时刻异构性在情境工作记忆中的慢速与快速神经元协同作用

神经系统在跨越广泛范围的内在时刻尺度上处理信息，这些时刻尺度存在于单个神经元内部以及跨越多个皮层区域之间。虽然这种异构性是生物网络的标志，但其在非线性信息处理中的计算作用仍鲜为人知。在本研究中，我们考察了前额叶皮层中神经元内在时刻尺度的异构性如何增强情境依赖性工作记忆任务的性能。我们构建了一个由具有不同时间常数的单元构成的递归神经网络 (RNN)，以模拟带有情境线索的延迟匹配-采样任务。该任务要求对分散的时序输入进行非线性积分和灵活的行为适应。我们的分析表明，任务性能在快慢时刻尺度得到恰当平衡时得到优化。令人惊讶的是，尽管慢速神经元对任务相关输入的编码较弱，但在维持记忆和改善性能中发挥着因果作用。相比之下，快速神经元表现出对输入信号的强烈但瞬时编码。这些结果突显了具有不同时刻尺度的神经元之间计算角色的划分：慢速动力学支持稳定的内部状态，而快速动力学则实现快速信号编码。我们的发现为时序异构性如何贡献于神经回路中的非线性信息处理提供了机制性解释，为认知灵活性背后动态架构的探讨。