Nat Neurosci重磅：人腦如何實現毫秒級“信息路由”？最新研究揭示空間注意的“量子躍遷”時刻

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基本信息

Title:High-frequency bursts facilitate fast communication for human spatial attention

發表時間：2025.12.2

發表期刊:Nature Neuroscience

影響因子：20.0

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研究背景

人類的大腦是一個龐大而復雜的分布式網絡。為了在紛繁復雜的環境中生存，大腦必須具備在毫秒級的時間尺度上迅速優先處理重要信息的能力，這便是我們熟知的“注意（Attention）” 。然而，一個長期困擾神經科學家的核心問題是：大腦究竟如何跨越遙遠的皮層區域，實現這種快速、精準的信息路由（Information Routing）？

以往的研究多聚焦于低頻振蕩（如 Theta 或 Alpha 波）或功能磁共振成像（fMRI）所揭示的慢速網絡連接。這些指標雖然能反映長時程的狀態，卻難以捕捉注意過程瞬間發生的動態變化。更有理論提出，高頻活動（High-frequency activity, HFA）可能承載著局部的神經計算，但我們對于這些高頻信號如何在全腦范圍內進行“長程通訊”知之甚少 。

更關鍵的是，目前的許多觀點主要源于非人靈長類動物研究。在人腦中，是否存在一種特定的神經生理標記，能夠標志著神經群體狀態的躍遷，從而打開信息傳遞的“閘門”？這就需要利用高時空分辨率的手段人類顱內腦電（iEEG）來一探究竟 。本研究正是基于這一背景，通過精密的實驗設計與計算建模，試圖揭示“高頻爆發（HFAbs）”在人類空間注意網絡中的關鍵角色。

研究核心總結

這項發表于 Nature Neuroscience 的最新研究，利用人類顱內腦電（iEEG）和脈沖神經網絡（SNN）模型，深入解析了空間注意任務中的高頻活動動力學。研究團隊發現，高頻活動爆發（High-frequency activity bursts, HFAbs） 是人腦實現快速、長程信息通訊的關鍵機制。

Fig. 1 | HFAb activation profile predicts behavioral outcome on a trial-by-trial basis.

1. HFAbs是神經群體狀態躍遷的標志

研究首先明確了 HFAbs（65-115 Hz）并非持續的振蕩，而是短暫的、離散的爆發事件 。計算建模顯示，這些爆發反映了神經元群體在接收到相干外部輸入時，向高放電率狀態的瞬時躍遷。這表明 HFAbs 代表了局部網絡興奮性的提升窗口，為信息處理做好了準備。

Fig. 2 | HFAbs dynamically phase lock to low-frequency LFPs and decouple transiently after cue and target onsets.

1. 動態的“鎖定-解耦”機制

在靜息狀態下，HFAbs 通常被“束縛”在低頻節律（如 Theta, Alpha, Beta）的相位上，這反映了一種內部調節的默認狀態 。然而，研究發現了一個關鍵現象：當處理線索（Cue）或目標（Target）時，HFAbs 會發生瞬時的“解耦（Decoupling）”，即擺脫低頻相位的控制。這種解耦效應在正確反應的試次中尤為顯著，且解耦程度能直接預測行為準確率。這暗示了大腦通過釋放低頻抑制，使網絡從內部維持狀態切換到外部驅動的處理模式。

Fig. 3 | Network-level synchronization of HFAbs identifies functionally specialized subnetworks.

1. 零滯后同步構建功能子網絡

在全腦尺度上，HFAbs 表現出令人驚訝的零滯后同步（Zero-lag synchronization），這種同步性將分散的腦區組織成了功能特異性的子網絡 。通過聚類分析，研究者識別出了專門響應線索的“線索子網絡（Cue-subnetworks，主要位于枕葉和頂葉）”和響應目標的“目標子網絡（Target-subnetworks，主要位于額葉和運動區）” 。

Fig. 4 | Cue-subnetworks precede target-subnetworks during target processing.

1. 序列化的信息路由機制

本研究最核心的發現在于揭示了信息流動的方向性。在目標處理階段，當先前的線索有效時，線索子網絡的 HFAbs 會在時間上顯著先于目標子網絡的活動。這種“先導-滯后（Lead-lag）”的動力學模式僅在獲取有效信息時出現，說明這不僅僅是視覺層級的簡單激活，而是真正的選擇性信息路由 。

Fig. 5 | Computational modeling of HFAbs in spiking neural networks.

總而言之，該研究建立了一個全新的框架：HFAbs作為神經群體狀態躍遷的簽名，通過“解耦”擺脫低頻束縛，并通過在大尺度網絡間的精準時序編排（從線索網絡到目標網絡），實現了注意力的靈活控制與信息路由。這不僅彌合了微觀神經回路與宏觀全腦網絡之間的鴻溝，也為理解人腦如何進行毫秒級的高速計算提供了確鑿的電生理證據 。

Abstract

Brain-wide communication supporting flexible behavior requires coordination between sensory and associative regions but how brain networks route sensory information at fast timescales to guide action remains unclear. Using human intracranial electrophysiology and spiking neural networks during spatial attention tasks, where participants detected targets at cued locations, we show that high-frequency activity bursts (HFAbs) mark temporal windows of elevated population firing that enable fast, long-range communications. HFAbs were evoked by sensory cues and targets, dynamically coupled to low-frequency rhythms. Notably, both the strength of cue-evoked HFAbs and their decoupling from slow rhythms predicted behavioral accuracy. HFAbs synchronized across the brain, revealing distinct cue- and target-activated subnetworks. These subnetworks exhibited lead–lag dynamics following target onset, with cue-activated subnetworks preceding target-activated subnetworks when cues were informative. Computational modeling suggested that HFAbs reflect transitions to population spiking, denoting temporal windows for network communications supporting attentional performance. These findings establish HFAbs as signatures of population state transitions, supporting information routing across distributed brain networks.

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分享人：飯哥

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部