大脑在回忆具有情感意义的记忆时，各个区域之间如何通信？这种通信又如何随时间变化？梅西大学（Te Kunenga ki Pūrehuroa Massey University）计算机科学家王毅博士参与的一项国际研究团队，利用先进的人工智能技术，揭示了大脑不同区域如何协同工作，以回忆近期和更久远的记忆。
这项与日本理化学研究所脑科学中心及东京大学科学家合作完成的研究，近期发表在顶级期刊《自然·通讯》上。研究聚焦于三个关键脑区：海马体（对形成和回忆近期记忆至关重要，包含事件发生的地点和时间等情境细节）、前扣带皮层（前额叶皮层的一部分，随记忆成熟和稳定而逐渐参与进来）、以及基底外侧杏仁核（帮助塑造带有强烈情感内容的体验如何被编码和记忆）。
“记忆并非静止不变。当我们初次经历某事时，记忆细节丰富，但随着时间的推移，记忆变得更加抽象。我们记住最重要的部分，但并非每个细节。理解大脑如何管理这一过渡是神经科学的一大挑战。”王毅博士解释道。
通过同时记录这些脑区的电活动，研究人员分析了局部场电位——代表许多神经元同时活动的总和信号。这些信号捕捉了脑区内及脑区之间的整体“对话”。这种方法产生了海量数据，远超传统分析方法的能力。为此，王毅博士及其团队采用了两种互补的人工智能方法：一个强大的机器学习模型用于识别数据中的关键特征，另一个利用注意力机制的深度学习“Transformer”模型用于突出信息量最大的模式。然后，这些模型被用于将脑活动分类为近期记忆回忆或远期记忆回忆。
结果显示，两种模型都表现良好，仅凭脑活动模式就能准确区分近期与远期记忆回忆。王毅博士表示，分析揭示了大鼠大脑随时间运作的明显差异：“近期记忆强烈依赖于海马体的活动，伴随剧烈、快速的脑节律，使记忆感觉生动且具体。而远期记忆则更依赖于多个脑区之间的协调通信。”
多种方法（一个机器学习模型、一个神经网络以及传统统计分析）都指向同一结论。这种一致性为识别出真正的生物学模式提供了有力证据，表明随着记忆老化，脑区之间的通信会发生可测量的变化。
该研究凸显了人工智能在推动神经科学方面日益增长的作用，并证明复杂的大脑数据可以被成功解码。“大脑产生海量数据，许多重要模式单凭肉眼无法察觉。AI使我们能够揭示不同脑区如何相互作用，而非孤立地研究它们。这一AI框架现已可应用于许多其他脑部研究，帮助研究人员更高效、更可靠地解读神经数据。”王毅博士说。
尽管这些发现是基础性的，但王毅博士表示，它们代表着理解记忆系统如何工作以及如何在疾病中失效的重要一步。“从长远来看，这项研究可能有助于改善对阿尔茨海默病等记忆相关疾病的理解，并可能指导未来的治疗策略。更广泛地说，这项工作展示了大数据与AI相结合是如何为解决科学中最复杂、最悬而未决的问题开辟新途径的。”
欲阅读完整文章，请参阅《自然·通讯》论文《多区域控制杏仁核动态可靠地反映恐惧记忆的年龄》。
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