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本周我們共硬核拆解了 24 篇頂刊文獻(xiàn),助你用最短的時(shí)間,俯瞰本周全球認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的核心進(jìn)展
? AI與腦機(jī)接口
1. CT影像的Aha moment | Nature 報(bào)道多中心4.4w例驗(yàn)證集下穩(wěn)健表現(xiàn)的大模型
2. 為大模型披上臨床白大褂:Nat Med 提出心理治療專(zhuān)用認(rèn)知層架構(gòu)
3. 體外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能“學(xué)會(huì)”時(shí)間模式:從自發(fā)放電到有組織輸出
? 感知覺(jué)、注意與意識(shí)
4. 視覺(jué)神經(jīng)元到底更偏愛(ài)“紋理”還是“物體”?
5. 看見(jiàn)紋理,也看見(jiàn)邊界:小鼠V1感受野中的“雙分區(qū)不變性”
6. 高級(jí)視覺(jué)不止發(fā)生在皮層:人類(lèi)丘腦枕也在處理自然場(chǎng)景中的人臉與身體
7. MIT團(tuán)隊(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還原大腦選擇性注意中的“乘數(shù)特征增益”機(jī)制
8. Science Advances | 眼睛在動(dòng),世界為什么不晃?揭秘大腦的“視覺(jué)防抖”算法
? 臨床與疾病機(jī)理
9. Nat Neurosci | 高精度影像揭示DBS對(duì)帕金森病腦網(wǎng)絡(luò)調(diào)控的雙回路機(jī)制
11. Nat Neurosci | 半年、20次掃描,密集縱向功能連接組學(xué)揭示慢性疼痛的動(dòng)態(tài)神經(jīng)指紋
? 腦科學(xué)新聞與觀點(diǎn)
12. Nature Methods報(bào)道: 活體組織透明化:在不破壞生物活性的前提下看透深層大腦
13. 預(yù)印本在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的雙重奏:加速傳播與職業(yè)評(píng)價(jià)的博弈
? 情緒、語(yǔ)言與社會(huì)認(rèn)知
14. 你的大腦在第幾層?社交博弈中,大腦如何“預(yù)判你的預(yù)判”?
15. 你的情緒坐標(biāo)在哪里?fMRI結(jié)合計(jì)算建模揭秘“情緒認(rèn)知地圖”的神經(jīng)解剖基礎(chǔ)
? 心智全景:核心綜述精讀
16. 為什么有人總能找到路?
17. Trends Cogn Sci | 認(rèn)知的熵減:大模型如何通過(guò)同質(zhì)化重塑全球思想版圖
? 學(xué)習(xí)記憶、決策與執(zhí)行控制
18. 大腦如何權(quán)衡“新鮮感”與“真金白銀”?揭示視覺(jué)新奇調(diào)控獎(jiǎng)賞決策的神經(jīng)機(jī)制
19. 為什么能心電感應(yīng)?中國(guó)科學(xué)家用“量子糾纏”揭開(kāi)了協(xié)作大腦的隱藏連接!
20. 撿“芝麻”還是等“西瓜”?7T fMRI揭秘大腦在動(dòng)態(tài)環(huán)境中決策的“表征扭曲”與策略轉(zhuǎn)換
21. 恐懼記憶是如何被寫(xiě)入的?海馬體記憶印跡的精細(xì)拆解
? 運(yùn)動(dòng)、發(fā)展與其他高級(jí)認(rèn)知
22. “肌肉記憶”藏在哪?默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)DMN神經(jīng)流形結(jié)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)記憶提取中的關(guān)鍵作用
23. Nature Neuroscience | 大腦網(wǎng)絡(luò)中的“競(jìng)爭(zhēng)與對(duì)抗”法則:全腦計(jì)算模型揭示大腦架構(gòu)的底層邏輯
24. 貪睡的魚(yú)兒命不長(zhǎng)?Science 揭秘白日夢(mèng)背后的衰老代價(jià)
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AI與腦機(jī)接口
1
Nature
Merlin: a computed tomography vision–language foundation model and dataset
CT影像的Aha moment | Nature 報(bào)道多中心4.4w例驗(yàn)證集下穩(wěn)健表現(xiàn)的大模型
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該研究推出了原生三維視覺(jué)語(yǔ)言基礎(chǔ)模型Merlin。通過(guò)整合三維體積計(jì)算機(jī)斷層掃描、結(jié)構(gòu)化診斷代碼與放射報(bào)告進(jìn)行多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練,該模型實(shí)現(xiàn)了臨床語(yǔ)義知識(shí)與三維解剖表征的深度對(duì)齊。Merlin在零樣本分類(lèi)、五年慢性病預(yù)測(cè)及三維語(yǔ)義分割等多元臨床任務(wù)中的表現(xiàn)顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的二維模型及視覺(jué)專(zhuān)用模型。這一成果為放射影像解析提供了通用的智能基準(zhǔn),在降低臨床醫(yī)師診斷負(fù)擔(dān)、賦能早期疾病風(fēng)險(xiǎn)分層與生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)方面具有深遠(yuǎn)意義。
2
Nature Medicine
A cognitive layer architecture to support large-language model performance in psychotherapy interactions
為大模型披上臨床白大褂:Nat Med 提出心理治療專(zhuān)用認(rèn)知層架構(gòu)
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本研究提出一種認(rèn)知層架構(gòu),通過(guò)將臨床推理與語(yǔ)言生成模塊化分離,顯著增強(qiáng)了大語(yǔ)言模型在心理治療中的專(zhuān)業(yè)性。該系統(tǒng)利用狀態(tài)推斷與干預(yù)選擇機(jī)制,在臨床能力評(píng)估中超越了人類(lèi)臨床醫(yī)生,并能建立與人類(lèi)水平相當(dāng)?shù)闹委熉?lián)盟。真實(shí)世界數(shù)據(jù)顯示,認(rèn)知層激活度與患者長(zhǎng)期康復(fù)率存在顯著的正向劑量反應(yīng)關(guān)系。這一成果為開(kāi)發(fā)安全、可解釋且可擴(kuò)展的數(shù)字療法提供了范式,對(duì)緩解心理健康資源匱乏具有重要意義。
3
PNAS
Online supervised learning of temporal patterns in biological neural networks under feedback control
體外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能“學(xué)會(huì)”時(shí)間模式:從自發(fā)放電到有組織輸出
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本研究用微流控塑形的模塊化體外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合高密度MEA實(shí)時(shí)記錄與FORCE在線閉環(huán)訓(xùn)練的方法,回答了體外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在反饋控制下能否學(xué)會(huì)并維持時(shí)間模式這一問(wèn)題。結(jié)果表明,模塊化拓?fù)洌ㄓ绕渚Ц裥停┠芤种七^(guò)度同步,促使網(wǎng)絡(luò)從自發(fā)放電轉(zhuǎn)向產(chǎn)生并維持多尺度周期性活動(dòng)與部分混沌軌跡,證明了在特定結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練下體外網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)有組織輸出,但其穩(wěn)定性與精度仍有待提升。
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感知覺(jué)、注意與意識(shí)
4
Nature Neuroscience
Neuronal tuning aligns dynamically with object and texture manifolds across the visual hierarchy
視覺(jué)神經(jīng)元到底更偏愛(ài)“紋理”還是“物體”?
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本研究采用生成模型結(jié)合閉環(huán)神經(jīng)生理的方法,回答了視覺(jué)神經(jīng)元究竟更偏好紋理還是物體的問(wèn)題。結(jié)果顯示,不同視覺(jué)層級(jí)的神經(jīng)元偏好隨時(shí)間和區(qū)域動(dòng)態(tài)變化:低階區(qū)域更貼近紋理,高階區(qū)域在保留局部特征敏感性的同時(shí)逐步增強(qiáng)對(duì)物體結(jié)構(gòu)的對(duì)齊。
5
Nature Neuroscience
Functional bipartite invariance in mouse primary visual cortex receptive fields
看見(jiàn)紋理,也看見(jiàn)邊界:小鼠V1感受野中的“雙分區(qū)不變性”
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本研究采用雙光子鈣成像結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的方法,回答了小鼠V1神經(jīng)元在何種刺激變化下仍保持穩(wěn)定響應(yīng)的問(wèn)題。結(jié)果發(fā)現(xiàn),感受野中存在一種“雙分區(qū)不變性”:一部分偏好固定圖樣,另一部分能容忍紋理平移,并且這種結(jié)構(gòu)與自然場(chǎng)景中的物體邊界高度對(duì)齊,揭示了V1在視覺(jué)分割中的精細(xì)編碼機(jī)制。
6
Nature Neuroscience
Processing of natural scenes in the human pulvinar
高級(jí)視覺(jué)不止發(fā)生在皮層:人類(lèi)丘腦枕也在處理自然場(chǎng)景中的人臉與身體
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本研究利用自然場(chǎng)景數(shù)據(jù)集的7T fMRI與編碼模型方法,回答了丘腦枕是否參與復(fù)雜自然場(chǎng)景中的高級(jí)視覺(jué)加工這一問(wèn)題。結(jié)果顯示,丘腦枕不僅對(duì)面孔和身體等高級(jí)類(lèi)別有分區(qū)化響應(yīng),還保留空間編碼,并與皮層功能區(qū)選擇性共激活,揭示其在視覺(jué)層級(jí)中的關(guān)鍵整合作用
7
Nature Human Behaviour
Optimized feature gains explain and predict successes and failures of human selective listening
MIT團(tuán)隊(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還原大腦選擇性注意中的“乘數(shù)特征增益”機(jī)制
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本研究構(gòu)建了包含特征增益機(jī)制的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于解決復(fù)雜場(chǎng)景下的選擇性聽(tīng)覺(jué)任務(wù)。研究發(fā)現(xiàn),該任務(wù)優(yōu)化模型不僅準(zhǔn)確復(fù)現(xiàn)了人類(lèi)基于聲音特質(zhì)和空間位置的注意力選擇行為,還預(yù)測(cè)了由于特征重疊而導(dǎo)致的注意力分配失敗現(xiàn)象。此外,該模型展現(xiàn)出與人類(lèi)聽(tīng)覺(jué)皮層高度相似的“晚期選擇”機(jī)制特征。這一成果表明,在感覺(jué)表征層級(jí)應(yīng)用乘法特征增益,足以全面解釋人類(lèi)選擇性注意的成敗,為理解聽(tīng)覺(jué)注意的神經(jīng)計(jì)算機(jī)制提供了重要理論框架。
8
Science Advances
High-fidelity but hypometric spatial localization of afterimages across saccades
Science Advances | 眼睛在動(dòng),世界為什么不晃?揭秘大腦的“視覺(jué)防抖”算法
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本研究探討了掃視過(guò)程中的視覺(jué)穩(wěn)定性機(jī)制,發(fā)現(xiàn)視網(wǎng)膜后像在自我中心空間中的移動(dòng)與眼動(dòng)高度一致,但存在顯著的幅值不足現(xiàn)象。這種后像運(yùn)動(dòng)的增益與掃視增益呈負(fù)相關(guān),且不受掃視后視覺(jué)反饋或掃視適應(yīng)的干擾。機(jī)制上,該現(xiàn)象由基于傳出副本的前饋預(yù)測(cè)所驅(qū)動(dòng),反映了視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)指令帶來(lái)的視覺(jué)后果的預(yù)判。這一發(fā)現(xiàn)揭示了動(dòng)眼神經(jīng)系統(tǒng)如何通過(guò)對(duì)自身運(yùn)動(dòng)的感覺(jué)后果進(jìn)行精確但幅值不足的近似計(jì)算,從而在頻繁眼動(dòng)中維持知覺(jué)的連續(xù)與穩(wěn)定。
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臨床與疾病機(jī)理
9
Nature Neuroscience
Circuit response to neuromodulation characterized with simultaneous deep brain stimulation and precision neuroimaging in humans
Nat Neurosci | 高精度影像揭示DBS對(duì)帕金森病腦網(wǎng)絡(luò)調(diào)控的雙回路機(jī)制
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該研究利用高精度影像揭示了深部腦刺激對(duì)帕金森病腦網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化調(diào)控機(jī)制。DBS可選擇性標(biāo)準(zhǔn)化體位動(dòng)作網(wǎng)絡(luò)的功能連接,并誘發(fā)初級(jí)運(yùn)動(dòng)皮層與蒼白球兩個(gè)獨(dú)立回路分別產(chǎn)生時(shí)間累積的去激活效應(yīng)和頻率依賴(lài)的激活響應(yīng)。個(gè)體化功能連接圖譜對(duì)臨床療效的預(yù)測(cè)效力顯著優(yōu)于群體規(guī)范圖譜。這為優(yōu)化精準(zhǔn)神經(jīng)調(diào)控方案和實(shí)現(xiàn)個(gè)性化臨床治療提供了關(guān)鍵的客觀影像學(xué)支撐。
11
Nature Neuroscience
Intensive longitudinal brain imaging reveals personalized signatures of chronic pain
Nat Neurosci | 半年、20次掃描,密集縱向功能連接組學(xué)揭示慢性疼痛的動(dòng)態(tài)神經(jīng)指紋
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本研究利用密集縱向功能磁共振成像(fMRI)結(jié)合邊緣時(shí)間序列分析,為纖維肌痛患者構(gòu)建了個(gè)性化腦解碼模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)自發(fā)性疼痛動(dòng)態(tài)波動(dòng)的精準(zhǔn)追蹤。核心發(fā)現(xiàn)指出,疼痛的神經(jīng)表征在個(gè)體間具有極高的異質(zhì)性,預(yù)測(cè)模型在個(gè)體間無(wú)法通用,且關(guān)鍵預(yù)測(cè)腦區(qū)基本不重疊。該成果強(qiáng)調(diào)了慢性疼痛作為獨(dú)特個(gè)體化病癥的本質(zhì),為臨床從“一刀切”模型轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)醫(yī)療、開(kāi)發(fā)輔助自述的個(gè)性化神經(jīng)生物標(biāo)志物提供了重要范式。
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腦科學(xué)新聞與觀點(diǎn)
12
Nature Methods
Isotonic and minimally invasive optical clearing media for live cell imaging ex vivo and in vivo
Nature Methods報(bào)道: 活體組織透明化:在不破壞生物活性的前提下看透深層大腦
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Kyushu University團(tuán)隊(duì)研發(fā)出等張微創(chuàng)的光學(xué)透明化介質(zhì)SeeDB-Live 。該技術(shù)利用牛血清白蛋白匹配胞外液與胞質(zhì)折射率至1.365,在維持神經(jīng)生理活性的同時(shí)顯著降低光散射 。該方法成功將活體皮層深層信號(hào)提升3倍,實(shí)現(xiàn)了樹(shù)突棘精細(xì)結(jié)構(gòu)及鈣與電壓動(dòng)力學(xué)的長(zhǎng)時(shí)程觀測(cè) 。這標(biāo)志著活體深層腦組織成像進(jìn)入亞細(xì)胞時(shí)代,為解析復(fù)雜神經(jīng)環(huán)路提供了高保真技術(shù)手段 。
13
Science
Career effects of preprints get mixed reviews from biomedical researchers
預(yù)印本在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的雙重奏:加速傳播與職業(yè)評(píng)價(jià)的博弈
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生物醫(yī)學(xué)預(yù)印本在加速科研成果傳播的同時(shí),仍面臨職業(yè)評(píng)價(jià)體系的顯著阻力。調(diào)研發(fā)現(xiàn),超過(guò)60%的評(píng)審者因擔(dān)憂(yōu)質(zhì)量管控、誤導(dǎo)信息及AI造假,在晉升與資助決策中仍?xún)?yōu)先認(rèn)可傳統(tǒng)同行評(píng)審期刊。這種傳播效率與評(píng)價(jià)邏輯的失衡,暴露出開(kāi)放科學(xué)愿景同既有學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體制的深層矛盾。建立自動(dòng)化透明度指標(biāo)以平衡快速傳播與學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn),對(duì)重構(gòu)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)生態(tài)具有重要指導(dǎo)價(jià)值。
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情緒、語(yǔ)言與社會(huì)認(rèn)知
14
Nature Neuroscience
A neural signature of adaptive mentalization
你的大腦在第幾層?社交博弈中,大腦如何“預(yù)判你的預(yù)判”?
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本研究揭示了人類(lèi)動(dòng)態(tài)調(diào)整心智化策略的認(rèn)知與神經(jīng)機(jī)制。基于全新提出的CHASE計(jì)算模型,研究發(fā)現(xiàn)個(gè)體對(duì)互動(dòng)對(duì)手策略復(fù)雜性的適應(yīng)性信念更新不僅由右側(cè)顳頂聯(lián)合區(qū)和前腦島等分布廣泛的腦網(wǎng)絡(luò)支持,其多體素激活模式還能跨樣本精準(zhǔn)解碼預(yù)測(cè)這種動(dòng)態(tài)心智化水平。該成果打破了以往聚焦靜態(tài)心智化的理論局限,為未來(lái)評(píng)估與干預(yù)孤獨(dú)癥等群體的社會(huì)認(rèn)知障礙提供了具備高度臨床潛力的可靠神經(jīng)標(biāo)志物。
15
Nature Communications
Map-like representations of emotion knowledge in hippocampal-prefrontal systems
你的情緒坐標(biāo)在哪里?fMRI結(jié)合計(jì)算建模揭秘“情緒認(rèn)知地圖”的神經(jīng)解剖基礎(chǔ)
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本研究揭示了海馬與前額葉回路如何以類(lèi)似認(rèn)知地圖的格式表征情緒概念。神經(jīng)成像顯示,海馬體以結(jié)構(gòu)化層級(jí)編碼具體的情緒概念 ,而腹內(nèi)側(cè)前額葉皮層則精準(zhǔn)追蹤二維情感空間中的狀態(tài)軌跡。計(jì)算建模表明,這種表征機(jī)制源于大腦對(duì)多時(shí)間尺度下情緒轉(zhuǎn)換統(tǒng)計(jì)規(guī)律的學(xué)習(xí)。該發(fā)現(xiàn)證實(shí)人類(lèi)組織抽象情緒知識(shí)的計(jì)算機(jī)制與空間導(dǎo)航高度相似,為理解認(rèn)知計(jì)算與情感的神經(jīng)交互提供了重要理論支撐。
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心智全景:核心綜述精讀
16
Nat Rev Psychol
Determinants of individual navigation ability
為什么有人總能找到路?
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本研究采用綜述方法,整合虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)、真實(shí)環(huán)境觀察、大樣本人群數(shù)據(jù)及腦成像結(jié)果,回答了“為何個(gè)體在導(dǎo)航能力上存在巨大差異”的問(wèn)題。結(jié)果顯示,年齡、成長(zhǎng)環(huán)境、社會(huì)文化、生活方式及腦網(wǎng)絡(luò)共同塑造導(dǎo)航表現(xiàn),方向感并非單一能力,而是多維度、可塑性的認(rèn)知過(guò)程,對(duì)健康老齡化與早期疾病識(shí)別具有重要意義。
17
Trends in Cognitive Sciences
The homogenizing effect of large language models on human expression and thought
Trends Cogn Sci | 認(rèn)知的熵減:大模型如何通過(guò)同質(zhì)化重塑全球思想版圖
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本研究揭示大型語(yǔ)言模型(LLMs)正通過(guò)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)機(jī)制與對(duì)齊算法誘發(fā)人類(lèi)表達(dá)與思維的同質(zhì)化。機(jī)制上,模型捕獲語(yǔ)料庫(kù)中心趨勢(shì)并利用遞歸反饋回路將標(biāo)準(zhǔn)化模式植入人類(lèi)認(rèn)知,導(dǎo)致語(yǔ)言風(fēng)格、價(jià)值視角及推理邏輯向WEIRD常模收斂。這一“認(rèn)知麥當(dāng)勞化”趨勢(shì)警示算法正通過(guò)抹平認(rèn)知多樣性,根本性地瓦解支撐集體智慧與創(chuàng)新的基石。
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學(xué)習(xí)記憶、決策與執(zhí)行控制
18
Neuron
Temporal-orbitofrontal pathway regulates choices across physical reward and visual novelty
大腦如何權(quán)衡“新鮮感”與“真金白銀”?揭示視覺(jué)新奇調(diào)控獎(jiǎng)賞決策的神經(jīng)機(jī)制
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本研究發(fā)現(xiàn)對(duì)視覺(jué)新奇性的預(yù)期能夠顯著提升大額初級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)的主觀偏好與動(dòng)機(jī)水平。研究揭示了前腹內(nèi)側(cè)顳葉皮層至眶額皮質(zhì)的神經(jīng)環(huán)路在整合新奇性與物理獎(jiǎng)勵(lì)中起關(guān)鍵的因果作用。其中顳葉皮層主要負(fù)責(zé)表征新奇性預(yù)期信號(hào),而眶額皮質(zhì)則接收該輸入并將其與物理獎(jiǎng)勵(lì)價(jià)值進(jìn)行整合以指導(dǎo)主觀偏好。這一發(fā)現(xiàn)闡明了腹側(cè)視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)直接投射至前額葉皮層從而調(diào)控價(jià)值決策的底層結(jié)構(gòu)與神經(jīng)機(jī)制。
19
PNAS
Quantum-inspired entanglement between collaborating brains during human memory encoding
為什么能心電感應(yīng)?中國(guó)科學(xué)家用“量子糾纏”揭開(kāi)了協(xié)作大腦的隱藏連接!
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本研究創(chuàng)新性地提出量子啟發(fā)糾纏模型,用于精準(zhǔn)量化協(xié)作記憶編碼過(guò)程中的腦間連通性。結(jié)果表明,相較于獨(dú)立編碼,協(xié)作顯著增加了腦間對(duì)齊狀態(tài)的概率,且該網(wǎng)絡(luò)機(jī)制特異性地促進(jìn)了基于熟悉度的記憶提取。此外,共情干預(yù)能夠動(dòng)態(tài)重塑這種腦間耦合模式及其與記憶表現(xiàn)的深層關(guān)聯(lián)。該模型框架有效突破了傳統(tǒng)腦同步指標(biāo)易混淆真實(shí)社交互動(dòng)與外部刺激驅(qū)動(dòng)的局限,為闡明社會(huì)交互如何動(dòng)態(tài)塑造人類(lèi)記憶過(guò)程提供了全新的神經(jīng)生理學(xué)理論視角。
20
Nature Communications
Activity in human dorsal raphe nucleus signals changes in behavioural policy
撿“芝麻”還是等“西瓜”?7T fMRI揭秘大腦在動(dòng)態(tài)環(huán)境中決策的“表征扭曲”與策略轉(zhuǎn)換
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本研究揭示了人類(lèi)根據(jù)環(huán)境獎(jiǎng)勵(lì)分布動(dòng)態(tài)調(diào)整行為策略的神經(jīng)機(jī)制。背側(cè)中縫核的活動(dòng)特異性地表征了這種環(huán)境驅(qū)動(dòng)的策略轉(zhuǎn)變。同時(shí)背側(cè)前扣帶回和前腦島負(fù)責(zé)跟蹤并表征特定環(huán)境下的相對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)價(jià)值。這些區(qū)域共同構(gòu)成了一個(gè)皮層至皮層下的神經(jīng)環(huán)路。皮層腦區(qū)負(fù)責(zé)構(gòu)建依賴(lài)于情境的價(jià)值表征,而背側(cè)中縫核則基于這些表征實(shí)施行為策略的更新。該成果深入解釋了大腦靈活適應(yīng)環(huán)境的過(guò)程,并更新了對(duì)血清素系統(tǒng)調(diào)控基本行為策略功能的傳統(tǒng)認(rèn)知。
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Nature Neuroscience
Deconstruction of a memory engram reveals distinct ensembles recruited at learning
恐懼記憶是如何被寫(xiě)入的?海馬體記憶印跡的精細(xì)拆解
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本研究利用高時(shí)間分辨率的f-FLiCRE 光遺傳標(biāo)記與操控方法,拆解了小鼠在情境性恐懼學(xué)習(xí)中的不同時(shí)間片段,回答了“究竟哪些時(shí)刻活躍的海馬背側(cè)CA1神經(jīng)元才真正構(gòu)成記憶印跡核心”的問(wèn)題。結(jié)果顯示,只有在受擊與凍結(jié)階段被招募的細(xì)胞群既足以人工喚起回憶,也對(duì)自然回憶必不可少;而電擊前或非凍結(jié)期活躍的細(xì)胞則不具備這種作用。這表明恐懼記憶的寫(xiě)入并非平均記錄所有活躍細(xì)胞,而是選擇性地由特定亞群協(xié)同完成印跡的形成
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運(yùn)動(dòng)、發(fā)展與其他高級(jí)認(rèn)知
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PLOS Biology
The retrieval of previously learned motor memories is facilitated by the reinstatement of default mode network manifold structures
“肌肉記憶”藏在哪?默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)DMN神經(jīng)流形結(jié)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)記憶提取中的關(guān)鍵作用
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本研究揭示了人類(lèi)運(yùn)動(dòng)記憶提取的系統(tǒng)級(jí)神經(jīng)機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn),運(yùn)動(dòng)節(jié)省現(xiàn)象(即更快的重新學(xué)習(xí))與初始學(xué)習(xí)階段形成的大尺度皮層流形結(jié)構(gòu)的重現(xiàn)密切相關(guān)。這種神經(jīng)重現(xiàn)高度定位于默認(rèn)網(wǎng)絡(luò),而非廣泛分布于感覺(jué)運(yùn)動(dòng)皮層。機(jī)制上,默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)靈活切換其跨網(wǎng)絡(luò)功能連接狀態(tài)來(lái)主導(dǎo)記憶的編碼與提取,且在快速學(xué)習(xí)者中該重現(xiàn)特征尤為顯著。該成果為運(yùn)動(dòng)領(lǐng)域的“記憶印跡”提供了人類(lèi)系統(tǒng)級(jí)證據(jù),確立了默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)在跨情境靈活調(diào)用過(guò)往經(jīng)驗(yàn)以指導(dǎo)未來(lái)行為中的核心樞紐作用。
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Nature Neuroscience
Competitive interactions shape mammalian brain network dynamics and computation
Nature Neuroscience | 大腦網(wǎng)絡(luò)中的“競(jìng)爭(zhēng)與對(duì)抗”法則:全腦計(jì)算模型揭示大腦架構(gòu)的底層邏輯
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本研究利用計(jì)算全腦模型跨物種揭示了哺乳動(dòng)物大腦連接組的動(dòng)態(tài)與計(jì)算基礎(chǔ)。研究發(fā)現(xiàn),能夠忠實(shí)再現(xiàn)大腦活動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)不僅依賴(lài)模塊化的協(xié)同相互作用,還結(jié)合了彌散的長(zhǎng)程競(jìng)爭(zhēng)相互作用。機(jī)制上,這些競(jìng)爭(zhēng)性連接優(yōu)先存在于細(xì)胞構(gòu)筑、基因組學(xué)及受體表達(dá)譜截然相反的腦區(qū)之間。這種競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制自發(fā)促生了更具協(xié)同性與層級(jí)性的神經(jīng)動(dòng)態(tài)變化,顯著提升了腦網(wǎng)絡(luò)在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中的性能。該成果為深刻理解大腦解剖結(jié)構(gòu)如何生成復(fù)雜功能動(dòng)態(tài)并支持高效認(rèn)知計(jì)算提供了關(guān)鍵的理論支撐。
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Science
Lifelong behavioral screen reveals an architecture of vertebrate aging
貪睡的魚(yú)兒命不長(zhǎng)?Science 揭秘白日夢(mèng)背后的衰老代價(jià)
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本研究利用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建行為時(shí)鐘,發(fā)現(xiàn)非洲綠松石鳉魚(yú)成年早期的活動(dòng)模式與壽命高度相關(guān):高活躍度及規(guī)律夜間睡眠預(yù)示長(zhǎng)壽,而日間嗜睡者壽命較短。該行為差異映射了肝臟內(nèi)蛋白質(zhì)合成及細(xì)胞維護(hù)基因的表達(dá)特征。研究確立了脊椎動(dòng)物衰老的非線性行為架構(gòu),證明行為是監(jiān)測(cè)內(nèi)在生理狀態(tài)的關(guān)鍵窗口,為人類(lèi)通過(guò)穿戴設(shè)備進(jìn)行壽命早期預(yù)測(cè)及行為干預(yù)提供了重要轉(zhuǎn)化前景。
編輯:PsyBrain 腦心前沿編輯部
審核:PsyBrain 腦心前沿編輯部
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