрибуције вероватноће које описују процес генерисања података. Ако постоји неусклађеност модела, овај приступ може довести до лоших перформанси.

Стандардна парадигма за памћење је да се прво открије како мозак кодира информације током БУЂАЊА, а затим да се утврди да ли се ти кодирани обрасци појављују касније, током СЛЕЕП или накнадног тестирања памћења у понашању - при чему "значи прво, памћење касније". Насупрот томе, нови оквир нам омогућава да померимо парадигму и прво погледамо памћење (декодирањем унутрашње структуре у неуронским кодовима), а затим касније одредимо значење (тј. како би та структура могла да корелира са каснијим понашањем), чиме „сећање прво , значи касније“[69]. Главне разлике између ове две парадигме су њихове претпоставке и редослед анализе (независан од хронолошког редоследа). Приступ без надзора је непристрасан по томе што избегава унапред дефинисање образаца неуронске активности у ВАКЕ-у који су повезани са одређеним задатком или понашањем, а такође нам омогућава да тражимо структуре које или нису експлицитно дефинисане или једноставно недефинисане. Стога, овај непристрасни приступ нам потенцијално може пружити прилике да откријемо скривене структуре у можданој активности, које могу представљати добро дефинисана искуства БУЂАЊА или могу одражавати неке недефинисане процесе (нпр. креативне мисли и машту). Што је још важније, овај приступ може предложити отворена истраживачка питања за експериментална истраживања. На пример, како можемо разликовати памћење у сну у вези са претходним искуствима навигације у два или више различитих просторних окружења? Како можемо дешифровати непросторну епизодну меморију хипокампуса [23,71–74] у сну?

Из перспективе анализе података, вреди размотрити неколико техничких изазова. Прво, епизоде ​​спавања имају кратке епохе, ретко и спорадично окидање (смањена брзина паљења у поређењу са буђењем) и компримовани временски оквир. Бављење овим питањима често укључује непоткријепљене претпоставке (нпр. временска независност, хомогеност) у анализи података. Друго, наше емпиријске студије које су користиле синтетичке податке о скоковима сна [69] су показале да је број активних пирамидалних ћелија хипокампуса критичан за поуздану репрезентацију простора, као и детекцију просторно-временских реактивираних образаца у СВС-у. Пошто се само мали део (~ 10–15 процената) хипокампалних неурона који су активни током ВАКЕ реактивира у било ком тренутку током СВС-а, поуздано истраживање популацијских кодова повезаних са спавањем захтевало би истовремено снимање стотина неурона у ВАКЕ-у. Треће, постоји велика разноликост међу хипокампалним пирамидалним неуронима због њиховог доприноса понављању секвенце [75]. Штавише, мали проценат хипокампалних пирамидалних неурона нема значајно просторно подешавање, али и даље може да се активира током спавања. Нејасно је да ли њихове активности пуцања представљају друге непросторне епизодне меморијске компоненте у меморијском простору и како можемо идентификовати њихов статистички значај. Слични изазови би се такође односили на неокортекс [76,77].

Будући правци

Снимање неуронске популације

Недавни напредак у неуронским записима увелико је проширио нашу способност да истражујемо кодове неуронске популације [78–80]. Према најновијој технологији у вишеелектроди

снимање (лична комуникација, професор М. Роукес на Цалтецху), предвиђа се да ће

ТрендсНеуросци. Ауторски рукопис; доступно у ПМЦ 2018 01. маја.

In the year 2020 neuroscientists would be able to simultaneously record 10,000–100,000 hippocampal neurons from rats (based on new development of stacked nanoprobes [81]). As a result, the statistical power of SANC analysis would increase significantly by ~100 fold. In addition, calcium imaging is another emerging technique for measuring the large-scale activity of neuronal populations, which has been successfully used for chronic recordings from the rodent hippocampus [82–85] and cortex [86]. Since calcium signals are merely indirect measurements of neuronal spiking, the precise relationship between calcium signals and spiking is not fully identifiable and is also susceptible to biophysical variations. Therefore, improving the temporal resolution (>500 Хз) и осетљивост на светлост за флуоресцентне слике потенцијално би нам омогућиле да испитамо велике популационе кодове у бржим временским размацима. Комбиновање електрофизиологије и техника снимања специфичних за ћелијски тип био би важан будући правац због њихове комплементарне снаге. У студијама на људским/не-људским приматима, нови алат који интегрише електрофизиолошке и фМРИ снимке (познате као фМРИ изазване неуралним догађајима) [87] показао се вредним за испитивање просторног мапирања априорно дефинисаних локалних можданих образаца. Развијање бежичних техника снимања са више електрода [88] је такође кључно за хронично неурално снимање примата који нису људи у природном окружењу спавања.

РЕМ сан

Док је НРЕМ спавање снажно укључено у реактивацију и консолидацију трагова памћења, тачна функција РЕМ спавања остаје неухватљива [89,90]. За разлику од НРЕМ спавања, у РЕМ спавању нема УП стања или популацијске синхронизације повезане са СВР-овима хипокампуса, што резултира смањењем активирања неурона и повећањем синхронизације, што је обоје повезано са снагом тета осцилација [91]. Ово имплицира да је активност ансамбла спике још ређа и неструктурирана. Штавише, постоје неки експериментални докази да у РЕМ спавању хипокампални неурони пацова показују постепени фазни помак од новог (тета врх) до познатог (тета корито) обрасца фазе активирања [92]. Такав преокрет фазе у зависности од искуства сугерише да се хипокампална кола могу селективно реструктурирати током РЕМ спавања селективним јачањем недавно стечених сећања и слабљењем удаљених сећања – идеја је у складу са оригиналном Црицк-Митцхисоновом хипотезом о „учењу преокрета“ у РЕМ спавању [93]. Експериментално, укупно трајање РЕМ спавања је много краће од трајања НРЕМ спавања за глодаре и одрасле људе. Већина експеримената на животињама је првенствено усмерена на будно понашање, чиме се ограничава период снимања сна. Да би се повећала дужина сна или вероватноћа преласка у РЕМ из НРЕМ спавања, разматране су оптогенетске манипулације специфичних неуронских кола код глодара [94–96]. Алтернативно, може се истражити новорођенчад глодара или друге особе које имају дуже епизоде ​​РЕМ спавања. Недавни појединачни снимци у људском МТЛ-у сугеришу да покрети очију током РЕМ спавања могу одражавати промену визуелних слика у сновима [57]. Са стално акумулирајућим „ВЕЛИКИМ неуронским подацима“, крајњи циљ је дешифровати снове животиње током РЕМ спавања о искуствима БУЂАЊА — захтеван задатак који још увек захтева опсежна експериментална и компјутерска истраживања.