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    Published by Foreign Language Teaching and Research Press

    No. 19 Xisanhuan Beilu

    Beijing, China 100089

    http:www.fltrp.com图书在版编目(CIP)数据

    快乐从何而来：人脑与认知新解《环球科学》杂志社，外研社科

    学出版工作室编.——北京：外语教学与研究出版社，2016.6

    (《科学美国人》精选系列)

    ISBN 978-7-5135-7774-8

    Ⅰ.①快… Ⅱ.①环… ②外… Ⅲ.①脑科学-普及读物

    Ⅳ.①R338.2-49

    中国版本图书馆CIP数据核字(2016)第152130号

    出版人 蔡剑峰

    责任编辑 杜建刚

    出版发行 外语教学与研究出版社

    社 址 北京市西三环北路19号(100089)

    网 址 http:www.fltrp.com

    版 次 2016年7月第1版

    书 号 ISBN 978-7-5135-7774-8

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    法律顾问：立方律师事务所 刘旭东律师

    中咨律师事务所 殷 斌律师目 录

    序：人的大脑何以研究人的大脑？

    前言：科学奇迹的见证者

    攻克大脑

    绘制大脑基因图谱

    大脑的“定时系统”

    我们还能更聪明吗

    我们的记忆由谁编码

    睡眠优化记忆

    擦除痛苦记忆

    网络搜索改变大脑

    冥想之力，重塑大脑

    大脑创伤造就“天才”

    调控大脑，重塑习惯

    父亲是怎样炼成的

    快乐从何而来

    潜意识在操控你

    挖出老年痴呆的种子

    植入电极：从源头治疗抑郁症

    焦虑症新解

    自闭症钟爱硅谷

    玩游戏治疗自闭症

    与植物人对话

    推荐阅读

    推荐阅读《科学美国人》精选系列

    丛书顾问

    陈宗周

    丛书主编

    刘 芳 章思英

    褚 波 刘晓楠

    丛书编委(按姓氏笔画排序)

    丁家琦 朱元刚 杜建刚 吴 兰 何 铭

    罗 凯 赵凤轩 韩晶晶 蔡 迪 廖红艳

    本书审校(按姓氏笔画排序)

    毛利华 仇子龙 李素霞 郭爱克 韩济生序：人的大脑何以研究人的大脑？

    王一方

    北京大学医学人文研究院教授

    北京大学科学史与科学哲学中心研究员

    我的一位颇有名气的外科医生朋友，毕生专攻神经外科，天天在病

    人大脑上挖洞，通血栓，取肿瘤，手术越做越多，部位越做越深，术式

    也越做越复杂，被称为神医。时间长了，她并没有滋生傲慢，反而越发

    敬畏，所谓胆子越做越小。某日，她突然向我发问：人的大脑何以研究

    人的大脑？我一下子给问蒙了，半天没有接上话茬。回家静静一想，此

    问大有深意，有如一句中国俗话所言：“没有金刚钻，别揽瓷器活。”人

    们相信唯有金刚钻才能应对那瓷器活(必须是高一个硬度层级的“克

    星”)，如果手中只是一把“瓷器钻”，可能就揽不了那瓷器活。阿基米

    德的豪言壮语有一个特别的预设——“给我一个支点”，然后，“我就可

    以撬动地球”。但是，即使在地球之外也未必有这样的支点，当然，阿

    基米德也没有真正撬动过地球(他的智慧只局限在数学、物理、自然哲

    学领域)。在哲学家看来，人类的脑科学研究，也是一项需要预设前提

    的奇迹。今天，所有的科学研究成果都是人类大脑功能(思维)的奇

    迹，人脑(智慧)便是一切科学研究创新的预设前提。如今，这个前提

    要成为我们的研究对象，问题就来了，新的更高的预设前提在哪里？如

    果没有，我们才有理由发问：人的大脑何以研究人的大脑？能超越自身

    的局限吗？能hold住吗？

    在脑科学研究领域，有两个悖论常常被人们提及，一是人类认识宇

    宙(航天登月、探访土星、建立宇宙空间站)的能力大大超过了认识自身的能力，尤其是破译大脑奥秘的能力；二是人类创造的人工智能以及

    智能机器人正在挑战并超越人类的智慧，譬如李世石败给人工智能

    AlphaGo，外科大师做手术干不过手术机器人“达·芬奇”(似乎“瓷器

    钻”可以反克“金刚钻”)，给人类很大的刺激。缘此，人类颇有点小心

    眼地规定“机器人不能参加机器人研发”，害怕有一天智能机器人研发的

    部分成为人类难以破译的“魔咒”与“罩门”。于是，人类这几十年都在默

    默发奋，试图打破这两个悖论。然而，先前那一个人类超越极限的锁并

    没有打开，我们的乐观似乎又有点太早。不管怎么说，人类“脑计划”也

    好，“大脑网络探究计划”也好，圈来不少钱，脑科学家们的大脑或许就

    比平常人的大脑多几条沟回，智商值高一个档次，对他们我们既要有信

    心，又要有耐性，对于他们的成果既要给掌声，又要适当地泼点冷水。

    这就是我的一点小小的阅读建议。

    在此不妨演示一下。在我看来，如今的脑科学研究还不能让人乐

    观，理由是生命科学不能等同于生物科学，生命是神秘、神奇、神灵、神通的，同时也是圣洁的，统称神圣，当下的脑科学还无法抵达神圣。

    虽说为“‘攻克’大脑”，欧美国家投入数十亿甚至上百亿美元，研发新工

    具、新技术，是否有望在未来几十年里彻底破解大脑的秘密，却仍是一

    个未知数，因为大脑不是用来被攻克或征服的。在基因组学高度发达的

    今天，绘制一张大脑基因图谱只是一件力气活，没有多少智慧含量。当

    然，人脑的第一份详细的基因图谱则意义重大，因为它让我们知道了人

    类与小鼠的差别有多么巨大，也让我们重新审视了大脑灰质的工作原

    理。这种直觉只是青萍之末。虽然大脑的“定时系统”与大脑中数百亿个

    神经元如何相互协作有关，但也不能脱离大自然的授时系统。

    “我们还能更聪明吗？”这是一个双向可能的命题，书中所言人类的

    IQ越来越高，我们和未来人类相比会显得很愚蠢的结论只是其一，还有

    一种可能是“聪明反被聪明误”，机关算尽太聪明，反误了卿卿性命，《自闭症钟爱硅谷》就是例证。至于人类的“记忆编码”问题只是一个与计算机的简单类比，神经元的工作方式并不能等同于多晶硅。同

    样，“睡眠优化记忆”的命题也不能绝对相信，睡眠门诊不少患者主诉睡

    眠不错，头疼伴随记忆力下降，睡眠期间大脑会减弱神经元之间的联

    系、可以节约能量的说辞只是幼儿园老师级别的解释。

    “快乐从何而来”是本书的核心命题，脑科学家的最新研究表明，大

    脑中真正负责直接产生快乐感的，不是以前所认为的奖赏回路，而是与

    奖赏回路有关联的“快乐热点”，似乎纠正了先前的结论。但是，人不仅

    是生物的人，还是社会的人，有思想、有情感的万物之灵，社会境遇、生命信仰才是快乐的甘泉。所以，冥想可以重塑大脑，大脑创伤可以造

    就“天才”，弗洛伊德的潜意识理论正在复活。

    无疑，神经科学家可以“挖出老年痴呆的种子”，那是由毒性蛋白质

    引发的级联反应，以此来解释阿尔茨海默病、帕金森病和其他健康杀手

    的病理机制，也可以用来解读“焦虑症的成因”。通过“植入电极治疗抑

    郁症”，只是一种探索性的治疗手段，真正应用于临床还需要技术优

    化。“与植物人对话”是一个存在伦理争论的话题，植物人是指脑死亡而

    心肺功能尚存的病患个体，需要消耗大量的社会资源与家庭财富才能维

    持其没有尊严和交往品质的生命征象，对于是否维持植物人的生命，存

    在诸多争议。如果只是开启与其微弱的潜在意识的生物学对话(刺激-

    反应)而无法恢复其生命尊严和品质，这种努力的目的与价值依然需要

    论证。

    作为一名医学教授，我认为这是一本优秀的脑科学主题的科普作

    品，因为它旨在唤起读者对神奇大脑的好奇与反思，正如我本人以上的

    思考。虽然我不是脑科学家，本书里介绍的大量脑科学新知很多都在我

    的专业藩篱之外，但是书中的话题启发了我从医学哲学的角度发问，相

    信用心的读者一定会提出更多、更有意义的问题。前言：科学奇迹的见证者

    陈宗周

    《环球科学》杂志社社长

    1845年8月28日，一张名为《科学美国人》的科普小报在美国纽约

    诞生了。创刊之时，创办者鲁弗斯·波特(Rufus M. Porter)就曾豪迈地

    放言：当其他时政报和大众报被人遗忘时，我们的刊物仍将保持它的优

    点与价值。

    他说对了，当同时或之后创办的大多数美国报刊都消失得无影无踪

    时，170岁的《科学美国人》依然青春常驻、风采迷人。

    如今，《科学美国人》早已由最初的科普小报变成了印刷精美、内

    容丰富的月刊，成为全球科普杂志的标杆。到目前为止，它的作者，包

    括了爱因斯坦、玻尔等150余位诺贝尔奖得主—他们中的大多数是在成

    为《科学美国人》的作者之后，再摘取了那顶桂冠的。它的无数读者，从爱迪生到比尔·盖茨，都在《科学美国人》这里获得知识与灵感。

    从创刊到今天的一个多世纪里，《科学美国人》一直是世界前沿科

    学的记录者，是一个个科学奇迹的见证者。1877年，爱迪生发明了留声

    机，当他带着那个人类历史上从未有过的机器怪物在纽约宣传时，他的

    第一站便选择了《科学美国人》编辑部。爱迪生径直走进编辑部，把机

    器放在一张办公桌上，然后留声机开始说话了：“编辑先生们，你们伏

    案工作很辛苦，爱迪生先生托我向你们问好!”正在工作的编辑们惊讶

    得目瞪口呆，手中的笔停在空中，久久不能落下。这一幕，被《科学美

    国人》记录下来。1877年12月，《科学美国人》刊文，详细介绍了爱迪

    生的这一伟大发明，留声机从此载入史册。留声机，不过是《科学美国人》见证的无数科学奇迹和科学发现中

    的一个例子。

    可以简要看看《科学美国人》报道的历史：达尔文发表《物种起

    源》，《科学美国人》马上跟进，进行了深度报道；莱特兄弟在《科学

    美国人》编辑的激励下，揭示了他们飞行器的细节，刊物还发表评论并

    给莱特兄弟颁发银质奖杯，作为对他们飞行距离不断进步的奖励；

    当“太空时代”开启，《科学美国人》立即浓墨重彩地报道，把人类太空

    探索的新成果、新思维传播给大众。

    今天，科学技术的发展更加迅猛，《科学美国人》的报道因此更加

    精彩纷呈。新能源汽车、私人航天飞行、光伏发电、干细胞医疗、DNA

    计算机、家用机器人、“上帝粒子”、量子通信……《科学美国人》始终

    把读者带领到科学最前沿，一起见证科学奇迹。

    《科学美国人》也将追求科学严谨与科学通俗相结合的传统保持至

    今并与时俱进。于是，在今天的互联网时代，《科学美国人》及其网站

    当之无愧地成为报道世界前沿科学、普及科学知识的最权威科普媒体。

    科学是无国界的，《科学美国人》也很快传向了全世界。今天，包

    括中文版在内，《科学美国人》在全球用15种语言出版国际版本。

    《科学美国人》在中国的故事同样传奇。这本科普杂志与中国结

    缘，是杨振宁先生牵线，并得到了党和国家领导人的热心支持。1972年

    7月1日，在周恩来总理于人民大会堂新疆厅举行的宴请中，杨先生向周

    总理提出了建议：中国要加强科普工作，《科学美国人》这样的优秀科

    普刊物，值得引进和翻译。由于中国当时正处于“文革”时期，杨先生的

    建议6年后才得到落实。1978年，在“全国科学大会”召开前夕，《科学

    美国人》杂志中文版开始试刊。1979年，《科学美国人》中文版正式出

    版。《科学美国人》引入中国，还得到了时任副总理的邓小平以及时任

    国家科委主任的方毅(后担任副总理)的支持。一本科普刊物在中国受

    到如此高度的关注，体现了国家对科普工作的重视，同时，也反映出刊物本身的科学魅力。

    如今，《科学美国人》在中国的传奇故事仍在续写。作为《科学美

    国人》在中国的版权合作方，《环球科学》杂志在新时期下，充分利用

    互联网时代全新的通信、翻译与编辑手段，让《科学美国人》的中文内

    容更贴近今天读者的需求，更广泛地接触到普通大众，迅速成为了中国

    影响力最大的科普期刊之一。

    《科学美国人》的特色与风格十分鲜明。它刊出的文章，大多由工

    作在科学最前沿的科学家撰写，他们在写作过程中会与具有科学敏感性

    和科普传播经验的科学编辑进行反复讨论。科学家与科学编辑之间充分

    交流，有时还有科学作家与科学记者加入写作团队，这样的科普创作过

    程，保证了文章能够真实、准确地报道科学前沿，同时也让读者大众阅

    读时兴趣盎然，激发起他们对科学的关注与热爱。这种追求科学前沿

    性、严谨性与科学通俗性、普及性相结合的办刊特色，使《科学美国

    人》在科学家和大众中都赢得了巨大声誉。

    《科学美国人》的风格也很引人注目。以英文版语言风格为例，所

    刊文章语言规范、严谨，但又生动、活泼，甚至不乏幽默，并且反映了

    当代英语的发展与变化。由于《科学美国人》反映了最新的科学知识，又反映了规范、新鲜的英语，因而它的内容常常被美国针对外国留学生

    的英语水平考试选作试题，近年有时也出现在中国全国性的英语考试试

    题中。

    《环球科学》创刊后，很注意保持《科学美国人》的特色与风格，并根据中国读者的需求有所创新，同样受到了广泛欢迎，有些内容还被

    选入国家考试的试题。

    为了让更多中国读者了解世界科学的最新进展与成就、开阔科学视

    野、提升科学素养与创新能力，《环球科学》杂志社和外语教学与研究

    出版社展开合作，编辑出版能反映科学前沿动态和最新科学思维、科学

    方法与科学理念的“《科学美国人》精选系列”丛书，包括“科学最前沿”(已上市)、“专栏作家文集”(已上市)、《不可思议的科技史》

    《再稀奇古怪的问题也有个科学答案》《生机无限：医学2.0》《快乐

    从何而来》《2036，气候或将灾变》和《改变世界的20个非凡发现》

    等。

    丛书内容精选自近几年《环球科学》刊载的文章，按主题划分，结

    集出版。这些主题汇总起来，构成了今天世界科学的全貌。

    丛书的特色与风格也正如《环球科学》和《科学美国人》一样，中

    国读者不仅能从中了解科学前沿和最新的科学理念，还能受到科学大师

    的思想启迪与精神感染，并了解世界最顶尖的科学记者与撰稿人如何报

    道科学进展与事件。

    在我们努力建设创新型国家的今天，编辑出版“《科学美国人》精

    选系列”丛书，无疑具有很重要的意义。展望未来，我们希望，在《环

    球科学》以及这些丛书的读者中，能出现像爱因斯坦那样的科学家、爱

    迪生那样的发明家、比尔·盖茨那样的科技企业家。我们相信，我们的

    读者会创造出无数的科学奇迹。

    未来中国，一切皆有可能。攻克大脑

    大脑是世界上最复杂的“机器”。多个国家将投入数十亿美元，研发新工具、新技术，在未来几

    十年里彻底破解大脑的秘密。

    撰文拉斐尔·尤斯蒂(Rafael Yuste)

    乔治·邱奇(George M. Church)

    翻译冯泽君

    精彩速览

    大脑及其产生意识的方式，仍是最大的科学谜团之一。要更好地理

    解大脑的运作机制，神经科学家需要新的工具来分析神经回路的功能。神经科学家急需记录或调控神经回路活动的新技术。奥巴马政府已

    经启动了大规模的研究计划，帮助科学家开发他们所需的新技术。拉斐尔·尤斯蒂 是美国哥伦比亚大学的生物学和神经生物学教授，也是

    科维理脑科学研究所的负责人之一。最近，他获得了美国国家卫生研究

    院主任先锋奖(NIH Director's Pioneer Award)。

    乔治·邱奇 是哈佛大学遗传学教授，也是PersonalGenomes.org网站的创

    始人。他创建的这一网站允许人们免费查询人类基因组、神经影像学、行为与认知特征的相关数据。邱奇还是《科学美国人》顾问委员会的成

    员。

    尽管经过了一个世纪的不懈努力，脑科学家们对大脑的工作方式还

    是所知甚少。这个大概只有1.4千克的器官，主宰着人类所有的意识活

    动。很多人试图通过研究简单生物体的神经系统来理解人类大脑。尽管在30年前就已经知道了秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegans )302个

    神经元之间的连接方式，但到现在为止，科学家们连这种低等生物最基

    本的行为(如进食和交配)是如何产生的都没有弄清楚。这中间缺失的

    一环，就是神经元活动和特定行为之间的关系。

    想要把人类的生物学机制与各种行为一对应起来，是一个更加艰难

    的任务。媒体经常报道，大脑扫描显示，人的某些行为(比如当我们认

    为自己被拒绝，或者在讲一门外语时)会让大脑的某个特定部位活跃起

    来。这些报道可能让人觉得目前的技术已经能够对大脑的工作原理做出

    基本解释，但这种印象其实具有误导性。

    这种误解的一个著名的例子，是一项研究发现，当受试者看到演员

    詹妮弗·安妮斯顿(Jennifer Aniston)的脸时，其大脑中的一个神经元会

    产生电脉冲(见本书第47页《我们的记忆由谁编码》)。“安妮斯顿神

    经元”的发现，有点像来自外星的信息虽然标志着宇宙中可能存在智慧

    生命，但信息的含义是什么，我们却不得而知。我们并不清楚，那个神

    经元的电活动是如何让我们认出安妮斯顿的脸，并将其与美剧《老友

    记》的画面联系起来的。要认出明星，大脑需要激活一群神经元，它们

    之间所有的信息交流都采用我们至今尚未破译的神经密码。

    “安妮斯顿神经元”的发现，也是神经科学走到十字路口的一个例

    证。我们已经拥有记录活体大脑内单个神经元活动的技术，但要获得有

    意义的进展，就需要一系列新技术来监控甚至改变成千上万神经元的电

    活动，解密西班牙神经解剖学先驱圣地亚哥·卡哈尔(Santiago Ramóny

    Cajal)所说的“让诸多研究者迷失、无法逾越的丛林”。

    原则上，这种突破性的技术可以填补从神经元放电到认知之间的空

    白，包括感知、情感、决策，最终是意识本身的产生过程。破译思想与

    行为背后的脑活动的精确模式，也有助于理解在精神和神经疾病(如精

    神分裂症、自闭症、阿尔茨海默病或帕金森病等)中，神经回路是如何

    失常的。脑科学急需技术飞跃的呼声渐渐传开，奥巴马政府已于去年宣布启

    动“脑计划”(Brain Research through Advancing Innovative

    Neurotechnologies，简称BRAIN)，这也是奥巴马在第二个任期内，在“大科学”项目上所做的最大努力。

    “脑计划”致力于开发能记录大群神经元，甚至是整片脑区的电活动

    的新技术，其在2014年的启动资金为1亿多美元。而在美国之外，全球

    还有很多其他大规模的脑科学项目，比如欧盟的“人类大脑计

    划”(Human Brain Project)。这一计划为期10年，将耗资16亿美元，致

    力于构建全脑的计算机模拟。此外，中国、日本和以色列也都有雄心勃

    勃的脑科学研究计划。推进脑科学领域的投资已经成为全球共识，这让

    人想起了第二次世界大战后，那些足以决定一个国家竞争力的“大科

    学”项目：核能、原子武器、太空探索、计算机、替代能源和基因组测

    序。脑科学的时代已经到来。

    当下的技术瓶颈

    追踪大脑细胞是如何生成“詹妮弗·安妮斯顿”这个概念的，或是追

    踪我们感受和认知世界过程中任何的大脑细胞活动，现在都还是一项艰

    巨的任务。要完成这项工作，我们得弄清楚，一群神经元是如何相互作

    用以形成一个更大的整体，并具备特定的功能，也就是找到科学家口中

    的“突显特性”(emergent property)。我们知道，任何材料的温度或硬

    度，或是某种金属的磁性，都是通过大量分子或原子的相互作用而来

    的。比如碳原子既能组成耐久的钻石，也能形成柔软的石墨，后者由于

    极易剥落所以被制成铅笔。无论软硬，这些突显特性并非由单个原子决

    定，而是取决于原子的相互作用。

    大脑可能也一样，我们无法从单个神经元的监测中看到大脑的突显

    特性，甚至对一大群神经元活动的了解不够精细，都无法从中了解突显特性。想要了解大脑如何感知一朵花或是回想一段童年往事，也许只能

    通过观察成百上千神经元组成的神经回路，看神经信号如何在神经回路

    中传递。尽管科学家早就面临这一挑战，但一直苦于没有好的技术来记

    录形成知觉或记忆的神经回路活动，或者产生复杂行为和认知功能的回

    路活动。

    为了突破这一瓶颈，科学家做过诸多尝试，其中之一是描绘出神经

    元之间的解剖学连接(即突触)图谱—这被称为连接组学

    (connectomics)。美国近期启动的“人类连接组计划”(Human

    Connectome Project)，目的就是绘制大脑内部结构的连接图谱。但是，就像之前提到的线虫研究一样，这幅图谱仅仅是个开始。单靠这张图，还不足以解释不断变化的电信号产生特定认知的过程。大脑中有数百亿个神经元，神经连接的数量更是一个天文数字。目前，大脑研究的最大局限在于，科学家只能检测少量神经元的活动情况，无法对大量神经元进行检测，这样就无法从整体

    上研究大脑的运行机制。而欧美的大脑计划，正是希望突破这个技术瓶颈。

    要记录大脑回路中的电信号传递，需要全新的、远超目前水平的记

    录技术。现在的技术要么只能精确记录一小群神经元的活动，要么虽然

    能记录一大片脑区的活动，但分辨率极低，无法用来确定特定神经回路

    是活跃的，还是处于静息状态。目前的精细记录方法是把针样电极插入

    实验动物的大脑，从而记录单个神经元的电活动—一个神经元接收到其

    他神经元发出的化学信号时，就会发放电脉冲。神经元受到适当刺激

    后，细胞膜上的电压会反转；而电压的变化会导致膜上的离子通道打

    开，引导钠离子或其他阳离子进入神经元内。接着，离子流的涌入让神

    经元产生一束电尖峰脉冲，这束电脉冲沿着神经元的轴突传递，刺激轴

    突释放化学信号并传送给其他神经元，从而完成信号的传递。只记录一

    个神经元，就好比想要知道一部高清电影的情节，却只关注一个像素—

    这是不可能看懂电影的。而且这种记录技术是侵入式的，电极插入大脑

    时，会损伤脑组织。

    而监测大脑神经元整体活动的方法，同样存在缺陷。20世纪20年

    代，汉斯·伯格(Hans Berger)发明了脑电图(electroencephalograph,EEG)技术—将电极贴在头皮上，就可以记录10万多个神经元的整体电

    活动。EEG可以记录几毫秒内脑电波的起伏振荡，但无法监测单个神经

    元的活动。功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)技术以非侵入方式记录整个大脑的活动，可以生成用明亮色块

    表示的活跃脑区图，但记录过程缓慢，分辨率也很低。每个图像单元，即立体像素(三维像素)，包含了大约8万个神经元。还有，fMRI并不

    能直接追踪神经元电活动，而只能通过监测立体像素中的血流变化来间

    接表示神经活动。

    要通过神经元活动来反映大脑活动的突显特性，研究人员需要新的探测设备来同时记录上千个神经元的活动。利用纳米技术制造的新型材

    料，可以对小于分子的尺度进行测量，也许可以应用于大规模神经元活

    动的记录。

    目前，科学家已经制造出了这类设备的原型产品，在一片硅基材料

    上安置了10万个以上的电极，可以记录视网膜上数万个神经元的电活

    动。进一步改进技术以后，科学家应该能把这样的电极硅片“堆积”起来

    形成三维结构，缩小电极体积以避免组织损伤，延长电极长度以进入大

    脑皮层深处。使用这类设备，就有可能同时记录数万个神经元的活动，并且可以分辨出每一个神经元的活动特性。

    电极记录只是追踪神经元活动的方法之一。近年来，科学家还开发

    出很多新的方法。生物学家开始借用物理学、化学和遗传学领域的新技

    术，实时观察清醒动物日常活动时神经元的活动。

    未来的技术进展，在去年的一项研究中初现端倪。美国霍华德·休

    斯医学研究所珍妮莉娅研究学院的米莎·阿伦斯(Misha Ahrens)，用幼

    年斑马鱼做了一次全脑显微成像研究。斑马鱼是神经科学家钟爱的研究

    对象之一，因为幼年斑马鱼全身透明，有利于科学家观察其内脏器官，包括大脑。这项研究中，斑马鱼的神经元经过基因改造，当神经元发出

    电脉冲，钙离子进入细胞内时，神经元就会发出荧光。用一种新型的显

    微镜照亮斑马鱼的整个大脑，并用相机进行连续拍摄，记录发光的神经

    元。

    上述技术叫作钙成像(calcium imaging)—本文作者尤斯蒂最先使

    用这种技术记录神经回路的电活动，可以记录斑马鱼的10万个神经元中

    80%的神经元的活动。研究发现，即使处于休息状态，幼年斑马鱼神经

    系统的许多区域也在以一种神秘的方式不停地在活跃和静息两种状态间

    变化。自从汉斯·伯格发明EEG技术以来，科学家发现神经系统其实一

    直处于活跃状态。斑马鱼的实验说明，新的成像技术也许能帮科学家解

    决神经科学中的一个重大问题：大群神经元持续、自发放电的原因。斑马鱼实验仅仅是个开始，科学家仍需要更好的技术来发掘神经活

    动和行为之间的对应关系。我们还需要开发新的显微成像技术，以便同

    时记录一个三维结构中的神经活动。此外，钙成像需要的时间太长，很

    难追踪神经元快速发放的电脉冲，也无法检测削弱神经活动的抑制信

    号。

    神经生理学家正和遗传学家、物理学家及化学家一起，努力改进光

    学成像技术，希望能通过直接记录细胞膜电位的变化来观察神经活动。

    会随着电压变化而改变光学特性的染料，也许能起到比钙成像更好的效

    果—这些染料可以沉积到神经元上，或是通过基因工程技术直接整合到

    细胞膜上。这种技术叫作电压成像(voltage imaging)，或许最终能帮

    助科学家记录整条神经回路上每个神经元的电活动。

    不过，电压成像技术还处于起步阶段。化学家还需要改进染料，使

    它们在神经元产生电活动时更快地改变颜色或其他特征，同时还得保证

    这些染料不会对神经细胞造成伤害。分子生物学家也正利用基因工程方

    法，构建“电压感受器”的基因序列。拥有这些序列的神经元将会合成荧

    光蛋白，并把荧光蛋白输送到细胞膜的外层。当神经元的电压发生变化

    时，这些荧光蛋白可以迅速做出反应—根据神经元电压变化而改变荧光

    强度。

    来自纳米技术领域的非生物材料也同样可以利用。除了有机染料和

    荧光蛋白，“电压感受器”也可以由量子点组成。所谓量子点，就是一些

    微小的半导体微粒，它们具有量子力学效应，研究人员可以精确调控它

    们的颜色或发光强度。再如量子光学中使用的另一种新型材料—纳米金

    刚石(Nanodiamond)，它对电场的变化非常敏感—当神经元的电活动

    有所变化时，电场也会变化。纳米颗粒还可以与传统的有机染料或者荧

    光蛋白联合，形成“杂交”分子。当神经元的活动只能让有机染料或者荧

    光蛋白发出微弱的信号时，纳米颗粒就可以像天线一样放大这些信号。“分子磁带”

    将神经元活动可视化的另一个技术难点在于，如何将光线传向大脑

    深处的神经回路，再将产生的光信号收集回来。为了解决这个问题，神

    经学家开始同其他领域的科学家合作，比如计算光学、材料工程和医学

    等领域的研究者们，因为他们也需要以非侵入式的方法观察皮肤、头骨

    或计算机芯片等固体内部的情况。科学家早就知道，光线碰到固体对象

    后会发生散射，而理论上来说，散射出的光子可以反映出固体表面的细

    节特征。

    比如，用手电筒照射手掌，光线穿过手掌后会非常散乱，无法告诉

    我们关于皮肤下面骨骼、血管的任何位置信息。但是，穿过手掌的光线

    并未完全失去有关传播路径的信息。这些散乱的光线会发生散射，继而

    相互干扰。用相机拍下光线相互干扰的模式，再用新的计算方法就能重

    构光线携带的信息。去年，美国科罗拉多大学博尔德分校的拉斐尔·皮

    斯顿(Rafael Piestun)和同事利用这种方法“看穿”了不透明材料。这种

    技术可以同其他光学技术结合起来，比如天文学家用来校正图片，消除

    大气对星光的影响的技术。这就是所谓的计算光学技术，可以帮助科学

    家将大脑深处的神经元放电时荧光蛋白或染料发出的光可视化。

    这类新技术已有一些成功用于观测动物和人类大脑。凭借此类技

    术，科学家已经可以观测到大脑皮层1毫米以下的神经活动(事先需要

    移除一小块头骨)。通过改进，这类技术可能实现直接“看穿”颅骨。但

    是，光学透视成像仍然没有足够的“穿透力”让我们观察到大脑深处的情

    况。不过，最近发明的一项被称为显微内窥镜(microendoscopy)的新

    技术也许能在这方面帮上忙。神经放射学家将一根又细又软的管子从股

    动脉插入人体内，再操控这根管子深入到大脑等人体各个部位，安装在

    管子中的显微光导管就能发挥作用了。2010年，瑞典卡罗林斯卡学院的

    一个研究小组发明了名为“extroducer”的设备，可以让内窥镜安全地穿过动脉或其他血管，使得科学家使用各种成像技术和记录仪对整个大脑—

    而不仅仅是血管系统—进行监测成为可能。

    新方法

    监听百万神经元

    神经科学家需要更有效、伤害性更小的方法来观察大脑的神经回路—通过神经回路，电信

    号可以从一个神经元传到另一个神经元。有不少技术能帮科学家监测数千，甚至数百万个神经

    元的活动。其中，有些技术已经在使用，有些还只是初具雏形，它们将取代现有技术—目前的

    监测技术效率低下，精确度不高，而且经常需要插入侵入式的电极。

    电压成像

    这种技术需将染料置入神经元中，用来监测神经元的电活动。当接收到电信号，神经元细胞膜

    上的电压发生变化时，细胞内的染料就会发出荧光，附近的检测装置(图中未显示)将记录下

    荧光信号的变化。这种装置可以同时监控许多其他含相同染料的神经元的活动。“DNA磁带”

    “分子磁带”是一种全新的技术。在这项技术的一种应用中，科学家会将序列已知的一条DNA链

    置入神经元内靠近细胞膜的地方，然后DNA聚合酶会以这条DNA链为模板，组装一条新的

    DNA，并与模板形成双链DNA(左)。当神经元放电，钙离子从细胞膜上的开放通道涌入细胞内时，聚合酶会将错误的核苷酸组装到新的DNA链上(右)。这一错误，可以通过测序被检测

    出来。

    电子和光子是记录大脑活动最常用的媒介，但并非是仅有的两种选

    择。DNA技术也可以成为监测神经元活动的有效手段，不过目前还处于

    起步阶段。本文作者中的邱奇就从合成生物学得到启发—这个领域的研究内容，是把生物材料当成机器零件一样组装在一起。随着技术的进

    步，科学家已经能通过基因工程手段，让实验动物合成一种“分子磁

    带”—当神经元变得活跃，这种分子能以特定的、可检测的方式发生改

    变。

    在某种条件下，这种“分子磁带”可以由DNA聚合酶合成。(这种酶

    的功能原本是在DNA模板的引导下，把核苷酸组装成一条DNA链，与

    DNA模板形成双链DNA。)神经元放电时，钙离子内流，会使DNA聚

    合酶的工作出现错误，把不正确的核苷酸放到DNA链里。随后，实验动

    物大脑中每个神经元里有问题的DNA序列都可以被检测出来。一种名为

    荧光原位测序(fluorescent in situ sequencing)的新技术，可以显示DNA

    链上的各种错误—在给定体积的组织里，这些错误的发生方式，与神经

    元电活动的强度与时机密切相关。2012年，邱奇实验室利用一个可被

    镁、锰和钙离子改变的“DNA磁带”，显示了这种技术的可行性。

    合成生物学未来的设想之一是制造出人工细胞，让它成为“哨兵”在

    人体内巡逻。经过基因改造的细胞可以作为生物电极(直径比头发细多

    了)放置于神经元附近，监测其放电情况。神经元的放电模式可被人工

    细胞内的纳米级集成电路—“电子粉尘”记录下来，后者会通过无线的方

    式，将收集到的数据传给附近的电脑。这些电子元件和生物学元件结合

    而成的纳米设备，可以由外部的超声波发射器驱动，甚至还可以直接从

    细胞内的葡萄糖、三磷酸腺苷等分子中获取能量。

    操控神经元

    要弄清楚大脑的那张巨大的神经网络中发生了什么，只给大脑“照

    相”可不够。科学家需要随意操控某些神经元的活动，比如让它们放电

    或静息，这样才能弄清楚这些神经元的作用是什么。光遗传学是近年来

    神经科学领域常用的一种技术，科学家会从细菌和藻类中寻找对光线敏感的蛋白，然后把编码这些蛋白的基因插入动物的基因组，让动物们合

    成光敏蛋白。当通过光纤用特定波长的光线照射光敏蛋白时，这些蛋白

    质就会使神经元放电或者静息。运用这种技术，科学家已经可以激活与

    愉悦和其他奖赏感以及帕金森病患者运动能力受损有关的神经回路，甚

    至还成功地给小鼠植入了原本不存在的记忆。

    对基因工程手段的依赖，意味着光遗传技术在短期内还很难在人体

    上进行测试，更别说用于治疗疾病。更有可行性的一个替代方案是，将

    神经递质(传递神经信号的化学物质)和一种名为“笼子”的光敏化合物

    接合起来。在光照条件下，笼子会解体，释放出有活性的神经递质。

    2012年，明尼苏达大学的史蒂芬·罗斯曼(Steven Rothman)和尤斯蒂的

    实验室合作，将γ-氨基丁酸—一种抑制神经元活性的神经递质—与钌元

    素形成的“笼子”接合，并置于大鼠的大脑皮层上。这只大鼠事先接受了

    化学物质的处理，被诱导出了癫痫症状。接着，向大鼠的大脑照射一束

    蓝光，让“笼子”释放γ-氨基丁酸，大鼠的癫痫症状明显得到缓解。最

    近，科学家正用类似的“光化学”方法，研究特定神经回路的功能。如果

    继续优化该技术，也许将来可以将它应用于治疗某些神经或精神疾病。

    从基础研究到临床应用还有很长的路要走。每种大规模测量和操控

    神经活动的新方法，都必须经过从果蝇到线虫再到啮齿类动物的试验过

    程，最后才能用于人类。通过科学家的努力，也许在五年内，我们能够

    做到同时记录并且用光控制果蝇大脑中10万个神经元的活动。而监测和

    控制清醒状态下的小鼠大脑中的神经元活动，在最近10年内可能还无法

    做到。有些技术，如用细电极干预抑郁症或癫痫病人的神经回路，也许

    在几年内就能投入临床应用，而有些技术则还得等上10年或更长时间。

    随着神经科学技术的日益成熟，研究者需要更好的办法来处理和共

    享海量的数据。对小鼠大脑皮层的所有神经元活动进行成像，一个小时

    就能产生300TB的压缩数据。不过，这绝不是无法完成的任务。同天文

    台、基因组研究中心以及粒子加速器类似，先进的神经科学研究设备可以获取、整合和分发这些海量的数据。正如人类基因组计划催生了生物

    信息学来处理和分析测序所得的数据一样，计算神经科学将能解码整个

    神经系统的运作。

    操控神经元

    安装神经开关

    除了观察神经回路中的电流，科学家现在更希望能随意操控某个神经回路，这样才能了解

    如何控制特定形式的脑活动。总有一天，这些新兴技术将能消除癫痫发作和帕金森病人的震

    颤。这些技术中，有两个需要依赖光信号(下图)。

    光遗传学技术

    正如名称所示，光遗传学是将光信号和基因工程结合起来，激活活体动物的神经回路。首先，将产生光敏蛋白(这里是视蛋白opsin)的基因放入病毒中，再把病毒注射到动物大脑内，让病

    毒把基因转入神经元。因为经过了改造，这个基因只能在特定神经元中表达，合成视蛋白，并

    把视蛋白安置在细胞膜的表面。视蛋白是一个离子通道蛋白。通过插入脑内的光纤传入光信

    号，可以开启视蛋白通道，让离子涌入神经元，进而让神经元发放电脉冲。

    光化学技术还有一种技术可以避免繁琐的基因工程，这就是光化学技术。病人先吃下一粒药丸，其中含有

    光激活分子(“笼子”)，分子上结合有神经递质。当药丸成分到达脑部后，通过内窥镜，或从

    颅骨外发射光脉冲，可让“笼子”解体，释放神经递质分子，后者会结合到神经元细胞膜的离子

    通道上，让通道打开，离子随即涌入细胞内。这些涌入的离子会使神经元放电，发出电信号。

    分析来自大脑的海量数据不仅能让这些数据变得井井有条，也会给

    新理论的出现奠定基础，这些理论将解释看似杂乱无章的神经元活动，是如何形成认知、完成学习与形成记忆的。不仅如此，这项工作还可以

    验证一些此前无法验证的理论，证实或者推翻它们。一个有趣的理论就

    推测，一个活跃的神经回路中，很多神经元会以特定顺序放电，这种活

    动模式可能代表了大脑的某种突显特性—一个想法、一段记忆或一个决

    定。最近的一项研究中，小鼠需要穿过投射在屏幕上的虚拟迷宫，每当

    小鼠在某个岔路做出决定时，就会激活几十个神经元，这些神经元电活

    动的动态变化和前述理论的描述很类似。

    深入了解神经回路还将改善阿尔茨海默病、自闭症等大脑疾病的诊

    断，也将有助于我们了解这些疾病的成因。医生将不再只靠外在症状来

    诊断和治疗这些疾病，还可以检测与这些疾病相关的神经回路在电活动

    上的变化，进而对神经回路进行矫正。而且，弄清楚了这些疾病的根源，还能给医药和生物技术行业带来经济利益。不过，和人类基因组计

    划一样，这些技术将面临伦理和法律问题。特别是，如果这类研究让人

    们找到了可以辨别或改变病人的精神状态的方法，就必须获得病人的同

    意，小心地保护病人的知情权和隐私权。

    不过，这些大脑研究项目要想成功，科学家以及他们的支持者必须

    把重点放在神经回路活动的记录与控制上。美国的“脑计划”最初源于

    《神经元》杂志在2012年刊登的一篇文章。在这篇文章中，我们和其他

    同事一起倡议：物理学家、化学家、纳米科学家、分子生物学家和神经

    科学家应该长期合作，利用新技术监测、调控整个大脑回路的电活动，从而构建“大脑活动图谱”。

    我们要说的是，尽管雄心勃勃的“脑计划”已经取得了一些进展，但

    我们不能忘记初衷—开发和构建新工具。脑科学研究的领域很广

    阔，“脑计划”很容易就会演变成一个复杂的“愿望清单”，充斥着神经科

    学众多分支领域研究者的各种兴趣。这样的话，“脑计划”最终会沦为各

    个实验室现有研究计划的补充。

    如果真发生这种情况，就不大可能出现重大进展，当前的技术难题

    也无法得到解决。我们需要不同学科之间相互合作。要想开发新技术，同时监测整个大脑区域中数百万个神经元的电压变化，只有通过大量跨

    学科团队的通力合作和持续努力才能实现。获得的新技术应该掌握在类

    似天文台那样的大型机构手中，让整个神经科学研究界共享。我们有着

    足够的热情去开发新技术来记录、调控和解码大脑的电活动模式，弄懂

    大脑的“语言”。我们认为，如果没有新技术，神经科学将一直处于瓶颈

    状态，无法检测种种行为背后的大脑突显特性。只有理解和运用大脑

    的“语言”—电脉冲，我们才能弄清楚自然界中最复杂的“机器”到底是如

    何运作的。

    扩展阅读The Brain Activity Map Project and the Challenge of Functional Connectomics. A. Paul

    Alivasatos et al. in Neuron , Vol. 74, No. 6, pages 970–974; June 21, 2012.

    The NIH Brain Initiative. Thomas R. Insel et al. in Science , Vol. 340, pages 687–688; May 10,2013.绘制大脑基因图谱

    人脑的第一份详细的基因图谱让我们知道了人类与小鼠的差别有多么巨大，也让我们重新审视

    了灰质的工作原理。

    撰文埃德·雷恩(Ed Lein)

    迈克尔·霍里利茨(Michael Hawrylycz)

    翻译朱机精彩速览

    目前，科学家已经成功检测了六个人类大脑中的所有基因活动，绘

    制了这六个大脑的基因图谱。

    在脑科学和医学领域，小鼠作为人类的替代者被广泛用于研究，但

    新的大脑基因图谱显示，人类大脑和小鼠大脑有着巨大差异。

    大脑基因图谱和其他关于更细微大脑结构的相关研究一起，为一些

    神经疾病的病因及疗法研究提供了重要参考。埃德·雷恩 是神经生物学家(上图)，迈克尔·霍里利茨 是应用数学

    家，两人都任职于美国艾伦脑科学研究所。在绘制小鼠、恒河猴和人类

    的大脑基因图谱的工作中，他们都发挥着重要作用。

    当你看到这几行字时，眼睛会扫过页面，然后看懂了这些字词句组

    合在一起是什么意思。同时，你的心脏正不断收缩、舒张，你的膈肌在

    起起伏伏控制呼吸，为了维持现在的姿势，你还收紧了背部肌肉，在意

    识和潜意识的控制下，你的身体执行了1000多项任务，而这些任务都是

    在大约860亿个神经元，以及同等数量的支撑性细胞的协调、控制之下完成的—这些细胞，都存在于你的颅骨之内。

    在神经科学家看来，即便是像看杂志这样简单的动作，都是非常奇

    妙的特技，代表着现今最难解的科学谜题之一：坦白来讲，科学家至今

    还没有弄清楚，人类的大脑是如何思考的，为什么猴子的大脑不能像人

    类一样进行推理？

    神经科学家致力于大脑研究已有一个多世纪，但我们有时仍感觉自

    己就像刚登上新大陆的探险者。最早的“登陆者”绘制出了整体轮廓和分

    割界线。20世纪初期，德国科学家科比尼安·布洛德曼(Korbinian

    Brodmann)将切成薄片的人类大脑放到了显微镜下，开始仔细观察人

    脑灰质的最外层──大脑皮层。这一部位掌控着我们的绝大多数感知、思想和记忆。根据大脑皮层的局部结构和各种方法得出的细胞染色结

    果，他将大脑皮层分成几十个区域。

    此后逐渐形成的一种观点认为，各个大脑区域分别负责特定的功

    能。有些神经科学家并不认同功能按区域划分这一理论。但随着新技术

    的涌现，分区模型再次流行。功能性磁共振成像(fMRI)就是最重要

    的技术之一。通过这项技术，科学家可以看到，当人们在阅读、做梦甚

    至撒谎时，哪些脑区会更活跃一些。借助这一技术，科学家正在建立一

    种图谱—把他们观察到的结果与人类的真实行为对应起来。

    不过，也有一种新观点认为，大脑更像是一个非正式的社交网络，并没有严格的分工。这种观点提出，一个神经元与其他脑细胞之间的连

    接，要比它所在的位置更能影响神经元的行为。无论哪个脑区，过去的

    经历和当前的刺激都会对其行为产生强烈影响。如果真是如此，我们可

    以预见，在一些执行大脑功能的脑区中，会存在一些相同的神经活动。

    要验证这一假说却不容易，因为大脑的神经回路很难追踪，而且人脑中

    有数百亿个神经元，这些神经元又形成了上百万亿个神经连接(即突

    触)。科学家已开展了数项计划，开发此类研究所需的新型技术工具。

    2003年，人类基因组计划刚刚完成之时，我和艾伦脑科学研究所的同事认为这是一个好机会，我们可以利用这份包含了大约20000个人类

    基因的基因组图谱以及快速发展的基因测序系统，从全新的角度来审视

    人类大脑──这或许可以告诉我们，上述两类观点谁对谁错。我们意识

    到，将遗传学工具与传统的神经科学手段结合起来，就可以深入未知

    的“丛林”──我们可以据此看出大脑中的基因组，哪些比较活跃，哪些

    处于休眠状态。我们期待通过这份基因图谱，会发现负责处理听觉的脑

    区与控制触觉、运动或推理的脑区，有着迥然不同的活跃基因。

    我们的目标是用大约10年的时间制作一幅三维图谱，标示出在健康

    人及小鼠大脑中发挥作用的那些基因。(同时研究人类与小鼠的大脑是

    为了对比，科学家还想把猴子大脑的情况也纳入这一图谱。)这幅图谱

    会给我们提供一个非常有价值的标准—究竟怎样的大脑是正常的或至少

    是典型的，正如当初的人类基因组计划可以告诉我们，怎样的基因组是

    正常的一样。我们期待这一图谱可以加速神经科学的发展和新药研发的

    进程，同时帮助科学家探索人类的思维是怎么形成的。

    对人类和小鼠大脑工作机制的研究，已经给我们带来了一些惊喜。

    最让我们感到惊讶的是，尽管每个人都是独特的，但不同大脑的基因活

    动模式却都比较相似。也就是说，虽然人与人不同，但我们的大脑都有

    着相同的基因活动图谱。不仅如此，我们还意外地发现，在每个个体的

    大脑中，左右半球的基因活动并没有太大的差别。还有一个重要的发现

    是，尽管在大多数神经科学研究和早期药物试验中，小鼠都被当作人的

    替代者，但最新的研究结果却清楚表明，在基因水平上，人类并非小鼠

    的放大版本那么简单。这一发现让我们怀疑神经科学以小鼠作为模型来

    研究人体是否合适。

    其他研究

    大科学项目目前，美国和欧洲已经启动了数项耗资巨大、预计耗时多年的计划，以求突破大脑那令人

    生畏的复杂性。在这些计划中，一些着重于追踪大脑的神经连接网络，另一些则是制作高分辨

    率的人类大脑3D模型，或是绘制人类或其他动物大脑中的基因表达(活动)图谱。

    美国国防部高级研究计划局(DARPA)的SyNAPSE项目的目标是，用神经突触芯片构建数字

    化的人工大脑—包含100亿个电子神经元，100万亿个神经突触。2012年，IBM的一个团队报告

    称，他们在美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室构建了一个概念验证式的超级计算机模型，拥有

    5300亿个高度简化的神经元，以及137万亿个神经连接，最终他们让这个人工神经网络活跃了半

    秒钟的时间。

    http:research.ibm.comcognitivecomputingneurosynapticchips.shtml

    小鼠大脑连接图谱是美国艾伦脑科学研究所的一个项目。研究中，科学家改造了一种病毒，当

    神经元感染这种病毒后，会合成一种荧光蛋白。这样，科学家就可以跟踪观察神经元突起的延

    伸和分支，看它们是如何形成复杂的神经回路的。http:connectivity.brain-map.org

    非人灵长类大脑图谱(Non-Human Primate Brain Atlas)项目正在做的事情是，弄清楚恒河猴从

    出生前到四岁这一发育阶段，大脑中基因的表达情况。该计划由美国国家卫生研究院(NIH)

    资助，也是由艾伦脑科学研究所执行。

    http:blueprintnhpatlas.org

    由德国、加拿大两国科学家联手开展的“大大脑计划”(Big Brain)以一位65岁妇女的大脑为原

    型，制作出了一个3D人类大脑，分辨率达到20微米，其精度足以看清单个细胞。

    https:bigbrain.loris.ca由NIH于2010年启动、多所大学加盟的人类连接组计划招募了1200名健康成人(包括数百对双

    胞胎以及他们的非孪生兄弟姐妹)。该计划将汇集这些人的大脑成像图、基因序列以及行为模

    式，并建立相关数据库，为科学家提供参考。

    http:humanconnectome.org

    麻省理工学院的“EyeWire”可让大众参与脑科学研究，帮助科学家绘制神经回路。

    http:eyewire.org

    “蓝脑计划”(Blue Brain Project)始于2005年，由IBM和瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员联合

    发起，目的是在超级计算机上用软件构建虚拟大脑。目前，研究人员已经模拟出针头大小的大

    鼠皮层柱，由大约10000个分层的神经元组成。

    http:bluebrain.epfl.ch人类大脑计划是蓝脑计划的后继项目，由欧盟于2013年10月发起。此项10年计划预计耗资16亿

    美元，旨在创建“大脑研究的CERN(欧洲核子研究中心，因发现希格斯粒子而享誉全球)”，届

    时这一计划将拥有超强的计算能力，可与日内瓦近郊运行大型强子对撞机的粒子物理中心

    CERN媲美。

    http:humanbrainproject.eu

    从小鼠到人类

    从未有人完整绘制过哺乳动物大脑的基因图谱。为了挖掘尽可能多

    的细节信息，我们由简单的对象开始，先从小鼠大脑着手。小鼠的基因

    数量和人类差不多，但它们的大脑容量大概只有人类大脑的三千分之

    一。

    三年时间里，我们处理了100多万张小鼠大脑的切片，每张大脑切

    片都会用溶液浸泡，产生可见的标记物。在大脑切片上，只要结合了标记物的地方，就说明该处的某种基因表达过──即这个基因在发挥功

    能。基因首先会转录成RNA，这个过程是基因表达的一个中间步骤，而

    最终产物通常是一种蛋白质，可在细胞内发挥某种功能，比如作为酶催

    化某种生化过程，或者作为零件组成某种细胞机器。有时，基因转录产

    生的RNA无需翻译成蛋白质，就可以直接投入工作—科学家们已经发现

    了1000多个这类非编码RNA。

    除了让我们的研究技术得到提升外，这个小鼠计划还给了我们一些

    惊喜。跟人类一样，几乎每个小鼠细胞都含有一套完整的染色体，因此

    至少具有一套完整的基因。成熟细胞中，有相当比例的基因无论在什么

    时候都是“沉默”的，也就是说，它们不转录为RNA。但在2006年，当我

    们完成小鼠大脑的基因图谱时却看到，小鼠死亡后，80%以上的基因都

    在大脑的各个区域继续发挥着某种功能。(神经科学家知道，大部分情

    况下，基因活动通常会数小时变化一次，而且在动物死后还能维持数小

    时。因此，即便杀死小鼠，取出大脑，仍可继续研究小鼠大脑中的基因

    活动。)我们开始制订计划绘制人类大脑的基因图谱时，也想知道人脑

    是否也像小鼠大脑一样，会有如此高的基因活跃度，而且更重要的一点

    是，我们想看看人类大脑中的基因活动模式是否和我们在小鼠大脑中观

    察到的类似。

    2009年夏天，我们拿到的第一份人类大脑样品，来自一位24岁的非

    洲裔美国人，他的家人捐献了他的大脑。利用MRI技术，我们得到了这

    个大脑的完整3D模型，然后冷冻保存。这些工作都是在捐献者意外身

    亡后的23小时内完成的—这个速度已经足够快，可以“锁定”捐献者大脑

    中的常规基因活动模式。除了有点哮喘外，这位美国人是很健康的。

    为了处理这份大小是小鼠大脑3000倍的样品，我们改用了另一种方

    法来检测基因表达情况。我们将冷冻大脑切成薄片，再进行染色和高精

    度成像。随后，解剖学家用激光采集显微样品。取样的位置，则是事先

    确定好的遍布全脑的900多个结构。接着，分子生物学家再用DNA微阵(DNA microarray)一检测这些样品，快速测量样品中转录自人类基因

    组中每个基因的RNA的含量(这里检测的都是可以编码蛋白的基因的

    RNA)。

    我们将通过这种方法从第一份大脑样品中采集到的数据录入数据

    库。通过数据库，我们能够知道任何一个基因在那900个取样结构中的

    转录RNA分别有多少，进而可以知道在捐献者生前几小时内，该基因的

    活跃度有多高。当我们检查了一个又一个基因后，我们得到了一些令人

    激动的结果。现在，真正的探索可以开始了。

    神经连接主导大脑行为？

    我们在分析第一个人类大脑的数据时就发现，左右半球的基因表达

    情况几乎呈镜像对称。流行文化普遍认为，左脑擅长数学、语言等特定

    功能，而右脑对艺术、创造性思维等方面的贡献更多，但在大脑的基因

    表达水平上，我们却没有发现支持这种说法的证据。我们在检测了第二

    个大脑后得到了同样的结果。因此，后来我们又获得了另外四个大脑

    时，就只检测了每个大脑的某一个半球，这让我们在构建人类大脑的基

    因图谱时，节省了至少一年的时间。

    和小鼠中的观察结果一样，绝大多数基因在六个人脑中都处于活跃

    状态—84%的基因都转录生成了不同种类的RNA。大脑承担的工作极其

    广泛，而基因图谱也显示，各个主要脑区的功能不同，发挥作用的基因

    也不一样。

    我们研究的六个大脑有的来自男性，有的来自女性，有年轻人的，也有老年人的，有黑人、白人和拉美裔人的。有些人的大脑较大，有些

    较小。尽管有着种种差别，六个大脑的基因活动情况却高度相似。如果

    我们在其中一个大脑的某个部位发现某个基因产生了大量的RNA，那么

    在其他几个大脑中大多也是如此—97%的情况都是这样。新发现

    小鼠与人类，惊人的差别

    本文作者及其同事发现，小鼠(下方)和成年人类(对页)的大脑中，基因表达模式具有

    显著差别，而在不同种族、年龄、性别的成人之间，大脑中的基因表达模式则相当一致。这里

    的网格图显示的是，人类与小鼠大脑在100多个不同位置的基因活动差异(具体请看本页下方

    的“如何看懂这张图”)。

    小鼠大脑的基因图谱

    人类DNA中，大概90%的编码蛋白质的基因也会以某种形式出现在小鼠的细胞中。作者检测了

    大约1000个这样的基因，看它们在小鼠大脑中会有怎样的功能。结果，作者发现，在这些基因

    中，约三分之一的活动模式都与人类大脑中不一样。比如，我们可在图中看到，在大脑皮层以

    外的脑区，小鼠和人类所有基因的活跃程度都有明显差别。在药物试验和神经科学研究中，小

    鼠常作为人类的替代者，因此上述发现让科学家担心，在某些研究中，小鼠实验是否会带来误

    导性的结果。

    如何看懂这张图

    和交通地图显示城市间的距离类似，这张图绘制的是大脑中不同区域间的“基因距离”，或者更确切地说，是不同脑区间，活跃程度有显著差别的基因的数量(基因活跃程度是指基因合成蛋

    白的数量的多少)。基因图谱上的每个位点，比如小鼠丘脑这一部分，是以行和列同时呈现的

    (只有小脑核的列标注了，其他未标注)。在小鼠丘脑的这一行，每个点的大小和颜色都代表

    着某个基因在丘脑中的活跃程度与在其他区域(列所代表的区域)的差异。例如，从小鼠丘脑

    这一行最开始的几个点可以看出，小鼠丘脑和小脑核之间，表达水平有明显差异的基因相对来

    说不是很多。人类大脑的基因图谱研究人员在分析人类大脑中的基因活动模式时，也有意外的发现。在进化上，大脑皮层比其他

    脑部结构出现得更晚一些，也是与人类特有的高级复杂功能(例如阅读、交谈、高级推理等)

    关系最大的部分。研究人员发现，在大脑皮层中，各个区域的基因活动相当一致(以较淡的色

    块表示)。控制运动的小脑同样如此。而在其他大部分脑区中，不同位置的基因，表达水平就

    有较大差异，比如海马、脑桥和延髓的基因活动就很不一样。这些脑区不光人类有，鸟类以及

    与人类亲缘关系非常远的其他脊椎动物也有，它们掌管一些较简单的功能，比如呼吸、饥饿

    感、睡眠等。接下来，我们开始查看在大脑不同部位活跃的基因。例如，我们比

    较了中脑和大脑皮层中活跃程度很高的基因。神经病学家早就了解到，在大脑较原始的部位，如下丘脑、海马、脑桥等(这些部位负责管理体

    温、饥饿感、空间记忆、睡眠等)，细胞会簇集成核团，不同核团之间

    的行为有着显著差别。我们发现，这些核团表达的基因大多不同。在这

    些原始的大脑结构内，细胞们同时表达着各种基因。

    另一方面，大脑皮层无论是细胞结构还是基因活跃度，都呈现出另

    一种情况。大脑皮层由六层灰质构成，包含多种类型的大脑细胞。在进

    化上，大脑皮层出现得相对较晚，它在人类大脑中的占比，也远比其他

    动物中的大。人类行为和个体性格的复杂性和独特性，正是拜灰质所

    赐。我们自然会想了解：在大脑最有人类特点的这个部分，它所拥有的那些复杂功能是否源于不同皮层部位存在不同的基因表达？布洛德曼将

    皮层明确分成数十个小区，而我们本来预计，各个分区的功能不同，就

    是因为它们使用了不同的基因组合。

    可是，基因图谱表明，答案并非如此：灰质中，无论细胞来自哪个

    区域，是哪种类型，其基因活动情况都高度相似。

    我们确实发现每种皮层细胞都有不同的基因特征，但是，在不同的

    区域间，基因活动并不存在明确的界限—只有位于大脑后方、负责处理

    视觉信息的视觉皮层是个例外。而位于大脑基部的小脑和大脑皮层一

    样，也是在较晚阶段才出现的大脑结构，这里的基因活动同样高度一

    致。

    显然，这些结果与来源于布洛德曼的观点—大脑皮层可按功能划分

    区域，并且不同的功能、行为都是由相应区域的基因控制的—是不相符

    的。相反，大脑的基因图谱支持另一种理论：基因决定了细胞的类型，也为不同类型的细胞提供了基本蓝图，使它们按照预定方式从内到外有

    序排序，组成皮层柱。但是，大脑皮层是由许许多多“标准的”皮层柱组

    成的整体，因此从总体看来，相对于利用基因活动的变化来让不同的区

    域执行不同的功能，大脑皮层的行为可能更多取决于神经元是以何种方

    式连接成神经回路，以及神经回路受到过怎样的刺激。

    小于5%：猴子与人类的差异

    我们选取了约1000个基因，比较它们在小鼠和人类大脑皮层内的活

    动。结果，我们惊讶地发现，其中近三分之一的基因在表达水平上有较

    大差异。比如，有些基因在人类大脑皮层中是“沉默”的，但在小鼠大脑

    皮层中却是活跃的，很多基因的表达水平也有很大差异。

    小鼠和人的相似程度是大是小的问题之所以重要，是因为几乎所有

    神经学实验与药物试验都会先在小鼠身上开展。啮齿类动物饲养成本较低，生长速度快，还便于做控制和检测。不过，在小鼠身上获得成功的

    疗法很少能直接转变为对人体有效的疗法。两个物种在基因表达上的差

    异，或许有助于解释这一现象。

    让我们吃惊的是，从恒河猴身上得到的数据显示，它们的大脑中只

    有不到5%的基因表达明显不同于人类大脑。我们的合作者目前还在制

    作猴脑基因图谱，所以在我们取得更多数据后，5%这一数值可能还会

    有变化。但不管怎样，人脑和猴脑的基因活动是如此相似，这再次说

    明，大脑中神经元的连接方式，而非细胞中的基因活动差异，让人类具

    有了不同于其他物种的特性。还有一点非常明显，那就是我们要给研究

    人员和制药公司提供更详细的信息，让他们能分辨出，哪些药物靶标可

    以拿小鼠做试验，哪些需要在人类的亲缘物种上做试验。

    我们在2007年公布了小鼠大脑的基因图谱后，已经有1000多项研究

    用到了这一图谱。2010年，我们又向公众开放了人脑基因图谱的部分信

    息，即最初两个大脑样本的数据。我们下一步的工作是，给这份基因图

    谱补充更多的信息，提高分辨率，扩大图谱范围。

    我们深知，只有弄清楚各个脑细胞的基因表达模式后，才能真正了

    解基因活动在大脑功能中发挥的作用。而要在人脑这么庞大而复杂的器

    官上完成这一工作，绝对是前所未有的挑战。好在层出不穷的新技术可

    以帮助神经科学家检测每个细胞中编码蛋白质的RNA。利用这些技术，我们还能检测出所有已完成转录的RNA，这也就可以弄清楚，那些不产

    生蛋白质的RNA(这类RNA被称为“基因组中的暗物质”)是否在大脑中

    起着重要作用。

    为了让研究自闭症、阿尔茨海默病、帕金森病等大脑疾病的科学家

    可以更方便地使用大脑基因图谱，艾伦脑科学研究所已将我们的所有数

    据上传到网络上，供科学家免费使用—用免费软件Brain Explorer就可以

    点击查看这些数据。我们希望，大脑基因图谱能为其他的大脑研究铺平

    道路。扩展阅读

    Transcriptional Architecture of the Primate Neocortex. Amy Bernard et al. in Neuron , Vol.

    73, No. 6, pages 1083–1099; March 22, 2012.

    An Anatomically Comprehensive Atlas of the Adult Human Brain Transcriptome. Michael J.

    Hawrylycz et al. in Nature , Vol. 489, pages 391–399; September 20, 2012.

    The Brain Explorer application and Allen Brain Atlas data are available online at

    http:human.brain-map.orgstaticbrainexplorer大脑的“定时系统”

    大脑中，数百亿个神经元是如何相互协作来让我们感知这个世界，并对外界种种刺激做出反应

    的？对神经信号发出时间的精确控制，可能是候选答案之一。

    撰文特里·谢伊诺斯基(Terry Sejnowski)

    托比·德尔布鲁克(Tobi Delbruck)

    制图肯·布朗(Kenn Brown)

    翻译石小东

    精彩速览

    大脑可以感知外部世界、思考问题，它的运作机制之精细，世界上任何电脑都无法与之媲美。

    大脑之所以可以做到这一点，部分原因是，它能控制数百亿个神经

    元发出神经信号的时间。

    眼睛看到一个花盆，会激活一群神经元，它们发出的神经脉冲会在

    短时间内激活大脑的特定区域—在那一刻，这个区域会感知花盆的特

    征。

    把大脑中控制神经脉冲发放的“定时系统”研究清楚，不仅有助于更

    好地认识我们的行为，还有助于建造新型计算机和电子设备，使这些设

    备像我们的大脑一样，工作起来比传统机器更有效率。突触：神经元之间的连接点，调节大脑神经通路中的信息传输过程。

    特里·谢伊诺斯基 是美国霍华德·休斯医学研究所的研究人员，同时也是

    索尔克生物学研究所的弗朗西斯·克里克讲席教授，他掌管着该研究所

    的计算神经生物学实验室。

    托比·德尔布鲁克 是瑞士苏黎世大学神经信息学研究所传感器研究小组

    的领导者之一。

    大脑中，数百亿个神经元是如何相互协作来让我们感知这个世界，并对外界种种刺激做出反应的？对神经信号发出时间的精确控制，可能

    是候选答案之一。

    谷歌或者iRobot公司最好的机器人都不如我们的大脑。我们可以即

    刻把大量的经历和情感搜索一遍。无论是在光亮处还是黑暗中，无论是

    从斜上方还是从侧面，我们能立即辨认出父母、配偶、朋友或者宠物的

    面孔，这样一个任务，即使是安装了计算机视觉系统的最先进的机器

    人，也只能马马虎虎地完成。我们还可以毫不费力地同时完成多项任

    务：与熟人攀谈的时候，我们可以从口袋里取出手帕擦拭额头。然而，设计一个电子大脑，让机器人也能同时完成几个简单的动作，仍然只是

    一个美好愿景而已。

    人类大脑中存在着数百亿个大脑细胞，这些细胞之间又形成了上百

    万亿个神经连接，其复杂程度丝毫不逊于当今的因特网，那么我们的大

    脑是如何完成各种任务的？一个答案是，大脑的能效相当高：当一个神

    经细胞和另一个神经细胞交流时，大脑所用能量仅仅是一台计算机完成

    同样工作所需能量的百万分之一。大脑拥有如此高的能效，进化很可能

    起了重要作用。

    不过，大脑也有一些固有局限，因此只凭能效高，无法解释大脑如

    何完成这些任务。例如，大脑皮层上的一个神经元在接收到其他神经元

    的信号时，会在千分之一秒内发出一个脉冲作为响应。而这个响应速度

    比起计算机里起开关作用的晶体管的接通时间—十亿分之一秒，只能算

    是“蜗牛级”的。神经网络的可靠性也不高：一个信号从大脑皮层细胞发

    出后，只有20%的概率能到达“目的地”；如果这个信号要到达与发出细

    胞相距较远、没有直接连接的细胞，成功概率就更低了。

    神经科学家还不完全了解，大脑如何从神经信号中提取有意义的信

    息。然而最近，我们和其他科研人员在这方面取得了一些令人兴奋的进

    展：我们发现了大脑如何有效地控制神经脉冲的发放时间，以便编码信

    息、快速解决计算难题。这是因为一群神经元几乎在同一时刻发放神经脉冲，要比同样规模的一群神经元，在不同时间发放神经脉冲携带的信

    息更多。

    除了能让人们更加了解宇宙中最复杂的“机器”—大脑，这些研究的

    未来进展还可能催生全新的计算机。科学家已经构建了“神经形态”的电

    子通路，来模拟大脑信号网络的一些机制。如今，我们可以建造由100

    万个“电子神经元”组成的装置，而且还在筹划建造更大的系统。最终，研究人员将能够建造出运行速度远远超过现代计算机的神经形态计算

    机，而其功耗却要低得多。

    从眼睛开始

    和许多其他神经科学家一样，我们经常使用视觉系统作为我们

    的“实验平台”，部分原因是，我们对视觉系统中的基本神经连接已经了

    解得很清楚了。

    不论是在视觉系统，还是大脑其他部位，科学家一直怀疑神经信号

    的发放时间是一个关键信息，大脑可以据此判断在神经网络中传递的信

    息是否有意义。不过，在过去几十年里，这种观点一直没有得到重视，因为只有对大脑的不同部位进行对比后，才能知道神经信号的发放时间

    重不重要，但在很长时间里，科学家一直无法同时监测一个以上的神经

    元的活动。但最近，神经系统计算机模型的研发，以及神经科学研究在

    理论和实验中得到的一些新成果，激起了科学家对神经信号发放时间的

    兴趣。他们认为通过研究这一问题，可以更好地了解神经元之间的交

    流。

    大脑细胞可以接受不同时间尺度上的各种输入信号。比如，来自右

    耳的、微秒级的信号，必须和左耳的、发送时间稍有差异的信号协同一

    致。而与这些快速信号相对的，则是跟随血液缓慢流动的各种激素。不

    过，我们要讨论的最重要的信号还是神经脉冲，也就是通过神经元的短暂而急促的电压变化。细胞间交流中的即时响应都是由只持续数毫秒的

    神经脉冲来完成。一个神经元可能会同时接收到要求它发放脉冲以及不

    要发放脉冲的信号，如果前一种信号的数量更多，它就会发放脉冲。随

    后，神经脉冲就会沿着轴突(axon，类似于一根分支电线)传送，直到

    轴突的末端。在这里，神经信号以化学形式通过两个神经元轴突相互连

    接的地方(即突触)，传递给下一个神经元。

    在每只眼睛的视网膜上，都有上亿个光感受器来感知光线的变化。

    当入射光线经过数层神经细胞的处理后，视网膜后的上百万个神经节细

    胞就会把光信号转变成一系列神经脉冲，通过轴突传送到大脑其他部

    位，而这些部位又会向其他区域发送神经脉冲，最终产生有意识的感

    知。每个轴突可在一秒钟内携带数百个神经脉冲，但一般只有几个脉冲

    能沿着神经网络传送。你通过视觉感知到的所有外部信息—物体的形

    状、颜色、运动等，都被编码成了潮水般的神经脉冲，而要区分这些脉

    冲，正是靠它们的发放时间。

    要弄清楚大脑的运作机制，同时监测多个神经元是关键一步，但正

    是这一步，一直是科学家面前的拦路虎。2010年，美国索尔克生物学研

    究所的齐齐尔尼斯基(E. J. Chichilnisky)和同事在《自然》杂志上报道

    了一项重要进展：他们同时记录到了猴子视网膜上数百个相邻神经节细

    胞发出的神经脉冲。这一进展使得追踪每个神经节细胞所对应的光感受

    器成为可能。拥有了同时记录多个神经元活动的手段，科学家或许就可

    以破译大脑信号。

    多年来，研究人员使用过数种方法来破译视网膜发出的信号所代表

    的含义。有一种方法是记录一定时期内经过每个轴突的神经脉冲数量：

    数量越多，信号越强。神经脉冲发放频率的变化，蕴含了各种视觉信

    息，比如空间位置、光线的明暗、物体运动方位，上述每个特征的信

    息，都是由特定神经元群来传递的。

    神经元发放神经脉冲的顺序，也蕴含了特定信息。比如，视网膜内的神经节细胞对光线强度非常敏感，当视觉场景发生变化时，这些细胞

    会向大脑其他部位发送神经脉冲。当多个神经节细胞几乎同时发送脉冲

    时，大脑就会觉得，细胞们是在对同一物体的某个方面做出响应。英国

    剑桥大学的著名神经科学家霍勒斯·巴洛(Horace Barlow)将这种现象

    称为“可疑的巧合”。巴洛指出，视觉皮层上的每一个细胞都可能被物体

    的某一种物理性质(如物体的颜色或位置)所激活。当部分细胞在同一

    时刻发出脉冲时，这种同时激活的行为就是一个“可疑的巧合”，因为这

    种现象可能只会在特定的时间，针对特定的物体发生。显然，脉冲的这

    种同步性会提醒大脑这些信号是值得注意的，因为这种同步现象的发生

    几率很小。

    神经语言

    大脑通讯

    神经脉冲(神经元在数毫秒内产生的电压变化，这种变化会沿着轴突从胞体传到其他神经

    元)是大脑对一个事件做出即时反应的通讯信号。新的研究成果表明，神经元同步放电的时序

    赋予了大脑细胞网络高效性—这个网络是由神经元之间上百万亿个连接构成的。眼睛告诉大脑什么

    眼睛内的细胞对一个物体做出响应，发出神经脉冲，通过丘脑这个“中继站”传送到视觉皮层

    时，我们就“看到”物体。在特定时刻发出的脉冲代表着物体不同的性质，比如颜色、空间方

    位，当它们在视觉皮层被整合之后，就会产生对物体的整体感知。电子工程师们试图根据上述现象来构建一些效率更高的设备，这些

    设备记录视觉场景时，可以模仿神经元发放脉冲的时序规则。德尔布鲁

    克(本文作者之一)设计制造了一台摄像机，当场景的亮度发生变化

    时，这台摄像机就会发出脉冲信号。该摄像机可以抓拍快速移动的物

    体，而数据处理却很简单。

    追踪视觉信号

    新证据表明，视觉皮层通过处理时间线索来弄清楚眼睛看到了什么

    东西。视网膜上的神经节细胞不会直接向视觉皮层发出脉冲，而是通过

    深埋在大脑中央的丘脑神经元来传递信号。而丘脑收到信号后，必须激

    活大脑两个半球视觉皮层的上亿个细胞，才能将信号发送到更高级的脑区，对信号进行有意识的解读。

    通过检测丘脑中继神经元与多棘星状神经元(位于视觉皮层的中

    层)间的连接，我们可以弄清楚，神经脉冲的哪种发放模式能以最高的

    效率激活视觉皮层中的细胞。1994年，目前任职于瑞士苏黎世大学神经

    信息学研究所的凯文·马丁(Kevan Martin)和同事重构了丘脑传向视觉

    皮层的神经信号，结果发现，在每一个多棘星状神经元上，只有6%的

    突触参与了这一过程。于是，每个人都想知道：这些微弱的、涓涓溪流

    般的视觉信号，是如何与视觉皮层各层上的神经元可靠地交流的？

    皮层神经元对于信号强度的波动异常敏感，能在数毫秒内通过发放

    脉冲对此做出响应。2010年，谢伊诺斯基(本文作者之一)连同索尔克

    研究所的王西平(Hsi-Ping Wang)、唐纳德·斯班塞(Donald Spencer)

    以及亚利桑那大学的简-马克·费洛斯(Jean-Marc Fellous)，构建了多

    棘星状神经元的详细计算机模型。他们的研究表明，虽然一根轴突上的

    单个神经脉冲无法激活一个多棘星状神经元，但是只要有四根来自丘脑

    的轴突传来的信号能在几毫秒内相继到达一个多棘星状神经元，这个神

    经元就会做出响应。接收到丘脑传来的信号后，视觉皮层也只需少量神

    经元发出神经脉冲，用以描述物体的轮廓或材质。每个多棘星状神经元

    都会有特定的敏感视觉信号，比如有些细胞接收到某个物体边缘具有特

    定方向的偏转时，它们就会以很高的频率发放神经脉冲。

    应用

    视网膜与新型摄像机

    通过研究大脑的视觉机制，科学家发明了一种新技术。如果它移动，拍下它： DVS只是捕捉场景中亮度在不同时刻发生变化的部分。比如在左图中，你可以看看这个儿童图像的鲜明变化：像素会变得更亮或者更暗。而右图中杂技演员抛扔的

    球，刚开始运动的发出红光，而运动放缓的则发蓝光。

    传统数码摄像机的效率出奇地低，它们每秒拍摄24帧图像，来捕捉一个视觉场景中不同部

    分光线强度的变化。每一个像素，也就是图像中离散的“图片元素”，需要记录刚刚过去的40毫

    秒内的平均光强度以生成一幅图像—这段时间内，被快速击中的网球可以移动1.5米远。因此，摄像机产生的巨大数据流需要消耗大量的时间进行处理。

    为了提高效率，本文作者德尔布鲁克和同事开发了一种新型摄像机，该设备模拟了视网膜

    部分区域编码图像的方式。如同视网膜一样，这款摄像机被称为动态视觉传感器(Dynamic

    Vision Sensor, DVS)，当某一像素发现了场景中的亮度在现有数值基础上变化时，摄像机只会

    记录发生变化的这部分场景。因此该摄像机可以去捕捉快速移动的物体，却只需处理少量的数

    据。

    DVS中，像素的行为类似视网膜上的某些神经节细胞—前者也可以在亮度发生变化时发放

    电脉冲。该摄像机可以在几微秒时间内记录光线强度的改变，所以DVS能比普通摄像机更好地

    追踪高速运动的物体(普通摄像机只能以毫秒级速度一帧一帧地来捕捉场景)。

    由于DVS输出的数据较少，因此该摄像机对于任何运动的物体，不管是汽车、过往行人，或者是一个摔倒了爬起来的老人，都是一种理想的监测设备。由于运行速度快，DVS可用于机

    器人、汽车以及传感器的制造。这种可以捕捉瞬间变化的技术，已经引起很多技术人员和设计

    师的注意。最近，美国康奈尔大学威尔医学院的一个研究小组和合作者报道了一种人造视网

    膜，能够用上述方法处理光信息。

    20世纪60年代，哈佛大学医学院的戴维·休伯(David Hubel)和现

    任职于洛克菲勒大学的托斯腾·维塞尔(Torsten Wiesel)发现，只要刺

    激信号来自神经元感受野(receptive field，视网膜上的特定区域或范

    围，当这个区域受到刺激时，就能激活视觉系统中与这个区域有联系的

    各层神经元)，视觉皮层上相关区域的每个神经元都会对它们“偏爱”的

    这种刺激信号做出强烈反应。对视网膜中心凹区的刺激做出响应的神经

    元，感受野是最小的，大致与本页上的字母“e”的大小相当。可以认

    为，这些神经元是通过“吸管”来看世界的。20世纪80年代，加州理工学

    院的约翰·奥尔曼(John Allman)研究发现，来自感受野之外的刺激信

    号，能够改变神经元对感受野信号的响应，也就是使神经元发放脉冲的

    频率发生变化。这些外围的输入信号，使得神经元能对更广阔的视觉环

    境做出响应。

    刺激一个神经元感受野周围的区域，对神经脉冲发放时间的精准度

    有着巨大的影响。最近，耶鲁大学的戴维·麦克考密克(David

    McCormick)、詹姆斯·马泽(James Mazer)和同事，记录了猫视觉皮

    层中单个神经元对一段反复播放多次的电影的反应。当他们将电影画面

    缩小，以使神经元被感受野发出的信号激活(此时，感受野周围的区域

    没有发出信号)，这时神经元发出脉冲的时间会随机变化，且不精确。

    相反，当他们放大了电影画面，刺激到感受野周围的区域时，每个神经

    元发放脉冲的频率下降了，但发放时间却非常精确。

    神经脉冲的发放时间对其他神经过程也很重要。一些证据表明，不

    同神经元在放电时间上的同步(不同神经元发出的脉冲代表物体的不同特征，比如颜色、方向)，其实是把代表物体各种特征的信号组装起

    来，形成一幅完整的画面。代表“红色”的神经信号，与一个代表“圆形

    轮廓”的信号同步发出后，视觉皮层就能把这些信号合并，产生可以识

    别的花盆图像。

    注意力与记忆

    迄今为止，我们对视觉处理过程的追踪，已经从光感受器到达了视

    觉皮层的层面，但视觉系统是怎样对一个场景形成完整感知的，仍然还

    有很多问题没有解决。在视觉皮层上，接收视觉信号的神经元活动不仅

    会受输入信号的影响，也会受到神经元间兴奋和抑制等相互作用的影

    响。对于负责视觉感知的那些神经元来说，要让它们协同工作，最重要

    的一个因素就是，这些数量巨大、广泛分布的视觉皮层神经元要在低于

    100赫兹的频率上，自发、有节律地发放神经脉冲。

    注意力作为认知能力的核心要素，也可能与神经脉冲同步发放的时

    间有关系。这种同步行为强调了我们的意识中某种认知或记忆的重要

    性。现任职于美国麻省理工学院的罗伯特·德西蒙(Robert Desimone)

    和同事的研究表明，当猴子注意到某一刺激时，大脑皮层上在γ波段

    (30～80赫兹)同步放电的神经元数量就会增加，放电频率也会上升。

    恩斯特·斯特伦曼神经科学研究所的帕斯卡·弗里斯(Pascal Fries)与德

    国马普学会发现的证据表明，在距离较远的大脑皮层区域间，也存在γ

    波段的神经信号交流。

    还有些研究人员也注意到了γ波段的神经信号。他们发现，在精神

    分裂症患者和自闭症患者的脑电图中，这类神经信号的强度有所下降。

    美国匹兹堡大学的戴维·刘易斯(David Lewis)、索尔克研究所的玛格

    丽塔·贝伦斯(Margarita Behrens)及其他一些研究人员在研究这种信号

    为何会减弱时，追踪到了一种名为篮细胞(basket cell)的皮层神经元，这种神经元与邻近神经通路的同步放电有关。不管是被激活，还是

    受到抑制，篮细胞的活动一旦出现异常，γ波段的同步放电现象似乎就

    会受到抑制，这也许就是某些神经疾病的生理机制。有趣的是，精神分

    裂症患者不会产生某些视觉错觉，比如倾斜错觉(tilt illusion)。正常

    情况下，如果一条直线旁边有一条斜线，人们通常会错判这条直线的倾

    斜度。在前额叶皮层中，篮细胞导致的同步异常也许可以解释精神分裂

    症患者的思维障碍现象。

    在记忆储存中，神经脉冲间的相对发放时间似乎与发放同等重要。

    特别是在大脑皮层中，神经元同步放电对于增强突触联系是至关重要

    的，而这个过程对于形成长时记忆特别重要。当突触一侧的神经元发出

    的神经信号使另一侧的神经元发出了更强的信号，我们就可以说，这个

    突触联系增强了。1997年，当时在德国马普医学研究所工作的亨利·马

    克拉姆(Henry Markram)和伯特·萨克曼(Bert Sakmann)发现了一种

    强化过程，这就是脉冲时间依赖性可塑性(spike-timing-dependent

    plasticity, STDP)。在这一过程中，突触一侧的神经元发出脉冲，以γ波

    段的频率传送到突触，这时突触另一侧的神经元就会在10毫秒内发出更

    强的脉冲。相反，如果突触后神经元在突触前神经元放电之前10毫秒内

    放电，那么这两个细胞间的突触联系就会减弱。

    神经脉冲的同步发放对于记忆十分重要，其关键证据之一来自纽约

    大学的捷尔吉·布扎基(Gy?rgy Buzsáki)和其他科学家对海马的研究。

    海马是大脑中负责记忆的重要区域。在这个区域以及与其有相互作用的

    皮层区域上，频率在4到8赫兹(主要为θ波段)的脑电波的同步波动，会对神经元的电活动产生巨大影响。例如，当一只大鼠在实验中探索自

    己的笼子时，这类神经活动就会出现。这些θ波段的波动能够协调神经

    脉冲的发放时间，而且会对突触产生永久性的影响，最终导致神经元电

    活动的长期改变。

    神经科学正处在一个转折点上，因为同时记录数千个神经元活动的新方法，有助于解释神经脉冲发放时序的关键模式，并产生了巨大的数

    据库来支持研究人员的工作。此外，光遗传学—用光来激活经过基因改

    造的神经元的技术，能够选择性地激活或者抑制大脑皮层中的神经元，这是弄清楚神经信号如何控制行为的关键步骤。总之，上述技术以及其

    他技术的出现，将帮助我们“窃听”大脑神经元的私语，破译越来越多的

    大脑语言。当我们破解了这些密码，我们不仅可以了解大脑的通讯系

    统，还可以建造机器来模拟大脑这一非凡器官的功能。

    扩展阅读

    Neuromorphic Sensory Systems. Shih-Chii Liu and Tobi Delbruck in Current Opinion in

    Neurobiology , Vol. 20, No. 3, pages 288–295; June 2010.

    Terry Sejnowski's 2008 Wolfgang Pauli Lectures on how neurons compute and

    communicate:www.podcast.ethz.chpodcastepisodes?id=607我们还能更聪明吗

    人类的IQ越来越高，这或许意味着，我们和未来人类相比会显得很愚蠢。

    撰文蒂姆·福尔杰(Tim Folger)

    翻译郑奕宸

    精彩速览

    弗林效应是指最近一个世纪内人们的IQ得分不断上升的现象。

    IQ得分不断上升的结论来自一些与文化背景无关的智力测试，比如

    图形搭配。研究者认为，产生弗林效应的原因是，现代生活更加需要抽象思

    维。更加发达的思维所创造的技术使得智力持续发展，并由此产生良性

    循环。从目前的迹象来看，弗林效应还将继续存在下去。蒂姆·福尔杰 是一名屡获殊荣的科学作家，也是《美国科学写作精选》

    (The Best American Science and Nature Writing )丛书的编辑。

    28年前，新西兰奥塔哥大学的教授詹姆斯·弗林(James R. Flynn)

    发现了一个现象，至今社会学家们还在研究这个现象，这就是：从20世

    纪初以来，全球人类的IQ一直在持续增长。弗林调查了20多个国家的智

    力测试资料，发现IQ得分每年增长0.3点—也就是10年增长3点。此后将

    近30年的跟踪研究，证明了这一全球性变化的统计真实性，这个现象现

    在被称为“弗林效应”(Flynn effect)。目前，人类的IQ还在不断攀升。

    “让我惊讶的是，在21世纪这个增长还在持续。”弗林在他的新书

    《我们变得更聪明了？》(Are We Getting Smarter ?)中说，“最新的资

    料表明，现在美国人的平均IQ还是和以前一样，每年增长0.3点。”

    弗林效应最奇怪的特征之一是它的匀速性：既不会减慢，也不会暂

    停，只是稳定上升着。“就像被一只看不见的手牵引一样。”弗林说。俄

    克拉何马大学的心理学家约瑟夫·罗杰斯(Joseph Rodgers)分析了将近

    13000名美国学生的测验成绩，试图发现在更短的时间尺度上有无弗林

    效应。“我们想知道5～10年之后，学生的成绩是否会上升。实际上，只要一年就会有。”罗杰斯说，“每年都有系统性的增长，1989年出生的学

    生会比1988年出生的学生考得好一点点。”

    弗林效应意味着，子女的IQ平均会比他们的父母高10点。到本世纪

    末，如果弗林效应还在继续的话，我们后代的IQ将比我们高30点—这可

    是现在普通人和最聪明的2%的人之间的差距。但这个趋势会继续下去

    吗？这个趋势会无限持续，使得未来的人都如今天的天才一般吗？还是

    说，弗林效应和人类智力都存在一个自然极限？

    现代思维

    当科学家们意识到弗林效应之后，他们很快就注意到，IQ的上升几

    乎全部来自智力测试中的某几个部分。其中一个测试—韦氏儿童智力量

    表(Wechsler Intelligence Scale for Children, WISC)有多个部分，分别

    测试不同的能力。人们可能很自然会认为，进步最大的在晶体智力部分

    (crystallized intelligence)—也就是在学校学到的那些知识。但是事实

    不是这样：测试中词汇和算术部分的成绩基本保持不变。

    大部分的IQ上升来自与抽象推理有关的两个部分(见下页图)。其

    中一个部分考查“相似性”，比如这个问题—“苹果和橘子的共同点是什

    么？”“都可以吃”这个答案的得分就没有“都是水果”高，因为后者给出

    的并不是简单肤浅的属性。另一部分则包括一系列有一定抽象关联的几

    何图形，而受试者要正确地分析出图形之间的关系。

    弗林效应的一个悖论是，这些测验被设计为完全是非语言的和文化

    中立的，用来测量心理学家所说的“流体智力”(一种解决不熟悉问题的

    天生能力)。但是，弗林效应却清晰地表明，在全球人类中，某种环境

    因素影响了这个本该无关文化背景的能力。美国佛罗里达州立大学的心

    理学家安斯利·米切姆(Ainsley Mitchum)和马克·福克斯(Mark

    Fox)，对智力测试分数在几代人中的变化做了详细的研究。他们猜测，人类抽象思维能力的进步，可能与我们理解事物更加灵活有关。

    “大家都对电脑屏幕上的开始按钮很熟悉，但它并不是真正的按

    钮。”米切姆说，“我想对奶奶解释如何关机，我对她说‘点开始按钮，然后选择关机’，她却拿着鼠标朝屏幕敲击。”

    米切姆补充说，他的奶奶并不笨。但在她成长的那个世界里，按钮

    是可以真正按下去的，而电话不可以当相机用。包括弗林在内的很多科

    学家认为，上升的IQ并不意味着大脑本身的进步，而是我们的思想变得

    更现代化。这样的测试需要受试者具备区分抽象概念的类别的能力，并

    将这些概念联系起来。弗林说，在人类历史中，这一能力在上个世纪变

    得比以往任何时候都要有用。

    智力测试

    一种特别的聪明

    如何测试IQ？一个常用的测试是韦氏儿童智力量表，它包括多个不同的部分。有的部分测

    试儿童的词汇、算术能力和关于一般信息的知识—也就是成年人说的小常识。其他部分则测试

    儿童的认知能力。比如在相似性测试中，儿童需要找出词语之间的抽象相似性(比如“狐

    狸”和“兔子”)。只有在这类针对认知能力的测试中，分数才在不断上升。弗林效应表明，我们

    理解抽象概念的能力越来越强了。“如果你不能给抽象概念归类，无法熟练运用逻辑，就不能真正熟

    悉现代社会。”弗林说，“苏联心理学家亚历山大·卢里亚(Alexander

    Luria)在20世纪20年代测试了俄罗斯农村的一群农民。他问他们，‘在

    全年有雪的地方，熊都是白色的。北极全年有雪，那么那里的熊是什么

    颜色的？’农民回答，他们只看见过棕熊。他们并不会认为假设的问题

    有任何意义。”

    这些农民并不愚蠢，只是他们的世界需要不同的能力。“我觉得最

    让人激动的并非是我们在IQ测试上得分的提高，”弗林说，“而是它阐明了人类思维在20世纪的变迁史。”

    依据对弗林效应的粗浅理解，会很快得出一些奇怪的结论。比如，如果只是简单地倒推，那么按照1990年的标准，1900年的英国人平均IQ

    只有70左右。“也就是说，那时的一个普通英国人接近弱智，连板球的

    规则都不能理解，”美国密歇根州立大学的认知心理学家戴维·汉布里克

    (David Hambrick)说，“这当然很荒谬。”

    我们可能并不比先辈们聪明，但可以肯定的是，我们的思想已经改

    变了。弗林认为这一变化开始于工业革命时期。工业革命带来了教育大

    众化和家庭小型化，而且社会中农业相关的职业被技术类和管理类职业

    取代。工程师、电气技师、工业建筑师等新的职业不断产生，而这些职

    业需要掌握抽象的概念。同时，教育促进了更多的创新和社会进步。这

    样，在我们的思想与我们创造的技术所主导的文化之间，形成了一个持

    续的良性循环，而且这个循环不会很快结束。

    大部分研究者都认同弗林的推测，也就是说，工业革命和技术进步

    是弗林效应最根本的原因。但是要确定具体的原因—可以让我们能够据

    以制定教育和社会政策来刻意增加这一效应—还是相当困难。教育的进

    步对IQ上升的贡献肯定不小。就在20世纪初，大部分美国人在学校度过

    的时间都还不到七年。而现在，大约一半的成人受过高等教育。

    但是，受教育程度的提高并不能完全说明这一切。有些研究者推

    测，20世纪所发生的IQ上升，是处于智力正态分布曲线左侧的那些低分

    者的进步，这很可能是因为教育机会的增加。但美国杜克大学的乔纳森

    ·韦(Jonathan Wai)和玛莎·普塔拉兹(Martha Putallaz)发表的一项最

    新研究表明，从最近20年中美国五、六、七年级学生所接受过的170万

    次测试来看，排名前5%的学生的得分与弗林效应预测的进步是一致

    的。韦说：“这是我们第一次发现，整个智力分布曲线都在上升。”

    根据韦和普塔拉兹的研究结果，由于智力正态分布曲线出现了整体

    变化，因此推动智力上升的文化因素应该以同样的程度，同时在影响所有人。在即将发表的一篇论文中，韦和普塔拉兹推测，复杂的电脑游戏

    乃至一些电视节目可能提供了一个练习场，有助于人们提升IQ测试所需

    的解决问题的能力。

    对于罗杰斯来说，弗林效应的普遍性证明了寻找一个唯一的诱因是

    没有必要的：“肯定有四五个重要因素能影响IQ，即使某些因素出现波

    动或影响力减弱，其他因素都能保持弗林效应。”儿童时期营养的改

    善、教育的普及、家庭小型化以及受过教育的母亲对孩子的作用，都可

    能是影响因素。“只要有其中两个因素存在，那么就算发生了第二次世

    界大战那样的事情使得另外两个因素消失，弗林效应也能继续保

    持。”他说。

    思想进化

    未来会怎样？IQ会继续上升吗？我们唯一能肯定的是，周围的世界

    将继续被我们的行为所改变。

    弗林喜欢用一个技术现象来比喻思想和文化之间的长期互

    动。“1900年的汽车很慢，因为道路非常糟糕，”他说，“简直能把人震

    碎。”但是道路和汽车共同进步了。道路状况的改善使得汽车也进步了

    —更好的道路促使工程师设计出更快的汽车。

    我们的思想和文化之间也存在一个类似的反馈循环。我们正在创造

    一个让信息以不可思议的速度积累并传播的世界，这甚至在数十年前都

    是不可想象的。任何技术的进步都要求思想能够适应这一变化，而思想

    的变化又进一步重塑了世界。弗林效应在本世纪似乎不太可能停止，这

    预示着在未来，你我都将会被认为是极度古板和死脑筋之人。

    当然，我们思想的改变，并不单单只是IQ测试展现出的那些。“人

    们的反应速度在变快—我很肯定。”汉布里克说，“在典型的反应时间测

    试研究中，一般来说，如果某人的反应时间不到200毫秒，那这样的结果是不会被研究人员采纳的，因为人们曾认为，人类最快的反应速度需

    要用时200毫秒。但是，如果你问问做这类研究的人就会发现，现在他

    们不得不抛弃更多的测试结果了，人们在测试中的反应速度在变快。我

    们发短信、打电脑游戏—这些需要快速反应的事情越来越多。我想如果

    有足够多的数据的话，我们将在反应速度方面看到类似弗林效应的现

    象。”

    我们或许不需要对弗林效应这样的现象感到惊诧。这个现象如果消

    失，才会令人不安，因为这意味着我们不再对我们创造的世界做出反

    应。弗林效应本身不是好事，也不是坏事—它只是我们适应环境的能力

    的反映，这种能力既让我们创造，也让我们破坏。如果我们足够幸运，或许我们能创造出一个让我们越来越聪明的世界—我们的后代或许会

    想，以前的人头脑怎么那么简单。

    扩展阅读

    Flynn's Effect. Marguerite Holloway in Scientific American , Vol. 280, No. 1, pages 37–38;

    January 1999.

    Solving the IQ Puzzle. James R. Flynn in Scientific American Mind , Vol. 18, No. 5, pages 24–

    31; October 2007.

    Are We Getting Smarter? Rising IQ in the Twenty-First Century. James R. Flynn. Cambridge

    University Press, 2012.我们的记忆由谁编码

    每一个概念—我们接触过的每一个人、每一件事，可能对应着特定脑区中的一小群神经元。这

    些“概念细胞”是我们的记忆、思维以及认知能力的基础。

    撰文罗德里哥·奎罗格(Rodrigo Quian Quiroga)

    伊泽克·弗赖特(Itzhak Fried)

    克里斯托弗·柯赫(Christof Koch)

    翻译陆惠民

    审校郭爱克精彩速览

    记忆是如何存储的？神经科学家争论了数十年，至今没有定论。一

    种理论认为，单个神经元掌管着特定的记忆，例如，关于你的祖母或某

    个影星的记忆。

    另一种理论认为，记忆分布式地存储在数百万神经元中。但是，最

    近的许多大脑外科手术实验似乎表明，只有特定脑区中小规模的神经元

    群负责记忆的编码。

    同时，这些小规模的神经元群一专多能，它们可以记忆一个事物的

    方方面面，例如祖母的肖像、体型，或者某个好莱坞影星(比如詹妮弗

    ·安妮斯顿)的正面像、侧面像甚至嗓音。罗德里哥·奎罗格 是阿根廷人，英国莱斯特大学教授，也是该校生物工

    程研究小组负责人。他是最近出版的《博格斯与记忆：走近人脑》

    (Borges and Memory: Encounters with the Human Brain )一书的作者。

    伊泽克·弗赖特 是美国加利福尼亚大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院神经

    外科教授、癫痫手术研究项目负责人。他也是以色列特拉维夫索拉斯基

    医学中心和特拉维夫大学的教授。克里斯托弗·柯赫 是美国加州理工学院认知和行为生物学教授、西雅图

    艾伦脑科学研究所的首席科学家。

    从前，俄罗斯有一个著名的神经外科医生，叫作阿卡赫·阿卡赫维

    奇(Akakhi Akakhievitch)。有一个古怪的病人，希望阿卡赫维奇帮他

    彻底忘掉他那专横讨厌的母亲。阿卡赫维奇答应了他的请求，打开病人

    的头颅，一个一个地剔除了数千个神经元，这些神经元都与病人对他母亲的记忆有关。术后，病人从麻醉中苏醒，奇迹出现了，病人失去了所

    有关于他母亲的记忆，不管是好的还是坏的记忆。阿卡赫维奇对手术的

    成功感到非常欣喜，高兴之余，他决定开始下一项研究—找出那些与对

    祖母的记忆有关的神经元。

    这个故事当然是虚构的。1969年，神经科学家杰里·莱特文(Jerry

    Lettvin，已故)在麻省理工学院演讲时，讲述了这个故事，用来阐述他

    那个后来被戏称为“祖母细胞”(grandmother cell)的理论。莱特文认

    为，我们日常的每一种意识体验、思维以及记忆，不管是对于某个亲戚

    朋友，还是其他任何人或者物，都只有大约18000个神经元与之对应。

    不过，莱特文后来既没有进一步证明也没有放弃他的大胆假设，而40多

    年来，科学家对“祖母细胞”理论也一直有不同看法。

    认为神经元以一种非常具体而明确的方式存储记忆的观点，可以追

    溯到19世纪末威廉·詹姆斯(William James)提出的所谓“教皇细

    胞”(pontifical cell)的理论。该理论认为，人们的意识就是由“教皇细

    胞”产生的。但是，不管是“祖母细胞”假说还是“教皇细胞”假说，都与

    当时的主流理论—即诺贝尔奖得主查尔斯·谢灵顿(Charles

    Sherrington)在1940年提出的“百万神经元大民主”(a millionfold

    democracy)的理论—相悖。这一主流理论认为，对任何人和事物的感

    知，都要依靠亿万神经元的大协作来完成。在这种情况下，任何单个神

    经元的活动都毫无意义，只有大规模神经元群体的合作才能创造意义。

    大脑是如何存储一个特定概念的？是通过为数不多的神经元(例如

    几千个，甚至更少的神经元)来存储，还是动用大量神经元(数以亿计

    的神经元)分布式地存储在整个大脑中？神经科学家在这个问题上一直

    争论不休。不过，这种争论也带来了好处，让科学家对记忆和有意识思

    维有了新的理解。有趣的是，在此过程中，好莱坞还帮了一点忙。

    对女明星放电的神经元几年前，我们与加布里埃尔·克赖曼(Gabriel Kreiman，现在是美国

    哈佛大学医学院的副教授)和莱拉·雷迪(Leila Reddy，现在是法国图

    卢兹脑与认知中心的研究员)合作，完成了一次不寻常的实验，在一个

    病人大脑的海马(与记忆有关的一个脑区)中发现了一个非常有趣的神

    经元。这个神经元只会对美国女明星詹妮弗·安妮斯顿的图片产生强烈

    反应，而对其他事物(数十个其他男明星、社会名人、场所或动物)的

    图片无动于衷。在另一个病人的海马中，也发现了一个特殊的神经元，只在女明星哈莉·贝瑞(Halle Berry)的图片出现时放电，甚至计算机屏

    幕上显示贝瑞的名字时也会放电，而对其他事物保持沉默。还有一个神

    经元只对女明星奥普拉·温弗雷(Oprah Winfrey)有反应，当出现她的

    图片，或者计算机屏幕上显示她的名字并由计算机合成语音读出时，这

    个神经元就会放电。此外，科学家还发现一个神经元，只有在出现天行

    者卢克(Luke Skywalker，电影《星球大战》中的角色)的图片，或者

    计算机屏幕上显示他的名字并将其读出时放电。类似的例子还有很多。

    通过直接记录单个神经元的放电情况，就可以实现这类观察研究。

    另外一些更常用的技术，例如大脑功能成像技术，可以观察受试者在执

    行一个特定任务时整个脑区的活动情况。大脑功能成像可以追踪大脑中

    兴奋区域(通常包含几百万个神经元)的整体能耗情况，但是无法分辨

    一小群神经元的活动，更不用说单个神经元了。为了记录单个神经元发

    放的电脉冲，需要在大脑中植入比头发还细的微电极。这种技术不像大

    脑功能成像那样常用，只有在特殊的治疗过程中，才会将微电极植入病

    人大脑中。

    在治疗癫痫病人时，偶尔会有这样的机会。当病人的癫痫强烈发

    作，普通的治疗又无法控制症状时，就需要进行手术治疗。在某些情况

    下，切除癫痫病灶是可行的，甚至有可能使病人治愈。手术前，医生需

    要通过各种技术对癫痫发作的起点位置和病灶进行精确定位。当然，医

    生会首选非侵入性技术，如大脑功能成像，来进行手术前的评估性检测，综合考虑各项检测指标，并通过病人头皮的脑电图记录分析病理性

    的神经电活动(癫痫发作时，大量神经元同步密集放电)。但有时，依

    靠非侵入性技术不足以对癫痫病灶进行精确定位，此时，神经外科医生

    就只能求助于微电极。他们将微电极深植于病人大脑中，并让病人留院

    观察，以便持续监测病人的大脑活动，再根据监测数据分析癫痫情况。

    在病人留院观察期间，有时科学家会邀请病人作为自愿者参加研究

    性实验，让他们完成多种认知任务，同时监测他们的大脑活动。在美国

    加利福尼亚大学洛杉矶分校，我们使用了一种独特的技术，将非常纤细

    的金属丝引导的柔性微电极植入自愿者大脑进行记录。该技术由弗赖特

    发明，他在加利福尼亚大学洛杉矶分校领导着一个癫痫手术研究项目，并与世界各地的科学家进行合作，包括美国加州理工学院柯赫的研究

    组，以及英国莱斯特大学奎罗格实验室的科研人员。利用这项技术，我

    们得以直接记录大脑在执行不同任务时单个神经元的放电情况—实验

    中，病人注视着笔记本电脑屏幕上显示的图像，进行回忆或者执行其他

    任务，我们则连续不断地监测病人神经元的活动。正是在这一研究中，我们发现了“詹妮弗·安妮斯顿神经元”，而且我们的发现也在不经意间

    重新点燃了莱特文的“祖母细胞”理论所引发的争论。

    重新认识“祖母细胞”

    像“詹妮弗·安妮斯顿神经元”这样的神经细胞，会不会就是科学家

    长期争论的“祖母细胞”呢？为了回答这个问题，我们必须首先给“祖母

    细胞”下个精确的定义。对于“祖母细胞”假说，一种极端的解释是，一

    个神经元对应一个概念。但是，既然我们能够找到一个单独的神经元，它只对詹妮弗·安妮斯顿兴奋，那么我们就有理由推断，必定还有更多

    的“詹妮弗·安妮斯顿神经元”，因为在数百亿个神经元中找到一个，而

    且是唯一的特定神经元的概率几乎为零。此外，如果只有一个神经元负责处理与詹妮弗·安妮斯顿有关的全部信息，那么万一这个神经元因疾

    病或意外而受到损坏，有关詹妮弗·安妮斯顿的全部记忆岂不荡然无

    存，这怎么可能？

    对于“祖母细胞”假说，另一种不太极端的解释是，任意一个概念都

    有若干神经元与之对应。这种解释可能是合理的，但很难证明，甚至不

    可能证明。因为我们不可能将所有的概念都尝试一遍，从而证明某个神

    经元只对某一个概念放电。事实上，相反的例子却很多，我们经常会发

    现一些神经元，它们可以对不止一个概念放电。因此，如果在某次实验

    中发现一个神经元只对一个人放电，那我们也无法排除它可能还会对其

    他刺激放电，只不过我们在实验中并没有使用这种刺激罢了。

    例如，在找到“詹妮弗·安妮斯顿神经元”的第二天，我们进行了重

    复实验。这次实验中，我们使用了很多与她有关的图片，结果发现“詹

    妮弗·安妮斯顿神经元”还会对丽莎·库卓(Lisa Kudrow，与詹妮弗·安妮

    斯顿一起出演过电视剧《老友记》，两人都凭此剧而成名)放电；对天

    行者卢克有反应的那个神经元，也会对尤达(Yoda，电影《星球大战》

    中的角色，与天行者卢克一样也是一名绝地武士)放电；另外有一个神

    经元对两个篮球运动员兴奋；还有一个神经元对本文作者之一的奎罗格

    及其合作者兴奋，这些人都与加利福尼亚大学洛杉矶分校那位自愿参加

    实验的病人有过接触，凡此种种。尽管如此，人们仍可以认为，这些神

    经元就是“祖母细胞”，只不过能让它们兴奋放电的对象不止一个：电视

    剧《老友记》中两个金发碧眼的女明星、电影《星球大战》中的绝地武

    士们、篮球运动员们，或者与病人一起做实验的科学家们。因此，这些

    细胞是不是“祖母细胞”的问题，似乎就变成了是否对定义进行扩展的一

    个语义问题。

    暂且撇开语义方面的讨论，我们先来关注这些“詹妮弗·安妮斯顿神

    经元”的一些关键特征。首先，我们发现，这类神经元的兴奋非常有选

    择性，每一种都只对展示给病人的一小部分社会名人、政客、亲戚或地标建筑的图片兴奋。其次，这些神经元中的每一个都可以对特定人物或

    场所的多种表达形式兴奋，而与图片的具体视觉特征无关。事实上，一

    个神经元可以对同一个人的各种图片，甚至他的名字(无论是书写的，还是朗读的)产生类似的兴奋反应。就好像这个神经元以它的放电模式

    告诉我们，“我认识詹妮弗·安妮斯顿这个人，不管你用什么形式进行展

    示：她穿红衣服的图片、她的轮廓、书写出来的她的名字，甚至大声喊

    出她的名字都可以”。这种神经元似乎是对确定的概念放电—不管这一

    概念是通过哪种形式来表达。因此，将这些神经元称为“概念细

    胞”(concept cell)，而不是“祖母细胞”，可能更恰当。“概念细胞”有时

    也会对多个概念兴奋，这种情况下，多个概念往往是密切关联的。

    概念编码

    要理解为数不多的神经元与一个特定概念(如詹妮弗·安妮斯顿)

    之间如何关联，首先需要了解一个复杂过程—在日常生活中，我们的大

    脑如何获取和存储大量的人和事物的图像信息。眼睛看到的信息首先通

    过眼球后的视神经，传入位于后脑的初级视皮层(primary visual

    cortex)。这里的神经元对图像的某些微小细节放电。每一个神经元就

    像数字图像的像素点，或者画家乔治·修拉(Georges Seurat)的点彩画

    中的一个彩色点。

    单个神经元并不能告诉我们，它所接收的细节对应的是一张脸、一

    杯茶，还是埃菲尔铁塔，或者其他什么图像。但是，每一个神经元的信

    息都是整体图像的一部分，它们组合起来就会产生一幅美丽的图像，就

    像是《大碗岛的星期日下午》(A Sunday Afternoon on the Island of La

    Grande Jatte ，乔治·修拉的代表画作)那样。如果图像稍有变化，图像

    的某些细节也会改变，此时，初级视皮层上神经元群的放电也会相应地

    改变。大脑需要对感觉信息进行加工，以获取比图像更深层的信息—它必

    须识别目标，并将其整合到已知的概念中。从初级视皮层开始，由图像

    触发的神经元活动依次经过大脑皮层上的一系列区域，向大脑前额区蔓

    延。在这些更高级的视觉区域，单个神经元对整个人脸或物体放电，而

    不是局部的细节。在这些区域，只需要一个神经元就能告诉我们，图像

    到底是一张人脸，还是埃菲尔铁塔。如果稍微改变图像，例如移动一下

    图像的位置，或者改变一点灯光，图像的细节特征就会变化，但是这些

    神经元似乎并不介意图像细节的轻微改变，它们的放电情况几乎保持不

    变，这种性质称为“视觉不变性”(visual invariance)。

    高级视觉区域的神经元将它们的信息传递到内侧颞叶(medial

    temporal lobe)—海马及其周围的皮层，这些区域与记忆功能有关，我

    们也正是在这里发现了“詹妮弗·安妮斯顿神经元”。海马神经元的反应

    比高级视皮层的神经元更具特异性。每一个海马神经元都只对某个特定

    的人放电，或者更确切地说，对那个人所对应的概念放电：不仅是脸或

    者外表的方方面面，还包括与此人有紧密关系的各种属性，比如这个人

    的名字。

    我们试图弄清楚，在大脑中，编码概念的神经元的稀疏程度到底如

    何？换句话说，多少个神经元的放电可以代表一个特定概念。显然，我

    们无法直接测出这种神经元的数量，因为我们无法在一个给定脑区中记

    录所有神经元的活动。不过，本文作者柯赫曾经和斯蒂芬·韦杜

    (Stephen Waydo，当时还是加州理工学院的一名博士研究生)一起利

    用统计学方法估算出，在内侧颞叶，一个特定概念只会触发不到100万

    个神经元放电，而这个区域大约有10亿个神经元。而且，考虑到研究人

    员在实验中使用的图片是病人非常熟悉的，这往往会使更多神经元放

    电，所以100万应该是一个上限，实际上表示一个确定概念的神经元的

    数量，可能只有前者的110，甚至1100—确切数字可能与莱特文猜测的

    18000差不多。也有人持相反的观点，他们认为，大脑并不是通过一小群神经元对

    概念编码，而是分布式地编码，也就是很多神经元共同参与。因为如果

    每个概念都用数以万计的神经元来编码，那大脑可能没有足够多的神经

    元来表达所有概念以及这些概念的变化情况。比如，我们大脑中的神经

    元是否可以多到(即使按稀疏编码的方式)能编码出祖母微笑、织补衣

    服、喝茶或在公交车站等人的样子，还有英国女王问候民众以及天行者

    卢克童年时在塔图因星球(Tatooine)与达斯·维德(Darth Vader)打斗

    等情景。

    概念细胞

    对记忆编码

    在大脑中，记忆如何编码？神经科学家提出了两种对立的理论，但一直没有定论。一种理

    论认为，每一个记忆—例如天行者卢克的图像—都是零散地分布式存储在数百万甚至数百亿个

    神经元中。近年来，另一种理论已经得到更多科学家的认可。这种理论认为，神经元对记忆的

    编码是“稀疏”的，大约几千个神经元就可以表示一幅图像。当卢克的图像出现时，不管距离远

    近，这些神经元中的每一个都会兴奋。这群神经元中的一部分(不是全部)也会对与卢克有关

    的另一个角色—尤达的图像兴奋。与此类似，另一群神经元会对女明星詹妮弗·安妮斯顿的图像

    兴奋。为了回答这个疑问，我们首先要考虑的是，一个人能够记住的概念

    通常不超过1万个。与内侧颞叶拥有约10亿个神经元相比，1万个概念并

    不算多。另外，我们有理由认为，对概念进行稀疏编码和存储是非常高

    效的。内侧颞叶的神经元并不关心一个概念的不同情况，例如，它们不

    关心卢克是站着还是坐着，它们只关心输入的信息是否与卢克有关。这些神经元只对概念本身放电，而与概念的具体表现形式无关。对概念的

    抽象化—神经元可以对“卢克”这个概念的所有表现形式放电—减少了神

    经元需要编码的信息量，而且使得神经元具有高度选择性，例如只

    对“卢克”放电，而不会对“安妮斯顿”放电。

    韦杜的模拟研究进一步发展了这一观点。基于视觉信息加工的详细

    模型，韦杜通过计算机程序模拟了一个神经网络，可以学习识别多种不

    带标记的图片，比如飞机、汽车、摩托车和人脸。这套程序对图片所表

    达概念的识别，并不需要额外的指导，没有人告诉它“这是飞机，那是

    卡车”。它独立完成的识别工作基于这样一个前提假设：尽管图像很

    多，但它们实际上是少数几个人或物的不同表现形式，每一个人或物都

    由一小群神经元来表示，就像我们在内侧颞叶中所发现的那样。在软件

    模拟中加入这种稀疏编码方式之后，该神经网络学会了分辨同一个人或

    物体的不同图片。即使这些人或者事物的图片有非常大的差异，该神经

    网络也能正确辨别。这个模拟研究的结果，与我们通过记录人类大脑中

    神经元放电所得到的结果非常相似。

    概念细胞之间的关联

    大脑如何表示外部世界的信息，又如何将感觉转变成记忆？这个问

    题与我们的研究密切相关。先看看1953年的一个著名病例(名为H.

    M.)，他患有顽固性癫痫，为了控制他强烈的癫痫症状，神经外科医生

    无奈之下，只好选择切除他两侧的海马以及大脑两侧与海马相连的区

    域。手术后，这位病人仍能辨别人和物体，可以回想起手术前已经知道

    的一些事，但是出乎意料的是，他再也不能形成新的持久性记忆。由于

    失去了海马，他很快就会忘记刚经历过的事情，就像2000年的电影《记

    忆碎片》(Memento )中患有类似神经疾病的主角那样。

    上述病人的故事表明，海马以及整个内侧颞叶对于感知并不是必需的，但对于短时记忆(持续时间很短)向长时记忆(持续时间达数小

    时、数天，甚至数年)的转变却是必不可少的。我们认为，位于内侧颞

    叶区域的“概念细胞”，在将我们意识到的东西(即外部输入的感觉信息

    或大脑回忆所触发的内容)转变成长时记忆的过程中发挥关键作用，长

    时记忆随后被存储到大脑皮层的其他区域。我们认为，对于之前那位病

    人来说，他在辨认或者回忆安妮斯顿时，“詹妮弗·安妮斯顿神经元”并

    非是必需的。但是，这位病人要把“安妮斯顿”放在自己的脑海中，建立

    起与这位女明星有关的联系或记忆，该神经元却是至关重要的—比如，日后他会想起他见过安妮斯顿的照片。

    我们的大脑可能通过为数不多的“概念细胞”，将一个事物的多种形

    式表示为一个独特的概念。这样的表示方式只需要一小群神经元，并且

    不会随着事物具体形式的变化而变化。“概念细胞”的作用对于解释我们

    的回忆过程很有帮助，我们会回想起安妮斯顿或卢克的整体形象，而不

    是他们脸部的每一个细节。我们不需要(也不可能)回想起遇到过的每

    个人或每件事的全部细节。

    重要的是抓住特定场景中与我们有关的人和事物的关键信息，而不

    是记住大量毫无意义的细枝末节。如果我们在咖啡店偶然遇见一个熟

    人，对我们而言，更重要的是记住这次相遇后发生的一些重要事情，而

    不是此人的衣着打扮或者他说的每一句话，更不是喝咖啡的其他陌生人

    的长相。“概念细胞”倾向于对与个人相关的事物兴奋，因为我们通常会

    记住与我们熟悉的人或事物有关的事，而不会浪费精力去记住与我们无

    关的事。

    记忆不只是一个个孤立的概念。对詹妮弗·安妮斯顿的记忆，包含

    着与她本人以及她在《老友记》等影视作品中所扮演的角色有关的一系

    列故事。对某个记忆情节的完整回忆，需要在不同但是相关的概念之间

    建立联系，比如，把“詹妮弗·安妮斯顿”这个概念与“坐在沙发上，一边

    看着《老友记》，一边吃着冰激凌”等概念关联起来。如果两个概念是关联的，那么编码其中一个概念的某些神经元可能

    也会对另一个概念兴奋。这可以解释大脑神经元对相互联系的事物如何

    进行编码的生理过程。神经元会对有关联的其他概念放电，这可能就是

    形成情景记忆(episodic memory，例如在咖啡店偶遇熟人后发生的一系

    列事件)以及意识流(flow of consciousness，意识的内容自发地从一个

    概念跳到另一个概念)的基础。当我们看到詹妮弗·安妮斯顿时，视觉

    感知激发起我们对电视、沙发以及冰激凌等概念的记忆，这些相互关联

    的概念构成了观看《老友记》剧集的记忆。同一个概念的不同方面(存

    储在不同的脑区)之间，也可能是通过类似的方式形成关联，从而将一

    束玫瑰的香味、形状、颜色和质地，或者将安妮斯顿的容貌和嗓音联系

    起来。

    既然以抽象概念的形式存储高级记忆具有明显优越性，那我们就要

    进一步探讨，为什么对这些概念的表示只需要内侧颞叶中的一小群神经

    元？多项模拟研究表明，稀疏编码方式对于快速形成不同概念之间的联

    系是必需的—这可能就是答案。

    模拟研究的技术细节相当复杂，不过原理非常简单。就拿我们在咖

    啡店遇到一个熟人这样的例子来说，假如采用分布式编码的方式而不是

    相反的稀疏编码来表示这个人，那我们对这个人的每一处细节都需要用

    许多神经元进行编码。对这家咖啡店本身的分布式编码，又需要另外的

    大量神经元。如果要将这个人和这家咖啡店联系起来，就需要在表示这

    两个概念各种细节的大量神经元之间建立连接。这还没有考虑需要将这

    两个概念与其他相关概念区分开来的问题，例如，这家咖啡店看起来像

    一家舒适的书店，而遇到的那个人看上去很像我们认识的另一个人。

    在分布式网络中建立这样的连接是非常缓慢的，而且可能导致记忆

    混乱。相反，在稀疏网络中建立这样的连接既快速又容易，只需使少数

    神经元对两个概念都放电，从而在表示每个概念的各组神经元之间建立

    少量连接即可。稀疏网络的另一个优点是，增加新概念并不会对网络中既有的其他概念带来显著影响；而在分布式网络中很难将一个概念单独

    分隔开来，若要增加一个新概念，甚至需要改变整个网络的边界。

    “概念细胞”使感知和记忆相互联系，通过抽象化和稀疏编码的方式

    表示语义知识(semantic knowledge)，比如人、场所、物体，以及构成

    我们个人世界的全部有意义的概念。它们是搭建记忆大厦的砖石，使我

    们对生活中的事实和事件形成记忆。它们巧妙的编码方式使我们的思维

    可以撇开无数琐碎的细节，提取出有意义的东西，以此来形成新的记

    忆，并在概念之间建立新的关联。“概念细胞”编码了我们的经历中最重

    要的内容。

    “概念细胞”与莱特文所设想的“祖母细胞”不太相似，但它们很可能

    是人类认知能力的重要物质基础，以及思维和记忆的硬件组分。

    扩展阅读

    Sparse but Not Grandmother-Cell Coding in the Medial Temporal Lobe. R. Quian

    Quiroga, G. Kreiman, C. Koch and I. Fried in Trends in Cognitive Sciences , Vol. 12, No. 3, pages 87–

    91; March 2008.

    Percepts to Recollections: Insights from Single Neuron Recordings in the Human Brain.

    Nanthia Suthana and Itzhak Fried in Trends in Cognitive Sciences , Vol. 16, No. 8, pages 427–436;

    August 2012.

    Concept Cells: The Building Blocks of Declarative Memory Functions. Rodrigo Quian

    Quiroga in Nature Reviews Neuroscience , Vol. 13, pages 587–597; August 2012.睡眠优化记忆

    睡眠期间，大脑会减弱神经元之间的联系，这样显然可以节约能量。而新的研究有了意外的发

    现—大脑这一机制有助于记忆的形成。

    撰文朱利奥·托诺尼(Giulio Tononi)

    基娅拉·西雷利(Chiara Cirelli)

    翻译冯泽君精彩速览

    睡眠一定有很重要的功能，因为所有动物都要睡觉。

    人清醒的时候，强化神经细胞间的联系能巩固学习和记忆。而令人

    惊奇的是，研究显示，睡眠期间，这些联系会减弱。

    通过减弱神经联系，睡眠可使大脑细胞避免处理过多的信息和超负

    荷工作，也可以减少能耗。朱利奥·托诺尼 和基娅拉·西雷利 是威斯康星大学麦迪逊分校的精神病

    学教授，他们研究的主题是人类意识的一个分支—睡眠的功能。托诺尼

    于2012年出版了《Φ：从大脑到精神》(Phi: A Voyage from the Brain to

    the Soul )一书，讲述的正是关于人类意识的故事。

    每天晚上，我们睡下以后，看不到，听不着，不说话，身体和瘫痪

    了没什么分别，可是我们的大脑并没闲着。沉睡中，大脑神经细胞的活

    跃度几乎与清醒时无异。如果说睡觉是为了休息，大脑为什么还这么忙

    呢？既然睡觉时意识已经完全不受外界干扰，神经细胞又在忙些什么

    呢？

    其实，睡眠时的大脑活动可能正在完成一些重要的功能。这种重要性首先体现在睡眠现象的普遍性上。睡觉时，机体无意识、无反应，这

    其实是件很危险的事，一不小心就会送命。但即使这样，所有动物都要

    睡觉，十几年前研究者就已经证实，鸟要睡觉，蜜蜂要睡觉，鬣蜥和蟑

    螂都要睡觉，连果蝇都不例外。

    更有甚者，为了适应睡眠，自然界还进化出了一些神奇的功能。例

    如，海豚和其他一些海洋哺乳动物可以让两个大脑半球交替休息，在一

    个半球清醒时，另一个半球去睡觉，因为它们必须经常浮出水面换气。

    同许多专业或非专业人士一样，我们两个人一直很好奇睡眠究竟有

    什么功能，使得它对所有动物都如此重要。20多年前，我们还就职于意

    大利比萨市的圣安娜高级研究学院时就曾设想，每天大脑内会有数十亿

    个神经连接被重塑，而在沉睡期间，大脑或多或少会把这些改变恢复

    成“出厂设置”。也就是说，通过这种方式，睡眠既可以保证大脑回路在

    一生之中不断形成新记忆的能力，同时也使大脑不至于负担过重达到饱

    和或者擦除旧的记忆。

    对于为什么睡觉时要彻底切断感受外界的能力，我们也有一个想

    法：我们认为，这是因为当大脑要整合新旧记忆时，必须停止对当下的

    意识体验，而睡眠显然是最佳时机。

    在其他研究睡眠对学习和记忆的作用的神经学家中，我们的这个假

    设引起了争议。因为我们认为，睡眠时神经联系减弱才能完成所谓

    的“调零”过程，而传统理论认为，储存新记忆的神经回路会在睡眠期间

    得到加强。不过，数年来，我们的假设在从苍蝇到人类的多种研究对象

    上都得到了实验支持。

    新假说

    人为什么要睡觉？

    清醒状态下，同时被激活的神经元间的联系加强，形成新记忆(左下图)。过去，研究人员认为，睡眠期间这些神经元会被重新激活，强化这些联系。但事实也有可能完全相反(右

    图)：大量证据显示，睡眠期间的自发电活动可能会弱化日间被强化的突触联系，即神经元之

    间的接触点。本文作者提出，这种弱化也许能将突触强度恢复到基础水平，保存能量，减轻神

    经元负荷。这个恢复到基础水平的过程被称为突触稳态，也许正是睡眠的核心功能。

    清醒

    无论外界刺激重要(值得记忆，紫色线段表示)还是不重要(偶然发生，橙色线段表示)，神

    经细胞都会做出反应，被激活的神经细胞间的联 系会增强。

    睡眠

    自发电活动选择性地消除或是弱化(线段变细)神经联系。不重要的联系弱化得更多，重要联系保存得更加完整。

    经典睡眠理论

    一个世纪以前就已经有科学家提出，睡眠对于记忆功能很重要。此

    后无数的实验证实，睡一觉甚至只是打个盹之后，新形成的记忆都会比

    一直醒着时更加牢靠。而且，这不仅仅对陈述性记忆(declarative

    memory，比如背单词，或是记忆图片和位置之间的联系等，也称外显记忆)适用，对感觉和运动技巧等程序记忆(procedural memory，比如

    演奏乐器等)也适用。

    基于这些发现，科学家开始寻找证据，试图证明大脑会在睡眠期间

    重新处理新习得的东西。他们确实也找到了一些证据：过去20多年，研

    究人员先是在啮齿类，继而在人身上都发现，睡眠期间大脑的活动方式

    有时确实和清醒时类似。

    神经联系弱化的证据

    白天接受刺激训练期间，果蝇和小鼠脑内，神经元上接受信号的元件—树突棘的数量增加

    (左)，睡觉以后树突棘的数量会减少。

    用电极刺激大鼠大脑神经，或用磁脉冲刺激人脑神经，研究人员在这些实验中都发现，睡眠被

    剥夺后，神经元的反应比睡眠后更大，说明睡眠能减弱突触联系的强度。成熟的啮齿类动物在清醒时，随着它们的活动，决定突触强度的AMPA受体数量增加，在它们

    睡觉后，这种受体的数量又会降低。

    比如，当大鼠学着在迷宫中探索方向时，大脑的海马会出现特征性

    放电模式。此后的睡眠期间，有时大鼠的同一脑区会出现“回放”这种放

    电模式的现象，这种“回放”出现的频率比研究人员预测的更频繁。

    因此，很多研究者据此推测，清醒状态下，某些神经细胞间的突触

    联系会因为日常活动加强，而睡眠期间的回放过程可以使这些联系进一

    步巩固，形成记忆。也就是说，相互联系的神经细胞放电越多，突触之

    间传递信息就越容易，这能帮助神经回路编码大脑中的记忆。这种选择

    性的增强过程一般被称为突触增强(synaptic potentiation)，这也是关于大脑学习、记忆机制的一种很流行的观点。

    尽管这种回放和突触增强的现象在清醒状态下确实存在，可是还没

    有直接证据证实，在睡眠状态下的“回放”现象中，神经回路中的突触联

    系得到了加强。不过，这倒是正好符合我们的推测：当人们进入睡眠状

    态，对外界没有意识时，“回放”以及其他看似随机的大脑活动其实会弱

    化神经联系，而非加强。

    保证大脑可塑性

    突触联系的增强与弱化并存，对于大脑的正常运转非常重要。这其

    实很好理解。其一，加强突触联系的能耗更高，而大脑储存的能量并不

    是无限的。大脑能耗占整个机体能耗的20%，是全身能量消耗最高的器

    官(按单位重量耗能比较)，其中至少有三分之二是用于突触活动。构

    建和强化突触是最耗能的细胞活动，这一过程需要合成和安置线粒体

    (细胞能量工厂)、突触小泡(synaptic vesicle，信号分子运输元

    件)，以及传递突触信息所需的各种蛋白质和脂质等大量细胞元件。

    显然，这种高能耗体系是“不可持续”的。大脑不可能终生日夜不停

    地维持和加强突触联系。我们并不否认突触增强能强化记忆，我们只是

    怀疑突触增强是不是晚上睡觉时也在继续。

    我们认为，在睡眠期间弱化突触，能把大脑回路所需的能量值调到

    基础水平，避免大脑过度耗能、细胞高度负荷。睡眠的这种“调零”功能

    可以将突触维持在动态平衡的状态(或称为“稳态”)，因此，我们整个

    关于睡眠功能的假设也可被称为“突触稳态假说”(synaptic homeostasis

    hypothesis, SHY)。这个假说认为，对于所有需要睡眠的生命来说，睡

    眠最基本和最普遍的功能是把大脑调整到一个基础状态，清醒以后，生

    物才能进行新一轮的学习和记忆。而为了进行这种调适，我们必须冒一

    定风险，让整个机体在一段时间内处于对外界环境没有反应的状态。简而言之，大脑想获得根据外界经验调整神经回路的能力，即可塑性，就

    必须要睡觉。

    但是，突触稳态假说如何解释睡眠对学习和记忆的益处呢？突触弱

    化以后，为什么整体记忆和经验还能保留下来呢？试想，大脑经过一整

    天的工作，所有经历的事情都会在脑内留下一定痕迹。一些重要的事

    情，比如认识了一个新朋友、用吉他学了一段新乐曲等，其实只是所有

    经过大脑的信息中的一小部分。要增强记忆，大脑必须学会区分不重要

    的“噪音”和重要的“关键信号”。

    我们推测，睡觉的时候，神经元的自发放电会激活不同的神经回路

    组合，包括新形成的回路和已有的神经回路。(所以做梦的时候，你会

    体验到各种新旧记忆的大杂烩。)这些自发的神经活动其实是大脑在进

    行匹配和选择。大脑中已经存储了一些被认为是有意义的记忆，新的记

    忆如果与它们更吻合，就将被储存下来；同时，大脑还会弱化大量与已

    有记忆背景不吻合的突触联系。我们和其他一些科学家正在研究，大脑

    是以怎样的具体机制削弱编码“噪音”的突触联系，同时保留那些“关键

    信号”的突触联系。

    在上述过程中，大脑最好对外界没有响应，也就是说最好处于睡眠

    之中。另外，恢复突触稳态的过程也不该在我们清醒的时候进行，因为

    在白天，大脑活动主要是在处理新发生的事件，而不是以前在生活中积

    累的所有知识。与外界完全隔绝的睡眠状态，才能把大脑从新信息

    的“轰炸”中解放出来，为记忆的整合与巩固创造理想环境。

    减弱神经联系

    通过详细分析大量脑电图数据，我们的这一理论，即大脑在睡眠时

    的放电是为了减弱而不是加强突触联系，已经获得了一些实验证据。

    通过贴在头皮上的记录电极，脑电图可以监测和记录大脑皮层的电活动模式。10多年前我们就通过脑电图发现，睡眠主要有两种形式，分

    别为快速眼动(rapid eye movement, REM)睡眠和非快速眼动(non-

    REM, NREM)睡眠，两者在夜间交替出现。每一种睡眠模式都有特定

    的脑电图特征。快速眼动睡眠就像它的名字揭示的那样，眼睛虽然闭

    着，可是眼球会快速抖动。快速眼动睡眠期间脑电波快速振荡，和人清

    醒时的脑电波类似。相对地，非快速眼动睡眠期间最突出的特点是，脑

    电波振荡缓慢，振荡周期约为一秒钟。

    10年前，加拿大魁北克拉瓦勒大学的已故神经生理学家米尔恰·斯

    特里德(Mircea Steriade)发现，如果一群神经元集体同步放电(即所

    谓的“放电期”，on periods)，然后集体沉默一秒钟左右(即所谓的“间

    歇期”，off periods)后再次同步放电，如此往复，就会出现非快速眼动

    睡眠期的慢波振荡。这是有关睡眠的基本认识之一。随后，科学家发

    现，如果鸟类和哺乳动物很久没睡，非快速眼动睡眠期间的波动幅度

    (即振幅)就会比较大，而随着睡眠的持续，这个振幅则会逐渐减小。

    我们认为，如果突触联系很强，神经元的同步放电也会更强，因此

    慢波振荡的振幅就会更大。而与此相反，如果突触联系弱，神经元的同

    步放电也弱，慢波振荡的振幅就小。结合电脑模拟以及人类和动物实验

    的结果，我们推测，清醒的时候突触联系较强，所以刚开始入睡时非快

    速眼动睡眠的振荡振幅大，波形陡峭；等到天亮快要睡醒时，突触联系

    在夜间已经逐渐弱化，所以此时慢波振荡的振幅变小，波形平缓。

    对于睡眠过程中突触联系会变弱甚至可能被消除的观点，更直接的

    证据来自动物实验。例如，我们发现，果蝇在日间剧增的神经突触，无

    论其数量还是大小，在夜间都会消退；如果果蝇白天处于有外界刺激的

    条件下，前后变化将更加明显。树突棘(synaptic spine)是神经元上的

    一个功能性突起，能够检测神经信号，并将信号传入细胞体。如果果蝇

    在白天和同伴频繁互动，神经元就能生成更多的树突棘，经过一夜睡眠

    后又会减少。更重要的是，当且仅当果蝇睡觉以后，树突棘数量才能恢复到基础

    水平。我们在幼年小鼠身上也观察到了类似现象：清醒时树突棘数量呈

    上升趋势，睡着后开始减少。成年大鼠也有类似趋势，但变化的不是树

    突棘数量，而是一种被称为AMPA受体(AMPA receptor)的树突棘分

    子。我们发现，当动物清醒时，每个突触联系上的AMPA受体数量会增

    多，睡着以后数量则会减少。更多的AMPA受体数量代表突触联系较

    强，而较少的AMPA受体数量代表突触联系较弱。

    可能的机制

    睡眠中的脑电波

    脑电波记录显示，睡眠期间，脑电波会发生显著改变，快速眼动(REM)睡眠和非快速眼

    动(non-REM，见图)睡眠交替进行。非快速眼动睡眠期间的脑电波频率较低，振动幅度也会

    逐渐降低，可能就是因为参与其中的突触联系减弱。本文作者认为，产生这种弱化效果的部分

    原因是，睡眠时，强化突触联系所需的特定化学物质的浓度较低。

    用电极刺激大脑皮层的神经纤维，能直接测出突触强度。突触联系

    强，刺激诱导出的神经元反应就大，反之则小。我们的研究表明，在同

    样的刺激下，大鼠在清醒几个小时后的神经放电的强度比刚睡醒时更

    强。

    意大利米兰大学的马切洛·马西米尼(Marcello Massimini)和现任

    职于苏黎世大学的雷托·胡贝尔(Reto Huber)在人类身上进行了一项类

    似实验，不过他们采用的不是电极刺激，而是经颅磁刺激(transcranialmagnetic stimulation)，即在头皮上给一个很短的磁脉冲来刺激皮层神

    经元。随后，他们记录到了很强的皮层脑电波反应。结果很清楚：清醒

    时间越长，脑电波越强；经过一夜睡眠后，脑电波强度就能降回到基础

    水平。

    优胜劣汰

    我们前后历时近20年，进行了许多实验，所有这些实验都得出了一

    致结论：睡眠时的自发脑活动确实削弱了神经回路的突触联系—可能是

    通过降低神经回路传输电脉冲的能力，或者直接“擦除”了这些突触联

    系。

    这一过程被我们称为下调选择(down selection)，它可以通过“优

    胜劣汰”的方法，筛选出“最适”的神经回路。保留下来的神经回路有些

    是被反复重点强化的回路(比如为了熟练掌握一首新曲子，而反复练习

    的正确吉他指法)，或者能同以前的旧记忆很好地整合(比如在已知语

    言体系里新添一个单词)。反之，那些仅仅在清醒时稍有增强的神经回

    路(比如弹错的音符、陌生语言的词汇)则会被忘记。

    下调选择将确保微不足道的事件不会在神经回路里留下长久的痕

    迹，而值得注意的回忆将被保留，而且下调选择还能为新一轮的突触增

    强留出空间。事实上，确有研究显示，睡眠对于学习和记忆的好处之一

    在于，睡一觉之后有助于新记忆(在下次睡觉前接触的知识)的形成。

    很多研究表明，相比坚持一整天不睡，晚上睡一觉以后学习新东西会更

    容易。(这值得学生们注意。)

    尽管迄今为止，我们还没有直接的证据说明是什么机制选择性地弱

    化了被激活的突触，但我们已经有了一个初步假想。我们怀疑，哺乳动

    物在非快速眼动睡眠期间的慢波振荡以某种方式发挥了作用。已有实验

    显示，通过人为刺激，模拟非快速眼动睡眠期间脑细胞的同步放电和间歇周期时，大鼠大脑内神经细胞之间的信号传递会被削弱。

    突触减弱也可能由非快速眼动睡眠期间，脑内化学物质浓度的变化

    引起。清醒时的个体身上，信号物质，或称神经调质

    (neuromodulator，包括乙酰胆碱、去甲肾上腺素、多巴胺、5-羟色

    胺、组胺和丘脑分泌素等)的浓度，可能更利于强化突触联系。而在睡

    眠期间，尤其是在非快速眼动睡眠期间，各种神经调质的浓度会降低。

    较低的神经调质浓度可能影响神经回路，当信号经过时，突触强度会减

    弱而不是增强。

    这一过程很可能还同脑源性神经营养因子(brain-derived

    neurotrophic factor, BDNF)有关。这种物质能增加突触强度，并参与记

    忆的获得。清醒时，BDNF浓度水平很高，睡觉时会降到很低。

    局部睡眠

    尽管下调选择的具体机制和选择的过程不详，目前在几个物种上的

    实验所得的结论还是很明显的：清醒时，突触联系的强度整体上更高，睡眠期间则会下降。这也是突触稳态假说的核心观点。我们可以试着验

    证其中一些有趣的推论，进一步证实这一假说。

    如果这个假说成立，那么白天清醒时神经回路改变越多，晚上需要

    的睡眠必然也越多。反过来说，睡眠需求可以用非快速眼动睡眠的慢波

    振幅和持续时间来衡量。为了探讨这种可能性，我们要求受试者学习一

    种新技能，用鼠标定位电脑屏幕上的目标物，难度在于屏幕上的光标和

    实际鼠标的移动方向完全相反。这种学习需要动用大脑的右侧顶叶皮层

    (right parietal cortex)。结果显示，练习当晚，受试者睡着后，该皮层

    的慢波振幅明显比没有进行过练习的前一晚更大。而且，经过一晚休

    息，慢波振幅又逐渐恢复到以前的水平。但在刚入睡时，受试者大脑局

    部那些大幅度慢波告诉了我们，大脑的特定部分在白天的练习中已经精疲力尽了。

    后来，我们和其他一些研究者的很多实验都进一步证实，学习以及

    更普遍的突触活动，会增加局部脑区的睡眠需求。最近，我们甚至发

    现，如果长期或过度使用某个神经回路，那么这个回路中的神经元甚至

    会在其他脑区(甚至是机体本身)还清醒的时候，就径自“睡去”。也就

    是说，如果大鼠醒着的时间比平时长，有些神经元会出现短暂的间歇状

    态，就跟在非快速眼动睡眠期间的慢波状态一样。可是表面上看，大鼠

    还是醒着的，眼睛睁着，该干吗还干吗。

    这种现象被称为局部睡眠(local sleep)，它引起了不少研究者的

    兴趣。我们最新的研究显示，睡眠不足的人，脑中也存在局部间歇状

    态，此时继续学习新东西，间歇就会越来越频繁。也许，我们醒的时间

    太长，或是用脑过度的时候，大脑的某个区域就会自己悄悄打个盹。有

    时候我们自以为清醒，完全掌控一切，可是却误下判断、犯低级错误、反应急躁、情绪失控，不知道这中间有多少是由某个悄悄打盹的脑区引

    起的。

    突触稳态假说也暗示我们，儿童期和青春期，学习任务繁重，突触

    大量形成，所以尤其要注意保证睡眠质量—许多研究已经证明了这一

    点。

    青少年时期，突触联系形成、强化和减弱的频率远高于成年后。在

    人生的这一阶段(童年和青少年时期)，高强度的突触重塑以及神经回

    路形成过程中，要节省大脑消耗的能量，睡眠期间的下调选择尤为关

    键。在此期间，睡眠不足会产生怎样的影响还有待研究。这会不会影响

    神经回路的细微排布？如果会的话，睡眠不足的影响就不仅仅是偶尔的

    健忘或是失误那么简单了，还会让整个大脑结构产生长久的变化。

    我们很期待继续验证突触稳态假说的预测，并进一步探索那些影响

    所带来的后果。比如，我们想知道，神经发育期间，剥夺睡眠会不会引

    起神经回路的变化。我们也想探究睡眠对丘脑、小脑、下丘脑等深部脑区的影响，还想知道快速眼动睡眠对突触稳态的作用等等。只有搞清这

    些，我们也许才能真正了解睡眠是否真是大脑可塑性的基础，是否是所

    有大脑、所有神经元必须付出的“成本”。

    扩展阅读

    Is Sleep Essential? Chiara Cirelli and Giulio Tononi in PLOS Biology , Vol. 6, No. 8, pages

    1605–1611; August 2008.

    The Memory Function of Sleep. Susanne Diekelmann and Jan Born in Nature Reviews

    Neuroscience , Vol. 11, No. 2, pages 114–126; February 2010.

    Local Sleep in Awake Rats. Vladyslav V. Vyazovskiy, Umberto Olcese, Erin C. Hanlon, Yuval

    Nir, Chiara Cirelli and Giulio Tononi in Nature , Vol. 472, pages 443–447; April 28, 2011.

    Sleep and Synaptic Homeostasis: Structural Evidence in Drosophila. Daniel Bushey, Giulio

    Tononi and Chiara Cirelli in Science , Vol. 332, pages 1576–1581; June 24, 2011.擦除痛苦记忆

    恐惧症、强迫症以及创伤后应激障碍等，可能与遗忘能力异常有关。这些精神障碍的受害者就

    像记忆的囚徒，逃脱不了特定环境与某种伤害的关联。科学家正在尝试各种行为和药物干预的

    方法，帮助患者弱化、擦除甚至改写困扰他们的痛苦记忆。

    撰文杰里·阿德勒(Jerry Adler)

    翻译应剑精彩速览

    包括恐惧和精神痛苦在内的许多问题，病理基础都是负面记忆。神

    经科学家试图了解大脑中记忆形成的机制，帮助那些遭受生理或心理创

    伤的人，摆脱创伤记忆的困扰。

    一种叫作ZIP的生化物质能清除大鼠的记忆，但不能有针对性地清

    除负面记忆。

    一些能降低与压力相关的去甲肾上腺素水平的药物，可以减轻伴随

    心理创伤或刚经历过的折磨而出现的精神痛苦。

    重写个人记忆可能是另一种办法。当我们回忆往事，旧的记忆被唤

    醒时，也许可以通过药物或者行为治疗，让这些记忆周围的情感阴霾消

    散掉。杰里·阿德勒 在1979-2008年间任美国《新闻周刊》高级编辑。他写作

    的话题非常广泛，既有对斯蒂芬·霍金、萨莉·莱德等的人物描写，也有

    谈论美国盲目自大的封面故事。

    狭小的空间里，一个带透明塑料罩的转盘正在缓慢旋转，转盘上有

    一只大鼠。透过塑料罩，大鼠可以看到转盘所在房间墙壁上的标记，从

    而判断自己的位置。当转盘转至某个特定位置，突然电击大鼠足部—心

    理学术语称之为“负强化”(negative reinforcement)，大鼠会立即转身，朝相反方向跑去，唯恐再次回到这个位置，直至筋疲力尽。

    问题是，如何才能让大鼠停下来？我们注意到仅仅停止电击根本没

    用，因为大鼠绝对不想再进入那个危险区域。要想让大鼠停下来，必须

    通过外部干预，消除大鼠的恐惧心理，或者通过足够强的安全信号，重

    建大鼠对外界危险性的判断和反应。

    以上是大鼠的故事。接下来，让我们关注那些曾在战场上受伤、患

    上创伤后应激障碍(post-traumatic stress disorder, PTSD)的人，他们会

    表现出一系列不太明确但又真实存在的症状。对于PTSD患者来说，特

    定的环境或刺激，比如露天场所、拥挤的人群、突然的巨响，都与某种

    伤痛相关联。因此，他们会尽量避开这些环境或刺激。他们有着与转盘上的大鼠一样的困境：某些场景出现时，即使是安全的，他们也无法使

    自己平静。那么，我们该如何让他们平静下来呢？

    转盘上的大鼠和街头的老兵都是记忆的囚徒，巨大的伤痛在他们的

    脑海中留下了难以磨灭的印记。类似的情况不但存在于哺乳动物中，在

    爬行动物甚至无脊椎动物中也有发现。正如研究人员正在努力寻找痴呆

    患者记忆丢失的原因，另一些研究人员正致力于帮助PTSD患者摆脱那

    些困扰他们(其实并不仅仅是这些患者)日常生活的痛苦记忆。目前，一种新兴的假说认为：恐惧症、强迫症，甚至成瘾、顽固性疼痛等多种

    症状，都属于学习与记忆异常，更确切地说，是遗忘能力异常。

    “格式化”记忆

    有的人永远忘不了蜘蛛掉进自己的牛奶杯的瞬间，也有人容易触景

    生情，这些都是记忆再现的表现。研究人员发现，记忆并不只是被动储

    存印象的过程，而是一个在细胞水平上持续进行、动态变化的过程，也

    是一个不断发展的心理过程，这个过程可以通过药物和认知疗法来干

    预。对于战后老兵以及人身伤害事件和意外事故中的受害者而言，这是

    个大好消息。当然，对于未来的历史学家以及负责个人伤害诉讼的律师

    而言，就未必是喜讯了。

    对于转盘上的大鼠，你可以设想各种方法来消除它的恐惧。你可以

    让它走到筋疲力尽，自己发现电击刺激已经消失，这种方法被心理学家

    称为“消退法”(extinction)。你也可以尝试直接修改大鼠的大脑，尤其

    是形成和储存记忆的地方—海马。六年前，美国纽约州立大学南部医学

    中心的神经科学家托德·萨克特(Todd Sacktor)在前同事安德烈·芬顿

    (André Fenton)所做研究的基础上做了一项实验：他首先让大鼠接受

    转盘训练，然后在其海马中注射一种叫作ZIP的化合物，两小时后，让

    大鼠再次接受转盘训练。结果发现，大鼠的恐惧消失了。如果在患有PTSD的战后老兵身上也能获得同样的效果，那离获得诺贝尔奖就不远

    了，而且很可能产生价值高达十亿美元的新药物产业。

    为了理解萨克特的遗忘实验，首先要理解记忆，弄清楚如何使形成

    记忆的学习过程彻底失效。专门研究记忆的神经科学家通常都是从研究

    长时增强(long term potentiation, LTP)开始。多个同时放电或在短时间

    内相继放电的神经元，会形成一种同步关联，这样它们以后会倾向于一

    起放电，这就是LTP过程。比如，负责听到猛烈巨响的神经元与负责卧

    倒寻找掩护的神经元就可以关联在一起。

    LTP的复杂生化过程，包括突触后神经元上谷氨酸受体的增殖，电

    化学信号通过突触前与突触后神经元之间的微小间隙(称作突触间隙)

    到达突触后膜，突触后神经元接收信号并将其放大。萨克特认为，谷氨

    酸受体并不稳定，它们不断形成、消失，然后又重新形成。维持记忆需

    依赖活跃的生物化学过程，使足够多的谷氨酸受体保留在适当位置。

    全面阻断蛋白质合成的药物，会抑制动物的学习能力和记忆形成过

    程，因而，在过去相当长一段时间内，人们认为参与记忆储存的物质是

    一种蛋白质。萨克特实验室锁定的研究目标是PKMzeta，这是一种不太

    引人注目的蛋白激酶，能将其他蛋白质磷酸化，使之活化。萨克特说，正是PKMzeta负责记忆的维持，如果没有PKMzeta, LTP便无法完成，记

    忆也将会消失。化合物ZIP是PKMzeta的特异拮抗剂，也就是萨克特注

    射到大鼠海马，使大鼠忘记转盘训练中形成的恐惧感的那种药物。通过

    阻断PKMzeta的作用，ZIP能像格式化硬盘一样影响记 ......