大脑的“背景噪音”毕竟是有意义
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2021-02-22 12:43
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火星译客

通过挖掘隐藏在大脑电颤音中的信号,科学家们获得了关于睡眠,衰老等问题的新见解。

在2020年1月的睡眠研究座谈会上,詹娜·伦德纳(Janna Lendner)提出了一些发现,这些发现暗示着一种观察人们大脑活动的方法,以了解清醒与无意识之间的界限。对于昏迷或处于麻醉状态的患者,医师正确进行区分非常重要。但是,这样做比听起来要棘手得多,因为当某人处于快速眼动睡眠的做梦状态时,他们的大脑会产生与清醒时一样熟悉的,平稳的振荡脑波。

伦德纳认为,答案不是在正常的脑电波中,而是在科学家通常可能会忽略的神经活动方面:不稳定的背景噪声。

一些研究人员似乎不相信。 “他们说,'那么,你是在告诉我,噪声中是否有诸如此类的信息?'”伦德纳说,他是德国图宾根大学医学中心的麻醉医师,最近在加州大学伯克利分校完成了一项博士后研究。 “我说是的。某人的声音是另一人的信号。'”

伦德纳(Lendner)是众多神经科学家之一,他们认为大脑电活动中的噪音可以为大脑内部的工作提供新的线索。曾经被视为令人讨厌的与脑电波同频的电视静电信号,可能会对科学家研究大脑产生深远的影响。

怀疑论者曾经告诉神经科学家布拉德利·沃伊泰克(Bradley Voytek),大脑活动的这些嘈杂特征没有什么值得研究的。但是他自己对随着年龄增长而产生的电噪声变化,以及有关不规则大脑活动的统计趋势的文献的研究,都使他确信他们遗漏了一些东西。因此,他花了很多年的时间来帮助科学家重新思考他们的数据。

加州大学圣地亚哥分校认知科学和数据科学副教授表示。“仅站在一群科学家面前说‘嘿,我觉得我们做错了事情’是不够的。你必须给他们一个新的工具来做“不同或更好”的事情。

加利福尼亚大学圣地亚哥分校认知科学与数据科学副教授布拉德利·沃伊特(Bradley Voytek)通过开发研究非周期活动的软件,帮助人们注意到非周期活动的重要性。

与加州大学圣地亚哥分校和伯克利分校的神经科学家合作,Voytek开发了一种软件,该软件可隔离规则振动(例如,在睡眠和清醒受试者中都经过大量研究的α波)隐藏在大脑活动的非周期性部分中。这为神经科学家提供了一种剖析规则波和非周期性活动的新工具,,以便解开他们在行为、认知和疾病中的角色。

Voytek和其他科学家正在以各种方式进行研究的现象有很多名称。有人称其为“ 1 / f斜率”或“无标度活动”; Voytek已推动将其重命名为“非周期性信号”或“非周期性活动”。

这不仅仅是大脑的一种怪癖。Lendner、Voytek和其他人所寻找的模式与1925年科学家在整个自然界和技术的复杂系统中开始注意到的一种现象有关。统计结构在许多不同的背景下神秘地出现,以至于一些科学家甚至认为它代表了一种未被发现的自然规律。

尽管发表的研究已经对心律失常的大脑活动进行了20多年的研究,但还没有人能够确定它的真正含义。但是现在科学家们有了更好的工具,可以在新的实验中分离非周期信号,也可以更深入地观察更老的数据。得益于Voytek的算法和其他方法,最近几年进行的一系列研究都提出了这样的想法,即非周期性活动包含隐藏的宝藏,这些宝藏可能会促进衰老,睡眠,儿童发育等方面的研究。

什么是非周期性活动?

我们的身体遵循熟悉的心跳和呼吸的节奏,这是生存所必需的持续周期。但是,大脑中同样重要的拍子似乎没有规律,它们可能包含有关行为和认知基础的新线索。

当一个神经元向另一个神经元发送一种叫做谷氨酸的化学物质时,它使受体更有可能被激发;这种情况称为兴奋。相反,如果一个神经元吐出神经递质γ-氨基丁酸(GABA),受体神经元就不太可能激发,这就是抑制。两者中的任何一种都会产生后果:兴奋失控会导致癫痫发作,而抑制则是睡眠的特征,在更极端的情况下,还会导致昏迷。

为了研究兴奋与抑制之间的微妙平衡,科学家们通过脑电图或EEG测量大脑的电波活动。激发和抑制的循环形成了与不同精神状态有关的波。例如,大脑在大约8到12赫兹的辐射下会形成与睡眠有关的α波模式。

但是大脑的电波输出并不能产生完美的曲线。相反,当直线向峰顶和低谷倾斜时,直线会抖动。有时大脑活动没有规律,反而更像是电噪音。这其中的“白噪声”成分确实是随机的,就像静态的,但其中有些有一个更有趣的统计结构。

像Voytek这样的神经科学家感兴趣的是那些在平滑和噪音方面的不完美之处。他说:“这是随机的,但有不同的随机类型”。

从这些频谱图中可以看出,并非所有噪声都是相等的,在这些频谱图中,低频位于底部,高频位于顶部,明亮的颜色代表更大的强度。在“白噪声”(左)中,信号强度在所有频率下大致相等。在1 / f噪声(通常称为“粉红色噪声”)(中心)中,强度在较高频率下以一定速率下降。在“棕色噪音”(右)中,强度下降的幅度要大得多。图片由Thomas Donoghue提供

为了量化这种非周期活动,科学家们分解了原始的脑电图数据,就像棱镜可以将太阳光分解成不同颜色的彩虹一样。他们首先使用了一种叫做傅里叶分析的技术。随着时间的推移,任何一组数据都可以表示为像正弦波这样的三角函数之和,它可以用它们的频率和振幅来表示。科学家可以在一个叫做功率谱的图表中绘制不同频率的波幅图。

功率谱的幅值通常是在对数坐标下绘制的,因为它们的取值范围很广。对于纯随机白噪声,功率谱曲线是相对平坦和水平的,斜率为零,因为它在所有频率上都是相同的。但神经数据产生的曲线呈负斜率,因此低频具有较高的振幅,而频率较高时,强度呈指数下降。这个形状叫做1/f,是指频率和幅度之间的逆关系。神经科学家感兴趣的是,斜坡的平缓或陡峭可能预示着大脑的内部运作。

不列颠哥伦比亚省大学(UniversityofBritish Columbia)认知神经学家劳伦斯·沃德(LawrenceWard)解释说,用这种方法分析脑电图数据,就像看高速公路上一座桥上录音的声波一样。随机通过的汽车轮胎发出的嗡嗡声会产生非周期性的背景特征,但附近的火车每10分钟发出一声哨声,就会产生一个周期性信号,数据中的峰值会比背景更响亮。突如其来的一次事件,如长喇叭喇叭或车辆碰撞,将产生一个明显的尖峰声波,促成了整个1/f斜率。

人们对1 / f现象的认识可以追溯到贝尔电话实验室的杰布·约翰逊(JB Johnson)1925年发表的论文,当时他正在研究真空管中的噪声。四年后,德国科学家汉斯·伯格(Hans Berger)发表了第一篇人类脑电图研究报告。随后几十年的神经科学研究主要集中在大脑活动中的突出放入周期性波动上。然而,在各种电子噪音、股票市场活动、生物节奏,甚至音乐片段中都发现了1/f的波动--没有人知道原因。

插图:塞缪尔·贝拉斯科/昆塔杂志;托马斯·多诺霍

纽约大学格罗斯曼医学院(New York University Grossman School Of Medicine)神经病学、神经科学和生理学助理教授比尤·J·何(Biyu J.He)在2014年的“认知科学趋势”杂志上写道,或许是因为它看起来如此普遍,许多生物学家认为,通过1/f特征的镜头观察噪音可以产生有用的信号;他们认为这可能是所使用的科学仪器产生的一种噪音。

但是,他和其他人通过控制仪器噪音的实验推翻了这一想法,结果证明,仪器噪音比非周期性大脑活动小得多。在2010年发表在“神经元”杂志上的一篇论文中,他和她的同事们还发现,虽然脑电图读数、地面地震波和股市波动都呈现出1/f的趋势,但这些来源的数据显示出不同的高阶统计结构。这一见解削弱了这样一种观点,即单一的自然规律在一切事物中都会产生非周期信号。

然而,这不能完全解决问题。沃德发现了在不同情况下的数学共性,并相信幕后可能会发生一些根本性的事情。

无论哪种方式,沃德和他都认为值得在大脑中进行更深入的探索。

他在2014年的论文中写道:“几十年来,1 / f斜率中包含的大脑活动被认为不重要,并且经常被从分析中删除,以强调大脑的振荡。” “但是,近年来,越来越多的证据表明,无标度的大脑活动会积极促进大脑功能。”

来自噪声的新信号

Voytek偶然进入了非周期信号的话题:他最初想从EEG数据中建模和去除白噪声。但是,但是当他破解掉一段用来提取噪音代码时,他开始更多地关注其中有趣的地方。

Voytek在2015年与伯克利神经科学教授罗伯特·奈特(RobertKnight)的一项研究中发现,老年人的大脑似乎比年轻人有更多的非周期性活动。Voytek和Knight观察到,随着大脑的老化,它更多地被白噪音所支配。他们还发现,这种噪音与与年龄相关的工作记忆下降有关。

Voytek希望神经科学家能够更容易和自动地分离出任何数据集中的周期性和非周期性特征,包括旧的数据集,并帮助研究人员寻找有意义的1/f趋势。因此,他和他的团队编写了一个程序来实现这一目的。

对这种工具的需求立刻变得明显起来。2018年4月11日,Voytek和他的同事将他们的代码发布到了BioRxiv.org网站上,之后,他们在一个月内就收到了近2000次的下载--这是一个神经科学计算工具的大热门。同年11月,Voytek在神经科学学会会议上主持了一次关于如何使用它的演讲。由于它很受欢迎,他组织了一次最后一分钟的后续会议在那里他的实验室团队为数十名感兴趣的科学家提供了技术支持。教程和电子邮件的交换导致了新的合作。

其中一个合作项目是Lendner关于睡眠中唤醒的标记物的研究,该研究发表在2020年7月的在线杂志eLife上。使用Voytek的软件,Lendner和她的同事发现,在受试者脑电图的非周期噪声中,高频活动在快速眼动睡眠中下降的速度比他们醒着时更快。换句话说,功率谱的斜率更大。

这张谱图显示了伦德纳和她的同事一夜之间从睡眠中收集到的大脑活动。白线追踪光谱斜率的变化,这与病人的清醒状态有关。詹娜·伦德纳提供

在他们的论文中,伦德纳和她的合著者认为,非周期信号可以作为一个独特的标志来衡量一个人的意识状态。像这样的新的客观标记可以帮助改善麻醉和昏迷患者的治疗方法。

其他使用Voytek编码的研究包括对多动症药物疗效的调查和自闭症患者大脑活动中基于性别的差异的研究。该守则于2020年11月首次发表在一份同行评议的期刊“自然神经科学”上;加州大学圣地亚哥分校(UC San Diego)的托马斯·多诺霍(Thomas Donoghue)和马塔尔·哈勒(Matar Haller)(当时在伯克利)是该论文的第一作者,伯克利大学的阿夫古斯塔·谢斯特尤克(Avgusta Shestyuk)是Vo他们和其他团队成员展示了代码在模拟数据上的性能及其揭示新发现的潜力。

她说,Voytek实验室的博士后研究员Natalie Schaworonkow通常研究诸如α波之类的规则振荡,“它比非周期性信号更漂亮,”这使Voytek在我们共同的Zoom通话中笑了起来。但是,当她把兴趣转向婴儿的大脑和认知发展的标志时,她面临一个问题,因为婴儿不会产生这些优雅的阿尔法波。究竟何时以及如何开始出现波是一个悬而未决的问题。

她用这个算法分析了一组开放的婴儿大脑活动的脑电图数据。在一篇发表在“发展认知神经科学”上的新论文中,Schaworonkow和Voytek发现,在生命的头七个月里,非周期活动发生了很大变化。然而,需要进行更多的研究,以确定这一活动是否反映了儿童长大后对任务的更多参与,还是只反映了灰质密度的增加。

Voytek的代码推动了许多最近的研究,但它不是唯一的非周期噪声分析工具。2015年,科技公司Nvidia的温海光和密歇根大学的刘中明(音译)都在普渡大学工作(温是研究助理,刘是副教授),他们发表了另一种方法来将周期与非周期隔离脑活动中的成分,称为不规则重采样自谱分析(IRASA)。同时,他在这两种工具出现之前就一直在研究这个问题;已故神经学家沃尔特·J·弗里曼(Walter J.Freeman)也是如此,他的工作启发了Voytek。用手做这样的工作是可能的,尽管这要花费更多的时间

拥有一种工具可以让神经科学家根据周期和非周期信号轻松地检查他们的数据是很重要的,因为数据本身只是一组在特定时间内收集的数字。一个点的图表本身并不能说明任何关于大脑功能或失灵的信息。

“解释在神经科学中很重要,对吗?因为这就是我们根据临床决策和药物开发以及所有这类东西做出的决定,” Voytek说。他说,当以这种方式重新检查时,文献中的大量数据集有可能产生新的见解,并且“我们没有像我们应该的那样对它们进行充分的解释。”

这是什么意思?

科学家们对这些非周期特征的探索有一个很大的限制,那就是没有人确切地知道是什么导致了这些非周期特征。麦吉尔大学神经学和神经外科、生物医学工程和计算机科学教授西尔万·贝利说,需要更多的研究来阐明不同神经递质、神经回路和大规模网络相互作用的各自贡献。

“原因和来源仍未确定,”贝利说。“但我们必须进行这项研究,以积累知识和观察。”

一种理论是,非周期信号在某种程度上反映了兴奋和抑制之间的微妙平衡,大脑需要这种平衡来保持自身的健康和活跃。伦德纳说,过多的兴奋可能会使大脑超载,而过多的抑制则会使大脑进入睡眠状态

奈特认为这个解释是正确的。“我不想说我肯定这是抑制和兴奋的变化,但我认为这是最简约的解释,”他说。

另一种想法是,非周期性信号仅反映大脑的物理组织。

根据其他物理系统如何反映1 / f行为,沃德认为大脑中可能存在某种结构性,层次性关系,从而引起非周期性活动。例如,这可能是由于大量神经元组织成组,然后形成更大的区域共同起作用的方式而产生的。

他说,与1/f趋势相关的大脑活动可能非常适合于处理自然环境中的感官输入,因为这往往表现出1/f型的波动。她2018年发表在“神经科学杂志”上的研究探讨了大脑如何能够对同样具有1/f特性的声音做出预测,这表明非周期活动“参与了自然刺激的处理和预测,”她在一封电子邮件中说。从爵士乐到巴赫,音乐也有1/f的属性,这一点对她来说并不奇怪--毕竟,音乐是人类大脑的产物。

Voytek说,为了验证关于非周期信号来自何处的假设,研究人员需要更仔细地研究哪些神经回路可以产生非周期信号。然后,神经学家可以尝试将这些神经回路与大脑的整体生理联系起来,从而更好地了解哪些神经机制会产生特定的活动模式,并预测在不同的大脑疾病中非周期性和周期性信号的表现。

Voytek还希望进行更大规模的研究,将该代码应用于现有的数据集,以筛选出未被挖掘的信号。

兰德纳和奈特目前正在分析阿拉巴马大学昏迷患者的数据,以了解非周期活动是否与昏迷的发展相关。他们的预测是,如果一个人从昏迷中醒来,大脑中高频活动的增加将表现为1/f斜率的变化。Lendner说,初步结果令人鼓舞

对于贝叶特来说,大脑中的非周期性信号有点像暗物质,这是宇宙的隐形框架,仅通过重力与正常物质相互作用。我们不知道它是由什么组成的,或者它的属性是什么,但是它存在于天体的背景下,偷偷地和银河系在一起。

科学家们还没有弄清楚这些非周期信号的原因,但它们也可能在我们的头脑中反映出宇宙的基本支撑结构。一些神秘的东西可能会帮助我们的头脑从清醒的生活中进入睡眠

西蒙斯基金会 Simons Foundation)编辑独立的出版物《量子杂志》Quanta Magazine的许可,转载了原始故事其目的是通过报道数学,物理和生命科学的研究发展和趋势来增强公众对科学的理解。

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