你不仅知道“这是谁”，还可能立刻想起对方的名字、你们在哪里认识、曾经发生过什么，以及与这个人有关的一些记忆。

这些信息并不是全部储存在大脑的同一个位置。不同类型的信息往往由不同的脑区负责处理，但令人惊讶的是，它们最终却能够在极短的时间内被组合到一起，让我们产生一种非常自然的整体体验——你不会觉得自己先想到了脸，再想到了名字，最后才调取记忆，而是会觉得“这个人”作为一个完整的概念一下子出现在脑海里。

那么，大脑究竟是怎样把分散在不同区域的信息重新拼接起来的？

一项最新研究给出了一个颇为有意思的答案。

科学家发现，当人类需要暂时记住某些信息，并在之后把这些信息从记忆中提取出来时，大脑中相距较远的区域可能会在极短的时间里进入一种相同的节奏。就在这些短暂的同步时刻，不同区域中的神经细胞更容易同时产生信号。

换句话说，大脑不同区域之间似乎会在某些关键时刻“对上拍子”，而这种短暂的节奏同步，可能正是帮助大脑把分散的信息暂时连接成一个完整思维的重要机制。

这项研究由加州大学圣迭戈分校的医学科学家 Ilya Verzhbinsky 和神经科学家 Eric Halgren 等人开展，研究结果发表在《Nature Neuroscience》期刊上。

研究人员分析了35名接受难治性癫痫治疗患者的大脑活动数据。这些患者由于治疗需要，已经在脑内植入了电极，因此研究人员获得了一个非常难得的机会：他们可以直接观察人脑内部单个神经细胞的电活动。

这种研究条件非常特殊。

普通脑成像技术通常只能从更宏观的层面观察大脑活动，而植入式电极则能够让科学家更加直接地记录神经元之间发生的电信号变化。对于研究记忆形成和信息提取这样的复杂过程来说，这类数据尤其珍贵。

实验过程中，参与者会看到一张或三张图片，并需要在几秒钟之内记住它们。随后，研究人员会再次呈现一张图片，让参与者判断这张图片是否属于刚才看到的那组图片。

整个过程看似简单，却能够让研究人员观察大脑在“看到信息”“暂时保存信息”以及“从记忆中识别信息”这几个阶段分别发生了什么变化。

研究人员尤其关注一种非常短暂的脑电活动现象，它被称为“涟漪”（ripple）。

所谓涟漪，并不是持续很长时间的脑电波，而是一种转瞬即逝的快速节律活动。研究人员介绍，这种活动大约以每秒90个周期的频率出现，持续时间只有大约十分之一秒。

如果用更容易理解的方式来形容，可以把它想象成一小群神经细胞突然进入了非常快速而整齐的“节拍”中。它们的活动非常短暂，几乎刚刚出现就结束了。

然而，正是这种短到几乎难以察觉的神经活动，引起了研究人员的注意。

在43次脑电记录中，科学家总共追踪了1373个脑细胞的活动。他们发现，当参与者进行记忆任务时，类似的涟漪活动经常会在两个相距较远的脑区几乎同时出现。

更值得注意的是，当两个脑区的涟漪同步发生时，这两个区域中的神经细胞彼此同时发出信号的可能性明显增加。

平均来看，这种同步状态让细胞共同放电的概率提高了大约30%；在实验中的某些阶段，这一增幅甚至达到了49%。

这可能为我们理解大脑如何整合信息提供一个新的思路。

想象一下，一张脸可能主要由某个脑区进行处理，一个人的名字可能涉及另一个区域，而你第一次见到这个人的地点以及与他相关的经历，又可能储存在其他神经网络之中。

从空间上看，这些信息彼此分散。

但从我们的主观体验来说，它们却可以被组合成一个整体。

当不同脑区中的神经活动短暂进入相同节奏时，这些分散的信息似乎就拥有了一条临时的“通信通道”。不同区域不需要把所有内容都搬到同一个地方，而是可以通过这种同步活动，在短时间内协同工作。

研究人员认为，这或许就是大脑把不同信息连接起来的一种方式。

Verzhbinsky甚至提出，“一起放电”可能是大脑连接不同信息时最基本的一种“通用语言”。

而真正令人意外的地方，还在于这些同步活动能够跨越非常远的距离。

研究发现，彼此同步的涟漪活动可以连接相距最远约220毫米的脑区，甚至能够出现在大脑左右两个半球之间。

这一结果相当值得关注。

通常情况下，两个脑区之间距离越远，它们之间存在直接连接的可能性往往越低。如果这些同步现象完全依赖于两个区域之间直接存在的神经线路，那么随着距离增加，这种协调应该逐渐减弱。

但研究人员实际观察到的情况并不是这样。

即使相距很远的脑区，它们仍然可能在同一时间出现类似的快速节律。

这意味着，大脑中的这种协调机制可能并不需要一个单独的“指挥中心”来统一控制。

它更像是一群原本各自行动的人，突然开始跟着同一个节拍鼓掌。

并没有一个人站在中央告诉所有人什么时候拍手，但当某种节奏出现之后，越来越多的人开始自然地同步起来。

大脑中的神经活动或许也存在类似的机制。

不同脑区并不一定需要通过一个中央控制器才能实现协调，而可能通过某种动态的神经节律，在特定时刻迅速进入同步状态。

研究人员还发现，这种同步活动似乎会随着记忆任务难度增加而变得更加明显。

当参与者只需要记住一张图片时，大脑需要处理的信息相对较少；而当图片数量增加到三张时，工作记忆的负担也随之增加。

在这种情况下，参与协调活动的神经信号进一步增强。

当参与者需要把三张图片暂时保存在脑海中时，相关脑区之间的同步信号增加了大约13%；而当他们随后需要从记忆中识别其中一张图片时，这种同步程度的增加达到了约19%。

这似乎意味着，当大脑面对更加复杂的信息时，它可能会更加依赖这种短暂的跨区域同步。

研究人员还观察到了另一个有趣的现象。

当参与者第一次看到某张图片时，如果不同脑区中的神经细胞出现了同步放电，那么当同一张图片稍后再次出现时，这些神经细胞更有可能再次按照类似的模式共同活动。

而且，在出现这种重复神经活动模式的情况下，参与者通常能够更快地认出目标图片。

这为“同步活动与记忆之间存在联系”的观点提供了进一步线索。

此前的研究已经发现，类似的脑内涟漪活动可能与记忆的重新激活以及长期储存有关。也就是说，这些非常短暂的神经节律并不只是大脑活动中的随机噪声，它们可能在记忆形成和回忆过程中扮演着更加重要的角色。

而这项最新研究进一步提出了另一种可能性：这些快速出现又迅速消失的节律，也许不仅帮助我们储存记忆，还可能在我们正在思考某件事情的时候，帮助大脑把相关信息暂时维持在一起。

这是一种非常重要的区别。

我们过去常常把记忆理解成“把信息储存在大脑里”，但真正复杂的思维活动并不只是储存。

当我们思考一个人、一件事情或者一个问题时，大脑需要在短时间内同时调动来自不同区域的信息，并让这些信息彼此协调。

也就是说，真正困难的问题可能不是“信息放在哪里”，而是“如何让分散的信息在正确的时间重新组合”。

而这些短暂的同步涟漪，可能恰好参与了这一过程。

不过，研究人员也特别强调，目前还不能因此得出结论，认为这些脑内涟漪就是导致记忆能力提高的直接原因。

这项研究观察到了两者之间的联系，但并没有直接操纵这些神经活动。

换句话说，科学家看到了涟漪出现，也看到了参与者在记忆任务中的表现，但他们还没有通过人为打开或关闭这些涟漪，来验证它们究竟是不是记忆过程中的“必要环节”。

因此，现在更准确的说法应该是：这种神经活动与信息整合和记忆表现之间存在令人关注的关联，但它是否直接造成了更快或更准确的记忆，还需要进一步实验确认。

此外，这项研究本身也存在一定限制。

所有参与者都是患有严重癫痫的患者，而且他们脑内电极的位置主要根据临床治疗需要确定，并不是为了这项实验专门布置的。

这意味着研究人员能够记录到的只是大脑中部分区域的活动，而不是完整覆盖整个大脑。

同时，实验主要考察的是一种特定形式的记忆任务，因此这些结果是否同样适用于其他类型的记忆、复杂思考甚至更加自然的日常认知活动，目前仍然不能确定。

还有一个关键问题需要回答：健康人的大脑中，是否也会出现完全相同的神经同步模式？

如果这种机制确实是人类大脑普遍存在的信息整合方式，那么未来研究可能会进一步发现，它是否参与注意力、工作记忆、语言理解以及复杂决策等其他认知过程。

而如果能够证明人为改变这种同步活动确实会影响记忆，那么它的意义可能会进一步扩大。

不过，研究人员目前并不认为应该马上把这些神经信号当作治疗记忆障碍或认知问题的直接靶点。在确认这种活动的因果作用之前，还有很多基础问题需要解决。

我们甚至还不知道，大脑为什么会选择这样的节奏，又是什么机制让相距如此遥远的脑区能够在短短几十分之一秒内“对齐”。

但这项研究至少让我们看到了一个十分有趣的可能性。

我们平时所体验到的“一个完整的想法”，也许并不是大脑某个地方单独产生出来的。

它可能是无数分散的信息在极短时间内被重新组织的结果。

一张脸、一个名字、一段经历、一个地点，看起来属于完全不同的记忆碎片，但在某个瞬间，它们可能通过大脑中快速而短暂的节律同步，被重新连接到了一起。

也许，正是这种转瞬即逝的“同频”，让分散在大脑各处的信息暂时成为一个整体。

从这个角度来看，我们所谓的“思考”，可能并不是大脑某一个区域独自完成的工作，而更像是一场极其复杂的神经协作。

不同区域各自掌握一部分信息，而在需要的时候，它们通过短暂的同步活动彼此呼应。

这些信号出现得非常快，持续时间也非常短，甚至只有约十分之一秒，但它们可能在那一瞬间完成了让不同信息彼此连接的重要任务。

因此，当我们下一次想起一个熟悉的人时，也许不妨换一种方式理解这个过程。

你脑海里出现的那张脸、那个名字以及与之相关的记忆，并不一定是某个单独脑区把完整答案“拿出来”交给你。

更可能的情况是，大脑中相距很远的多个区域，在某个极其短暂的时刻找到了共同的节奏。

而正是这种短暂的同步，可能让原本分散的信息重新聚集在一起，最终形成了我们所体验到的那个完整而连贯的念头。

科学家目前还无法确定，这是不是大脑整合思想的全部答案。

但至少，这些隐藏在神经活动深处、稍纵即逝的快速脉冲，正在让我们重新思考一个看似简单、实际上极其复杂的问题：

一个完整的想法，究竟是怎样在大脑中形成的？

原文：https://www.sciencealert.com/hidden-pulses-within-your-brain-may-hold-your-thoughts-together

大脑中的神秘脉冲，可能让思维保持完整最先出现在咕咕猫。

现在，一项新的研究又为这个问题提供了一个值得关注的线索。研究人员发现，在患有抑郁症的成年人中，大脑海马体内一个与记忆功能密切相关的区域，其体积似乎比没有抑郁经历的人更小。这个发现并不能直接证明抑郁症会导致大脑这一部分萎缩，但它提示研究人员，抑郁可能与大脑中某些非常具体的结构变化有关，而这种变化过去可能被较为粗略的脑部扫描忽略了。

海马体通常被称为大脑中的“记忆中心”，它参与形成和储存记忆，同时也与学习以及空间导航等能力有关。不过，海马体并不是一个功能完全相同的整体。实际上，它由多个不同的亚区域构成，每一个区域都有自己的结构和功能。正因为如此，如果只观察整个海马体的总体体积，有可能无法发现某些更加细微、局部的变化。

在这项最新研究中，科学家利用MRI和PET等脑部影像资料，对2000多名年龄在50至90岁之间、认知能力没有明显障碍的成年人进行了分析。其中，大约三分之一的人曾经历过抑郁症。研究人员进一步把年龄、性别、身体质量指数以及身体活动水平等可能影响结果的因素纳入统计分析，随后对海马体内部的不同区域进行了更加细致的比较。

结果显示，一个被称为CA23DG的复合区域，在有抑郁经历的人群中呈现出更小的体积。这个区域并不是一个单独的结构，而是由海马体中的CA2、CA3亚区以及齿状回等部分共同构成。研究人员认为，这一发现值得重视，因为这些区域本身就参与记忆形成、信息处理以及神经可塑性等重要过程。

更值得注意的是，当研究团队进一步把阿尔茨海默病相关的风险因素考虑进去后，CA23DG与抑郁之间的这种联系并没有明显消失。研究人员在分析中考虑了大脑中的淀粉样蛋白和tau蛋白水平，同时也考虑了与阿尔茨海默病风险有关的APOE ε4基因变异。结果表明，这些已经被广泛研究的阿尔茨海默病风险因素似乎无法完全解释CA23DG体积较小的现象。

这也引出了一个非常重要的问题：抑郁所对应的海马体变化，会不会与阿尔茨海默病中的脑部变化属于不同机制？

目前科学家还无法给出确定答案，但研究结果确实提供了一种可能性。也就是说，抑郁与记忆功能之间的联系，也许并不完全依赖于典型的阿尔茨海默病病理过程。海马体某些区域可能会受到长期情绪障碍的影响，而这种变化与淀粉样蛋白、tau蛋白等阿尔茨海默病相关指标并不一定相同。

研究人员还观察了海马体中的其他区域。单纯进行基础分析时，CA1区域和下托并没有显示出与抑郁相关的明显体积下降。这意味着抑郁与海马体之间的关系可能并不是整个海马体均匀发生变化，而是集中在某些特定的亚区域。

不过，当研究人员进一步把抗抑郁药物的使用情况纳入分析之后，情况变得更加复杂。数据显示，使用抗抑郁药物的人群不仅CA23DG体积较小，CA1区域也表现出了类似的变化。这一结果显然不能简单地理解为抗抑郁药物本身会损害海马体，因为研究属于观察性研究，而且接受药物治疗的人通常与没有接受治疗的人存在明显差异。

例如，抑郁程度更加严重、病程更加复杂的人，往往更有可能接受药物治疗。因此，如果研究中观察到了药物使用与某种脑部结构变化之间的联系，就很难判断这种联系究竟来自药物本身，还是来自患者原本更加严重或持续时间更长的抑郁状态。

事实上，研究人员发现，抑郁持续时间似乎也是一个值得进一步关注的因素。那些经历抑郁时间更长的人，即使当前症状并不特别严重，CA23DG体积较小的关联反而更加明显。相比之下，一些近期才被诊断、当前症状可能更加明显的人，并没有表现出同样强烈的关联。

这可能意味着，判断抑郁对大脑的潜在影响时，仅仅观察一个人在某个时间点上的症状严重程度可能还不够。抑郁持续了多久、过去是否反复发作，以及治疗情况如何，都可能影响最终看到的脑部结构特征。

当然，这一结果仍然不能证明“抑郁时间越长，大脑海马体就一定会不断萎缩”。研究人员自己也强调，目前的数据只能说明两者存在统计学上的关联，并不能证明其中存在直接的因果关系。换句话说，我们现在知道长期抑郁经历与CA23DG体积较小之间存在联系，但还不知道究竟是哪一个因素首先发生，以及两者之间是否还存在尚未发现的第三种因素。

药物问题同样需要谨慎看待。研究人员指出，目前无法完全排除药物使用本身对海马体结构产生影响的可能性，但也不能忽略这样一种情况：病情更加严重的人更可能被医生开具抗抑郁药物，而真正影响大脑结构的因素可能是抑郁本身、病程持续时间或者疾病严重程度。

因此，这项研究并不是在告诉抑郁症患者应该停止服用药物，也不能被理解为抗抑郁药物会导致大脑萎缩。研究团队特别强调，现有结果不足以支持任何人因为这项研究而自行改变或停用已经开具的药物。要真正弄清楚药物、抑郁症和海马体结构之间究竟是什么关系，还需要更加长期的研究，对患者在治疗前后的大脑变化进行连续追踪。

这项研究真正有价值的地方，或许并不是发现了一个可以立即用于诊断或治疗的新指标，而是让科学家更加清楚地看到：抑郁与大脑之间的关系可能比过去认为的更加复杂。

过去一些研究在讨论海马体变化时，往往把整个海马体作为一个整体进行测量。但海马体内部实际上包含多个承担不同功能的区域。如果某种疾病只对其中一个较小区域产生影响，那么简单测量整个海马体，很可能会把这种变化平均掉，从而难以发现。

此次研究恰恰说明，对大脑进行更精细的区域划分可能非常重要。一个看似细小的结构差异，也许能够帮助研究人员进一步理解情绪障碍为什么会与记忆、认知以及衰老过程产生联系。

与此同时，这项发现也再次提醒人们，抑郁症并不是一种只存在于“心理层面”的疾病。长期的情绪障碍可能与睡眠、压力反应、激素变化、免疫系统以及大脑结构和功能等多个方面相互作用。至于这些变化哪些属于疾病本身，哪些是长期压力造成的，哪些又可能随着治疗和症状缓解而恢复，目前仍然需要更多证据。

研究人员下一步需要做的，是对同一批人在更长时间内进行观察，尤其是记录他们在抑郁症出现之前、发病期间以及接受治疗之后的大脑变化。只有通过这种纵向研究，科学家才有机会判断海马体的结构变化究竟是抑郁发生之后出现的结果，还是某些人在患上抑郁之前就已经存在的脑部特征。

因此，眼下最合理的理解是：科学家发现了一条新的线索，但还没有得到最终答案。抑郁症患者出现CA23DG体积较小的现象值得关注，但它并不意味着患者一定会出现记忆衰退，更不意味着一定会发展成阿尔茨海默病。

未来如果更多研究能够确认这一现象，并进一步解释它背后的生物学机制，那么科学家或许能够更加准确地理解抑郁与认知衰退之间的联系，并进一步探索哪些大脑变化可以通过治疗得到改善，哪些变化可能与长期病程有关。

目前，这项研究最重要的信息仍然是保持谨慎。它为理解抑郁症和大脑健康之间的关系增加了一个新的观察角度，却还没有证明抑郁症或抗抑郁药物会直接导致海马体特定区域缩小。对于正在接受治疗的人来说，也没有理由仅凭这项研究擅自停药或改变治疗方案。真正能够回答因果关系的问题，还需要未来更长期、更严格的研究来完成。

原文：https://www.sciencealert.com/a-crucial-part-of-the-brains-memory-center-seems-to-shrink-in-people-with-depression

抑郁症可能影响大脑记忆区最先出现在咕咕猫。

意识是怎么产生的？科学家重新思考大脑与意识的关系最先出现在咕咕猫。

原文：https://www.sciencealert.com/itching-may-have-its-own-sensory-organ

瘙痒或拥有专属感知器官最先出现在咕咕猫。

研究人员发现，在个体采取社交行动之前，大脑会出现一种特殊且广泛分布的神经活动模式。这种活动不仅能够预测即将发生的社交行为，甚至还能反映出一个个体天生有多“爱社交”。

为了揭开社交行为背后的神经机制，研究团队利用斑马鱼作为实验模型。斑马鱼拥有相对简单且透明的神经系统，使科学家能够实时观察整个大脑中数以万计神经元的活动情况。

实验中，研究人员设计了一套特殊系统，让一条鱼观察并回应另一条鱼的活动。与此同时，他们使用高分辨率成像技术记录观察者大脑中发生的一切变化。结果显示，在斑马鱼游向同伴之前数秒，大脑内已经出现明显的活动变化。

令人意外的是，这种变化并非来自单一脑区，而是涉及多个脑区协同运作。研究人员发现，一些与高级行为相关的脑区活动显著增强，而另一些区域则同步降低活跃度。这些变化共同形成了一种被称为“决策前状态”的神经模式。

换句话说，当鱼儿还没有开始移动时，大脑其实已经进入了准备接近同伴的状态。仅通过分析这些神经信号，研究人员就能够提前预测这条鱼是否即将发起一次社交互动。

进一步分析发现，不同个体之间这种神经信号的强度存在明显差异。那些更喜欢与同伴接触、更具社交倾向的鱼，通常表现出更强烈、更清晰的神经活动模式。

这意味着，大脑中的这些预备信号不仅与某一次具体的社交行为有关，还可能反映一个个体长期稳定的社交动机。研究人员认为，这些信号或许能够帮助解释为什么有些个体天生外向，而有些则更倾向于独处。

研究团队还进行了额外测试。他们将真实同伴替换成一个移动的光点，结果发现原本能够预测社交行为的神经模式几乎完全消失。这表明，大脑产生这些活动并不是因为看见了运动目标，而是因为真正识别到了“社交对象”的存在。

虽然这项研究是在斑马鱼身上完成的，但科学家认为，其发现可能具有更广泛的意义。许多控制社会行为的神经机制在不同脊椎动物之间具有一定相似性，因此这些结果有望帮助研究人员进一步理解人类社交行为的形成过程。

事实上，过去的神经科学研究已经提出，大脑会持续预测他人的想法、情绪以及未来行动，以便更高效地完成社交互动。而这项新研究则进一步展示了，大脑不仅在预测别人，也在提前准备自己的社交反应。

科学家表示，未来如果能够更深入理解这些神经活动模式，或许有助于解释某些社交能力异常的现象，例如自闭症谱系障碍、社交焦虑等情况的神经基础。同时，它也提醒我们一个有趣的事实：许多看似由意识主导的决定，实际上可能已经在大脑深处悄悄完成了准备工作。

文章来源：ScienceAlert / Hebrew University of Jerusalem 研究成果。

大脑或许早已替你做出“社交决定”：科学家发现社交行为在行动前数秒就已开始酝酿最先出现在咕咕猫。

长期以来，人类一直在思考一个根本问题：究竟是什么让我们成为“人类”？语言能力，以及理解他人想法与情绪的能力（也就是“心理理论”），通常被认为是人类最独特的两种认知能力。但它们究竟是否源于同一种大脑机制，一直存在争议。

一项最新研究给出了一个相当明确的答案：这两种能力，其实从一开始就是“分开的”。

研究人员利用功能性磁共振成像（fMRI），对年龄仅为3岁的儿童进行了脑部扫描。他们让孩子们一边听语言内容，一边观看无声动画，从而分别激活与语言和“心理理解”相关的大脑区域。结果发现，这两种能力在大脑中的分布不仅不同，而且完全没有重叠。

这项发现挑战了过去流行的一种观点——许多科学家曾认为，儿童的大脑在早期是“混合”的，语言和理解他人心理的能力可能最初共享同一套神经基础，之后才逐渐分化。但现在看来，这种“后期分离”的假设并不成立。

研究显示，即使在非常年幼的阶段，大脑已经具备清晰的功能分区。负责语言处理的区域主要位于左半球，而与理解他人意图、信念和情绪相关的心理理论系统，则更多集中在右半球。两者虽然都位于颞叶附近，但在空间上严格分离。

不仅如此，科学家还进一步分析了这些区域在“静息状态”下与大脑其他部分的连接方式。他们发现，每个系统都拥有独特的“连接指纹”——也就是说，它们与整个大脑网络的沟通方式完全不同。这种差异不仅体现在位置上，还体现在功能网络层面。

更关键的是，这种分离并不是暂时的。研究团队对部分儿童进行了长期跟踪，发现这些神经结构在成长过程中保持稳定，并不会随着年龄增长而逐渐“分开”。换句话说，这种差异从一开始就存在，而不是后天逐步形成的。

这一点带来了一个重要启示：语言能力和理解他人心理的能力，很可能在进化早期就已经是两套独立的系统，而不是从同一个认知基础中分化出来的。这意味着，人类的大脑在设计上就已经为不同类型的思维预留了“专用线路”。

不过，这并不意味着它们彼此毫无关系。研究还发现，在成年人身上，这两套系统之间的互动会有所增强。随着年龄增长，人类越来越需要在交流中同时使用语言和共情能力，例如安慰他人、表达复杂情绪或进行社交策略。因此，这些原本独立的系统，会逐渐学会“协同工作”。

从实际角度来看，这项研究也有现实意义。例如，如果一个孩子语言发展较慢，并不一定意味着他在理解他人情绪方面也存在问题。因为这两种能力依赖的是不同的神经基础，它们的发展路径可以彼此独立。

此外，研究人员在实验中通过“错误信念”情境来测试儿童的心理理论能力。例如，在动画中，一个角色会去寻找某个物品，但并不知道它已经被移动了。孩子若能理解这个角色的错误认知，就说明他们具备从他人视角思考的能力。这种能力正是社会互动的核心之一。

总体来看，这项研究不仅重新定义了语言与共情之间的关系，也让我们更接近理解人类认知的本质。我们的大脑并不是先有一个“通用思维系统”，再逐渐细分出不同功能，而更像是从一开始就拥有多条独立但可协作的认知通道。

也许，人类之所以能够进行复杂交流，并不是因为语言创造了理解他人的能力，而是因为这两种能力从诞生之初就各自存在，并在成长过程中逐渐学会彼此配合。

本文译自：neurosciencenews（编译 / 整理：olaola）

封面图片：unsplash/count-chris

语言与共情并非同源：儿童大脑早期就已“分工明确”最先出现在咕咕猫。

大脑中有一个被称为默认模式网络的系统，它在我们发呆、回忆过去、思考未来或进行自我反思时会变得尤为活跃。长期以来，科学家一直知道这个网络在“内在思考”中扮演关键角色，但它究竟是如何在不同类型的思维之间切换，一直是个未解之谜。

一项最新研究提供了新的解释：这个网络内部其实并不是“人人平等”的，而是存在类似信息传递系统的分工结构——有的区域更像“发送者”，有的则更像“接收者”。这种分工可能正是大脑能够在外部感知与内部思考之间灵活切换的关键机制。

研究团队发现，默认模式网络内部的不同子区域在信息流动中承担着不同角色。有些区域负责向外传递信息，驱动记忆、想象等内部过程；另一些区域则主要负责接收来自其他脑区的输入，从而整合外界信息与内部认知。这种“发送—接收”的结构，使得大脑既能专注于现实世界，又能随时转入内心世界进行反思或构想。

从更广义上来看，默认模式网络本身就是一个高度分布式的系统，包含多个关键脑区，例如内侧前额叶、后扣带皮层以及顶叶等区域，这些区域在我们没有专注外界任务时会保持活跃状态。

过去，人们往往把这个网络简单理解为“发呆时才工作的系统”，甚至称它为“任务负网络”。但近年来的研究逐渐改变了这种看法——它不仅在休息时活跃，在进行复杂思考、理解他人、回忆经历或规划未来时同样发挥重要作用。

而这项新研究更进一步，揭示了该网络内部的组织原则：不同区域之间并非同步运作，而是通过类似信息流动的方式协同工作。发送型区域可能推动内部生成的想法，而接收型区域则帮助整合来自感知系统或其他脑网络的信息，从而形成连贯的思维体验。

这种机制也解释了一个长期存在的问题：为什么人类能够在“专注外界任务”和“沉浸内心世界”之间迅速切换。研究人员认为，正是这种发送与接收的分工，让大脑具备了高度灵活性，可以在感知、记忆与想象之间自由转换。

此外，这一发现还可能对理解多种神经和心理疾病提供线索。已有研究表明，默认模式网络的异常活动与多种疾病有关，例如阿尔茨海默病和自闭症等。 因此，进一步解析该网络内部的结构与信息流动方式，可能有助于开发更精准的干预手段。

总体而言，这项研究为理解大脑如何组织复杂思维提供了新的视角。它表明，大脑并不是简单地在“开”与“关”之间切换不同系统，而是通过内部精细的分工与信息流动，实现对现实与内心世界的动态平衡。这种机制或许正是人类能够进行自我反思、创造性思考以及社会认知的基础。

本文译自：medicalxpress（编译 / 整理：olaola）

图片来源：unsplash/Shawn Day

大脑里有“发送者”和“接收者”？新研究揭开思维运作秘密最先出现在咕咕猫。

冥想因其广泛的心理和身体健康益处而备受关注，从减轻压力、焦虑到提升认知和情绪健康，冥想被认为能够带来诸多正面效果。曾经被视为边缘活动的冥想，如今已经成为全球数百万人日常生活的一部分。那么，冥想究竟需要多长时间才能体验到这些好处呢？在《正念》杂志上发表的一项新研究提供了答案。研究显示，大脑活动的首次变化大约在冥想开始后的两到三分钟内发生，而大脑波动的高峰则通常出现在七分钟左右。

尽管以往的研究已揭示大脑活动变化通常发生在额叶和顶叶区域，并且主要涉及α波和θ波等脑电波，但一个未解之谜是这些变化出现的速度。为了探究这个问题，印度班加罗尔国家心理健康与神经科学研究所的研究团队对三组志愿者进行了实时神经活动追踪。志愿者包括没有冥想经验的初学者、有一定经验的练习者和经验丰富的冥想修行者。在冥想时，参与者佩戴了一顶装有128个传感器的帽子，实时记录大脑电活动。

研究结果表明，尽管每个人的大脑变化的时间点相似，但脑电波的强度和类型却因冥想经验的不同而有所差异。通常，在冥想开始后的两到三分钟内，大脑开始改变电活动模式，从日常的干扰状态转向放松且保持警觉的状态。此时，与平静和专注相关的α波和θ波，以及与警觉、专注相关的β1波开始上升。同时，与嗜睡相关的δ波和γ1波的强度则减少。

然而，对于有经验的冥想者来说，他们的脑电波变化更为显著。在冥想开始后的30秒钟内，就能看到明显的脑波特征，表明他们从一开始就与初学者有所不同。与此同时，脑电波变化最为强烈的时刻通常出现在冥想的七到十分钟之间。

研究中最有趣的发现之一是，经验丰富的冥想者并不一定比初学者更快地达到脑电波高峰。尽管如此，当他们的脑波开始变化时，波动的强度明显更大。这表明，冥想的效果不仅与冥想的时长相关，还与冥想者的经验水平密切相关。

研究团队表示：“我们的研究表明，大脑对冥想的反应是相当迅速的，并且会根据冥想者的经验水平而有所不同，这可能会显著影响认知和情绪处理的方式。”这项研究还表明，即使你生活在一个繁忙且压力巨大的环境中，只需几分钟的冥想，你就能开始看到与冥想相关的可测量的大脑变化。这意味着，无论你是冥想初学者还是经验丰富的修行者，冥想都能够在短时间内带来实际的心理健康益处。

研究人员还提到，通过数字平台进行的七分钟或更长时间的简短冥想练习，可能成为改善心理健康的一种便捷、有效且可扩展的解决方案。这样，冥想不仅能够在个体的日常生活中找到一席之地，也能作为一种解决社会广泛心理健康问题的潜在方法。

本文译自：medicalxpress（编译 / 整理：olaola）

图片来源：unsplash/Артемий Савинков

研究表明冥想能快速改变大脑活动，7分钟时达到显著峰值最先出现在咕咕猫。

过去一个多世纪以来，研究人员一直在尝试绘制大脑的结构图谱。早期方法主要依赖显微镜观察细胞形态，通过识别细胞排列与密度的差异，绘制出色彩丰富的大脑分区图，并尝试将这些区域与特定功能联系起来。近年来，随着技术进步，科学家开始能够以“单细胞”为单位进行分析，并通过基因表达活动来定义每一个细胞的身份。然而，即便如此精细的分析，大脑图谱依然显得不完整、碎片化甚至彼此矛盾。例如，一些较大的脑区被发现同时参与多种功能，这使得科学家怀疑这些区域实际上可能还可以进一步细分为更小、功能更专一的单元。目前，将庞大的基因数据转化为清晰的细胞空间结构，仍然是一项极具挑战性的任务。

最近，艾伦脑科学研究所（Allen Institute for Brain Science）的神经科学家兼基因组学专家塔西奇及其团队，引入了人工智能技术来协助大脑制图工作。他们收集了来自五只小鼠大脑的遗传数据，共计超过1040万个细胞，每个细胞包含数百个基因表达信息，并将这些数据输入定制的机器学习模型进行分析。这一系统生成了一幅极其精细的“大脑邻域地图”，不仅包含已知的脑区划分，还揭示了此前从未被识别的新结构。研究人员认为，这种精度的人脑或动物脑地图，是人类研究者在可预见的时间内难以手工完成的。

该研究成果发表于《自然通讯》（Nature Communications）。通过这种方法，科学家们得以从单细胞RNA数据中重建大脑组织结构，并进一步理解不同细胞类型之间的空间关系与功能分布。研究人员表示，他们的目标是最终将这一方法扩展到其他动物，甚至是人类大脑，从而提出并验证关于大脑功能与疾病机制的新假设。

哥伦比亚大学神经科学家克劳迪娅·多伊格（Claudia Doig）评论指出：“我们必须理解细胞在三维空间中的组织方式，只有这样，才能真正理解它们如何协同工作。”

大脑映射（brain mapping）本身是一门历史悠久的学科，其起源可以追溯到20世纪初。德国神经科学家科尔比尼安·布罗德曼（Korbinian Brodmann）曾通过染色技术研究大脑切片，根据细胞结构差异划分出52个脑区，其中一些至今仍被广泛使用。这些早期工作奠定了现代脑图谱研究的基础。

长期以来，大脑制图的方法进展缓慢，甚至在很长一段时间里仍依赖“经验划线”式的人工标注。科学家在脑图像上手动勾画边界，这种方法虽然有效，但不可避免地带有主观性。例如，在艾伦小鼠大脑参考坐标框架（Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework）等早期大型项目中，部分脑区的划分仍然依赖资深研究人员的经验判断。

随着分子生物学的发展，科学家开始能够通过单细胞RNA测序技术分析每个细胞的基因表达谱，从而识别细胞类型。这种方法可以将细胞中活跃的基因表达模式转化为“身份标签”，使研究者能够在更高分辨率下重建大脑结构。近年来，这种技术已经识别出数千种不同的脑细胞类型，远远超过传统认知。

例如，在2023年发布的艾伦脑小鼠细胞图谱中，科学家已经识别出超过5000种细胞类型。而初步的人类细胞图谱也基于数百万个细胞样本，定义了超过3000种细胞类型。然而，这些庞大的数据集并未自然生成清晰的“功能分区图”，因为大脑区域并不由单一细胞类型构成，而是由多种细胞混合组成，不同细胞类型也可能跨区域分布。

因此，仅仅依靠细胞分类并不能准确重建大脑的空间结构。研究人员开始意识到，要理解大脑，必须同时考虑“细胞类型”和“空间组织”之间的关系。就像从飞机上俯瞰城市，仅仅观察单栋建筑无法理解城市结构，必须结合建筑类型的分布规律，才能识别不同社区的边界与功能。

正是在这一背景下，塔西奇团队与加州大学旧金山分校的计算神经科学家雷扎·阿巴西-阿斯尔（Reza Abbasi-Asl）展开合作。他们希望借助人工智能来破解这一复杂问题。

阿巴西-阿斯尔与研究生Alex Lee开发了一种名为“CellTransformer”的机器学习模型。他们从小鼠大脑的数百万细胞RNA数据出发，训练模型去预测被隐藏身份的细胞类型。模型会根据周围细胞的基因表达模式进行推断，并不断通过误差反馈进行优化。经过数百万次迭代训练，系统逐渐学会识别不同细胞如何在空间中聚集，从而构建出高分辨率的大脑“邻域地图”。

在这一模型中，算法并不是孤立分析单个细胞，而是重点学习“邻近关系”。换句话说，它不仅关注细胞本身的特征，还学习它周围细胞的组合方式。这种方法类似于观察城市时遮住一栋建筑，再根据周围街区判断其性质。

阿巴西-阿斯尔认为，这种基于“邻域关系”的建模方式是关键所在，它使得算法能够识别出具有生物学意义的细胞群落结构。根据研究需求不同，该模型可以将小鼠大脑划分为从25个到1300个不同的细胞邻域。

塔西奇表示，通过人工智能技术，他们看到了人类肉眼无法识别的结构层级，这为理解大脑提供了全新的视角。

在对五只小鼠大脑的独立数据测试中，CellTransformer都生成了高度一致的结果，无论是雄性还是雌性，无论是不同切片方向的数据，都表现出良好的稳定性。这也证明了该方法的可靠性。

虽然该模型能够通过学习进行空间分组，但它并不会“创造”不存在的结构，因此不同于生成式AI的“幻觉问题”。不过，将其结果与传统脑图进行对照仍然至关重要。研究团队将其与艾伦小鼠脑参考图谱进行比较，发现两者在主要结构上高度一致，例如大脑皮层分层结构等。

同时，该模型还识别出一些此前未被注意到的细分区域。例如在纹状体（striatum）区域，传统观点认为它是一个相对统一的结构，但CellTransformer显示它实际上由多个功能不同的子区域组成，这些子区域在细胞组成与基因表达上存在明显差异。

这些发现得到了部分独立研究的支持。例如2016年的连接组研究也曾从不同技术路径推测过类似的细分结构。这意味着，不同方法正在逐渐趋向同一结论：大脑远比传统地图所展示的更加复杂。

一些神经科学家认为，这种更精细的结构划分，甚至可能帮助解决长期以来关于“同一脑区为何承担多种功能”的争议，因为这些功能可能实际上来自不同的子区域。

研究人员在脑干等较少被研究的区域也发现了新的“细胞邻域”，例如中脑网状结构中被划分出多个此前未识别的亚区域，每个区域都具有独特的细胞组合和基因表达模式。

不过，目前这些新发现仍处于初步阶段，大量区域仍需进一步实验验证。科学家计划通过激活或抑制特定细胞区域来观察行为变化，从而验证其功能。

塔西奇表示，大脑图谱的意义不仅在于“画出地图”，更在于利用这些地图提出可验证的科学假设。随着技术发展，这些方法最终有望扩展到人类大脑研究。

然而，目前人类大脑数据仍然远远不足以支撑同等精度的分析。相比小鼠约1亿个细胞，人类大脑约有1700亿个细胞，数据规模差距巨大。未来如果能够获得足够完整的人脑单细胞数据，类似CellTransformer的模型或许也能绘制出人类大脑的精细结构图。

研究团队还计划将连接追踪等其他技术整合进模型中，以获得更全面的脑结构图谱，这类似于在城市地图中同时加入道路与交通网络信息。

最终，这类研究不仅可能改变我们对大脑的理解，也可能扩展到肾脏、心脏等其他器官的细胞结构研究，用于比较健康与疾病状态下的组织差异。

多位科学家认为，人工智能将在这一领域扮演越来越重要的角色。正如一位研究者所说：“人类无法独自完成如此复杂的地图绘制工作，人工智能将显著加速这一进程。”

本文译自：quantamagazine（编译 / 整理：olaola）

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AI正在绘制大脑的“细胞社区地图”最先出现在咕咕猫。

与此同时，长期吸烟也被发现与多个脑区体积变化有关，包括杏仁核、岛叶以及苍白球等区域的体积减少。岛叶在自我意识与情绪体验中起重要作用，而苍白球则与运动控制以及动机系统密切相关。这些区域的变化提示，烟草使用可能对情绪、行为以及运动调节系统都产生影响。

研究进一步指出，这些结构性变化并非静态存在，而是会随着时间推移逐渐加深。与不吸烟人群相比，吸烟者的大脑灰质体积下降速度更快。灰质是大脑中负责信息处理的重要组织，其体积变化通常被视为大脑健康的重要指标，因此灰质减少可能与认知能力下降以及心理健康问题存在潜在联系。

从全球范围来看，大麻使用人群约占成年人口的一小部分，而烟草使用人群则更为广泛，涉及数十亿人，并且每年与数百万例死亡相关。这两种物质都具有精神活性作用，会直接影响大脑功能状态。其中，大麻中的主要活性成分四氢大麻酚通过作用于大脑中的大麻素受体系统，影响疼痛感知、情绪调节以及食欲控制等功能。烟草中的尼古丁则主要作用于尼古丁乙酰胆碱受体，这类受体广泛分布于大脑，参与神经信号传递以及学习与适应过程。

为了更全面地理解大麻与烟草对大脑结构的影响，研究团队整合了多种类型的科学证据，包括横断面研究、长期随访的纵向研究，以及基于遗传数据的分析方法。通过对大量数据的综合比较，研究发现两种物质的使用均与大脑体积减少相关，但影响区域存在差异。同时，遗传学分析进一步支持了吸烟量增加与海马体体积减小之间的关联，而海马体在记忆与学习功能中具有关键作用。

总体来看，这些发现为理解物质使用与大脑结构变化之间的关系提供了更具体的证据，也使得相关健康风险能够以更直观的方式呈现，有助于在健康教育和临床沟通中帮助人们更清楚地认识长期使用这些物质可能带来的潜在影响。

本文译自：medicalxpress（编译 / 整理：olaola）

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大麻与烟草使用，与大脑体积减少之间的关联新发现最先出现在咕咕猫。