精神分裂症是一种严重的、使人衰弱的精神疾病，其特征是精神病发作。症状包括幻觉(典型的幻听)、妄想和思维混乱。它影响了全球约2000万人，尽管确切原因尚不清楚。
在这项研究中,发表在《Cell》杂志上,研究人员使用被称为脑磁图描记术(MEG)的先进的大脑成像技术以及机器学习工具，来测量和评估大脑在巩固先前经验的休息期间，与内心状态相对应的神经活动。
这项研究首次证明了异常的神经重放和精神分裂症之间的联系，作者认为，这些发现可能使更早地发现这种疾病，并为研究新的治疗方案提供基础。
该研究在伦敦大学学院马克斯·普朗克计算精神病学和老龄化中心开展，资深作者Ray Dolan解释说:“每个人的头脑中都有一个世界模型，当面对新信息时，这个模型会通过一种叫做'神经回放’的过程进行更新。”
“我们想知道精神分裂症患者是否存在神经回放异常。为了做到这一点，我们设计了一项史无前例的研究，使用基于机器学习的新开发的解码工具，让我们能够跟踪与任务相关的推理过程对应的神经回放。”
在这项研究中，55名参与者，28名精神分裂症患者（13名未治疗）和27名健康志愿者，被给予了一个抽象规则，例如A→ B→ C→ D] 然后要求他们运用所学的抽象规则，将一系列呈现在脑海中的图像分成两个不同的组和序列。
一旦参与者完成任务，他们就放松五分钟，让大脑进入一段“休息时间”;在这个时候，大脑会下意识地通过神经回放来回顾之前的经历，这被认为是记忆巩固、推理和信念形成的重要机制。
在任务阶段和休息阶段，参与者一直坐着，清醒着，他们的大脑被脑磁图监测着。
在分析脑磁图神经活动数据时，研究人员使用了一种基于机器学习的方法，该方法由作者及其合作者开发。
研究人员发现，患有精神分裂症的参与者在完成任务时“建立一个结构”的能力要低得多。这种行为障碍与在任务后“休息期”测量的神经回放的贫乏表达直接相关。
相比之下，健康的志愿者展示了一种与大脑推断正确任务结构相一致的回放模式。
该研究的第一作者Matthew Nour博士说:“这些发现提出了一种很有可能的可能性:记忆重发的细微损伤可能会导致记忆巩固和信念形成的改变，从而解释了此前精神分裂症神秘的方面。”
“这些发现还开辟了令人兴奋的新研究途径，将类似的成像技术应用于一系列精神健康状况，旨在开发更好的早期评估和更有针对性的治疗工具。”
虽然类似的发现之前已经在小鼠模型中出现，但这是第一个在人类中出现类似记忆扭曲的证据。
Dolan教授补充说:“我们对这些发现感到非常兴奋，特别是他们建立在伦敦大学学院在过去五年中开发的一系列技术之上。这是第一次证明回放和精神分裂症之间存在联系。回放本身，以及它在精神分裂症中的破坏，提供了一个高度可信的神经生理学原理，以一种以前被证明难以捉摸的方式来解释疾病的核心症状。”
参考文献
Impaired neural replay of inferred relationships in schizophrenia
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