揭秘大脑：细胞分辨率下的全脑决策图谱
一项具有里程碑意义的国际合作研究，首次在细胞分辨率层面描绘了小鼠大脑在复杂决策任务中的全脑神经活动图谱。这项由国际脑实验室（International Brain Laboratory, IBL）主导，并汇集了包括麻省理工学院（MIT）神经科学家伊拉·菲特（Ila Fiete）教授在内的全球顶尖团队的成果，为我们理解大脑如何处理信息、做出决策提供了前所未有的洞察。这项工作颠覆了长期以来对大脑功能局部化和分层处理的传统认知，揭示了决策过程是一个高度协调且广泛分布于整个大脑的动态机制。
长期以来，神经科学界普遍认为大脑的信息处理存在明确的层级结构，即特定的认知功能由特定的区域负责。然而，IBL的研究成果强有力地挑战了这一观点。通过对小鼠进行一项包含感知、运动和认知元素的决策任务，研究人员发现，与决策相关的神经信号并非集中于大脑的少数几个“决策中心”，而是广泛地分布在包括感觉区域、运动区域和高级认知区域在内的众多脑区。这种全脑范围内的活动分布和高度协调性，暗示着大脑在执行复杂行为时，不同区域之间存在着持续且密集的交流与协作。
创新的协作模式与技术突破
此次脑图谱的绘制之所以能够实现，得益于IBL开创性的国际协作模式和尖端神经科学技术的应用。来自全球12个实验室的科学家们采用标准化协议，共同部署了最先进的硅电极——神经像素探针（neuropixels probes）。这些探针能够同时记录大量神经元的活动，从而实现了前所未有的数据采集规模。在实验中，小鼠需完成一个视觉决策任务：通过转动小轮响应屏幕左右两侧出现的微弱光点，并根据选择的正确性获得奖励。尤其在光点极其微弱、小鼠需依赖先验知识（即光点出现在某一侧的频率变化）进行猜测的挑战性试验中，研究人员得以深入探究先验预期如何影响感知和决策过程。
麻省理工学院麦戈文脑研究所的副研究员兼K. Lisa Yang ICoN中心主任伊拉·菲特教授指出：“参与IBL为我们的研究小组贡献科学带来了新的途径。我们的实验室在数据分析和从数据中得出可靠结论的方法标准化方面发挥了关键作用。作为对构建大脑工作模型感兴趣的计算神经科学家，能够访问全脑记录的数据是不可思议的：传统上，只记录一个或几个脑区的方法限制了我们构建和测试理论的能力，导致模型碎片化。现在，我们面临着一项令人愉快但艰巨的任务，即理解大脑所有部分如何协调以执行行为。令人惊讶的是，对大脑的全面观察反而简化了决策模型的构建。”这表明，大规模、标准化的数据采集不仅验证了分布式处理的假设，也为构建更简洁、更全面的大脑计算模型提供了基础。
全脑图谱揭示决策的分布式特性
这项研究的第一个核心发现发表于《自然》杂志的论文《复杂行为期间神经活动的全脑图谱》（A brain-wide map of neural activity during complex behaviour）中。研究指出，决策信号出人意料地分布在整个大脑中，而非局限于特定区域。这一发现为挑战传统的大脑功能层级模型提供了全脑层面的证据，并强调了在决策、运动启动乃至奖励过程中，大脑区域之间存在持续的通信。这意味着未来的神经科学研究在探索复杂行为时，需要采取更加整体化、全脑化的视角。菲特教授进一步强调：“我们前所未有的记录广度揭示了整个大脑如何完成从感觉处理、认知决策到运动生成的完整过程。构建一个收集大量标准化数据集的合作模式，是系统神经科学领域革命性的新方向，它将该领域引入了粒子物理学和人类遗传学等领域中那种超高协作模式，从而促进了科学的飞跃。除了我们自己的结论，IBL作为使命一部分而提前发布的这套数据集及相关技术，已经成为整个神经科学社区广泛使用的资源。”
预测机器：先验信息在大脑中的广泛编码
在《自然》杂志的另一篇论文《小鼠决策中先验信息的全脑表征》（Brain-wide representations of prior information）中，研究团队揭示了另一个引人注目的发现：先验预期，即我们根据近期经验对可能发生的事情的信念，被编码在整个大脑中。令人惊讶的是，这些预期不仅存在于高级认知区域，甚至在处理感觉信息和控制行动的脑区，如视皮层初级中继站丘脑中也能发现它们的痕迹。这有力地支持了“大脑是一个预测机器”的观点，即大脑不断地基于预期来预测世界，并用这些预期指导行为反应。这一发现对理解精神分裂症和自闭症等神经发育障碍具有深远影响，这些疾病被认为与大脑更新预期的能力差异有关。
菲特教授进一步阐释道：“还有很多有待探究：如果在一个脑区发现了某种信号，这是否意味着该区域正在生成该信号，还是仅仅反映了从其他地方生成的信号？我们对世界的感知在多大程度上受到预期的影响？现在我们可以生成一些定量的答案，并开始下一阶段的实验，通过干预以调节其活动来了解预期信号的起源。”这预示着未来的研究将不仅限于观察，更将深入到对这些信号起源和功能的干预与调控。
神经科学协作的新范式与未来展望
IBL于2017年正式启动，它引入了一种全新的神经科学协作模式，即在多个实验室之间共享一套标准化的工具和数据处理流程。这种方法能够实现大规模数据集的收集，同时确保数据的一致性和可重复性，其灵感来源于CERN和人类基因组计划等物理学和生物学领域的大型合作项目。所有研究数据、工具和协议的详细规范均已开放给全球科学界，以供进一步分析和研究。
展望未来，IBL团队计划将其研究范围扩展到决策研究之外，探索更广泛的神经科学问题。随着新的资金支持到位，IBL旨在扩大其研究规模，并继续支持大规模、标准化的实验。这种协作模式不仅加速了科学发现的进程，也为全球神经科学社区提供了一个宝贵的共享资源平台。通过这种方式，我们正逐步迈向一个全面理解大脑复杂功能的新纪元，为开发针对神经系统疾病的创新疗法奠定坚实基础。
