能预测你行为的“通灵”细胞，到底是什么鬼？
神经现实
本文来自公众号：神经现实（ID：neureality），作者：Alison Abbott，原文标题：《在动物心中：大脑内在状态发生了什么？》，题图来自电影《头脑特工队》
2018年，詹妮弗·李（Jennifer Li）和德瑞·罗伯森（Drew Robson）曾分析过来自一项斑马鱼大脑实验的数据，当两人在高达万亿字节量级的实验数据中苦苦探索时，他们发现了一小群“通灵”的细胞。
这两位神经科学家计划绘制斑马鱼幼体觅食过程的脑活动图谱，并观测神经元间的交流如何变化。这是他们在哈佛大学自己设立的技术平台的首次正式实验。这一平台使他们得以观测到斑马鱼幼体脑内的每一个细胞，尽管幼鱼们还没一根睫毛长。它们在一个直径35毫米的水碟里自由游动，寻觅着它们的微小猎物。
在科学家们体量庞大的数据里，出现了一小群可以预测幼鱼何时会捕捉并吞咽食物的神经元。这其中的一些甚至在幼鱼将视线集中在猎物身上的几秒前就被激活。
但这里有件怪事：当科学家们更深入地分析数据，他们意识到这些“通灵”细胞的活跃时长异常的长——并非像大多数神经元那样只活跃几秒钟，而是好几分钟。事实上，这几乎是幼体整个捕食过程的时长。
李表示：“这也太诡异了，一点都说不通。”
李和罗伯森查阅文献后逐渐意识到，这些细胞的活跃过程设定了一个整体的“大脑状态”——一种可以指示幼体对眼前猎物集中精神的、十分持久的脑活动。这对搭档还了解到，在过去的几年里，其他的科学家已经用多种方法，在不同物种身上找到了类似的内在脑状态，这些内在状态甚至可以在没有外界环境变化的情况下改变动物的行为。
这些科学家中的一部分，例如李和罗伯森，是在探索自己记录的全脑活动数据时意外发现这个结果的。其他人则是预先假设编码大脑内在状态的神经元一定存在，然后努力在离散的、研究得较透彻的脑区寻找这类细胞。比如，2020年初，在帕萨迪纳加州理工学院的神经生物学家大卫·安德森（David Anderson）等人，发现了一种由一小群神经元网络编码的大脑内在状态，它会为果蝇参与求偶或打斗行为做准备。
力求理解大脑的编码语言的神经科学家们，通常研究大脑的细胞网络如何处理感觉信息并做出反应，包括动作和说话。但他们并没能探究这两者关系中的重点——那些将表现动物情感和欲望的特征隐藏起来的脑活动，这些活动数量众多，可以帮助大脑校准动物行为。测量编码内在脑状态的特定细胞网络的活动，甚至在短短几年前还是不可实现的任务。
大量新技术的涌现改变了这一点。这些方法帮助科学家们以前所未有的精细度，追踪大脑的电信号，以毫秒级的时间尺度量化动物的自然行为，并在这些实验所产出的大量数据里寻找活动特征。这些特征可能是大脑所能产生的无数内在状态的特定信号。那么，现在的挑战就是理解这些状态的含义了。
三群神经元分别控制着斑马鱼幼体：原地不动（左），探索（中），在不动和探索之间切换（右）。J.C.Marques et al., Nature.
一部分神经科学家们运用这些技术，大胆地探究了一类影响深远的内在脑状态：情感。另一部分则将技术用于探索动机，以及包括饥渴在内的生存动力。对于有些状态信号，连研究它的科学家甚至都找不出词汇来描述。
关于内在脑状态的研究潮流方兴未艾，其结果甚至有潜在的医用价值。“心理疾病本质上就是内在状态被打乱了，我们需要了解这样的内在状态。”约书亚·戈登 （Joshua Gordon）如是说，他在马里兰州贝赛斯达市的美国国家心理健康研究所（US National Institute of Mental Health）担任所长。
一、心灵的框架
每一个动物的脑子里，都随时被来自自己眼、耳、鼻或是皮肤等感觉器官的外界信息轰炸着。这些信息最初都会经过感觉皮层的处理。之后的处理步骤就很神秘了，信息会经过好几种内在脑状态的过滤，这些状态象征着动物每时每刻的心情和欲望的变化。
最终，运动皮层产生与此状态对应的动作——比如弹走那只让你发痒的苍蝇，或是走向香美的食物。内在状态也可以不依赖感觉输入和行为输出，完全来自脑内活动：比如做白日梦，或是在脑内回想你一整天所经历的事件。
过去几年里对内在脑状态的见解，改变着研究大脑网络的神经科学家们对动物行为的看法。“我们曾经把动物视作一种对刺激产生反应的机器，但现在我们开始意识到，真正有趣的东西其实都是在脑内产生的，它们改变着感觉输入的处理方式——从而改变动物输出的行为。”纽约冷泉港实验室（Cold Spring Harbor Laboratory）的神经科学家安妮·丘奇兰德（Anne Churchland）这么说。
安德森曾将全身心投入于研究这个有趣的中间桥梁的方法。六年前，他决定创建一个理论框架来研究表现情感的内在状态。某些心理学家认为，因为动物无法用人类语言表达情感，我们就无法研究它们的情感。安德森对这样的观点感到厌倦。和他在加州理工的同事罗菲·阿道福斯（Ralph Adolphs）一起，安德森提出并发表了一个假说，描述了与内在脑状态相关的神经环路所需具备的特性。
他们认为最重要的是，大脑内在状态要比激发它的刺激持续更久。那么，这个状态背后的神经环路必有的一个关键特性就是持续性，安德森说道。“如果你在山里徒步时遇见一条蛇，你会吓得跳起来。十分钟过后，你大脑内关于恐惧的内在状态还在活跃，结果你在路上看到一根木棒就又跳了起来。”
内在状态的其他特性还包括泛化性，也就是不同的刺激可能触发同一个状态；还有扩展性，意味着不同刺激引发的状态可能有不同的强度。这篇文章的影响颇为深远。李说，在她和罗伯森尝试理解他们的“通灵细胞”时，这篇文章“给予了我们启发”。
在华盛顿西雅图的艾伦研究所，科研人员正在用神经像素探针（Neuropixels probe）同时记录几百个神经元的活动。
艾伦研究所（Allen Institute）
安德森和阿道福斯的文章发表于2014年，正是大量神经科技开始让很多重要实验变得可行的时候。那时，同时记录数量众多的单个细胞活动已成现实。自此之后，这类技术得到了惊人的改进和拓展，让科学家们能够分析之前根本没法得到的活动数据。
这些技术中最顶尖的是神经像素探针（Neuropixels probe），它总共只有10毫米长，却可以直接同时记录不同脑区的上百个神经元的活动。除此之外，特别的成像技术能够展现大脑内上万个细胞的活跃区域。比如钙离子成像，基因工程改造的动物可以在它们的细胞里表达一种能够检测钙离子的分子——当钙离子在神经元发放时大量流入其内，这种分子就会发出荧光。
新的自动行为监测技术可以录制动物在好几个小时里的自由活动，然后以毫秒的精度分析视频里的每个动作元素。再将这些元素与记录的神经元活动在时序上相匹配，将每时每刻的脑活动和特定动作对应起来。
神经科学家们利用大量的机器学习、人工智能和新数学工具，来分析运用这些技术的实验所产生的，十亿字节或是万亿字节的数据，然后试图找出能代表内在脑状态的神经活动特征。
二、准备好行动
在安德森第一个关于内在状态的研究里，他决定从实验室以前对果蝇的攻击性研究入手，单是果蝇的小脑子内就有大约十万个神经元。在很多物种里，雌性出现时，雄性之间会开始相互攻击——这是一类已经得到广泛证实的行为，安德森称之为“特洛伊的海伦效应”（Helen of Troy effect），借鉴了古希腊神话里海伦的求婚者挑起了战争的典故。
果蝇也不例外：间接的证据表示，当雄性接触到了雌性后，它们会进入一种对雌性唱歌求偶，又同时和其他雄果蝇打斗的状态，这个状态会持续好几分钟之久。“对于果蝇短暂的一生来说，那可是相当长的一段时间啊。”安德森说。
他决定寻找与这个持久求偶和打斗的行为相关的神经环路。求偶和打斗行为已知是由P1神经元引发的，它们被发现在一个控制社交行为的脑区里。这些神经元发放的速度很快，以至于它们的活动本身不足以维持一个内在状态。运用成像技术以及自动的行为分析，安德森的研究小组在另一个脑区发现了一群在P1神经元发放后才活跃的细胞。
大多数此类“跟随者细胞”的活动开关得很快，但是一群叫做pCd的神经元能持续发放好几分钟。当研究者在这些细胞里嵌入一个光敏蛋白，然后利用激光将这些细胞关闭，结果，P1细胞活动所引起的行为不再具有持续性。当他们绕过P1直接激活这群细胞时，什么都没发生：这些pCd细胞依赖于P1细胞作为导火索，一旦被“点燃”，它们就保持发放，持续时间长过最初的激发信号。安德森说，如果一定要让他给这种状态命名，那么他会称它为“准备执行社交行为的状态”。
他的团队还在小鼠身上做了相似的实验，小鼠拥有更复杂的大脑，有大约一亿个神经元。研究员们在下丘脑发现了一群特别的细胞，它们就像pCd细胞一样，由一个内在动力驱动并持续活跃着——这次的内在动力是恐惧。
当研究员将一只大鼠放置在实验小鼠附近几秒，小鼠会在几分钟里一直表现出防御行为，紧贴着墙壁，这群细胞就在这段时间里一直持续发放。当研究员用同样的光照办法将这群细胞激活或是抑制，紧贴墙壁的行为就能相应地出现或消失，甚至在大鼠不在的情况下也是如此。
尽管在做任务，这只小鼠大部分的脑活动还是集中于控制它的胡须摆动上。
C.Stringer et al., Science.
神经科学家们现在正在各个脑区探索有持续性活动的细胞群。在瑞士巴塞尔的弗里德里希·米歇尔生物医学研究所（Friedrich Miescher Institute for Biomedical Research）的安德瑞斯·卢西（Andreas Lüthi），和巴塞尔大学（University of Basel）的珍·格伦德曼（Jan Gründemann），在小鼠身上利用钙离子成像，研究调控一系列情感和行为的杏仁核。
这个团队发现了两种不同的神经元群体，它们具有持续的发放性，但它们的活动方式在两种特定的行为间切换时是相反的，也就是探索环境的行为和展露防御的行为（例如原地僵住）。
格伦德曼认为，杏仁核细胞不太可能单独工作，维持探索或是防御状态一定得靠全脑的细胞共同合作。“我相信在庞大的全脑网络里，杏仁核只是一个小节点。”他这么说。
三、故事的全貌
当很多研究者在特定的脑区寻找有持久活动的细胞时，2019年9月搬到德国马克思·普朗克生物控制研究所（Max Planck Institute for Biological Cybernetics）一起组建了实验室的李和罗伯森，几乎是偶然发现持久活跃的神经元的。
他们的斑马鱼幼体比果蝇要简单一些，只有大约八万个脑细胞。因为这些小鱼是透明的，所以它们几乎所有神经元的活动都可以用钙离子成像观测。
他们提出了一个能同时追踪自由游动的斑马鱼幼体的动作和神经活动的方法。他们配置的荧光显微镜能随着幼鱼来移动它的成像平台，这样就能将幼鱼保持在一个固定的视野里，然后在幼鱼移动时捕捉其神经元的每一个荧光信号。这个技术系统也会拍摄幼鱼的动作视频——90分钟内能产出4.5万亿字节的数据——从而让研究者将每秒的动作和神经活动配对。
幼鱼也许看起来没有小鼠甚至果蝇一样丰富的内部生活，但是它们一生至少有一个重大的行为决策，也就是选择在本土捕食还是到不熟悉的水域寻找新的食物。当李和罗伯森观测鱼幼体做这个选择时，他们发现了三群神经元：一群在它们本土捕食时持续发放，一群在它们探索新环境时持续发放，第三群在它们在前两个状态之间切换时瞬间发放。
令人惊讶的是，这些过几分钟就会自动切换的状态似乎不会受饥饿感影响——“就像我们自己睡眠与清醒状态之间的自动切换一样，只不过它们的发生在一个很短的时间尺度上。”罗伯森说道。
研究更复杂的生物的神经科学家们并不能一次性同时观测全脑的活动，但他们也成功地找到了编码内在脑状态的一些线索，它们的网络遍布整个大脑。在富有技术挑战性的小鼠实验里，他们用钙离子成像同时记录了上千个神经元的活动，用单个神经像素电极（可在脑内同时插入多个该电极）同时记录了上百个神经元。
在一篇发表于2019年的文章里，加州斯坦福大学的神经科学家卡尔·得瑟洛斯（Karl Deisseroth）和他的团队用神经像素探针，在口渴的小鼠从一个小水管里舔水的同时，在34个皮层及下皮层脑区里记录了两万四千个神经元的活动。他们成功地在与舔水行为相关的信号里，筛选出了有关口渴脑状态的信号。他们发现这些发射脑状态信号的神经元活动遍布了整个大脑——并非只存在于口渴细胞集中分布的下丘脑。
利用这些广泛的记录技术，神经科学家们意识到，在动物执行一个任务的背后有太多的活动——而且并不是所有活动都是第一眼就能看出它的相关性的。2019年几篇里程碑式的论文里，伦敦大学学院的肯尼斯·哈里斯（Kenneth Harris）带领的实验团队和澈池兰实验室指出，当一只小鼠在做一个任务时，它整个大脑的神经元都在发放，尽管这其中很大一部分的活动都和这个任务没有任何关系。
一些神经元活动反而与动物不安的动作相关。然而接近三分之二的任务之外的活动，都与任何动作或反应无关。“这其中也许有和内在脑状态相关的活动。”哈里斯说道。
四、忙碌的大脑
许多神经科学家表示，单是全脑记录实验所产生的巨大数据量，就已经成为了这个领域最大的瓶颈。不过他们已经在筛选数据的技术上取得了进步。常用的方法之一就是用一种叫做“隐马尔可夫模型”（the hidden Markov model, HMM）的方法，来预测系统在特定时间里切换不同状态的概率。
新泽西普林斯顿大学的马拉·莫西（Mala Murthy）和她的同事利用HMM，探究在雄果蝇向雌果蝇求爱时，影响它们选择不同求偶歌曲背后的大脑的秘密。雄果蝇每时每刻都要选择，是唱不连贯的脉冲波，还是较长的哼唱。这个选择很大一部分（但不是全权地）取决于雌果蝇回应它们的方式。莫西的团队也发现了三种影响雄性歌曲选择的内在脑状态， 他们将这三种果蝇的性情称为“闭关”“追求”和“无所谓”。
无论每个科学家选择的模式生物有多复杂，无论是虫、鱼、果蝇或是老鼠，大脑作为一个整体是如何调控内在状态的，“才是我们所有人都开始思考的问题”，麻省理工学院的斯提夫·福拉威（Steve Flavell）这么说到。2013年，斯提夫等人发现，就连只有302个神经元的线虫（Caenorhabditis elegans worm）的大脑，都有可以驱动特定行为的内在脑状态的属性，包括两类持续发放的神经元，它们控制线虫是在附近徘徊还是有目的地游动。从那之后，他的团队找出了编码这两个状态以及在两者之间切换的整个神经环路。
除了探究基础生物学问题，研究者们也着眼于理解特定状态在脑内表现的机理在医疗运用上的潜在益处。例如，在研究啮齿类动物的痛觉机理的典型实验里，研究者们依赖于观测大鼠将爪子从滚烫的盘子上移开的过程。“那个移动的瞬间反映的是痛觉里自我保护的那一部分，而非痛觉感知本身”，麻省波士顿儿童医院的神经学家克利佛德·伍弗（Clifford Woolf）如是说。
他认为基于这样的实验结果建立的痛觉模型很糟，因为那和真正的痛觉仍有一步之遥。他已经发起了一个研究项目，致力于直接读取大脑痛觉感知的内在状态信号——这应该比等待动物作出反应，能提供更具体、时间精度更高的数据。他说：“我对我们正处在一个极少见的、转变科学方法的时段而倍感乐观。”
在这个新领域里，连基础问题都可以研究了，李说道，“尽管如此，在这一阶段，我们依然还在试图理解我们研究的问题到底是什么。”
参考文献
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12. Cermak, N. et al. eLife 9, e57093 (2020).
来源：
https://www.nature.com/articles/d41586-020-02337-x?utm_source=other&utm_medium=other&utm_content=external&utm_campaign=JRCN_USG_JG02_CN_Stork
本文来自公众号：神经现实（ID：neureality），作者：Alison Abbott