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Nature | 借助植入物观察大脑的决策过程,并影响其结果

要不要继续阅读这篇文章?你可能有好几次想改变主意。虽然对于旁观者来说,你的最终选择是显而易见的——你会继续滚动阅读,或者点击另一篇文章——但除了你自己,其他人很可能无法理解你在阅读过程中的任何内心想法。斯坦福大学的研究人员发表在《Nature》杂志上的一项研究揭示了认知思考如何反映在神经活动中。

这些科学家和工程师开发了一种系统,当猴子被要求识别移动点的动画是否轻微向左或向右移动时,该系统可以读取和解码猴子脑细胞的活动。该系统成功地实时揭示了猴子正在进行的决策过程,包括一路上犹豫不决的起伏。

研究人员Diogo Peixoto表示:“我只是看着屏幕上解码后的活动轨迹,不知道点在往哪个方向移动,也不知道猴子在做什么,我可以告诉实验室负责人Sania Fong,'他会选择向右',几秒钟后猴子就会启动动作,报告同样的选择。我能做到80%到90%的正确率,这确实证明了这是可行的。”

斯坦福大学的神经科学家和工程师利用神经植入技术实时追踪大脑的决策过程。(图片来源:Gil Costa)

在随后的实验中,研究人员甚至能够通过对圆点运动的潜意识操纵来影响猴子的最终决定。

“从根本上说,我们的大部分认知都是由于正在进行的神经活动,而这些活动并没有在行为中明显反映出来,所以这项研究的令人兴奋之处在于,我们已经证明,我们现在可以识别和解释一些隐蔽的、内部的神经状态,”该研究的资深作者威廉·纽瑟姆(William Newsome) 教授说。

# 一次做出一个决定

神经科学对决策的研究通常涉及在数百次试验中估计脑细胞群的平均活动。但这一过程忽略了单个决策的复杂性,也忽略了每一次决策都略有不同的事实:影响你今天是否选择阅读这篇文章的无数因素,与你明天做出同样决定时会受到的影响是不同的。

神经科学博士生、论文共同第一作者Jessica Verhein表示:“认知真的很复杂,当你对一堆试验进行平均时,你会错过关于我们如何得出认知以及如何做出选择的重要细节。”

在这些实验中,猴子安装了一个小指甲盖大小的神经植入体,当它们看到屏幕上的数字点巡游时,该植入体每 10 毫秒报告 100 到 200 个神经元的活动。研究人员将这种植入物放置在背侧前运动皮层和初级运动皮层,因为他们在之前的研究中发现,这些脑区的神经信号可以传达动物的决策以及它们对这些决策的信心。

运动判别任务中决策状态的实时读出。a、动作辨别任务。任务设计,单次试验(在补充方法3中进一步描述)。b、实时、闭环设置。连续记录、处理和解码神经活动(补充方法7和10)。

每段移动圆点的视频都是独一无二的,持续时间不到两秒钟,猴子只有在收到提示时才会报告它们对圆点是向右还是向左移动的决定——在正确的时间给出正确的答案可以获得果汁奖励。猴子们通过按下显示屏上的左右按钮来清楚地表示自己的选择。

然而,在猴子的大脑中,决策过程却不那么明显。神经元通过快速爆发的嘈杂电信号进行交流,这些信号与大脑中的其他活动同时发生。但Peixoto能够很容易地预测猴子的选择,部分原因是他看到的活动测量首先是通过信号处理和解码管道提供的,这是基于工程学院Hong Seh和Vivian W. M. Lim教授、神经生物学和生物工程学特聘教授、霍华德-休斯医学研究所研究员克里希纳-申诺伊(Krishna Shenoy)实验室多年的工作成果。

运动判别任务中决策状态的实时读出。

Shenoy的团队一直将他们的实时神经解码技术用于其他目的。Shenoy 表示“我们一直在尝试通过读出瘫痪患者的意图来帮助他们。例如,他们可以思考如何移动手臂,然后将这一意图通过解码器来移动屏幕上的计算机光标,从而打出信息,因此,我们不断测量神经活动,以毫秒为单位解码,然后根据这些信息迅速采取行动。”

在这项特殊的研究中,研究人员并不是预测手臂的即时运动,而是希望通过手臂的运动来预测即将做出的选择的意图——这就需要一种新的算法。在Newsome实验室前博士后学Roozbeh Kiani工作的启发,Peixoto和同事完善了一种算法,该算法接收来自背侧前运动皮层和初级运动皮层神经元群的噪声信号,并将其重新解释为一个 "决策变量"。这个变量描述了大脑在做出移动决定之前所发生的活动。

Peixoto说:“有了这个算法,我们可以在猴子移动手指之前就解码它的最终决定,更不用说移动手臂了。”

# 三项实验

研究人员推测,决策变量的正值越大,表示猴子对圆点向右移动的信心越强,而负值越大,则表示猴子对圆点向左移动的信心越强。为了验证这一假设,他们进行了两项实验:一项实验是当决策变量达到某个临界值时,他们会立即停止测试;另一项实验是当决策变量似乎表明猴子的决策急剧逆转时,他们会停止测试。

神经触发运动脉冲非线性偏置选择和决策变量

在第一个实验中,研究人员在五个随机选择的水平上停止测试,在最高的正或负决策变量水平上,变量预测猴子最终决策的准确率约为98%。在第二次实验中,猴子很可能改变了主意,预测几乎同样准确。

在第三次实验之前,研究人员检查了在猴子因刺激物的变化而分心之前,他们能在测试中添加多少个点。然后,在实验中,研究人员添加了低于明显阈值的点,以观察是否会下意识地左右猴子的决定。尽管新的圆点非常微妙,但它们有时确实会使猴子的选择偏向它们移动的方向。如果新圆点是在试验初期添加的,而且是在猴子的决策变量较低的时候,则它们的影响会更大——这表明确定性较弱。

Newsome表示:“由Jessie Verhein领导的最后一个实验,确实让我们排除了一些常见的决策模型。”根据一个这样的模型,人类和动物在试验中根据累积的证据做出决定。但如果这是真的,那么研究人员用新点引入的偏见无论何时引入都应该具有相同的效果。相反,研究结果似乎支持另一种模型,即如果一个人对自己心中的决定有足够的信心,或者花了太长时间考虑,他们就不太愿意考虑新的证据。

# 新的问题,新的机会

目前,Shenoy的实验室正在使用同样的神经植入物,与患有神经功能障碍的人类参与者重复这些实验。由于人类和非人灵长类动物的大脑存在差异,实验结果可能会出人意料。

除决策研究外,该系统的潜在应用还包括对视觉注意力、工作记忆或情绪的研究。研究人员认为,他们的关键技术进步——通过实时神经记录监测和解释隐蔽的认知状态——对认知神经科学来说应该是有价值的,他们很高兴看到其他研究人员如何在他们的工作基础上进一步发展。

论文详情:

https://www.nature.com/articles/s41586-020-03181-9

https://news.stanford.edu/2021/01/25/watching-decision-making-brain/

—— End ——

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