Abstract During decisions that involve working memory, task-related information must be encoded, maintained across delays, and retrieved. Few studies have attempted to causally disambiguate how different brain structures contribute to each of these components of working memory. In the present study, we used transient optogenetic disruptions of rat medial prefrontal cortex (mPFC) during a serial spatial reversal learning (SSRL) task to test its role in these specific working memory processes. By analyzing numerous performance metrics, we found: 1) mPFC disruption impaired performance during only the choice epoch of initial discrimination learning of the SSRL task, 2) mPFC disruption impaired performance in dissociable ways across all task epochs (delay, choice, return) during flexible decision-making, 3) mPFC disruption resulted in a reduction of the typical vicarious-trial-and-error (VTE) rate modulation that was related to changes in task demands. Taken together, these findings suggest that the mPFC plays an outsized role in working memory retrieval, becomes involved in encoding and maintenance when recent memories conflict with task demands, and enables animals to flexibly utilize working memory to update behavior as environments change.

To understand the neural basis of behavior, it is essential to measure spiking dynamics across many interacting brain regions. While new technology, such as Neuropixels probes, facilitates multi-regional recordings, significant surgical and procedural hurdles remain for these experiments to achieve their full potential. Here, we describe a novel 3D-printed cranial implant for electrophysiological recordings from distributed areas of the mouse brain. The skull-shaped implant is designed with customizable insertion holes, allowing targeting of dozens of cortical and subcortical structures in single mice. We demonstrate the procedure9s high success rate, implant biocompatibility, lack of adverse effects on behavior training, compatibility with optical imaging and optogenetics, and repeated high-quality Neuropixels recordings over multiple days. To showcase the scientific utility of this new methodology, we use multi-probe recordings to reveal how alpha rhythms organize spiking activity across visual and sensorimotor networks. Overall, this methodology enables powerful large-scale electrophysiological measurements for the study of distributed computation in the mouse brain.