Creemos que en este mundo cambiante y ruidoso, la brevedad de la memoria es necesaria. En un entorno cambiante, el olvido es adaptativo porque permite un comportamiento más flexible; en un mundo ruidoso, el olvido es adaptativo porque evita la sobreadaptación a eventos específicos. (2) Según este punto de vista, la permanencia de la memoria no siempre es útil. Por ejemplo, para aspectos efímeros o poco comunes del mundo, la permanencia de la memoria sería perjudicial porque podría conducir a comportamientos inflexibles y predicciones incorrectas sólo cuando esos aspectos de la experiencia son relativamente estables, se predicen nuevas experiencias. La persistencia es útil sólo cuando uno; son fuertes. ③ Por lo tanto, sólo a través de la interacción de la permanencia y lo efímero puede la memoria revelar su verdadero propósito: utilizar la inteligencia del pasado para guiar la toma de decisiones (Dudai y Kaluzes, 2005; Schacter et al., 2007). ④A continuación, revisamos ejemplos computacionales que aprovechan la temporalidad para aumentar la flexibilidad del comportamiento y facilitar la generalización. Además, identificamos similitudes entre el uso de la temporalidad en la computación y su implementación en el cerebro.
Redes Neuronales:
El nuevo aprendizaje es un gran desafío para las redes neuronales que utilizan representaciones distribuidas (French, 1999; Lewandowski y Li; McCluskey y Cohen, 1989; Ratcliffe, 1990). Hay dos desafíos: el nuevo aprendizaje puede sobrescribir los recuerdos anteriores (es decir, la interferencia catastrófica puede verse obstaculizada por los recuerdos existentes (es decir, la interferencia mutua activa) (Burgess et al., 1991; McCluskey y Cohen, 1989; Palm, 2013). ; Seager y Hasselmo, 2002). Esta es la clave para la “estabilidad y plasticidad” en las redes neuronales. Dilema (Abraham y Robins, 2005; Carpenter y Grossberg, 1987). Según la visión tradicional, la persistencia de la memoria es incompatible con la flexibilidad conductual. porque una red que es buena para mantener recuerdos duraderos encontrará que es difícil aprender nueva información, especialmente información que entre en conflicto con experiencias previas.
Sin embargo, recientemente, los modelos de redes neuronales que utilizan dispositivos de almacenamiento externos o sinapsis han evolucionado en múltiples escalas de tiempo, lo que desafía la generalidad de este dilema (Graves et al., 2016; Kirkpatrick et al., 2017; Santoro et al., 2016). Además, otra estrategia que el cerebro puede utilizar para resolver este problema es codificar escasamente la experiencia utilizando representaciones ortogonales, posiblemente mediante un proceso de separación de patrones causado (Yassa y Stark, 2011). La dependencia del contexto de la memoria es un ejemplo de esta estrategia: al mantener patrones ortogonales, los recuerdos codificados en un contexto específico tienen más probabilidades de expresarse en ese contexto que en otros contextos (Ma Ren et al. People, 2013). Esta estrategia maximiza la cantidad de patrones que se pueden almacenar en la red neuronal sin interferencias (Amari, 1989).
Cerebro:
Sin embargo, en un entorno dinámico, es importante descartar la información obsoleta por muy limitada que sea la capacidad (Kraemer y Golding, 1997). Si las circunstancias cambian pero nuestros recuerdos siguen siendo los mismos, entonces podemos aferrarnos a los viejos recuerdos y hacernos daño. Por lo tanto, la transitoriedad puede facilitar la toma de decisiones al eliminar información obsoleta, lo que permite a los organismos responder de manera más efectiva a los cambios en su entorno.
Estudios recientes han proporcionado evidencia de que el olvido es necesario para un comportamiento flexible en entornos dinámicos (Dong et al., 2016; Epp et al., 2016; Shuai et al., 2010). Discriminar Para dos olores (A y B), se encontró que la inhibición de Rac1 retarda el olvido. Los grupos de moscas con RAC1 suprimido mostraron un aprendizaje inverso deficiente (A- o B+), lo que sugiere que la memoria retenida afecta el nuevo aprendizaje. En el grupo de moscas que activaron RAC1, ocurrió lo contrario: el olvido de viejos recuerdos promovió el aprendizaje inverso. Los resultados de este modelo se ampliaron a cinco moscas diferentes diseñadas para expresar mutaciones asociadas con el trastorno del espectro autista, que también interfiere con la actividad de Rac. Todas estas moscas con deficiencia de Rac muestran problemas de olvido, lo que a su vez afecta el aprendizaje inverso (Shuai et al., 2010).
Otros estudios han mostrado los mismos resultados. EPP et al. (2065438+junio) estudiaron el aprendizaje inverso (mediado por neurogénesis) después de la amnesia. En el experimento, entrenaron a ratas para que encontraran una plataforma fija en un laberinto de agua y luego las volvieron a entrenar en el mismo laberinto pero con la plataforma movida al lugar opuesto. De esta manera, los ratones con neurogénesis hipocámpica mejorada pueden encontrar nuevas ubicaciones de plataforma de manera más eficiente (la neurogénesis hipocámpica mejorada conduce al olvido de la ubicación original; sin embargo, cuando se reducen los niveles de neurogénesis hipocámpica, se observa el patrón opuesto, porque se mantiene la inhibición de la neurogénesis); memoria de la ubicación original e interfiere con el aprendizaje de nuevas ubicaciones.
También se observaron resultados similares en la tarea de emparejamiento contexto-olor (Epp et al., 2016). Después del entrenamiento, el aumento de la neurogénesis conduce al olvido de las asociaciones pareadas aprendidas, pero facilita el aprendizaje inverso posterior. Pero esta mejora no se aplica a ningún aprendizaje, y los beneficios del nuevo aprendizaje sólo pueden observarse cuando existe un conflicto claro con el aprendizaje original. Por ejemplo, los ratones con mayor neurogénesis no mostraron ningún beneficio si fueron entrenados en nuevas combinaciones ambiente-olor. Estos hallazgos sugieren que la neurogénesis del hipocampo en adultos promueve el olvido, lo que mejora la flexibilidad conductual al eliminar o debilitar la información obsoleta. Los artículos relevantes sobre la relación entre la neurogénesis y la flexibilidad incluyen: Burghart et al (2012); otros (2012).
Documentos citados:
Azevedo et al., 2009: Encontramos que el cerebro masculino adulto promedio contiene 86.181 mil millones de células nerviosas (neuronas) y 8469.8 mil millones de células nerviosas (células no neuronales). ). El cerebro humano es un cerebro de primate igualmente ampliado en términos de número de neuronas y no neuronas.
Amari, 1989: Cuando la mayoría de los componentes del patrón de codificación a almacenar son 0 y sólo unos pocos componentes tienen una proporción de 1, este esquema de codificación se denomina disperso. Se analizaron en detalle la capacidad de almacenamiento y la capacidad de información de la memoria asociativa de codificación dispersa y se demostró que es directamente proporcional al número de neuronas n logn. En comparación con los esquemas de codificación generales no dispersos (aproximadamente 0,15 n), la relación de escala es muy grande.
Duday y Carruzes, 2005: Las investigaciones muestran que los recuerdos pueden ser huellas del pasado y son fundamentales para los procesos cognitivos futuros.
Schacter et al., 2007: Imaginar el futuro depende en gran medida de mecanismos neuronales capaces de recordar el pasado. Estos hallazgos llevaron al concepto de cerebro prospectivo, la idea de que una función clave del cerebro es utilizar información almacenada para imaginar, simular y predecir posibles eventos futuros. Siguiendo esta idea, sostenemos que procesos como la memoria pueden reconceptualizarse de manera útil.
Francés, 1999: Estudio de las causas, consecuencias y diversas soluciones del olvido catastrófico en las redes neuronales. Esta revisión considerará cómo el cerebro supera este problema y también discutirá las implicaciones de dicha solución para las redes distribuidas de conexiones.
McCloskey y Cohen, 1989: Este artículo analiza la interferencia catastrófica en las redes conexionistas. Cuando una red se entrena secuencialmente, el nuevo aprendizaje puede causar una interferencia catastrófica con el aprendizaje anterior. El análisis de las causas de la interferencia sugiere que al menos cierta interferencia ocurre cuando un nuevo aprendizaje puede cambiar los pesos involucrados en el aprendizaje anterior. Los resultados de la simulación sólo muestran que la interferencia puede ser catastrófica en algunas redes específicas.
Ratcliff, 1990: Evaluación de modelos de conexión de memoria multicapa basados en modelos codificadores que utilizan reglas de aprendizaje de retropropagación. Los modelos se aplicaron a procedimientos estándar de reconocimiento y memoria, donde los elementos se estudiaron secuencialmente y luego se probó su retención. El aprendizaje secuencial en estos modelos conduce a dos problemas principales. En primer lugar, la información bien aprendida se olvida rápidamente a medida que se aprende nueva información. En segundo lugar, la diferencia entre elementos de aprendizaje y elementos nuevos disminuye a medida que avanza el aprendizaje o no es monótona. Para abordar estos problemas, estudiamos las operaciones de red en modelos multicapa y varias variantes de modelos multicapa, incluido un modelo con memoria de preaprendizaje y un modelo contextual, pero ninguno de ellos abordó estos problemas. Las cuestiones discutidas imponen limitaciones a los modelos conexionistas de la memoria y las tareas humanas, en los que no toda la información que se debe aprender está disponible durante el proceso de aprendizaje.
Burgess et al., 1991: Establecimiento de un modelo de red neuronal que pueda registrar los resultados de experimentos de memoria humana en una hoja de elementos de aprendizaje. Este artículo resume experimentos psicológicos sobre listas de aprendizaje. Las redes neuronales de Hopfield-Parisi se utilizan para modelar muchas características simples de los efectos de secuencia en la recuperación de secuencias. La relación funcional entre la tasa de recuperación de un artículo y su número, posición en la lista y similitud se estudió mediante simulación. Los experimentos más complejos implican diferentes tipos de proyectos y se utilizan patrones de actividad relacionados para modelar. Comprenda cómo funciona el modelo considerando los parámetros de distribución de peso y relación señal-ruido.
Palm, 2013: Presentamos la teoría, la práctica y el desarrollo tecnológico de la memoria neuroasociativa en los últimos 40 años. Se señala la importancia de una codificación escasa de los patrones de memoria asociativa. También se menciona la aplicación de redes de memoria asociativa en el modelado cerebral a gran escala.
Siegle y Hasselmo, 2002: Los modelos conexionistas se consideran una herramienta prometedora para comprender la naturaleza de los trastornos psicológicos y guiar su evaluación. Específicamente, los modelos conexionistas pueden guiar los siguientes aspectos del proceso de evaluación: comprender qué constructos son relevantes para la evaluación, diseñar métodos para evaluar estos constructos y comprender las diferencias individuales en los datos de la evaluación.
Abraham y Robins, 2005: Se cree ampliamente que el mantenimiento de la memoria implica la preservación a largo plazo de los pesos sinápticos en los circuitos neuronales relevantes durante el aprendizaje. Sin embargo, a pesar del entusiasmo por los recientes avances tecnológicos, esta hipótesis intuitiva y atractiva no puede confirmarse experimentalmente. Las redes neuronales artificiales ofrecen un enfoque alternativo, ya que permiten un seguimiento continuo de los pesos de las conexiones individuales durante el aprendizaje y el mantenimiento. En este modelo, si la red quiere retener material previamente almacenado mientras aprende nueva información, necesita cambiar constantemente los pesos de la conexión. Por lo tanto, la duración de los cambios sinápticos no define necesariamente la persistencia de la memoria, sino que es posible que sea necesario ajustar el equilibrio entre la estabilidad sináptica y la plasticidad sináptica para obtener una retención óptima de la memoria en circuitos neuronales reales.
Carpenter y Grossberg, 1987: Las estructuras de vibración adaptativas son redes neuronales capaces de autoorganizar códigos de reconocimiento de patrones estables en tiempo real en respuesta a cualquier secuencia de patrones de entrada. Se introduce una estructura de vibración adaptativa ART2. La arquitectura ART2 incorpora soluciones para varios principios de diseño, como el equilibrio entre estabilidad y plasticidad, el equilibrio entre búsqueda y acceso directo, el equilibrio y el restablecimiento de coincidencias, etc.
Graves et al., 2016: Las redes neuronales artificiales tienen ventajas obvias en el procesamiento sensorial, el aprendizaje secuencial y el aprendizaje por refuerzo, pero debido a la falta de memoria externa, sus variables de expresión y estructuras de datos y el largo plazo almacenamiento de datos Las capacidades son limitadas. Aquí presentamos un modelo de aprendizaje automático llamado Computadora Neural Diferenciable (DNC), que consiste en una red neuronal que puede leer y escribir matrices de almacenamiento externo, similar a la memoria de acceso aleatorio en las computadoras tradicionales. Al igual que una computadora tradicional, puede usar la memoria para representar y manipular estructuras de datos complejas, pero al igual que una red neuronal, puede aprender a hacerlo a partir de los datos. Los resultados muestran que DNC tiene la capacidad de resolver tareas estructuradas complejas que las redes neuronales no pueden completar sin una memoria externa de lectura y escritura.
Kirkpatrick et al., 2017: La capacidad de aprender tareas de forma secuencial es importante para el desarrollo de la inteligencia artificial. Hasta ahora, las redes neuronales no han podido hacer esto. Mostramos que es posible superar esta limitación y capacitar a una red para que mantenga su experiencia en tareas que no ha experimentado durante un largo período de tiempo.
Recordamos los resultados de tareas antiguas al ralentizar selectivamente el aprendizaje de pesos importantes para esas tareas, lo que demuestra que nuestro enfoque es escalable y eficiente.
Santoro et al., 2016: En el proceso de integración del sistema, hay una transición de depender de la memoria episódica detallada a la memoria de esquema general. Esta conversión a veces se denomina "conversión de memoria". Aquí demostramos una ventaja de la transformación de la memoria que antes no se había apreciado, es decir, su capacidad para mejorar el aprendizaje por refuerzo en entornos dinámicos. Desarrollamos una red neuronal entrenada para buscar recompensas en una tarea de búsqueda de alimento en la que las ubicaciones de las recompensas variaban. La red puede utilizar la memoria de una ubicación específica (memoria de escena) y un modelo estadístico de esa ubicación (memoria esquemática) para guiar su búsqueda. Nuestro trabajo plantea la cuestión teórica de por qué se produce nuevamente el cambio de memoria, cambiando el enfoque de evitar la interferencia de la memoria a mejorar el aprendizaje por refuerzo en múltiples escalas de tiempo.
Yassa y Stark, 2011: La capacidad de distinguir experiencias similares es una característica importante de la memoria contextual. Durante mucho tiempo se pensó que esta capacidad requería el hipocampo, y los modelos computacionales han demostrado que se basa en la separación de patrones. Sin embargo, sólo recientemente se dispone de datos experimentales sobre el papel del hipocampo en la separación de patrones. Este artículo resume varios tipos de datos. Discutimos el impacto del envejecimiento y la neurogénesis adulta en la segregación de patrones, también destacamos varios desafíos para la conectividad entre especies y entre caminos, y sugerimos futuras direcciones de investigación.
Ma Ren et al., 2013: El contexto rodea los eventos y les da significado; son muy importantes para recordar el pasado, explicar el presente y predecir el futuro. De hecho, la capacidad del cerebro para contextualizar la información permite una tremenda flexibilidad cognitiva y conductual. La investigación sobre el condicionamiento y la extinción del miedo pavloviano en roedores y humanos sugiere que los circuitos neuronales, incluidos el hipocampo, la amígdala y la corteza prefrontal medial, están involucrados en procesos de aprendizaje y memoria que permiten el comportamiento dependiente del contexto.
Kraemer y Golding, 1997: resumieron el estado actual de la investigación sobre el olvido adaptativo humano y propusieron la perspectiva del olvido adaptativo animal. La discusión incluye las premisas teóricas del olvido, una revisión del fenómeno selectivo del olvido adaptativo en animales, una descripción de los posibles mecanismos de dicho olvido (recuperabilidad) y las implicaciones de este análisis para los enfoques psicológicos y neurobiológicos de la memoria.
Dong et al., 2016: Este estudio utilizó una tarea de aprendizaje inverso para medir la flexibilidad conductual de Drosophila melanogaster e identificó mutaciones funcionales de pérdida de función en homólogos de varios genes de riesgo de autismo en Drosophila melanogaster. Influencia. Las mutaciones en cinco genes de riesgo de autismo con funciones moleculares distintas conducen a fenotipos de inflexibilidad conductual similares, lo que muestra una reversión de las discapacidades de aprendizaje. Estos déficits de aprendizaje inverso se deben a la incapacidad de olvidar, o más precisamente, de activar el olvido dependiente de Rac1 (sustrato 1 de la toxina botulínica C3 relacionada con Ras). Por lo tanto, la activación inducida por el comportamiento de la amnesia dependiente de Rac1 tiene un efecto de agrupación en los genes de riesgo de autismo.
Epp et al., 2016: Al controlar el nivel de neurogénesis del hipocampo, demostramos que la neurogénesis modula esta forma de intervención activa. El aumento de la neurogénesis del hipocampo perjudica los recuerdos existentes, promoviendo así la codificación de información nueva y conflictiva en ratones. En cambio, la neurogénesis reducida estabiliza los recuerdos existentes e impide la codificación de información nueva y conflictiva. Estos resultados sugieren que la reducción de la interferencia proactiva es un beneficio adaptativo de la amnesia inducida por la neurogénesis.
Shuai et al. 2010: La memoria inicial desaparecerá rápidamente si no se consolida. Se cree que esta disminución de la memoria se debe a la inestabilidad inherente de los recuerdos recién adquiridos o a la interferencia de información adquirida posteriormente. Este artículo informa sobre el papel del mecanismo de amnesia dependiente de Rac de la proteína G de Drosophila en el deterioro de la memoria pasiva y la amnesia por interferencia. La supresión de la actividad de Rac provocó una desaceleración del deterioro temprano de la memoria, de unas pocas horas a más de un día, bloqueando el olvido inducido por interferencias. Por el contrario, el aumento de la actividad de Rac en las neuronas del cuerpo del hongo acelera el deterioro de la memoria. Este mecanismo de olvido no afecta la adquisición de la memoria y es independiente del mecanismo de formación de la memoria mediado por la adenilil ciclasa del colinabo. La activación endógena de Rac se induce en diferentes escalas de tiempo, con pérdida gradual de la memoria en el declive pasivo y pérdida aguda de la memoria en el aprendizaje inverso. Sugerimos que el papel de Rac en la remodelación del citoesqueleto de actina puede estar relacionado con la pérdida de memoria.
Burghart et al. (2012): El hipocampo participa en la disociación de la memoria, un proceso neuronal que explota la separación de patrones y permite la flexibilidad cognitiva.
Evaluamos la neurogénesis del hipocampo en adultos mediante el uso de una variante de la tarea de evitación activa y dos enfoques independientes, a saber, la ablación de neuronas nacidas en adultos, la irradiación local de rayos X del hipocampo y la ablación genética de células precursoras neurales positivas a proteínas ácidas fibrilares gliales. Papel en la flexibilidad cognitiva. Los resultados sugieren que la neurogénesis en adultos contribuye a la flexibilidad cognitiva cuando es necesario alterar las respuestas de aprendizaje a los recuerdos evocados por estímulos.
Garthe et al. (2009): Aunque se han logrado muchos avances en los últimos años, la contribución específica de las células granulares del recién nacido a la función del hipocampo adulto aún no está clara. Nuestra hipótesis es que, para abordar este tema, debemos prestar especial atención al diseño, análisis e interpretación específicos de las pruebas de aprendizaje. Por lo tanto, diseñamos un experimento conductual para predecir que las nuevas neuronas podrían ser particularmente relevantes para las condiciones de aprendizaje en las que se presentan nuevos aspectos en situaciones familiares, lo que plantea preguntas importantes sobre la calidad del (re)aprendizaje en la versión de memoria de referencia del laberinto de agua. Altos requisitos. La inhibición de tareas de la neurogénesis en adultos por la temozolomida (TMZ) produce un deterioro del aprendizaje altamente específico. Se probaron ratones en el laberinto acuático de Morris con una plataforma oculta (6 veces al día durante 5 días, con la posición de la plataforma invertida el día 4). La prueba se realizó cuatro semanas después del final de cuatro ciclos de tratamiento para minimizar la cantidad de nuevas neuronas que podrían reclutarse durante la prueba. La neurogénesis reducida no alteró la potenciación a largo plazo en CA3 y el giro dentado, pero eliminó la porción de LTP que pertenece a las neuronas recién nacidas en el giro dentado. TMZ no tuvo ningún efecto secundario notable en las pruebas, y tanto el grupo de tratamiento como el de control aprendieron a encontrar una plataforma oculta. Sin embargo, el análisis cualitativo de las estrategias de búsqueda mostró que los ratones del grupo de tratamiento no progresaron hacia una estrategia de búsqueda espacialmente precisa, especialmente cuando aprendieron a cambiar las ubicaciones de destino (reversión). Por lo tanto, parece que se necesitan nuevas neuronas en la circunvolución dentada para aumentar la flexibilidad de los parámetros de calidad del aprendizaje dependientes del hipocampo. Descubrimos que la falta de células granulares adultas contribuye específicamente a la incapacidad del animal para localizar con precisión objetivos ocultos, lo que también está relacionado con el papel especializado de la circunvolución dentada en la generación de mediciones en lugar de solo mapas estructurales del entorno. Debido a que se suprime la neurogénesis del hipocampo en adultos y se encuentran déficits de comportamiento altamente específicos, la plasticidad celular del hipocampo se puede vincular a hipótesis bien definidas en modelos teóricos.
Garthe et al. (2016): Aquí demostramos que vivir en un ambiente estimulante (ENR) mejora ciertas medidas clave del aprendizaje en laberintos acuáticos que han sido implicadas en experimentos previos de pérdida de función. sobre la neurogénesis del hipocampo en adultos. Al analizar las estrategias de los ratones para encontrar plataformas ocultas en un laberinto acuático, se descubrió que ENR facilita la adquisición de tareas al aumentar la probabilidad de utilizar una estrategia de búsqueda eficaz. ENR también mejora la flexibilidad conductual del animal cuando la plataforma de escape se traslada a una nueva ubicación. La temozolomida reduce la neurogénesis en adultos y suprime los efectos de ENR en la adquisición y la destreza sin afectar otros aspectos del aprendizaje en laberintos acuáticos. Estos efectos característicos e interdependencias no se encontraron en experimentos paralelos con un segundo estímulo conductual neurogénico, la rotación voluntaria de la rueda (RUN). Debido a que la evaluación histológica de la neurogénesis en adultos debe ser una medición de punto final, solo podemos inferir el nivel de neurogénesis a lo largo de todo el experimento. Este estudio utilizó parámetros de comportamiento como criterio de valoración del análisis. Si bien la relación entre la actividad física y la proliferación de células precursoras, el aprendizaje y la supervivencia de nuevas neuronas está bien establecida, la relación entre los efectos funcionales específicos descritos aquí y los cambios en la dinámica del nicho de las células madre aún no se ha resuelto. Sin embargo, nuestros hallazgos respaldan la hipótesis de que la neurogénesis en adultos es un mecanismo clave fundamental para vivir una vida activa y experiencias ricas.
Luu et al. (2012: La neurogénesis adulta en la circunvolución dentada del hipocampo juega un papel importante en el aprendizaje y la memoria. Sin embargo, la contribución exacta de las nuevas neuronas a la función del hipocampo aún es controvertida. Nueva evidencia muestra que cuando La neurogénesis similar es importante para la separación de patrones y la reducción de interferencias cuando los elementos deben estudiarse en diferentes momentos. En este estudio, probamos directamente esta predicción utilizando una tarea de memoria olfativa desarrollada recientemente con estas características específicas. pares de olores altamente perturbadores uno tras otro en el mismo o en diferentes entornos. De acuerdo con nuestra hipótesis, la irradiación craneal focal resultó en una reducción selectiva de las neuronas del giro dentado que afectó significativamente la capacidad de superar la interferencia durante una tarea de dos listas. aprender una sola lista de olores no se vio afectado. Tampoco encontramos ningún efecto de la radiación en el aprendizaje en una tarea de alternancia espacial dependiente del hipocampo.
Aunque ambas tareas implican interferencia de aprendizaje, el curso temporal de los elementos de interferencia de aprendizaje es diferente. El aprendizaje de la lista de olores del distractor ocurrió secuencialmente durante varias sesiones, mientras que el aprendizaje de la ubicación espacial del distractor ocurrió simultáneamente dentro de cada sesión. Por lo tanto, la adición gradual de nuevas neuronas puede proporcionar un mecanismo de separación de patrones para la tarea olfativa, pero no para la tarea del laberinto. Estos hallazgos demuestran un papel de la neurogénesis en la resolución de interferencias y son consistentes con modelos que demuestran un papel crítico de la neurogénesis en la separación de patrones.
Winocur et al. (2012): En condiciones de alta o baja interferencia, se administró a ratas radiación en dosis bajas para inhibir la neurogénesis del hipocampo o un tratamiento simulado. La mitad de los ratones realizaron actividades de carrera, mientras que la otra mitad no. En los no corredores, la irradiación no tuvo ningún efecto sobre el aprendizaje ni sobre las respuestas de discriminación de la memoria en condiciones de baja interferencia, pero el tratamiento con irradiación aumentó su susceptibilidad a la interferencia, lo que resultó en una pérdida de memoria para las discriminaciones aprendidas previamente. Las ratas irradiadas que participaron en actividades de carrera mostraron un mayor crecimiento nervioso y protección contra el deterioro de la memoria. Los resultados indican que las células adultas del hipocampo desempeñan un papel importante a la hora de distinguir los recuerdos conflictivos de los dependientes del contexto, lo que respalda aún más la importancia de la neurogénesis en las tareas de memoria sensibles al hipocampo. Este resultado es consistente con los modelos computacionales de la función del hipocampo e ilustra el papel central de la neurogénesis en la mediación de los efectos de interferencia durante el aprendizaje y la memoria.