人腦容易分心，但也具備驚人的“自我校正”能力——能在分心后重新集中注意力。麻省理工學(xué)院（MIT）Picower學(xué)習(xí)與記憶研究所的最新動(dòng)物實(shí)驗(yàn)研究揭示了這一過(guò)程背后的神經(jīng)機(jī)制：一種以旋轉(zhuǎn)腦波形式出現(xiàn)的協(xié)調(diào)神經(jīng)活動(dòng)，會(huì)讓大腦“回歸正軌”，恢復(fù)任務(wù)專注。

“這種旋轉(zhuǎn)波就像牧羊人一樣，將皮層的活動(dòng)重新引導(dǎo)回正確的計(jì)算路徑?！毖芯控?fù)責(zé)人、MIT腦與認(rèn)知科學(xué)系Picower講席教授Earl K. Miller表示。該研究的第一作者是該研究所博士后研究員Tamal Batabyal，論文發(fā)表于《Journal of Cognitive Neuroscience》。

大腦中的“數(shù)學(xué)旋轉(zhuǎn)”

實(shí)驗(yàn)中，研究人員讓動(dòng)物執(zhí)行一個(gè)視覺(jué)工作記憶任務(wù)。在任務(wù)過(guò)程中，動(dòng)物有時(shí)會(huì)受到兩種不同類型的干擾。正如預(yù)期的那樣，干擾會(huì)影響其任務(wù)表現(xiàn)——導(dǎo)致錯(cuò)誤或反應(yīng)時(shí)間延長(zhǎng)。與此同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)記錄了前額葉皮層中數(shù)百個(gè)神經(jīng)元的電活動(dòng)，這一腦區(qū)負(fù)責(zé)高級(jí)認(rèn)知功能。

為了分析神經(jīng)活動(dòng)在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中的變化，研究人員采用了一種名為“subspace coding（子空間編碼）”的數(shù)學(xué)方法。這種方法可以量化并可視化神經(jīng)元群體活動(dòng)的協(xié)調(diào)程度。結(jié)果顯示，皮層神經(jīng)元的活動(dòng)呈現(xiàn)出高度協(xié)調(diào)的模式。

“這就像一群椋鳥(niǎo)在天空中飛行形成的云集隊(duì)形?！盡iller形象地說(shuō)。

在干擾出現(xiàn)后，子空間中的神經(jīng)活動(dòng)軌跡出現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，就像“鳥(niǎo)群”在被打亂后重新聚攏一樣。這種旋轉(zhuǎn)似乎代表了神經(jīng)活動(dòng)狀態(tài)從分心中恢復(fù)的過(guò)程。

研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，這種“旋轉(zhuǎn)”程度與動(dòng)物的任務(wù)表現(xiàn)密切相關(guān)。當(dāng)干擾未導(dǎo)致錯(cuò)誤時(shí)，神經(jīng)活動(dòng)軌跡完成了一個(gè)完整的圓形路徑，表明大腦完全恢復(fù)了專注；而當(dāng)干擾導(dǎo)致錯(cuò)誤時(shí)，軌跡平均偏離了30度，未能形成完整的閉合循環(huán)。此外，在出錯(cuò)的試次中，這一旋轉(zhuǎn)過(guò)程的速度較慢，說(shuō)明恢復(fù)效率不足。

研究還發(fā)現(xiàn)，如果干擾和行為反應(yīng)之間的間隔時(shí)間更長(zhǎng)，動(dòng)物的恢復(fù)效果更好。也就是說(shuō)，大腦需要一定時(shí)間來(lái)“畫(huà)完這個(gè)圓”，從數(shù)學(xué)意義上重新回到正確的行為軌跡。

抽象旋轉(zhuǎn)與真實(shí)腦波的對(duì)應(yīng)

值得注意的是，這種“旋轉(zhuǎn)”并不僅僅是數(shù)學(xué)模型中的抽象現(xiàn)象。當(dāng)研究人員分析皮層的神經(jīng)電信號(hào)時(shí)發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)元放電活動(dòng)的空間分布確實(shí)呈現(xiàn)出真實(shí)的旋轉(zhuǎn)波特征——一股沿皮層表面?zhèn)鞑サ牟▌?dòng)，以與子空間編碼中相同的速度旋轉(zhuǎn)。

“從原理上講，數(shù)學(xué)子空間中的旋轉(zhuǎn)并不必然對(duì)應(yīng)皮層表面的物理旋轉(zhuǎn)，”Miller指出，“但我們確實(shí)看到了這種一一對(duì)應(yīng)。這提示我們，大腦可能正是通過(guò)這些 traveling waves（傳播波）來(lái)進(jìn)行模擬計(jì)算（analog computation）。相比數(shù)字計(jì)算，模擬計(jì)算的能效更高，而生物系統(tǒng)往往偏好能效高的方案。”

該研究不僅為注意力恢復(fù)提供了新的神經(jīng)機(jī)制解釋，也為理解大腦的“類模擬”計(jì)算方式提供了實(shí)驗(yàn)證據(jù)。

研究團(tuán)隊(duì)成員還包括Scott Brincat、Jacob Donoghue、Mikael Lundqvist 和 Meredith Mahnke。

參考文獻(xiàn)：Tamal Batabyal et al, State–Space Trajectories and Traveling Waves Following Distraction,?Journal of Cognitive Neuroscience?(2025).?DOI: 10.1162/jocn.a.2410

編輯：王洪

排版：李麗