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A021 Nature重磅:大脑如何避免“灾难性遗忘”?最新研究揭示跨脑区“子空间”通信机制

来源:公众号 PSY-Brain_Frontier | 发布:2026-05-20 | 原文链接

图1

认知神经科学前沿文献分享

基本信息

Title: Subspace communication in the hippocampal–retrosplenial axis

发表时间: 2026-05-13

发表期刊: Nature

影响因子: 48.5

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图2

研究背景

大脑在学习新经验时面临着一个经典的计算困境:既要具备足够的“可塑性”来快速编码新信息,又要保持足够的“稳定性”以防止新信息覆盖旧记忆(即避免灾难性干扰)。在系统层面上,这通常被解释为海马体(负责快速学习)与新皮层(负责长期巩固)之间的分工。然而,这种分工在真实的神经环路中究竟是如何实现的?

过去的研究大多局限于单一脑区,或者仅仅观察两个脑区之间的表面相关性。我们依然不清楚,当海马体接收来自上游的输入时,它是如何将这些信息进行几何变换,并精准路由给下游的新皮层目标的。

为了回答这个真正涉及“跨脑区通信”的问题,György Buzsáki团队在清醒行为小鼠身上使用了超高密度硅针(高达1024通道的SiNAPS和Neuropixels 2.0),首次实现了对海马齿状回(DG)、CA3、CA2、CA1以及压后皮层(RSC)单细胞活动的同步大规模记录。研究者引入了一种名为偏典型相关分析(pCCA)的降维技术,剥离了第三方脑区的干扰,精准提取出负责脑区之间信息传递的“通信子空间”(communication subspaces)。这项研究不仅揭示了海马-皮层轴的信息路由法则,也为理解大脑如何在动态经验中维持稳定表征提供了全新的视角。

研究核心总结

这篇研究的核心在于揭示了CA1作为一个关键的“路由器”,如何通过重组神经元群体来应对不同的上下游脑区和不同的外部环境。

一、 CA1通过“子空间旋转”实现灵活的信息路由

研究者发现,随着信息从CA3传递到CA1,再到RSC,参与跨脑区通信的神经元数量在逐渐增加,且存在高度重叠。既然是同一批神经元在参与通信,CA1是如何区分“来自CA3的输入”和“发往RSC的输出”的?

答案在于“子空间旋转”。CA1并没有使用两批完全独立的细胞,而是将同一批共享神经元的共激活模式进行了重新组合。在数学上,这表现为CA1-CA3子空间与CA1-RSC子空间之间呈现出接近正交的旋转关系。这种正交旋转使得CA1能够灵活地整合上游输入,并选择性地驱动下游皮层,而不会让不同的信息流相互干扰。

图3

Fig 1. 跨脑区子空间揭示了海马与皮层之间结构化的信息路由与旋转机制。

二、 跨脑区子空间能够根据空间环境动态重组

大脑的通信机制不仅需要区分上下游,还需要适应外部环境的变化。当小鼠在两个不同的迷宫中穿梭时,研究者追踪了同一批跨脑区神经元群体。

结果表明,尽管小鼠经历了空间重映射(place field remapping),但负责脑区通信的“子空间成员”依然是同一批神经元。它们通过改变彼此之间的组合权重(即子空间在不同迷宫间发生了重组),来维持跨脑区的信息传输。这说明,大脑在面对新环境时,不需要重新招募全新的通信网络,而是通过调整既有网络的内部几何结构来实现上下文依赖的计算。

图4

Fig 2. 跨脑区子空间能够根据不同的空间环境进行动态重组。

三、 神经元的内在生理特征与解剖位置决定了子空间成员身份

究竟什么样的神经元有资格成为跨脑区通信的“子空间成员”?研究发现,这并非随机分配,而是受到神经元内在属性的严格限制。

无论是在海马还是皮层,子空间成员神经元普遍表现出更高的放电率和更强的爆发放电(bursting)倾向。更重要的是,在空间导航任务中,这些成员神经元在解剖学上高度集中于CA3、CA1和RSC的“深层”子层(deep sublayers)。相比于非成员细胞,这些深层成员细胞不仅在时间上表现出更强的协调性,还能更好地维持与任务相关的低维流形几何结构,是驱动群体表征的核心骨干。

图5

Fig 3. 神经元的内在生理特征和解剖学深度决定了其是否能成为子空间的核心成员。

图6

Fig 4. 相比于非成员细胞,子空间成员神经元能更好地维持与迷宫任务相关的流形几何结构。

四、 睡眠重放揭示了海马与皮层在可塑性上的分工

白天建立的通信子空间,在睡眠期间会发生什么?研究者对比了小鼠探索迷宫前后的非快速眼动(NREM)睡眠,特别是海马尖波涟漪(SPW-R)期间的活动。

他们发现了一个显著的非对称现象:CA1-CA3子空间在睡眠中被强烈再激活,并且表现出高度的可塑性(突触相关性增强);而CA1-RSC子空间在涟漪期间并未显著再激活,其神经元间的相关性甚至有所下降。这种差异完美契合了系统巩固理论:海马内部(CA1-CA3)保持高度可塑性以编码新经验,而海马到皮层的输出(CA1-RSC)则保持相对稳定,避免频繁的突触更新破坏皮层中已有的长期记忆参考系。

图7

Fig 5. 任务定义的CA1-CA3子空间在睡眠期间的重放,预测了神经序列的再激活与突触可塑性变化。

研究意义

这项工作在理论和方法学上都做出了重要推进。

在理论层面,它提出了一个多级嵌套模型,解释了大脑如何解决“可塑性与稳定性”的矛盾。通过在单一脑区(CA1)内对输入和输出子空间进行正交旋转,大脑巧妙地隔离了不同计算流,防止了灾难性干扰。同时,深层细胞负责稳定的空间通信,而浅层细胞则保留了灵活招募的潜力(例如在嗅觉任务中,浅层细胞成为了子空间的主导)。

在方法学层面,该研究证明了超高密度多脑区同步记录结合偏典型相关分析(pCCA)的巨大潜力。它让我们不再停留在“某脑区是否激活”或“两脑区是否相关”的粗浅层面,而是真正深入到神经流形的几何结构中,看清了信息是如何在复杂的神经网络中被打包、旋转和精准投递的。这为未来研究跨脑区认知功能提供了一个极具启发性的分析框架。

分享人:饭鸽儿

审核:PsyBrain 脑心前沿编辑部

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