研究人员发现神经元能在我们说话前预测我们要说什么

研究人员发现神经元能在我们说话前预测我们要说什么 麻省总医院（MGH）的研究人员最近进行了一项研究，利用先进的大脑记录方法揭示了人脑中神经元的协作功能，从而使人们能够将自己的想法形成文字，并随后用语言表达出来。这些发现共同提供了一幅详细的地图，显示辅音和元音等语音如何在说话之前就在大脑中呈现，以及在语言生成过程中它们是如何串联在一起的。这项发表在《自然》（Nature）杂志上的研究揭示了大脑神经元对语言生成的影响，这将有助于改善对言语和语言障碍的理解和治疗。资深作者、麻省总医院和哈佛医学院神经外科副教授、医学博士齐夫-威廉姆斯（Ziv Williams）说："虽然说话通常看起来很容易，但我们的大脑在自然说话的过程中会执行许多复杂的认知步骤包括想出我们想说的话、计划发音动作以及发出我们想要的声音。我们的大脑以惊人的速度完成了这些壮举在自然语音中大约每秒三个单词，而且错误极少。然而，我们是如何精确地完成这一壮举的一直是个谜"。神经元记录技术的突破威廉姆斯和他的同事利用一种名为"神经像素"（Neuropixels）探针的尖端技术，记录了人脑前额叶皮层单个神经元的活动。他们还发现，大脑中存在着专门负责说话和听力的独立神经元群。在人体中使用 Neuropixels 探头是 MGH 的首创。威廉姆斯说："这些探针非常了不起它们比人类头发丝的宽度还小，却拥有数百个通道，能够同时记录数十甚至数百个单个神经元的活动，因此，使用这些探针可以提供前所未有的新见解，让我们了解人类神经元是如何集体行动的，以及它们是如何共同产生语言等复杂的人类行为的。"威廉姆斯曾与麻省总医院和哈佛医学院神经学教授、医学博士悉尼-卡什（Sydney Cash）合作开发这些记录技术，后者也是这项研究的负责人。解码语音要素这项研究显示了大脑中的神经元是如何代表构建口语词汇所涉及的一些最基本要素的从简单的语音（称为音素）到将其组合成更复杂的字符串（如音节）。例如，"狗"（dog）一词需要辅音"da"，它是通过舌头接触牙齿后面的硬腭产生的。通过记录单个神经元，研究人员发现，某些神经元会在这个音素被大声说出之前变得活跃。其他神经元则反映了构词过程中更复杂的方面，如将音素具体组合成音节。研究人员利用他们的技术表明，可以在个人发音之前可靠地确定他们会说的语音。换句话说，科学家可以在实际说话之前预测辅音和元音的组合。利用这种能力，可以制造出能够产生合成语音的人工假肢或脑机接口，这将使一系列病人受益。这项研究的共同作者阿尔琼-卡纳（Arjun Khanna）说："在多种神经系统疾病中都能观察到语音和语言网络的中断，包括中风、脑外伤、肿瘤、神经退行性疾病、神经发育障碍等等。我们希望更好地了解实现语音和语言的基本神经回路将为开发这些疾病的治疗方法铺平道路。"研究人员希望通过研究更复杂的语言过程来扩展他们的工作，从而研究人们如何选择他们想说的话，以及大脑如何将词语组合成句子，向他人传达个人的思想和情感等相关问题。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

研究人员制造出混合大脑：让一个物种的神经元帮助另一个物种

研究人员制造出混合大脑：让一个物种的神经元帮助另一个物种 大鼠（红色）和小鼠（绿色）神经元的混合体在混合大脑中形成了环形气味处理中心什么是混合大脑？听起来像是科幻电影情节中的东西或者是史蒂夫-马丁主演的80年代古怪喜剧但它实际上是两个物种细胞的结合，发育成一个完整的功能性大脑。因此，杂交脑通过创建"合成"神经回路来恢复受损或退化大脑的功能，对于推动再生神经科学的发展非常重要。在哥伦比亚大学欧文医学中心研究人员领导的一项新研究中，大鼠干细胞在发育初期就被引入到小鼠细胞中，从而产生了利用整合的大鼠细胞嗅觉的小鼠大脑。哥伦比亚大学瓦格罗斯内外科医学院遗传学和发育学教授、该研究的共同通讯作者克里斯汀-鲍德温（Kristin Baldwin）说："我们拥有漂亮的培养皿细胞模型和称为器官组织的三维培养物，它们都有各自的优点。但它们都无法让你确定细胞是否真正发挥了最高水平的功能。这项研究开始向我们展示，我们如何扩大大脑的灵活性，使其能够容纳来自人机界面或移植干细胞的其他类型的输入。"大鼠-小鼠嵌合体的制作示意图 Throesch 等人研究人员将大鼠胚胎干细胞植入小鼠胚泡（受精卵分裂而成的细胞团），然后将胚泡移植到代孕小鼠妈妈的子宫内发育。尽管在进化过程中存在差异（大鼠大脑发育较慢，体积较大），但研究人员观察到，大鼠细胞与小鼠神经元同步生长。在成熟的大鼠-小鼠或嵌合体中，大鼠细胞整合成整个小鼠大脑的神经回路，并与小鼠神经元形成活跃的连接。鲍德温说："几乎在整个小鼠大脑中都能看到大鼠细胞，这让我们相当惊讶。它告诉我们，插入的障碍很少，这表明许多种小鼠神经元都可以被类似的大鼠神经元取代。"接下来是测试大鼠细胞的功能能力，以及它们是否能取代受损的小鼠神经元。研究人员开发了小鼠模型，这些小鼠的嗅觉神经元（OSNs）在基因上有缺陷或被消融，即被破坏，而嗅觉神经元是检测和传递气味信息的神经元。他们发现，大鼠细胞拯救了小鼠大脑。鲍德温说："我们在每个小鼠笼子里都藏了一块饼干，结果非常惊讶地发现，它们能通过大鼠神经元找到饼干。"然而，与OSN被破坏的小鼠相比，OSN被基因沉默（即神经元存在，只是不工作）的小鼠找到饼干的成功率较低。这表明，增加替代神经元并非"即插即用"。如果想获得功能性替代神经元，可能需要清空闲置在那里的功能障碍神经元，这可能是某些神经退行性疾病的情况，也可能是自闭症和精神分裂症等神经发育障碍的情况。研究人员在研究中遇到的一个问题是，大鼠细胞随机分布在不同的小鼠体内，这阻碍了他们将研究扩展到其他神经系统。目前，他们正试图找到驱动插入细胞发育成特定细胞类型的方法，这可能会提供更高的精确度。扫清这一障碍将为创造具有灵长类神经元的混合大脑铺平道路，这将帮助我们更接近了解人类疾病。这项研究发表在《细胞》杂志上。 ... PC版： 手机版：

反思大脑设计：人类神经元的独特布线挑战了旧有假设

反思大脑设计：人类神经元的独特布线挑战了旧有假设 新研究发现，与小鼠的循环互动不同，人类新皮质神经元单向交流效率更高。这一发现可能会通过模仿人类大脑的连通性来促进人工神经网络的发展。记录多达十个神经元活动的多补丁实验装置。图片来源：Charité | 彭扬帆新皮质是人类智力的关键结构，厚度不足五毫米。在大脑的最外层，200 亿个神经元处理着无数的感官知觉，规划着行动，并构成了我们意识的基础。这些神经元是如何处理所有这些复杂信息的呢？这在很大程度上取决于它们之间的"连接"方式。夏里特神经生理学研究所所长约尔格-盖格（Jörg Geiger）教授解释说："我们以前对新皮层神经结构的理解主要基于小鼠等动物模型的研究结果。在这些模型中，相邻的神经元经常像对话一样相互交流。一个神经元向另一个神经元发出信号，然后另一个神经元再向它发出信号。这意味着信息经常以循环往复的方式流动"。带有机器人机械手的多通道装置，可在两轮实验之间自动冲洗玻璃移液管。图片来源：Charité | 彭扬帆人类的新皮质比小鼠的新皮质更厚、更复杂。尽管如此，研究人员之前一直假设部分原因是缺乏数据它遵循相同的基本连接原则。盖革领导的夏里特研究小组现在利用极其罕见的组织样本和最先进的技术证明了事实并非如此。在这项研究中，研究人员检查了23名在夏里特接受神经外科手术治疗耐药性癫痫患者的脑组织。在手术过程中，医学上有必要切除脑组织，以便观察其下的病变结构。患者同意将这些组织用于研究目的。神经元的旋转重建。图片来源：Charité | Sabine Grosser为了能够观察人类新皮层最外层相邻神经元之间的信号流，研究小组开发出了一种改进版的"multipatch"技术。这样，研究人员就能同时监听多达十个神经元之间的通信。因此，他们能够在细胞停止体外活动前的短时间内进行必要数量的测量，以绘制网络图。他们分析了近 1170 个神经元之间的通信渠道，以及约 7200 个可能的连接。他们发现，只有一小部分神经元之间进行了相互对话。"人类的信息往往是单向流动的。它很少直接或通过循环返回起点，"该论文的第一作者彭扬帆博士解释说。他曾在神经生理学研究所从事这项研究，目前在夏里特神经学系和神经科学研究中心工作。研究小组根据人类网络结构的基本原理设计了一种计算机模拟，以证明这种前向信号流在处理数据方面的优势。来自多配接装置的微量移液管接近单个神经元。图片来源：Charité | Franz Mittermaier研究人员给人工神经网络布置了一项典型的机器学习任务：从口语数字录音中识别出正确的数字。在这项语音识别任务中，模仿人类结构的网络模型比以小鼠为模型的网络模型获得了更多的正确响应。它的效率也更高，同样的成绩在小鼠模型中需要相当于 380 个神经元，而在人类模型中只需要 150 个神经元。"我们在人类身上看到的定向网络结构更强大，也更节省资源，因为更多独立的神经元可以同时处理不同的任务，"彭解释道。"这意味着局部网络可以存储更多信息。目前还不清楚我们在颞叶皮层最外层的发现是否会扩展到其他皮层区域，也不清楚这些发现能在多大程度上解释人类独特的认知能力。"过去，人工智能开发人员在设计人工神经网络时会从生物模型中寻找灵感，但也会独立于生物模型来优化算法。盖格说："许多人工神经网络已经使用了某种形式的前向连接，因为它能为某些任务带来更好的结果。人脑也显示出类似的网络原理，这令人着迷。这些对人类新皮质中具有成本效益的信息处理的洞察，可以为完善人工智能网络提供更多灵感"。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

MIT研究人员解释说话和吸气不能同时进行的原因

MIT研究人员解释说话和吸气不能同时进行的原因 “当你需要吸气时，你必须停止发声。我们发现控制发声的神经元接收到来自呼吸节奏发生器的直接抑制输入，”麻省理工学院脑与认知科学教授、麻省理工学院麦戈文脑研究所成员、该研究的资深作者Fan Wang说。杜克大学研究生、麻省理工学院访问学者Jaehong Park是这项研究的主要作者，该研究发表在今天的《Science》杂志上。该论文的其他作者包括麻省理工学院的技术助理Seonmi Choi和Andrew Harrahill，前麻省理工学院的研究科学家Jun Takatoh，以及杜克大学的研究人员Shengli Zhao和Bao-Xia Han。发声控制声带位于喉部，是两条肌肉带，可以打开和关闭。当它们大部分闭合或内收时，从肺部呼出的空气通过声带时会产生声音。麻省理工学院的研究小组开始研究大脑是如何控制这种发声过程的，他们使用了一个小鼠模型。小鼠通过一种独特的口哨机制，通过几乎闭合的声带之间的一个小洞呼出空气，从而发出超声波(USVs)的声音。“我们想了解控制声带内收的神经元是什么，然后这些神经元是如何与呼吸回路相互作用的?”Wang说。为了弄清楚这一点，研究人员使用了一种技术，可以让他们绘制神经元之间的突触连接。他们知道声带内收是由喉部运动神经元控制的，所以他们开始往回追溯，寻找支配这些运动神经元的神经元。这表明，输入的一个主要来源是后脑区域的一组运动前神经元，称为后歧义核(RAm)。先前的研究表明，这个区域与发声有关，但不知道RAm的哪一部分是必需的，也不知道它是如何发声的。研究人员发现，这些突触跟踪标记的RAm神经元在USVs期间被强烈激活。这一观察结果促使研究小组使用一种活动依赖方法来瞄准这些发声特异性RAm神经元，称为RAmVOC。他们使用化学遗传学和光遗传学来探索如果他们沉默或刺激他们的活动会发生什么。当研究人员阻断RAmVOC神经元时，小鼠不再能够产生USVs或任何其他类型的发声。他们的声带没有闭合，腹部肌肉也没有收缩，就像他们通常在呼气发声时所做的那样。相反，当RAmVOC神经元被激活时，声带关闭，小鼠呼气，并产生USVs。然而，如果刺激持续两秒或更长时间，这些USVs就会被吸入打断，这表明这个过程是由大脑中调节呼吸的同一部分控制的。“呼吸是生存的需要，”Wang说。“尽管这些神经元足以引起发声，但它们是在呼吸的控制下，这可以超越我们的光遗传刺激。”节奏的一代额外的突触映射显示，脑干部分称为pre-Bötzinger复合物的神经元作为吸入的节奏发生器，为RAmVOC神经元提供直接的抑制性输入。“pre-Bötzinger复合体自动地、连续地产生吸入节律，该区域的抑制神经元投射到这些发声前运动神经元上，基本上可以关闭它们，”Wang说。这确保了呼吸仍然是语言产生的主导，我们在说话时必须停下来呼吸。研究人员认为，尽管人类的语言产生比小鼠的发声更复杂，但他们在小鼠身上发现的回路在人类的语言产生和呼吸中起着保守的作用。“尽管小鼠和人类发声的确切机制和复杂性确实不同，但基本的发声过程，即发声，需要声带闭合和呼气，在人类和小鼠中是共享的，”Park说。研究人员现在希望研究其他功能，如咳嗽和吞咽食物可能会受到控制呼吸和发声的大脑回路的影响。 ... PC版： 手机版：

睡得好与学得少 新研究发现睡眠状况对学习的影响

睡得好与学得少 新研究发现睡眠状况对学习的影响 想象一下，你是一名学生，现在是期末考试周，你正在准备一场重要的考试：是通宵达旦还是好好休息？许多在考试中昏昏沉沉、目光呆滞的人都知道，睡眠不足会让人格外难以保留信息。密歇根大学的两项新研究揭示了这一现象的原因，以及在睡眠和睡眠剥夺期间大脑内部发生了什么，从而帮助或损害了记忆的形成。特定的神经元可以对特定的刺激进行调谐。例如，迷宫中的老鼠一旦到达迷宫中的特定位置，其神经元就会亮起。这些神经元被称为"位置神经元"，在人体内也很活跃，可以帮助人们在环境中导航。但睡眠时会发生什么呢？麻省大学医学院麻醉学副教授卡姆兰-迪巴（Kamran Diba）博士说："如果该神经元在睡眠期间有反应，你能从中推断出什么呢？"由迪巴和前研究生库罗什-马布迪（Kourosh Maboudi）博士领导的一项研究对海马体中的神经元进行了研究，发现了一种在动物熟睡时可视化与某个位置相关的神经元模式调整的方法。在安宁状态和睡眠期间，海马体会在数小时内每隔几秒钟产生一种名为"尖波涟漪"的电活动。研究人员对这些涟漪的同步性和传播距离感到非常好奇，它们似乎在将信息从大脑的一个部分传播到另一个部分。这些跃迁被认为是神经元形成和更新记忆（包括位置记忆）的过程。在这项研究中，研究小组在老鼠完成一个新迷宫后，测量了老鼠睡眠期间的大脑活动。利用一种名为贝叶斯学习的统计推理，他们首次能够追踪哪些神经元会对迷宫中的哪些位置做出反应。"比方说，一个神经元偏好迷宫的某个角落。在睡眠过程中，我们可能会看到该神经元与其他表现出类似偏好的神经元一起激活。但有时，与其他区域相关的神经元可能会与该细胞共同激活。"迪巴说："我们随后发现，当我们把它放回迷宫时，神经元的位置偏好会发生变化，这取决于它们在睡眠时与哪些细胞一起激活。"通过这种方法，他们可以实时观察神经元的可塑性或表象漂移。该研究还进一步证实了一个由来已久的理论，即睡眠期间神经元的重新激活是睡眠对记忆非常重要的部分原因。鉴于睡眠的重要性，迪巴的团队希望研究在睡眠不足的情况下大脑会发生什么变化。第二项研究同样发表在《自然》杂志上，由迪巴和前研究生巴蓬-吉里（Bapun Giri）博士领导的研究小组比较了神经元再激活的数量即在迷宫探索过程中发射的场所神经元在休息时会自发地再次发射，并比较了睡眠时与失眠时神经元再激活的顺序（量化为重放）。他们发现，参与重新激活和重放迷宫体验的神经元的发射模式在睡眠期间比睡眠不足期间更高。与睡眠不足相对应的是，尖波波纹的出现率相似或更高，但波幅较低，波纹的功率也较低。迪巴说："然而，在几乎一半的病例中，锐波涟漪时迷宫体验的重新激活在睡眠剥夺期间被完全抑制。当睡眠不足的大鼠能够补觉时，虽然再激活功能略有回升，但却无法与正常睡眠的大鼠相比。此外，重放功能也受到了类似的损害，但当失去的睡眠得到恢复后，重放功能就不会恢复了。"由于重新激活和重放对记忆非常重要，因此研究结果证明了睡眠不足对记忆的不利影响。迪巴的团队希望继续研究睡眠过程中记忆处理的性质、为什么需要重新激活记忆以及睡眠压力对记忆的影响。编译来源：ScitechDailyDOI: 10.1038/s41586-024-07397-xDOI: 10.1038/s41586-024-07538-2 ... PC版： 手机版：

：为研究声学通讯的研究人员设计的神经网络框架 | #框架

：为研究声学通讯的研究人员设计的神经网络框架 | #框架 主要目标： 1.让研究声学通信的研究人员更轻松地将神经网络算法应用于他们的数据 2.提供一个通用框架，有助于在与声学通信相关的任务上对神经网络算法进行基准测试 目前，主要用途是发声和其他动物声音的自动注释。