怀孕如何改变大脑？改写侏儒运动图；看见慢性疼痛 | 周周发 Vol.84
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慢性疼痛，原来可以“看得见”关键词：慢性疼痛 前扣带回 眶额皮层
DOI:https://doi.org/10.1038/s41593-023-01338-z你是否曾经试图向医生描述你的疼痛，但发现无法找到合适的词语？疼痛，这种主观的感觉，一直以来都是医生和患者之间的沟通难题。但现在，科学家们发现，我们的大脑可能已经为我们提供了答案。
在一项发表在《自然-神经科学》的新研究中，科学家们发现，通过观察大脑的信号，我们可以客观地测量慢性疼痛的程度。研究人员在4名患有慢性疼痛的人的大脑中植入电极，以便对前扣带回（ACC）和眶额皮层（OFC）进行监测。然后，在3-6个月的时间里，患者每天多次回答关于他们疼痛严重程度的评分调查。完成每项调查后，他们安静地坐了30秒，以便电极可以记录他们的大脑活动。接下来，研究人员使用机器学习对调查结果进行建模。
上：植入电极及其相应的脑区下：患者填写的图表表明他们疼痛的位置和强度，从轻（绿色）到重（红色）。
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原论文
研究人员发现，他们可以通过检查患者的大脑活动，成功预测患者将如何对疼痛的严重程度进行评分——如在患者慢性疼痛程度较高时，OFC脑区的delta波功率较低；反之则较高。他们还发现，他们能够区分患者的慢性疼痛和使用热探头故意造成的急性疼痛——这两种疼痛分别对应ACC脑区和OFC脑区，而功率谱变化则可预测疼痛程度。
这一发现可能会对疼痛的治疗产生重大影响。例如，医生可以根据患者的大脑信号，来调整他们的疼痛治疗方案。这不仅可以提高治疗的效果，还可以避免过度治疗或者治疗不足。
所以，下次你感到疼痛时，不妨想想，你的大脑可能已经告诉了医生你的疼痛程度。
怀孕会对大脑产生怎样的影响？
关键词：怀孕 生理机能 神经可塑性
DOI:https://doi.org/10.1016/j.tins.2023.03.010在日常生活中，我们经常听说怀孕和分娩会使女性的身体发生重大的生理变化，其实怀孕也会对女性的大脑产生深远的影响。最近，一项发表在Cell的研究揭示了包括怀孕在内的女性特殊经历如何影响大脑健康和疾病风险。
人类和动物模型的研究结果表明，经产状况会影响产后的、以及更长一段时间的免疫信号、认知和神经可塑性。怀孕次数、胎儿性别、妊娠期疾病和产妇护理都会对大脑衰老和疾病风险产生影响。
在短期内，怀孕会对女性的生理机能产生显著的影响。例如，女性在怀孕期间会经历大量的氧气消耗、血浆体积增加、新陈代谢率提高和心输出量增加等变化，以支持胎儿的发育。另外，怀孕期间女性的免疫调节、胰岛素敏感性以及大脑结构都会发生改变。在这个过程中，一些特定的激素，如雌三醇、胎盘催乳素和松弛素的产量会急剧增加，这些激素在怀孕之外的时期是不存在的。这些激素的影响至关重要，因为它们可能改变许多神经系统疾病的病程，例如多发性硬化症和产后抑郁症。
妊娠期间及分娩后发生的一些神经可塑性、认知和神经炎症的变化。—
基于对啮齿动物（用“R”表示）和人类（用“H”表示）的研究，该图展示了妊娠期间及分娩后的短期变化（产后早期或后期）和长期变化（中年及以后）。
胎次影响长期的罹患疾病风险。先兆子痫也会导致孕期大脑体积更大程度的缩小。先前的胎次也会影响将来患神经系统疾病的风险。例如，经产妇患阿尔茨海默病的风险会降低，尽管这还受孩子数量、地理位置、胎儿性别、母乳喂养诸多因素的影响。
此外，怀孕还会对大脑的体积和结构产生一些特殊的影响。比如，研究发现怀孕会导致大脑体积的暂时性和非均匀性减少，但这种现象在产后6个月后会逆转。同时，怀孕还会以不同的方式改变大脑区域，如灰质体积和皮质厚度增加，默认模式网络的时间相干性也会发生变化。有趣的是，在妊娠晚期，这些灰质的减少与母性反应和依恋以及雌二醇水平升高呈正相关。
然而，怀孕对女性大脑的影响并不仅限于短期内。在长期看来，怀孕对女性的生理机能和神经塑性也有深远的影响。例如，研究发现既往妊娠的女性在中年阶段的雌二醇水平较低，月经周期也较短。此外，产次增加与绝经后中年女性肥胖患病率增加有关。孕史也与长寿相关，这取决于产次和母亲年龄。
既往妊娠可能会影响中年人的神经可塑性。与从未生育过的女性相比，生育过的女性在中年时的大脑“看起来更年轻”。有趣的是，有父亲经历的年长男性表现出与社会认知和同理心增强相关的生理变化。根据基于啮齿动物的研究得出的见解，科学家们表示，胎次增加会导致海马神经发生、认知能力增加，并可能导致炎症信号发生变化。
总的来说，这早期的生育历程可能引导诸多的异常风险发生转变，而这些风险在妊娠期疾病的背景下显得更加凸显。怀孕，作为女性独有的经历，无疑值得神经科学家们投以更多的关注。与此同时，像月经周期的特性、更年期的状态、避孕药的使用等如何影响大脑的健康，这些话题同样需要被赋予应有的重视。只有当科学界开始主动把女性健康作为首要考量，纳入那些对女性健康至关重要的因素，我们才有可能开始缩小两性之间的研究差距。
你的宠物猫狗也许真会“说话”
关键词：语言演化 黑猩猩
DOI:10.1038/s41467-023-37816-y你是否曾经想过，你的宠物狗或猫是否能理解你的话？或者，它们是否有自己的“语言”？这可能听起来有些离奇，但最近，科学家们发现，猩猩，我们的近亲物种，确实拥有一种类似于人类语言的交流方式。
黑猩猩能发出各种各样的声音，处理他们的社交和生活需求。更令人惊奇的是，他们甚至能将这些声音组合成更大的序列——有如我们用词语拼凑成句子，使整体的含义与部分的含义建立关联。瑞士苏黎世大学的研究人员在乌干达对野生猩猩进行精密控制的实验，发现这些声音组合真的可以被黑猩猩理解。
研究人员发现，黑猩猩在受到惊吓时会发出“警报-huus”，而在攻击或狩猎过程中会发出“waa-吠叫”以召集同伴。而当黑猩猩遇到需要召集群体成员应对威胁时，比如遇到蛇，它们会发出“警报-huus”和“waa-吠叫”的声音组合。当猩猩听到这种声音组合时，它们的反应比听到单个声音要强烈得多。这说明，黑猩猩确实能理解这些声音的含义，并将它们组合起来。
- Lydia Nichols -这项发现对我们理解语言起源有重要的启示。人类和猩猩的最后一个共同祖先大约在600万年前。这意味着，我们将有意义的声音组合起来的能力可能至少有600万年的历史，甚至可能更久。这为我们理解语言的演化提供了一个新的视角。
所以，下一次当你看到黑猩猩，或者你的宠物狗狗或猫猫，也许可以想想，它们可能正在“说话”。虽然我们可能无法完全理解它们的“语言”，但至少我们知道，它们的交流方式比我们想象的要复杂得多。
人脑和猴脑差别大么？
关键词：演化 fMRI
DOI:10.1126/sciadv.adf9445人类的大脑与猴子的大脑之间有很多相似之处，以至于我们可以通过研究猴子的大脑来更深入地了解人类的大脑。在近期一项发表在Science Advances的研究中，科学家们用严谨的科学实验，揭示了人脑与猴子大脑间的惊人相似之处。这些发现有可能为未来的人类大脑研究和医疗应用开辟新的道路。
首先，科学家们需要找到一种方法来对比人类大脑和猴子大脑。他们将脑沟模式分析（sulcal pattern analysis）与静息态功能性磁共振成像（ resting-state functional magnetic resonance imaging）和细胞结构分析（cytoarchitectonic analysis）相结合，来获取猴子和人类大脑的详细图像。然后，他们将这些图像上的脑皮层沟回模式进行比较。发现猴脑具有与人类大脑相同的组织原则，仅有额极皮层有显著差异。
人类、黑猩猩、狒狒和猕猴大脑侧额叶皮层中的脑沟组织的已知和修正观点。—
在人类（A）、黑猩猩（B）和猕猴（C）的外侧额叶皮层中已知有脑沟组织。（D）修订了黑猩猩和旧世界猴（old-world monkey）脑额叶皮层沟组织的人类同源物的观点。（D）中脑沟的颜色编码对应于人脑中识别的脑沟。在人脑外侧额叶观察到的所有脑沟在黑猩猩中有明确的同源物，而在旧世界猴中只有额极皮层最前部的脑沟没有其同源物。深灰色的脑沟代表位于腹外侧前额叶皮层的脑沟，被排除在本分析之外。浅灰色沟表示尚未命名的沟。
这项研究揭示了猴子大脑在某些方面与人类大脑的相似性，提供了灵长类大脑演化的见解，也是推动从猴子的侵入性研究到人类应用的关键工具。这为我们理解人类大脑功能提供了新的视角，我们可能会在未来发现更多有关人类大脑奥秘的线索。
改写侏儒运动图，
揭秘身体-心灵的隐秘联系
关键词：初级运动皮质 fMRI
DOI:https://doi.org/10.1038/s41586-023-05964-2你可能在做瑜伽或冥想时会有这样的体验：当你深深地呼吸，放松身体，你的思绪也会变得更加平静。这就是身心之间的联系在起作用。这种联系在我们的大脑结构中有着明确的体现。
在一项最近发表在Nature的研究中，华盛顿大学医学院的研究人员们提供了实证掌控运动的大脑区域与思考和规划的网络，以及调控血压和心率等无意识身体功能的网络之间有直接的联系。这些发现揭示了身心之间的联系在大脑结构中的具体展现。
这项研究或许能揭示一些令人费解的现象，如为何焦虑会让一些人想要来回踱步；为何刺激迷走神经（这种神经调控消化和心率等内部器官功能）能够缓解抑郁症；以及为何经常锻炼的人对生活的态度更为积极。
研究人员采用了功能性磁共振成像（fMRI）扫描七名健康成年人的大脑，无论是在休息还是执行任务时都进行了扫描。然后，他们将这些结果与包含大约50000人大脑扫描的更大的数据集进行了比较。
初级运动皮层的精确功能映射。—
（a）在单个样本参与者中，RSFC从左中央前回的连续皮质位置产生。所示的六个示例图代表了观察到的所有不同的连接模式。从这些位置提取的功能连通性说明了代表脚(1)、手(3)和嘴(5)的区域的经典M1连通性，以及一组相互连接的区域(2、4和6)。
（b）采用全脑、数据驱动、分层的方法对静息态fMRI数据进行离散功能网络划分，定义了图1中观察到的网络的空间范围（黑色轮廓）。该图展示了样本被试中足部、手部和嘴部运动激活的前1%的个体特异性数据。
（c）个体特异性数据比群体平均数据检测到效应间模式所需的RSFC阈值更低。
运动皮层参与切换决策中断的侏儒图，动作和运动控制的整合-隔离模型。—
（a）Penfield的经典侏儒图（homunculus），它描绘了一张在主要运动皮质中的连续身体地图。
（b）新侏儒图，标红部分为经典侏儒图无法解释的三点。在运动皮层组织的整合-隔离模型中，特定效应器——脚（绿色），手（青色）和口（橙色）——功能区域以同心圆的形式表示，接近中心的身体部分环绕着相对更能被隔离的远端部位（脚趾，手指和舌头）。交叉效应器区域（褐红色）位于这些领域的交汇点，形成了一个集成的、用于全身稳态调控的身体-认知动作网络的一部分。如同Penfield的原始绘图一样，这个图表旨在描绘组织原则，不能过度解读为精确地图。
研究人员发现，我们的大脑中有一个特殊的区域，可以控制我们身体的各个部分。这个区域就像一张地图，每个身体部位都在这张地图上有一个对应的位置。这就是我们通常所说的运动皮层图谱。这个图谱中，控制脚、手和面部运动的区域都与过去确定的部分一致。
但除此之外，他们还发现，在大脑的运动皮层中，还存在3个区域并不直接参与运动。这些区域在人们思考运动时会变得活跃，但在实际运动时并不活跃。这些区域与大脑中的其他部分（包括思考、规划、精神唤醒、疼痛以及控制内部器官和功能的区域）有强烈的联系。
由此可见，运动皮层很难只与运动有关，它也需要一个和执行功能相联系的部分。研究者将新发现的这一部分区域称作身体-认知动作网络（somato-cognitive action system，SCAN）。
这也代表着在运动皮层，存在着两个平行的行为控制系统，形成整合-隔离模式——特定效应器如脚、手和嘴等功能区域，用于隔离精细运动控制，而SCAN则用于整合目标、生理和身体运动。
这项研究的发现，为我们理解身心之间的联系提供了新的视角。它揭示了大脑中的运动皮层不仅仅控制我们的身体运动，还与我们的思考、规划和内部器官功能调控等多个方面有着紧密的联系。这也解释了为什么我们的身体状态，如呼吸、心率等，会影响我们的思绪和情绪。
青少年的情感和社会学习
关键词：青少年 情感学习 社会学习
DOI:https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.04.002当你在课堂上回答了一个问题并得到了老师的表扬，你可能会感到一阵喜悦和自豪，而这会让你更积极地参与课堂讨论。同样，当你在学校里做了一件值得称赞的事情后，你可能会发现同学们更加关注你并愿意与你交流。这些日常生活中的情景实际上都与大脑在青少年时期如何进行情感和社交学习紧密相关。那么，青少年时期的情感和社交学习到底有什么特点呢？
青少年时期是一个情感和社交敏感度提高的阶段。青少年会比儿童和成年人更容易受到环境中的奖励和威胁刺激的影响，这种变化影响了他们的学习能力。研究发现，青少年在巴甫洛夫学习（Pavlovian learning，通过与刺激相关联的自动反应进行学习）方面比成年人更强，而在工具性学习（instrumental learning，通过做出决策以获得奖励或避免惩罚进行学习）方面相对较弱。
- Davide Bonazzi -比如，在巴甫洛夫学习中，青少年可能很快就能学会某种声音与奖励之间的联系，但当奖励不存在时，他们却难以抑制与声音相关的反应。这意味着，尽管青少年可能在学习新事物时更为高效，但他们在区分奖励的大小和可能性方面比成年人更困难，也更容易将学到的东西泛化到新情境中。
在工具性学习中，青少年往往比成年人学习得慢，这可能是因为他们对奖励和威胁的反应较低。例如，在一项需要在两个符号之间做出选择的任务中，青少年可能需要更长时间才能学会哪个选项更好。这种差异可能会导致学习中的挑战，例如在选择课程或培养新技能时。
为了应对这一挑战，教育者和心理健康专家需要关注青少年在不同学习任务中的表现，以及情感和社交刺激对他们学习的影响。这可以帮助我们更好地理解青少年大脑发育过程中的变化，为教育实践和心理健康干预提供有针对性的建议。同时，也提醒青少年和家长要注意平衡情感和社交生活，以充分发挥他们在学习中的潜能。
在生活中，我们可以进一步关注青少年在不同环境和任务中的学习表现，例如在家庭和学校中的情感、社交互动和决策。通过观察和分析他们的行为，我们可以为青少年提供更多的支持，帮助他们更好地应对学习中的困难和挑战。而这些研究和理解，对于未来教育和心理健康的发展以及帮助青少年成长将具有重要意义。
为小鼠量身打造VR平台
关键词：虚拟现实技术 场景认知
DOI: 10.1007/s12264-022-00964-0在我们的日常生活中，我们经常需要根据周围的环境做出适当的反应。比如，当我们走进一个陌生的城市，我们需要通过观察周围的建筑、街道和标志来确定我们的位置和方向。这就是我们对场景的认知。然而，这个过程涉及到复杂的感觉信息处理，是学习记忆和空间导航等热门研究领域的重要内容。
近日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的徐春研究组、中国科学院自动化研究所的刘禹研究组与海军军医大学的贺华研究组合作，发表了一篇题为“A Virtual Reality Platform for Context-Dependent Cognitive Research in Rodents”的论文。他们开发了一套由模块化硬件和自定义软件组成的高性能VR平台，为研究啮齿类动物基于场景认知的复杂行为提供了更为经济、灵活的工具。
VR平台的优势在于，研究人员可以在最大限度地操纵场景组成元素、模拟现实世界的同时，还能兼顾固定在头部的神经活动记录手段。该研究开发了一套高性能的VR平台，包括环绕屏幕、跑动滚轮、运动检测器、神经活动记录设备以及可根据实验需要组装的外设功能模块。通过自定义VR软件对位置检测、实时屏幕更新、外设设备触发以及小鼠行为参数记录进行多线程处理，实现快速场景切换及交互式VR体验。
此研究团队已以此VR平台成功引导小鼠完成了诸多依赖场景认知的任务。比如，在场景识别任务中，小鼠经过一段时间的学习后，能展现出在特定位置的舔水偏好行为。研究者在小鼠场景识别任务期间，同时记录到了海马CA1区域位置细胞发放，进一步确认了VR系统中的小鼠拥有空间感知能力。
另外，研究者发现，在部分原有元素缺失，甚至只进行小比例相反场景元素替换的情况下，小鼠仍能完成整体场景的识别。而在场景依赖的延迟匹配任务中，小鼠也展现出了对场景匹配规则的学习。这些研究成果，如同一颗颗明珠，彰显了该VR平台在复杂认知任务中应用的潜力。
情境依赖的行为训练—
（A）在虚拟场景和走廊中使用的墙壁、门、地板和天花板的示例图像。
（B）两种规则给水示意图。
（C）显示舔水概率的示例图。
（E）场景依赖任务中导航时海马CA1区域位置细胞展示。
相较以往的实验用VR设备，这个新开发的VR平台具有高采样率、高灵活性、操纵简便、成本低廉的特点。其轻量化的软件和模块化的外设功能模块可针对不同实验任务的需求进行升级装配，应用范围更为广阔。
总的来说，这项研究利用VR平台成功引导小鼠完成了诸多场景依赖的认知任务，并记录到了海马的位置细胞。这项研究初步探究了场景中的元素组成在场景识别中的作用，并为更多基于场景的认知行为探究提供了更为便利的工具。
动态前景理论，
理解风险决策的新视角
关键词：动态前景理论 决策
DOI: 10.1126/sciadv.ade7972设想你正在参与一场游戏，游戏的奖品为糖果，藏匿在两个神秘的箱子中，二者皆为未知数，虽无法精确预知，却可以根据过往经验推敲出糖果的大致数量。你在抉择之后，就能获得一份甜蜜的奖赏，而这将修正你的预判。决策就如同一场应对风险与不确定性的游戏。
在神经经济学的领域，两种理论试图阐述我们的决策行为：前景理论以及强化学习理论。前者描绘了我们面临风险时的决策路径，后者则阐明了我们如何从过去的决策中吸取经验，以期在未来做出更明智的选择。然而，这两种理论的阐述，还不足以全面揭示我们的决策行为。因此，科学家们在两种理论的基础上，进行了新的研究，提出了动态前景理论。
在一项发表在Science Advances的研究中，科学家们观察了猴子与人类的赌博行为，他们发现当奖励超过预期时，被试会上调他们的预期，这就是所谓的“积极的预期错误”。用简单的语言来说，如果你发现打开的箱子里的糖果比预期多，那么下次你可能会更偏向于选择这个箱子。这种现象在人类和猴子中都有观察到，显然，这是一种普遍的行为模式。
然而，当奖励低于预期时，参与者的预期调整并不一致。也就是说，如果打开的箱子里的糖果比预期少，你可能并不会立即调整对这个箱子的预期，可能是因为你认为这只是偶然的情况，或者是希望下次能从这个箱子中得到更多的糖果。
彩票选择任务和猴子选择行为。—
（A）在屏幕的左边和右边分别给猴子展示了两个饼图，表示可供选择的选项。猴子通过盯着目标出现的那一边来选择目标。
（B）在每个选择试验中，奖励概率和大小的100种可能组合中的两种被随机分配到左侧和右侧目标选项。
（C）收集每只猴子的大量决策，同时评估了两种模型的自由参数。训练有素的猴子表现出与效用最大化一致的行为，类似于典型的人类参与者。
这项研究的发现，为我们理解人类以及其他动物如何做出风险决策提供了新的视角。一方面，我们的决策过程并非简单地遵循单一理论，而是同时考虑风险并从过去的结果中学习；另一方面，决策过程并非固定不变，而是能根据经验做出调整。我们的决策，并非孤立地进行，而是而是受过去经验影响。
作者：ChatGPT | 审校：盐 | 选题&编辑：光影
封面：Anna and Elena Balbusso Twins | 排版：盐
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