在未来的几年中，我们对COVID-19大流行的个人记忆很可能会以精确，清晰的方式铭刻在我们的脑海中，这与2020年的其他记忆截然不同。布里斯托大学(University of Bristol)的研究在理解记忆如何如此独特而持久的过程中取得了突破，而又不会造成混乱。

这项发表在《自然通讯》上的研究描述了一种新发现的大脑学习机制，可以稳定记忆并减少它们之间的干扰。它的发现还为人们如何形成期望并就未来可能发生的情况做出准确的预测提供了新的见解。

当发送和接收来自大脑的信号的神经细胞之间的连接增强时，就会产生记忆。长期以来，该过程与刺激海马中邻近神经细胞的连接改变有关，海马是大脑中对记忆形成至关重要的区域。

这些兴奋性连接必须与抑制连接平衡，以抑制神经细胞的活动，以实现健康的大脑功能。以前从未考虑过改变抑制连接强度的作用，研究人员发现神经细胞之间的抑制连接(称为神经元)可以类似地得到增强。

研究人员与伦敦帝国大学的计算神经科学家合作，展示了这如何使记忆表示稳定。

他们的发现首次揭示了两种不同类型的抑制性连接(来自表达小白蛋白和生长抑素的神经元)如何能够改变并增加其强度，就像兴奋性连接一样。此外，计算模型表明，这种抑制性学习使海马能够稳定兴奋性连接强度的变化，从而防止干扰信息破坏记忆。

生理学，药理学和神经科学学院研究助理第一作者Matt Udakis博士说：“当我们发现这两种类型的抑制性神经元可以改变它们的联系并参与学习时，我们都感到非常兴奋。

“”它为我们都知道是真实的提供了解释;当我们遇到新的体验时，记忆不会消失。这些新发现将帮助我们理解为什么会这样。

“计算机建模为我们提供了关于抑制性学习如何使记忆随着时间的推移变得稳定并且不受干扰的重要的新见解。这非常重要，因为以前还不清楚分离的记忆如何保持精确和健壮。”

该研究由UKRI的生物技术和生物科学研究委员会资助，该委员会已向研究小组提供了进一步的资金来开展这项研究，并通过测量记忆表示的稳定性来检验这些发现所得出的预测。

突触可塑性中心神经科学教授杰克·梅洛尔(Jack Mellor)教授说：“记忆构成了我们对未来事件的期望的基础，并使我们能够做出更准确的预测。大脑不断做的事情使我们的期望与现实相符。 ，找出不匹配的地方，然后使用此信息来确定我们需要学习的内容。