你休息的時候,你的大腦正在自動“復習”( 五 )


研究者有時也將發生在實際事件之前的生成式神經回放稱為預演(preplay) , 而這種更面向未來的回放也與我們前文所提到的正向與反向的神經回放兩種形式的存在息息相關 。 此處 , 我們將以2021年發表在Science上的一篇文獻為例(Liuetal.2021) , 介紹神經回放對人類后續決策的影響 。
你休息的時候,你的大腦正在自動“復習”
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在這項研究中 , 被試被要求不斷地在兩條路徑做出選擇(如上圖A , 共有三種可能的選擇環境) , 以使自己獲得獎勵(X或Y , 獎勵的概率浮動如上圖B) , 被試在每個試次中做出選擇后 , 程序就會自動播放其選擇的路徑并告知其是否獲得獎勵(如上圖D) 。
MEG結果顯示(如下圖) , 對于本地路徑(即其所選擇的路徑) , 被試的大腦會在滯后約160ms時達到反向回放的峰值 , 而對于非本地路徑(即其當下試次未選擇的路徑) , 被試的大腦會在約30ms時達到正向回放的峰值 。
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結合前文所述的不同形式的神經回放的功能 , 在這里我們發現 , 被試的大腦在無意識的情況下既鞏固了其當下經歷的價值學習和記憶 , 又支持了對其他環境下的路徑預測 , 而這促進了被試在后續做出更好的決策 。
你或許會驚訝 , 大腦竟然可以在毫秒級的精度下完成如此多而不同的工作 , 但是神奇的還不僅僅如此 。
觀察式回放:不需要親身經歷
除了可以起到知識整合、規劃和預測作用的生成式回放 , 今年科學家還在大鼠身上發現了一種更特別的神經回放現象:大鼠甚至不需要自己親身經歷相應的空間導航任務 , 僅僅在觀察其同伴通過迷宮獲得獎勵之后 , 其自己的大腦中就會產生遠程神經回放 , 并且神經回放的強度會預測其后續自己在迷宮中的行為表現 , 即這種回放促進了后續大鼠對獎勵地點和未來軌跡的偏好(Mouetal. , 2022) 。
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這一神經回放的發現也為人類觀察學習的神經機制研究提供了啟示 , 神經回放是否也在人類身上起著同樣的作用 , 如果是這樣 , 那么這個作用是否可以泛化到更為復雜的諸如社會互動的觀察學習之中呢?看起來 , 我們還遠遠沒有探索完神經回放的奧秘 。
四、神經回放的機制
在對神經回放腦機制的探索中 , 盡管也有研究發現神經回放與更低頻的神經振蕩有關(Higginsetal. , 2021) , 但是目前大部分研究者還是一致認同尖波漣漪(Sharp-WaveRipples , SPW-Rs)的產生是神經回放的關鍵機制 , 神經回放通常發生在SPW-Rs期間 。 從第一部分介紹的實驗中 , 我們就可以看到這一結論 。
尖波漣漪 , 顧名思義包括尖波(Sharp-Wave)和漣漪(Ripples)兩部分 , 尖波是Vanderwolf等人最早在嚙齒類動物的海馬子區CA1觀測到的大幅度負朝向的波形 , 持續時長40-100ms左右 。 漣漪是O’Keefe等人在CA1區域觀測到一種由高度同步的神經元活動引起的 , 快速且短暫的神經振蕩活動 , 波形似水面激蕩起的漣漪 。 其頻率在人類和靈長類動物上為80~140Hz左右 。 多數情況下 , 尖波的產生都伴隨著漣漪 , 因此稱之為尖波漣漪(Buzsáki , 2015) 。
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/79345382
由于尖波漣漪通常在海馬子區被檢測到 , 很多研究者也直接將其稱為“海馬尖波漣漪” , 了解了海馬和尖波漣漪之間的關系 , 我們就不難猜想為何神經回放會在記憶鞏固中起到如此重要的作用了 。 通過Buzsáki(Buzsáki , 2015)和Neuron上的一篇文獻(Guptaetal. , 2010) , 我們可以對海馬尖波漣漪及其在神經回放中的作用有一個更清晰的了解 。