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MIT利用高精尖技术发现神经元处理“长难句”的效率因人而异
【字体: 大 中 小 】 时间:2024年08月30日 来源:Nature Human Behavior. Nature Human BehaviorNature Human Behavior.
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在大脑的语言处理区域,一些细胞群对一个单词做出反应,而另一些细胞群对一串单词做出反应。
利用功能性磁共振成像(fMRI),神经科学家已经确定了大脑中负责处理语言的几个区域。然而,发现这些区域神经元的特定功能已经被证明是困难的,因为测量血流变化的功能磁共振成像(fMRI)没有足够高的分辨率来揭示小群神经元在做什么。
现在,使用一种更精确的技术,包括直接记录大脑的电活动,麻省理工学院的神经科学家已经确定了不同的神经元簇,它们似乎处理不同数量的语言背景。这些“时间窗口”的范围从一个单词到大约六个单词。
研究人员说,时间窗口可能反映了每个人群的不同功能。窗口较短的人可能会分析单个单词的意思,而窗口较长的人可能会解释单词串在一起时产生的更复杂的意思。
麻省理工学院神经科学副教授Evelina Fedorenko说:“这是我们第一次看到语言网络中明显的异质性。在几十个功能磁共振成像实验中,这些大脑区域似乎都在做同样的事情,但这是一个庞大的分布式网络,所以那里一定有一些结构。这是第一次清楚地证明存在结构,但不同的神经群在空间上是交错的,所以我们无法用功能磁共振成像看到这些区别。”
Fedorenko也是麻省理工学院麦戈文大脑研究所的成员,是这项研究的资深作者,该研究发表在今天的《Nature Human Behavior. Nature Human Behavior》杂志上。麻省理工学院博士后Tamar Regev和哈佛大学研究生Colton Casto是这篇论文的主要作者。
时间窗口
功能性核磁共振成像通过测量大脑血流的变化来工作,它帮助科学家们了解了大脑不同部位的大量作用。这些测量在特定任务中充当神经活动的代理。然而,功能磁共振成像图像的每个“体素”或三维块代表数十万到数百万个神经元,并在大约两秒钟内总结活动,因此它无法揭示这些神经元活动的细粒度细节。
获得更详细的神经功能信息的一种方法是使用植入大脑的电极记录电活动。这些数据很难获得,因为这种手术只适用于已经接受过神经系统疾病手术(如严重癫痫)的患者。
“获得足够的数据可能需要几年的时间,因为这些患者相对罕见,并且在给定的患者中,电极是根据临床需要植入特殊位置的,因此需要一段时间才能组装一个数据集,以充分覆盖大脑皮层的某些目标部分。但是这些数据,当然是我们能从人类大脑中得到的最好的数据:你知道你在空间上的确切位置,你有非常细粒度的时间信息,”Fedorenko说。
在2016年的一项研究中,费多连科用这种方法研究了六个人的语言处理区域。当参与者阅读四种不同类型的语言刺激时,电活动被记录下来:完整的句子、单词列表、非单词列表和“废话”句子——有语法结构但由无意义的单词组成的句子。
这些数据表明,在语言处理区域的一些神经群中,当参与者阅读句子时,活动会在几个单词的时间内逐渐建立起来。然而,当他们阅读单词列表、非单词列表和胡言乱语的句子时,这种情况就不会发生。
在这项新研究中,Regev和Casto回顾了这些数据,并更详细地分析了时间反应概况。在他们的原始数据集中,他们记录了6名患者的177个语言反应电极的电活动。保守估计,每个电极代表大约20万个神经元的平均活动。他们还从另一组16名患者那里获得了新的数据,其中包括来自另外362个语言反应电极的记录。
当研究人员分析这些数据时,他们发现在一些神经群中,活动会随着每个单词上下波动。然而,在另一些人身上,活动会在多个单词上建立起来,然后再次下降,还有一些人会在更长时间的单词上显示出稳定的神经活动积累。
通过将他们的数据与研究人员设计的用于处理不同时间窗口刺激的计算模型的预测进行比较,研究人员发现,来自语言处理区域的神经种群可以分为三个集群。这些集群表示一个、四个或六个单词的时间窗口。
Regev说:“看起来这些神经群在句子中整合了不同时间尺度的信息。”
处理单词和含义
研究人员说,这些时间窗口大小的差异是不可能用功能磁共振成像看到的。
“在功能磁共振成像的分辨率下,我们在语言反应区域内没有看到太多的异质性。如果你定位个体参与者大脑中对语言最敏感的体素,你会发现他们对句子、单词列表、胡言乱语的句子和非单词列表的反应是非常相似的,”Casto说。
研究人员还能够确定这些集群被发现的解剖位置。时间窗最短的神经群主要分布在后颞叶,但也有一些分布在额叶或前颞叶。来自另外两个具有较长时间窗口的集群的神经群更均匀地分布在颞叶和额叶中。
Fedorenko的实验室现在计划研究这些时间尺度是否对应于不同的功能。一种可能性是,时间尺度最短的人群可能会处理单个单词的含义,而时间尺度较长的人群则会解释由多个单词表示的含义。
Regev说:“我们已经知道,在语言网络中,对单词如何组合以及单个单词的含义具有敏感性。所以这可能与我们的发现相吻合,最长的时间尺度对语法或单词之间的关系等事情很敏感,而最短的时间尺度可能对单个单词或它们的部分特征更敏感。”