Reading specific memories from human neurons before and after sleep
这项研究表明，Transformer神经网络可以从人类颅内神经脉冲中解码特定的情景记忆，揭示了记忆表征在清醒-睡眠周期中从内侧颞叶向额叶皮层的动态转移，这为通过脑机接口治疗记忆障碍提供了新的途径。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
人类记忆并非一个文件静静躺在架子上的静态图书馆，而是一个随着我们日夜更迭而不断变化的生命过程。人类大脑最卓越的能力之一，便是仅在经历一次特定事件后便能将其回想起来的能力，例如短暂邂逅的一张面孔或初次造访的一处风景。科学家早已知晓大脑的不同部分协同工作以存储这些时刻，但要准确理解大脑是如何编码一段特定的记忆，以及这种编码如何随时间演变，仍然是一个难题。我们是否真的能直接从脑细胞的电活动中读取特定记忆的内容，这是神经科学领域的一个重要前沿问题，它对于理解我们如何学习以及未来如何帮助那些记忆障碍者具有深远意义。
一项新研究通过直接聆听人类脑细胞的电信号，在回答这一问题上迈出了重要一步。研究人员与正在接受其他疾病医疗监测的患者合作，利用置入大脑内部的微型电极记录单个神经元的放电情况。这些患者观看了一段单一且独特的视听片段——一段特定的视频剪辑——然后在经过了一段包含睡眠的时间后，被要求回忆视频中的细节。团队构建了一个复杂的计算机模型，这是一种旨在识别复杂模式的人工智能，用于分析来自神经元的电脉冲。该模型学会了将最初观看时脑细胞的特定放电模式，与患者随后回忆起的特定概念（如视频中出现的人物姓名或地点）联系起来。
研究结果揭示了一个关于记忆如何处理与存储的动态过程。当研究人员对睡眠前回忆的记忆进行测试时，他们发现内侧颞叶（大脑深处一个以形成新记忆著称的区域）的电活动足以预测患者会记得什么。然而，在患者睡眠之后，情况发生了变化。当该模型仅接收来自内侧颞叶的数据时，它已无法解码这些记忆。相反，预测所回忆概念的能力转移到了额叶皮层——这是一个位于大脑前部、涉及高级思维与组织能力的区域。基于额叶皮层信号训练的模型在睡眠后回忆时表现良好，但在睡眠前却失效了。此外，研究人员观察到，额叶皮层解码记忆的能力越强，患者经历的非快速眼动（non-REM）睡眠就越多，这表明睡眠质量与记忆在脑中存储位置的转移之间存在直接联系。
这些发现表明，一段特定的记忆并非锁定在大脑的某个单一位置，而是分布在不同的神经群体中，并且这种分布会随着我们从清醒转向睡眠而发生转化。研究表明，大脑会对单一体验的信息进行重组，随着睡眠的进展，将该记忆的主要表征从深层记忆中心转移到额叶皮层。这种系统性的转变意味着，大脑并非简单地存储一个文件并将其搁置一旁，而是主动改写了记忆痕迹的位置。尽管该研究是在一小组患者身上进行的，且依赖于针对特定数据训练的模型，但从脑活动中解码内在生成记忆的能力，指向了一个未来：我们或许能够增强甚至减弱特定的记忆，从而为治疗影响人们记忆生活方式的疾病提供新的路径。
您所在领域的论文太多了？
获取与您研究关键词匹配的最新论文每日摘要——附技术摘要，使用您的语言。