科學家揭示大腦處理和預測聲音的新見解

[jlee42]

一項發表在《先進科學》雜誌上的新研究表明，大腦使用兩個不同的大規模網路來識別記憶中的音樂序列。 其中一個網路負責一般聲音處理，而另一個網路則專門用於將傳入資訊與記憶進行比較並檢測預測錯誤。 這些發現提供了一個更全面的視角，展示了大腦如何通過廣泛神經系統的協調活動來支援複雜的認知功能。
預測編碼理論認為，大腦會不斷對傳入的感官資訊生成預期。 當現實與這些預期不符時，大腦會通過一個稱為"預測錯誤"的過程來更新其預測。
過去關於這一主題的大部分研究都集中在小範圍腦區或狹窄的頻帶。 這些研究幫助識別了預測的一些基本組成部分，例如對意外聲音的早期感官反應。 但它們往往忽略了多個腦區如何作為網路進行合作，特別是在涉及記憶複雜序列（如音樂）的任務中。
在這項新研究中，一個研究團隊試圖解決我們對預測編碼在全腦層面如何工作的理解缺口。 該研究由奧胡斯大學音樂與大腦研究中心和牛津大學幸福與人類繁榮研究中心的副教授列奧納多·博內蒂（Leonardo Bonetti）以及奧胡斯大學音樂與大腦研究中心和根特大學系統音樂學研究所的研究員馬蒂亞·羅索（Mattia Rosso）領導。
"多年來，我們（列奧納多·博內蒂和馬蒂亞·羅索）一直對理解大腦在感知、記憶或預測聲音時如何在不同區域組織其活動感興趣。 大多數現有的分析工具都集中在小範圍的腦區或預定義的連接上，這意味著我們常常錯過了更廣泛的系統級畫面。 此外，一些方法依賴於相當強烈的假設或相當複雜的分析程式，這限制了研究結果的可解釋性，"研究人員告訴PsyPost。
"我們希望通過創建一種新方法來克服這些局限性，這種方法能夠捕捉大腦的全部動態活動，以及多個區域如何即時合作。 這一動機促使我們開發了BROAD-NESS框架，它以一種簡單、有效、快速且高度可解釋的方式識別寬頻腦網路。 我們的目標是為研究人員提供一個既數學嚴謹又易於使用的工具，使他們能夠在不對數據施加強假設的情況下繪製大規模腦部交互圖。 "
該研究涉及83名年齡在19至63歲之間的志願者。 參與者首先聆聽並記憶了一段約翰·塞巴斯蒂安·巴赫的短音樂作品。 在記憶階段之後，使用腦磁圖（MEG）記錄他們的腦活動，這是一種以高時間精度測量大腦電活動產生的磁場的技術。
在記錄過程中，參與者聆聽了135個不同的五音符音樂片段。 其中一些片段直接取自他們記憶的作品，而其他則是新的變體。 對於每個片段，參與者必須指出它是否是原始音樂的一部分（"記憶的"）或新的變體（"新奇的"）。
分析的核心是名為BROAD-NESS的新方法，它是"BROadband brain Network Estimation via Source Separation"（通過源分離進行寬带腦網络估計）的縮寫。 研究人員首先使用MEG數據估計了大腦中3,559個點（或體素）上的神經活動位置。
然後，他們對這個龐大的數據集應用了稱為主成分分析（PCA）的統計技術。 該方法識別了所有腦體素之間同步活動的主要模式，每個主要模式代表一個獨立的、同時運行的腦網路。 分析還量化了每個網路解釋的大腦總活動的比例。
這兩個主要網路共同解釋了任務期間記錄的寬頻、源重建MEG數據中約88%的方差。 第一個網路解釋了大部分活動（約72%），以聽覺皮層和扣帶中回為中心。
該網路的活動在所有條件下顯示出較為一致的模式，在記憶和新奇序列
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第二個網路解釋了較小但顯著的部分活動（約16%）。 該網路也包括聽覺皮層，但延伸至涉及記憶和高級處理的區域，如海馬體、前扣帶、島葉和顳下區域。
與第一個網路不同，第二個網路的活動高度依賴於實驗條件。 它的動態似乎反映了將傳入聲音與存儲記憶匹配並標記預測錯誤的過程，當聲音偏離預期時。
"關鍵要點是，大腦作為一個動態網络工作，而不是作為孤立區域的集合，"博內蒂和羅索解釋道。 "當我們記住一個聲音或預測接下來會發生什麼時，許多大腦區域同時相互作用，這些相互作用的質量影響我們執行任務的效果。"
"使用BROAD-NESS，我們發現聽覺皮層不僅僅一次只做一項工作。 相反，它們參與了兩個主要網路：一個專注於處理聲音的感官細節，另一個支援記憶和預測過程，連接到海馬體和前扣帶皮層等更深層的腦結構。 "
為了更好地理解這些網路的時間和組織，研究人員使用了額外的分析技術。 其中一種稱為遞歸量化分析的方法，檢查了網路活動隨時間的穩定性和可預測性。
結果表明，當參與者聆聽正確記憶的音樂序列時，兩個網路的聯合活動更加結構化和穩定。 在所有參與者中，這種增加的穩定性與任務表現更好相關，包括更高的準確性和更快的反應時間。 這提供了證據，證明有組織和遞歸的網路動態與成功的認知功能相關。
"有趣的是，那些在這些網络之間顯示出更穩定和遞歸交互的參與者在記憶識別方面的表現也更好，"博內蒂和羅索說。 "簡單來說，當大腦網络以穩定和協調的方式協同工作時，認知變得更加高效。"
一項單獨的分析聚焦於網路的空間組織。 通過基於腦體素在兩個網路中的參與度對它們進行聚類，研究人員發現了一個細緻的參與模式。 一些腦區，如聽覺皮層的部分區域，在兩個網路中都高度活躍，表明它們充當了對聲音感知和基於記憶的預測都有貢獻的樞紐。
其他區域則更加專業化，對一個網路貢獻較大而對另一個網路貢獻較小。 例如，扣帶中回主要參與第一個網路，而海馬體是第二個網路的關鍵組成部分。
該研究還為大腦組織的「雙通路」假說提供了新視角。 最初為視覺描述的這一模型提出了處理物體"是什麼"與"在哪裡"的分離通路。 本研究中確定的第二個網路與"是什麼"通路（或腹側通路）非常吻合，因為它涉及對識別和記憶至關重要的區域。
然而，第一個網路並不能清晰地映射到傳統的"在哪裡"通路上。 相反，它似乎代表了一個參與持續聽覺注意和處理的獨特系統，表明聽覺記憶的組織比以前認為的更為複雜。
"雖然我們期望看到聽覺和記憶系統之間的聯繫，但真正突出的是聽覺皮層同時參與了兩個不同的大規模網路：一個用於感知，一個用於預測，"博內蒂和羅索告訴PsyPost。 "這表明同一腦區可以根據上下文靈活地貢獻於不同的計算角色。 這種模式證實，大腦從根本上組織起來以支援並行處理，其中多個認知操作同時運行並在即時中相互影響。 "
該研究存在一些局限性。 雖然任務對研究有效，但相對簡單，不涉及現實世界音樂聆聽的複雜性。 未來的研究可以使用BROAD-NESS方法來研究更自然體驗期間的腦網路動態。
研究人員還計劃將此框架應用於研究臨床人群。 研究這些大規模網路動態在影響記憶或預測處理的疾病（如阿爾茨海默病或精神分裂症）患者中如何不同，可能會為這些疾病的神經基礎提供新見解。
"我們的下一步有兩方面，"博內蒂和羅索說。 "首先，我們希望繼續完善BROAD-NESS框架，提高其可訪問性和可擴展性，以便其他研究人員可以將其應用於自己的數據。 其次，我們計劃將其應用於各種數據集，包括健康個體和臨床人群，以探索大規模腦網路在健康和疾病之間如何不同。 "
"最終，我們希望這種方法不僅能幫助我們更好地理解大腦在一切正常時如何工作，還能瞭解在病理條件下發生的變化。 從長遠來看，這可能有助於開發基於全腦網路動態的新生物標誌物或干預目標。 "
"我們最看重BROAD-NESS的一點是它是完全數據驅動和透明的，"博內蒂和羅索補充道。 "該流程旨在以易於解釋的方式整合空間、時間和動態分析，使其不僅適合神經科學專家，也適合心理學、醫學和計算科學領域的研究人印度原裝進口壯陽藥哪裡買 無副作用植物壯陽補品 增強性能力天然草本配方 改善早洩的口服產品 男性持久力不足怎麼辦 長期調理男性功能保健食品 壯陽產品有用嗎 持久不洩男用膠囊推薦品牌 壯陽補腎每日保健調理選擇 中年男性補腎壯陽保健員。"
"更廣泛地說，這項工作與一項日益增長的努力相一致，即從研究大腦中事情發生的位置轉向理解它們如何作為活的動態系統的一部分展開和相互作用。 這是我們希望為之做出貢獻的大局。 "
這項題為"BROAD-NESS揭示聽覺記憶網络中預測編碼的雙通路機制"的研究由列奧納多·博內蒂、赫瑪·費爾南德斯-魯維奧（Gemma Fernández-Rubio）、馬蒂亞斯· H·安德森（Mathias H. Andersen）、基亞拉·瑪律瓦索（Chiara Malvaso）、弗朗切斯科·卡爾洛馬尼奧（Francesco Carlomagno）、克勞迪婭·泰斯塔（Claudia Testa）、彼得·武斯特（Peter Vuust）、莫滕· L·克林格巴赫（Morten L. Kringelbach）和馬蒂亞·羅索共同完成。