你睡觉时大脑真在自动学习!首个人体实验证据来了:加速1-4倍重放,深度睡眠阶段效果最好...

QbitAl QbitAl     2022-12-05     267

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梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

睡前随便看了几页书或几个单词,一觉醒来发现居然印象很深刻。

不知道你是否有过类似经历?

科学家们一直都想好好研究一下这个现象,但此前一直受到技术条件限制,难以在夜间采集人类脑内较弱的神经活动信号。

随着最近脑机接口数据无线传输技术的发展,机会终于来了。

在志愿者参与的实验中,研究人员首次获得了睡眠中人类大脑运动皮层“重放”白天活动的直接证据。

论文一作、哈佛医学院的Daniel Rubin表示:

我们的发现非常不可思议,他(志愿者)基本上是在睡觉时自动练习了一整夜。

相关论文已发表在神经科学领域知名期刊The Journal of Neuroscience上。

大脑在你睡觉时加速学习

这位志愿者代号T11,不幸因脊髓损伤而四肢瘫痪。

他植入了BrainGate项目组的侵入式脑机接口电极,和去年参与意念打字研究的T5老爷子用的是同一套设备。

在这次实验中,T11白天需要玩一个简单的电子游戏:

先观察彩色区域亮起的顺序,稍后根据回忆控制光标按顺序移动。

这是脑机接口研究中的一个经典任务,其中的神经活动的模式比较容易捕捉和识别,此前也多次出现在相关研究中。

连续十天,T11需要在下午13:45-16:00做训练,晚上23点睡到第二天早上9点。

在训练时,脑机接口可以实时解码并记录他大脑运动皮层的神经活动。

T11并未被告知这个实验的具体内容,只当是像往常一样做恢复训练,晚上像往常一样入睡。

但在这十天里,研究人员把他睡觉时脑机接口记录的数据与白天的数据做比对。

用卡尔曼滤波等手段处理数据后发现,夜间神经元会以比预期更高的频率间隔重放白天的训练内容。

T11睡眠时神经元的放电模式与白天训练时高度吻合,甚至有几次是完全一致的。

凌晨0:50开始的数据以及可视化演示

这种现象学名叫做离线重放 (offline replay),此前已在小鼠和人类白天休息时得到验证。

而人类睡眠过程中的重放还是首次被观测到。

并且数据显示,夜间重放的速度要比白天时要快上1-4倍

也就是说在你睡大觉的时候,你的脑子不光在自动学习白天学到的内容,还是加速学习。

而这一切你自己却完全不知情。

任务越难,大脑越活跃

之前也有一系列研究,分别验证了小鼠睡眠中海马体和新皮层的神经活动可以练习走迷宫。

以及人类白天休息时类似的离线重放现象等。

将这些发现与实验结果结合后,研究人员提出一种观点:

重放学习可能是跨越大脑多个区域的保留机制,包括语义、导航以及运动控制系统。并进一步支持了睡眠在记忆巩固中的作用。

除此之外,这项研究还验证了之前的几个重要发现:

第一,重放发生的时间主要在生物学意义上的慢波睡眠(Slow-wave Sleep),更常见的叫法是非快速眼动阶段(Non-REM Stage),或者叫深度睡眠。

第二,重放活动与海马体引起的尖波涟漪(Sharp Wave Ripple)高度相关。

尖波涟漪是神经元同步活动的快速爆发,会形成一种高频震荡。

重放与尖波涟漪的关系

第三,白天练习的任务越难,睡觉时重放活动越强烈。

在未来计划中,BrainGate联盟的研究团队打算系统性地改变任务难度,进行更深入的研究。

BrainGate联盟由临床医生、神经科学家和布朗大学、哈佛医学院、麻省总医院等机构联合发起,目标是用脑机接口技术帮助因神经疾病或损伤丧失肢体行动能力的患者。

One More Thing

既然深度睡眠阶段大脑在巩固记忆,那么在快速眼动期(也就是做梦最多的那个阶段),大脑又在做什么?

此前Science上一篇论文解释了这一点。

快速眼动期,海马体中负责分泌黑色素聚集激素的MCH神经元会帮助大脑主动遗忘不重要的信息

由于做梦主要发生快速眼动期,此时MCH神经元活跃,这也是为什么梦的内容醒来后会被忘记的原因之一。

那么,你是否有过一觉醒来,把前一天看过的内容都记住了这种经历呢?

论文地址:
https://www.jneurosci.org/content/42/25/5007

参考链接:
[1]https://neurosciencenews.com/motor-replay-sleep-20906/
[2]https://www.science.org/doi/10.1126/science.aba0672
[3]https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2019.0655
[4]https://www.science.org/doi/10.1126/science.aax9238

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