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Nature重磅:大脑高频伽马活动的真正来源是什么?脑机接口研究给出新答案

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认知神经科学前沿文献分享


基本信息

Title:Active dissociation of intracortical spiking and high gamma activity

发表时间:2026-4-1

发表期刊:Nature

影响因子:48.5

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研究背景

在认知神经科学和脑机接口(BMI)领域,皮层高频伽马活动(High gamma-band activity, HGA,通常指局部场电位中 70–300 Hz 的频段)是一个极其重要且信息量丰富的介观神经信号。它被广泛用于研究感觉处理、运动控制、注意力、语言甚至情绪。然而,关于HGA 的生物物理来源,学术界长期存在争议。


目前主要有两种假说:第一种认为,HGA 主要是电极附近神经元动作电位(Spikes,即局部放电)通过容积传导产生的“频谱泄漏”;第二种则认为,HGA 主要代表了神经元群体的突触后电位(PSPs)的空间总和。如果第一种假说成立,那么离电极最近的神经元应该对该电极记录到的 HGA 贡献最大。

以往的研究多依赖于相关性分析或计算建模,难以给出因果性的结论。为了打破这一僵局,西北大学的研究团队设计了一项巧妙的实验:他们训练猕猴使用一种正交神经反馈(ONF)脑机接口,要求猕猴在同一个记录电极上,将局部放电与 HGA 信号“解耦”。这项研究不仅直接测试了 HGA 的来源假说,也为我们理解大脑介观信号的生成机制提供了全新的视角。


研究核心总结

为了验证局部放电是否是 HGA 的主要来源,研究者需要观察这两者是否可以被独立控制。如果 HGA 仅仅是局部放电的泄漏,那么猕猴将无法在不改变放电率的情况下单独提升 HGA。

一、 猕猴能够在单电极上实现局部放电与 HGA 的主动解耦

研究者让猕猴执行一项二维中心向外伸手运动(reaching)任务。在这个正交神经反馈任务中,光标的 X 轴和 Y 轴速度分别由同一个控制电极(CE)上的局部放电率和 HGA 独立控制。结果显示,猕猴在最初的几个训练阶段内就迅速掌握了这项任务,能够熟练地驱动光标到达仅需要增加放电率(Spike target)或仅需要增加 HGA(HG target)的单轴目标。

在单次试验的精细时间尺度上,这两种信号表现出了惊人的独立性。在向 Spike 目标移动时,电极上的放电率显著上升而 HGA 保持不变;反之,在向 HG 目标移动时,HGA 显著上升而局部放电率甚至出现下降。这种在同一根电极上实现的高效解耦直接表明,HGA 不太可能仅仅是局部神经元放电的简单叠加或泄漏。


Fig 1. 两种 HGA 来源假说的示意图,以及用于测试解耦能力的二维正交神经反馈脑机接口任务设计。


Fig 2. 猕猴在正交神经反馈任务中的表现。随着训练进行,光标轨迹迅速变直,成功率上升且到达时间缩短,证明猕猴能快速学会独立调节这两种信号。


Fig 3. 局部放电与 HGA 的独立调制证据。在脑机接口控制期间,同一电极上的放电率与 HGA 之间的相关性降至接近于零,与手动控制期间的适度相关形成鲜明对比。
二、 HGA 并不反映局部泄漏,而是与广泛分布的神经网络“共放电”高度相关

既然 HGA 不是局部放电的产物,那它究竟代表了什么?研究者进一步分析了控制电极上的 HGA 与整个微电极阵列(覆盖数毫米皮层)上其他神经元活动的关系。

如果 HGA 是泄漏产生的,那么在 HGA 升高时,控制电极周围的邻近电极应该表现出更高的放电率。然而数据表明,HGA 的升高伴随着整个阵列上广泛分布的神经元放电率的增加,并没有表现出对邻近电极的偏好。研究者计算了基于距离加权的局部放电总和(DWSS),发现它与 HGA 的相关性极低。

相反,通过因子分析提取出的代表整个网络同步活动的低维“共放电(co-firing)”模式,与控制电极上的 HGA 表现出高度相关。这意味着,HGA 实际上是更宏观的神经网络同步状态的局部反映。


Fig 4. HGA 与群体共放电的紧密联系。控制电极的 HGA 与距离加权的局部放电总和相关性很低,但与跨越整个微电极阵列的低维同步共放电模式高度相关。
三、 时间延迟与空间权重证实 HGA 源于突触后电位

为了彻底锁定 HGA 的物理机制,研究者计算了以其他电极上的动作电位为触发条件的控制电极 HGA 平均值(Spike-triggered average HGA)。

结果揭示了一个关键的时间差:控制电极上的 HGA 峰值平均出现在其他电极神经元放电后的 12.5 毫秒左右。这个时间延迟完美契合了突触前动作电位到达并引发突触后电位(PSP)所需的生理时间。更重要的是,那些对网络“共放电”模式贡献最大的神经元(即权重最高的电极),其放电引发的 HGA 峰值也最高。

这一结果将空间分布与时间机制统一了起来:广泛分布的神经元群体发生同步放电,这些信号传递到控制电极附近的树突和胞体,引发了同步的突触后电位,这些 PSPs 的空间总和最终被我们记录为 HGA。


Fig 5. 动作电位触发的 HGA 平均分析。对共放电模式贡献最大的广泛分布的神经元,其放电不仅在时间上稳定领先于 HGA 峰值,且引发的 HGA 振幅也最大,为突触后电位假说提供了直接的机制证据。


研究意义

这项研究通过精巧的脑机接口因果干预范式,为长期以来的 HGA 来源之争提供了迄今为止最清晰的答案。它调和了过去看似矛盾的发现:HGA 之所以经常与大范围的平均放电率相关,是因为它们都受到相同的底层突触事件驱动;而 HGA 之所以与单个局部神经元的放电相关性低,是因为它本质上是对广泛网络同步输入的整合(PSPs),而非局部输出(Spikes)的直接记录。

从方法学和应用角度来看,这一发现解释了为什么 HGA 在脑机接口中是一种极其稳定且寿命长久的控制信号。因为它汇聚了广泛分布的神经元输入,降低了对单个神经元放电变异性的敏感度。同时,这也提醒研究者在进行认知神经科学研究时,应将 HGA 视为介观尺度上神经元群体同步计算的标志,而不是简单地将其等同于电极尖端几个神经元的活跃程度。

分享人:饭鸽儿

审核:PsyBrain 脑心前沿编辑部

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