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A093 Nat human behaviour | 发呆时大脑并未停歇:静息态脑连接反映持续思维

来源:公众号 PSY-Brain_Frontier | 发布:2026-10-11 | 原文链接

图1

● 认知神经科学前沿文献分享

论文信息:Ongoing thoughts at rest reflect functional brain organization and behaviour

发表时间:2026-08-26

发表期刊:Nature Human Behaviour

图2

摘要: 研究发现,静息时的思维变化与大脑功能连接相关,脑连接还在一定程度上预测思维特征。

图3

研究背景

静息态功能连接(resting-state functional connectivity,rsFC)常被视为相对稳定的个人脑网络“指纹”。但人在扫描过程中并非处于心理空白状态。即使没有外部任务,思维也会在当前环境、身体感受、未来计划、过去记忆和社交话题等内容之间切换。以往研究较少同时考察思维在短时间内的波动、跨时段的个体差异,以及这些思维特征与扫描外行为的关系。

本研究据此提出两个问题:持续思维是否与全脑功能连接的动态变化相关?脑连接特征能否预测新参与者的思维模式,而这些预测出的思维特征又是否与个体的行为差异有关?

图4

实验设计与方法逻辑

研究者采集了60名健康年轻成人的脑成像数据和思维报告,建立芝加哥注意与思维数据集(Chicago Attention and Thoughts,CAT)。每名参与者最多完成4轮带有思维报告的静息任务,每轮持续10分钟,包含8个试次。每个试次中,参与者先静息30秒,随后用10秒口述刚才的思维内容,最后从九个维度对自己的思维进行评分。

研究者从三个方面描述思维:参与者的自评得分、从口述文本中提取的语义向量,以及人工标注的思维主题。同时,他们估计了268个脑区之间的rsFC,并通过表征相似性分析,检验思维模式越相似时,脑连接模式是否也越相似。

随后,研究者建立连接组预测模型(connectome-based predictive model,CPM),采用留一参与者交叉验证:每次用其余参与者的数据训练模型,再预测被留出参与者的思维。经过数据质量筛选,思维维度预测和主题分类分别纳入50名和38名参与者。

最后,研究者将模型应用于人类连接组计划(Human Connectome Project,HCP)中908名参与者的静息数据,并使用典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA),考察模型预测的思维特征与扫描外行为指标是否存在共同的变化模式。

图5

核心发现

● 发现一:静息思维不断变化,也保留相对稳定的个人模式

九个自评维度的36种配对中,有24对在个体内显著相关。跨扫描时段的九维思维模式平均重测相关为0.616,说明思维虽然不断变化,但个人的整体思维模式仍具有一定的稳定性。

此外,同一人的思维评分和口述内容,比不同人之间更加相似。随着扫描推进,不同参与者之间的思维相似性逐渐下降。这可能与注意力从共同的外部环境转向更加个人化的内部思维有关。

不过,这些结果来自短时静息、频繁报告思维的实验条件。由于思维探测本身可能影响自然思维过程,相关发现能否推广至长时间、不受打断的静息状态,仍有待检验。

图2展示了思维维度之间的相关性、跨时段的重复性,以及思维内容和主题随时间的变化。这些结果表明,静息思维既有动态变化的一面,也具有相对稳定的个人特征。

图6

● 发现二:思维越相似,功能连接模式往往也越相似

跨个体比较发现,参与者的口述思维内容越相似,其平均rsFC模式也越相似,但关联较弱(r=0.096)。相比之下,九维思维评分与rsFC相似性之间的关联并不显著(r=0.026)。

在同一参与者内部,思维内容或评分模式越相似的试次,其rsFC模式也越相似,相关系数分别为0.069和0.071。这说明,全脑功能连接的变化不仅反映个体之间的差异,也与同一个人不同时刻的思维变化有关。

不过,这些关联的效应量较小,且无法据此确定思维与脑连接之间的因果关系。

图3中,研究者比较了思维相似性与全脑功能连接相似性。结果显示,两者之间的关联取决于思维的表征方式和比较层级,并非所有分析都呈现同样的关系。

图7

● 发现三:全脑连接能够有限预测部分思维维度和主题

在留一参与者交叉验证中,基于rsFC的模型对五个思维维度的预测,在多重比较校正后仍具有统计显著性。这五个维度分别是清醒程度、对外部环境的关注、未来导向、情绪效价(积极或消极)和心理意象。

对于思维主题,研究者最初标注了九类,但因“其他主题”缺乏明确的一致性,分类模型最终使用八类。模型的平均分类准确率为0.285,显著高于置换零分布。考虑到不同主题的数量不均衡,研究者还计算了平衡准确率,结果为0.203。

用于预测的脑连接分布在多个大尺度功能网络内部及网络之间。例如,默认模式网络与视觉网络之间的连接,是预测心理意象的重要特征之一。

研究者还进行了额外验证:部分模型能够预测瞳孔大小、口述内容的情绪倾向等非自评指标。心理意象模型也在一对视觉意象能力不同的同卵双胞胎中表现出区分能力。

不过,模型的整体预测准确度仍然有限,尚不能据此准确判断参与者在每次静息期间的具体思维内容。

图3展示了思维维度和主题的预测表现;图4进一步呈现相关连接在内侧额叶、额顶、默认模式、皮层下—小脑、运动及视觉网络中的分布。这些结果表明,思维预测涉及多个脑网络,而非由单一脑区完成。

图8

● 发现四:独立样本中的预测思维与行为呈现共同变化模式

研究者将模型应用于908名HCP参与者后,通过CCA识别出一个显著的共同变化模式(r=0.317)。

在这一模式中,未来计划、社交思维、过去记忆和清醒程度等预测特征,与统计轴的正向关联较强;身体感觉与内省、以词语形式思考,以及关注当前环境等特征,则与负向关联较强。

与此同时,这条统计轴也反映了行为指标的差异。一端与较高的生活满意度、积极情绪和社会支持等指标相关,另一端则与物质使用、孤独感及部分心理问题指标相关。这说明,模型预测的思维模式与认知、情绪、人格、生活方式和人口统计学指标之间存在系统性的统计关联。

但由于HCP没有同步采集思维报告,研究尚无法直接验证预测结果是否准确反映参与者的实际思维体验。因此,这一发现支持预测思维与行为指标之间存在统计关联,而非二者具有因果关系。

图5展示了模型预测的思维特征与158项行为测量之间的共同变化模式,以及各项指标与该模式的关联方向。这提示,静息思维可能是理解脑连接与行为差异之间关系的一条线索。

图9

图10

省流总结

静息并不意味着大脑停止思考。研究发现,持续思维会随时间变化,也具有相对稳定的个人模式,并与全脑功能连接的变化相关。基于脑连接的模型能够在一定程度上预测思维维度和主题,而这些预测特征在独立样本中也与扫描外行为存在统计关联。

不过,模型的预测精度仍然有限,独立样本也缺少同步思维报告。研究因此为理解脑连接、主观思维与行为差异之间的关系提供了新证据,但尚不能据此精确“读心”或确定因果关系。

图11

原文信息

论文标题: Ongoing thoughts at rest reflect functional brain organization and behaviour

论文作者: Jin Ke、Taylor A. Chamberlain、Hayoung Song、Anna Corriveau、Ziwei Zhang、Taysha Martinez、Laura Sams、Marvin M. Chun、Yuan Chang Leong、Monica D. Rosenberg

期刊: Nature Human Behaviour

发表日期: 2026-08-26

研究类型: 原创研究 / Article(神经影像与行为研究)

DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-026-02563-9

收稿日期: 2026-03-25

接收日期: 2026-07-22

主要数据集: CAT(Chicago Attention and Thoughts):N=60;Human Connectome Project(HCP):N=908

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