在野外，埃及果蝠生活在高度社会化的洞穴环境中，有时与数千只其他蝙蝠一起生活。
乔尔·萨托
介绍
山洞一角挂着的果蝠在动；它已准备好移动。它扫描空间寻找一个自由的栖息地，然后起飞，调整它的膜翼以一定角度接近它的一个毛茸茸的伙伴旁边的一个点。当它这样做时，从大脑中提取的神经数据会被广播到安装在洞穴墙壁上的传感器。
这可不是地中海沿岸温暖的洞穴。这群埃及果蝠在加利福尼亚州伯克利的一个实验室的人工洞穴中航行，该实验室是研究人员为研究动物思维的内部运作而设立的。
研究人员有一个想法：当蝙蝠在其物理环境中航行时，它也在社交关系网络中航行。他们想知道蝙蝠是否使用相同或不同的大脑部分来绘制这些交叉的现实。
在八月份《自然》杂志上发表的一项新研究中，科学家们发现这些地图是重叠的。告诉蝙蝠自己位置的脑细胞也会对附近其他蝙蝠的详细信息进行编码——不仅是它们的位置，还有它们的身份。这些发现提出了一种有趣的可能性，即进化可以对这些神经元进行编程以实现多种目的，以满足不同物种的需求。
这些神经元位于海马体中，海马体是哺乳动物大脑深处的一个结构，参与长期记忆的产生。一种特殊的海马神经元群（称为位置细胞）被认为可以创建内部导航系统。神经科学家 John O’Keefe 于 1971 年首次在大鼠海马体中发现，当动物处于特定位置时，位置细胞会放电；不同的位置细胞编码不同的位置。该系统帮助动物确定它们在哪里、需要去哪里以及如何从这里到达那里。 2014 年，奥基夫因发现位置细胞而获得诺贝尔奖，在过去的几十年里，位置细胞在包括人类在内的多种灵长类动物中被发现。
然而，从一个地方移动到另一个地方并不是动物体验周围环境变化的唯一方式。在加州大学伯克利分校研究自然行为的神经基础并共同领导这项新研究的迈克尔·亚特塞夫（Michael Yartsev）说，在你的家里，墙壁和家具基本上每天都保持不变。但您居住空间的社会背景可能会经常发生变化。
“如果人们进来，他们就会四处走动，互动，”亚采夫说。这些人所在的位置以及您与每个人的关系性质都会影响您在空间中的移动方式。 “空间环境非常动态，但并不是因为墙壁在移动，”他说。
亚采夫认为，由于社会环境是物理环境不断变化的特征，因此有关它的信息可能被编码在位置细胞中。但从未在高度社会化的环境中进行过直接测试，例如在果蝠群落中。
“（环境的）这一特殊方面是我们所有人生活所固有的，以前从未被研究过，”亚采夫说。
为了深入了解大脑如何在社会环境中导航，亚采夫和他的博士后研究员安杰洛·弗利（ Angelo Forli）研究了埃及果蝠，他们之前曾在大脑导航线路的研究中使用过这种蝙蝠。
神经科学家 Michael Yartzev（左）和 Angelo Forli 监测了蝙蝠神经元的放电，以查明社交数据是否与大脑中的位置数据一起编码。
冯玉衡
介绍
在亚采夫的实验室里，他们建造了一个人造洞穴：一个客厅大小的飞行室，旨在测量蝙蝠的大脑活动，同时跟踪它们的行为。房间里一次有五到七只蝙蝠自由飞翔，房间内衬有隔音泡沫，并配有栖息处和水果。为了追踪蝙蝠的精确 3D 运动，研究人员在项圈上配备了加速度计和移动标签（由用于跟踪仓库内包裹的系统修改而来），这些标签与安装在房间墙壁上的传感器进行通信。研究小组还将微型电极植入蝙蝠的大脑中，以无线记录当动物绕着它们的围栏飞行并相互互动时海马神经元的放电情况。
研究人员将所有这些精心设计的努力投入到他们的实验设置中，以便他们能够研究蝙蝠的自发社交互动，这可能就像在野外经历的那样。这意味着在很大程度上让蝙蝠自行其是，无需人为干预。
亚采夫说：“这个想法只是把人类带出房间，让蝙蝠做蝙蝠通常做的事情。”
正如预期的那样，特定蝙蝠的位置细胞会根据蝙蝠在洞穴中的位置来改变其活动。当蝙蝠位于特定位置时，某些位置细胞的放电频率更高，而当蝙蝠位于其他位置时，其他位置细胞的放电频率则增加。
其他蝙蝠的存在或不存在也会影响神经元的放电。当蝙蝠准备着陆时，位置细胞会根据着陆点是否有室友而表现不同。更重要的是，神经元似乎可以对特定蝙蝠的身份进行编码，从而区分朋友和熟人。如果一只蝙蝠落在一个密切的社会接触者旁边，神经元的表现会不同于它落在一只没有花太多时间相处的蝙蝠附近。
简而言之，蝙蝠的导航系统似乎具有社交地图的双重作用。这些哺乳动物不仅在它们的家中走动，它们还使用完全相同的脑细胞来追踪谁在家里。
“（研究人员）在研究自然行为的神经科学方面表现出色，”加州大学圣巴巴拉分校的行为神经科学家安迪·亚历山大（ Andy Alexander）说，他没有参与这项研究。
这一发现立即引发了人们的疑问：海马位置细胞的重复使用是否也适用于埃及果蝠的社交大脑进化。海马体是一种古老的大脑结构：它在生活方式和社会性程度不同的哺乳动物中高度保守，从大部分独居的鸭嘴兽到高度群居的人类。海马体的导航系统可能会记录不同物种的社会环境。然而，同样有可能的是，位置电路仅在埃及果蝠中进化出了这种双重目的。只有额外的研究才能填补空白。
研究结果超出了社交地图的范围。亚历山大说，它们也符合混合选择性的概念：单个神经元对环境的多个特征进行编码的计算效率更高。
弗利说，从这个意义上说，海马体可能就像计算机中强大的显卡，它有很多用途，从渲染视频游戏图形到执行机器学习计算。海马体可能擅长特定类型的计算，并且可能具有通过进化进行修改或编程的能力。
“我们传统上认为海马体具有这些编码空间中特定位置的[位置]细胞，”亚历山大说。 “但我认为我们越来越发现它实际上具有高度的适应性和灵活性，并且海马体会根据你向它呈现的内容来编码各种事物。”
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