理解认知及其功能障碍神经科学家必须掌握其节律To understand cognition and its dysfunction, neuroscientists must learn its rhythms

环球医讯 / 健康研究来源:medicalxpress.com美国 - 英语2025-11-08 14:47:02 - 阅读时长4分钟 - 1694字
神经科学家厄尔·米勒团队在《行为科学新见》期刊发表研究指出,认知作为大脑的涌现属性,必须通过观察神经节律来理解。他们提出β节律如同模板调控γ节律在皮层中编码感官信息,形成“空间计算”机制,这对工作记忆和信息整合至关重要;脑节律紊乱可能导致精神分裂症、癫痫等疾病,仅研究单个神经元无法捕捉大脑复杂性,必须分析节律层面的涌现特性以开发有效疗法。该研究结合电紧张耦合和子空间编码理论,揭示了神经活动协调如何保护记忆免受干扰,为认知障碍治疗提供新方向,强调理解脑电波对攻克神经精神疾病具有关键意义。
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理解认知及其功能障碍神经科学家必须掌握其节律

空间计算理论认为,β节律如同模板,决定γ节律在皮层中(例如来自感官的信息)编码信息的位置。来源:麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所 (MIT)

若目标是理解屏幕上的完整视频而非仅观察手机像素,显微镜下的像素观察便无意义。认知在大脑中同样是一种涌现属性,麻省理工学院三位神经科学家指出,它只能通过观察数百万细胞的协调活动来理解。在新论文中,他们提出一个框架,阐释思维如何从由振荡电场驱动的神经活动协调中产生——这种电场也被称为脑“波”或“节律”。

该论文发表于《行为科学新见》期刊。

皮考尔教授厄尔·米勒与研究科学家斯科特·布林卡特、杰斐逊·罗伊写道,历史上被视为神经活动副产品的脑节律,实为组织该活动的关键。尽管神经科学家已通过研究单个脑细胞连接方式及其发射“尖峰”脉冲通过特定回路的时机获得巨大知识,但同样需要重视并应用脑节律尺度的新概念,其范围可跨越单个甚至多个脑区。

“尖峰放电和解剖结构很重要,但大脑中还有更深层的活动,”资深作者米勒表示,他是麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所及脑与认知科学系的教授。“更高层面存在大量功能,尤其是认知。”

作者们写道,在该尺度研究大脑的意义不仅关乎理解健康高级功能,还涉及这些功能如何在疾病中受损。

“许多神经和精神疾病,如精神分裂症、癫痫和帕金森病,都涉及神经同步等涌现特性的紊乱,”他们指出。“我们预期,理解如何解读和干预这些涌现特性,对开发有效疗法及认知研究都至关重要。”

思想的涌现

研究者指出,单个神经元尺度与多细胞大尺度协调之间的桥梁基于电场。通过名为“电紧张耦合”的现象,神经元活动产生的电场可影响邻近神经元的电压,使其产生同步。这种方式下,电场既反映神经活动又影响其进程。

2022年,米勒团队通过实验和计算建模证明,神经元群产生的电场所编码的信息比单个细胞尖峰编码的信息更可靠。2023年,米勒实验室提供证据表明,节律性电场可能在脑区之间协调记忆。

在这一大尺度上——节律性电场在脑区间传递信息——米勒实验室已发表多项研究,显示所谓“β频段”的低频节律起源于大脑皮层深层,并似乎调控浅层“γ频段”高频节律的强度。通过记录动物工作记忆游戏中的神经活动,实验室发现β节律传递“自上而下”信号,控制γ节律何时何地编码感官信息(例如动物在游戏中需记住的图像)。

该实验室最新证据表明,β节律将这种认知过程控制应用于皮层的物理区域,本质上如同模板,规划γ节律何时何地将感官信息编码入记忆或提取。根据米勒称为“空间计算”的理论,β节律可由此确立任务通用规则(例如打开组合锁所需的来回转动),即使具体内容变化(例如组合更改时的新数字)。

更广泛而言,作者指出这种结构使神经元能灵活同时编码多种信息,这是一种名为“混合选择性”的广泛观察到的神经特性。例如,编码锁组合数字的神经元,可基于其所在的β模板区域,被分配至该数字在解锁过程中起作用的特定步骤。

在新研究中,米勒、布林卡特和罗伊提出另一项优势:与认知控制基于大尺度协调节律活动一致的“子空间编码”。该理论假设,脑节律组织了原本可能由1000个神经元独立尖峰活动产生的海量结果。由于神经元是协调而非独立的,实际出现的活动“子空间”远少于所有组合可能性。

这如同鸟群协调飞行:脑节律的不同相位和频率提供这种协调,相互增强以放大信号,或相互抵消以避免干扰。例如,若需记住一段感官信息,代表它的神经活动可在新感官信息传入时受到保护,免受干扰。

“因此,将神经反应组织为子空间既能分离也能整合信息,”作者写道。

作者指出,脑节律协调和组织大脑信息处理的能力,使功能性认知得以在该尺度涌现。因此,理解大脑认知必须研究节律。

“孤立研究单个神经成分——如单个神经元和突触——对理解大脑贡献巨大且仍很重要,”作者总结道。“然而,越来越清晰的是,要充分捕捉大脑复杂性,必须协同分析这些成分,以识别、研究并关联其涌现特性。”

更多信息: Earl K Miller 等,《认知是一种涌现属性》,《行为科学新见》(2024)。DOI: 10.1016/j.cobeha.2024.101388

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