Nature | 大脑如何在睡眠中避免新旧记忆的“冲突”？

生物探索

2025-01-03 16:35发布于江苏科学领域创作者

AI划重点 · 全文约4129字，阅读需12分钟

1.康奈尔大学的研究团队发现非快速眼动睡眠（NREM）中的微结构在记忆回放中的关键作用，而非单一静态状态。

2.研究发现，瞳孔大小的变化与非快速眼动睡眠中的特定脑电活动模式高度相关，瞳孔收缩状态主要用于回放新记忆，而瞳孔扩张状态则专注于旧记忆的处理。

3.通过光遗传学技术，研究者成功干预了瞳孔收缩状态下的尖波涟漪，发现小鼠在随后测试中的新记忆表现显著下降。

4.这一精细的时间分配机制使新旧记忆的处理得以在睡眠中分工明确而互不干扰，为大脑提供了优化现有知识结构的机会。

5.未来研究可借鉴大脑在睡眠中的分时处理策略，开发能够隔离新旧学习任务的人工智能模型，为记忆障碍治疗提供潜在思路。

以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考

引言

人类对睡眠与记忆之间关系的探索已经持续了数十年，而最新的研究显示，睡眠不仅是简单的身体恢复过程，还涉及复杂的记忆整合和信息处理机制。在这些过程中，大脑通过回放（reactivation）以巩固新获得的记忆。然而，问题随之而来：在大脑有限的资源中，如何避免新旧记忆之间的干扰以实现有效整合？这是记忆研究领域中的核心挑战之一。
1月1日Nature的研究报道“Sleep microstructure organizes memory replay”，来自康奈尔大学的研究团队通过一项开创性实验，揭示了非快速眼动睡眠（non-REM sleep, NREM）中的微结构在记忆回放中的关键作用。他们开发了一种创新的方法，结合高密度电生理记录、实时瞳孔动力学（pupillometry）和闭环光遗传学（closed-loop optogenetics）技术，监测小鼠在自然睡眠状态下的脑动态活动和记忆处理。研究发现，非快速眼动睡眠并非一种单一的静态状态，而是由具有特定功能的不同亚状态组成，这些亚状态在瞳孔大小的变化中体现得尤为明显。
更令人惊讶的是，这些亚状态与不同类型的记忆回放密切相关。研究发现，当瞳孔处于收缩状态时，大脑更倾向于回放最近的经历，而瞳孔扩张状态则更适合处理旧记忆。这种微结构的时间分配，可能为大脑在不同记忆任务之间实现无干扰整合提供了一种机制。
这些发现不仅深化了我们对睡眠和记忆关系的理解，还为解决神经网络中的“灾难性遗忘”（catastrophic forgetting）问题提供了新的视角。这种灾难性遗忘不仅困扰生物的大脑，也在人工神经网络中引发了广泛的技术难题。该研究结果不仅揭示了大脑在睡眠中的高效记忆管理策略，还为未来开发非侵入性记忆干预技术提供了理论基础。

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睡眠的奥秘：不仅是休息
在我们的日常认知中，睡眠似乎只是让身体恢复精力的一个过程，但研究不断揭示睡眠的复杂性，证明它远不止如此。睡眠是大脑运作的一个关键时刻，尤其是在记忆整合和学习中，扮演着无可替代的角色。
研究显示，睡眠中的不同阶段各司其职，共同参与记忆的巩固过程。其中，非快速眼动睡眠（NREM sleep）因其在处理和整合信息上的独特功能而备受关注。在这一阶段，大脑会“回放”白天积累的记忆片段，通过特定的神经活动模式重现曾经经历的事件，这种现象被称为记忆重放（memory replay）。然而，这一过程并非随意发生。研究人员发现，记忆回放有其精妙的时间安排，目的在于巩固新学到的信息，同时保护旧有记忆不受干扰。
该研究进一步揭示了睡眠的微结构特性。通过对小鼠的实验记录发现，NREM阶段并不是一个单一的、静态的状态，而是由若干具有不同功能的亚状态构成。这些亚状态通过瞳孔的细微变化得以体现：当瞳孔收缩时，大脑倾向于回放新记忆；而在瞳孔扩张时，则更多涉及旧记忆的处理。更重要的是，这种分工有效地避免了新旧记忆的干扰，为大脑提供了一种独特的“隔离”机制。
这种复杂但高效的系统反映了大脑在睡眠中的独特工作模式，不仅使我们能够在日复一日的学习中积累知识，还保护了那些构成人生基石的珍贵记忆。

记忆的“守护者”：大脑如何避免干扰
想象一个堆满文件的办公桌，新来的文件需要分类存放，而旧文件不能被随意丢弃。这正是大脑在处理记忆时面临的挑战。新记忆需要巩固以便长期保存，而旧记忆则需要保持稳定以免被覆盖。大脑如何在有限的资源中管理新旧记忆，避免两者之间的干扰，始终是神经科学研究的核心问题之一。
该研究揭示，大脑的记忆整合存在潜在的干扰风险，尤其是在记忆形成初期。新记忆在初始阶段较为脆弱，它们需要通过回放过程从海马体（hippocampus）逐步转移到新皮层（neocortex），与已有的知识体系整合。然而，这一过程需要多日完成，而在此期间，新记忆必须与旧记忆“共存”。如果管理不当，新旧记忆之间的竞争可能导致记忆模糊甚至遗忘，这种现象在人工神经网络中被称为“灾难性遗忘”（catastrophic forgetting）。
为了解决这一问题，研究人员提出了两种可能的机制。一种假说认为，大脑可能通过随机交替新旧记忆的回放来减少干扰；另一种则提出，睡眠中不同的时间微结构能够分别支持新记忆的巩固和旧记忆的维护。这项研究通过记录小鼠睡眠中的脑电活动和瞳孔动态，验证了后一种假说：非快速眼动睡眠（NREM sleep）中的不同亚状态能够有效分隔新旧记忆的回放。其中，瞳孔收缩状态主要用于回放新记忆，而瞳孔扩张状态则专注于旧记忆的处理。
这种分时管理机制为大脑提供了一种巧妙的解决方案，让新旧记忆能够独立处理又互不干扰。

瞳孔的秘密：大脑微观状态的窗口
当你凝视一只猫的瞳孔时，可能不会想到瞳孔的大小不仅反映光线的变化，也能透露它的情绪和警觉状态。而在大脑深处，瞳孔的动态同样蕴藏着关于睡眠和记忆处理的奥秘。该研究揭示，瞳孔作为一种“窗口”，能够直观反映大脑微观状态的变化，并为解码睡眠中的记忆处理提供了关键线索。
研究团队通过对小鼠的实验，首次系统性地将瞳孔动态与大脑活动联系起来。在自然睡眠中，小鼠的瞳孔虽然不再随着光线变化，却表现出显著的收缩与扩张的节律性波动。通过高密度电生理记录和实时瞳孔追踪技术，研究者发现，瞳孔大小的变化与非快速眼动睡眠（NREM sleep）中的特定脑电活动模式高度相关。例如，当瞳孔处于收缩状态时，海马体中的“尖波涟漪”（sharp-wave ripples, SWRs）活动更加集中，这是与新记忆回放密切相关的神经现象。而在瞳孔扩张状态下，脑电活动显示出更适合处理旧记忆的特征。
这种发现源于一套创新的实验技术。研究团队设计了一种定制的微型头戴设备，集成了光纤、电极阵列和红外摄像头，可以同时记录数百个神经元的活动、局部场电位（LFPs）以及瞳孔的实时动态。通过高精度的追踪算法，他们不仅能够将脑电活动与瞳孔状态关联起来，还能在特定的瞳孔状态下实时干预神经活动，以验证这些状态对记忆回放的因果关系。
这一研究首次证明了瞳孔动态可以作为大脑睡眠微结构的外部表现，为理解大脑如何在睡眠中高效处理信息提供了全新的工具。
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通过多种分析手段展示了非快速眼动睡眠（NREM sleep）中瞳孔动态的特征及其与记忆回放相关的大脑活动之间的联系（Credit: Nature）

实验设计与瞳孔追踪（图a）：研究使用了小鼠的行为自由状态下的瞳孔追踪和电生理记录技术。通过实时算法（DLC和在线追踪），精确记录了小鼠在非快速眼动睡眠中的瞳孔大小变化。此外，NREM睡眠中瞳孔扩张的峰值和谷值被清晰展示，体现了这种动态变化的可测性。
瞳孔动态与睡眠阶段（图b）：示例性瞳孔轨迹显示，瞳孔扩张在NREM睡眠中呈现超慢波动模式（infra-slow oscillation）。灰色区域标记了这一模式，与LFP标记的睡眠阶段吻合。
瞳孔振荡频率（图c）：对瞳孔大小进行自相关分析表明，在NREM阶段，瞳孔振荡的峰值频率约为0.016 Hz（±0.004 Hz），反映了瞳孔动态的稳定节律。
大脑网络状态可视化（图d）：通过无监督降维算法（UMAP），研究构建了基于海马体CA1局部场电位（LFPs）的网络状态分布图，显示了觉醒（WAKE）、NREM和快速眼动睡眠（REM）三种状态的占据区域及其与瞳孔大小的分布关系，特别是在NREM阶段内分布的细化模式。
瞳孔分布结构指数（图e）：研究量化了瞳孔大小分布的结构特性，与随机化分布相比，瞳孔大小在不同脑状态下显示出显著的有序性。这种有序性在NREM阶段内更加突出，表明瞳孔动态与大脑活动之间存在高关联性。
尖波涟漪（SWRs）特征与瞳孔大小的关系（图f-h）：分析尖波涟漪的波形特征显示，不同瞳孔大小与SWR的幅值和分布密切相关。个体SWR按其波形幅值和瞳孔大小形成连续分布，并通过结构指数测试确认，瞳孔大小的分布显著高于随机化分布，进一步支持瞳孔动态对NREM微结构的调控作用。

微结构的奇迹：非快速眼动睡眠中的分工
非快速眼动睡眠（NREM sleep）曾一度被视为大脑的“安静期”，但该研究颠覆了这一传统认知。研究人员发现，NREM睡眠并非单一的静态状态，而是由多个微结构亚状态组成，这些亚状态在记忆巩固与维护中扮演着截然不同的角色。
通过高密度电生理记录与瞳孔追踪技术，研究者揭示了NREM睡眠中瞳孔收缩与扩张的动态规律。这些变化与大脑不同记忆处理过程的时序性紧密相关。当瞳孔收缩时，海马体中的“尖波涟漪”（sharp-wave ripples, SWRs）活动显著增强，这是大脑回放新近经历的关键时刻。尖波涟漪能够通过重现学习时的神经元活动模式，将新记忆从短期记忆存储区转移至长期存储的关键路径。这一阶段被认为是新记忆巩固的黄金窗口。
相对而言，当瞳孔扩张时，大脑活动模式发生了微妙的转变。旧记忆的回放占据主导地位，这些记忆往往更加稳定，不易受到外界干扰。在扩张状态下，局部抑制性神经元的活跃程度增加，这种“内源性”信号的增强有助于大脑重新组织已有记忆，将其与新记忆进行整合，从而促进知识网络的完善。
这一精细的时间分配机制使新旧记忆的处理得以在睡眠中分工明确而互不干扰。这不仅最大程度地保护了新记忆免受竞争干扰，也为大脑提供了优化现有知识结构的机会。
这些不同的记忆处理过程并非偶然，而是大脑高度优化的时间管理策略。实验中，当研究者通过光遗传学技术中断瞳孔收缩状态下的尖波涟漪，小鼠在随后测试中的新记忆表现显著下降；而干预扩张状态则对旧记忆维护影响较小。这一结果表明，瞳孔大小的动态变化是大脑区分新旧记忆处理的核心机制。

保护新记忆：如何解决灾难性遗忘
在人类与人工智能的记忆管理中，“灾难性遗忘”（catastrophic forgetting）是一个共同的挑战。在大脑中，新记忆的形成往往是脆弱的，而旧记忆则可能因为新记忆的干扰而变得模糊。为了平衡这一矛盾，大脑在睡眠中展现出独特的微结构调控策略，为研究人员提供了解决这一问题的灵感。
这一机制在人工智能领域也具有深远的启示。当前的人工神经网络在面对新数据时，往往会覆盖之前的学习成果，而大脑通过动态分配资源的方式提供了一种解决方案。研究人员可以借鉴大脑在睡眠中的分时处理策略，开发能够隔离新旧学习任务的人工智能模型。例如，通过在训练过程中引入模拟“瞳孔状态”的机制，分别优化模型在新数据学习和旧数据保持方面的表现，从而减少遗忘现象。
此外，这种调控机制还为记忆障碍治疗提供了潜在思路。通过人工干预瞳孔状态或相关的神经活动，有望增强新记忆的形成能力，帮助患有记忆缺陷的患者恢复认知功能。
从科学发现到实际应用，这项研究为我们打开了一扇通往未来的窗。



参考文献


Chang H, Tang W, Wulf AM, Nyasulu T, Wolf ME, Fernandez-Ruiz A, Oliva A. Sleep microstructure organizes memory replay. Nature. 2025 Jan 1. doi: 10.1038/s41586-024-08340-w. Epub ahead of print. PMID: 39743590.



责编|探索君
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