Nature重磅：大腦如何避免“災難性遺忘”？最新研究揭示跨腦區“子空間”通信機制

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基本信息

Title:Subspace communication in the hippocampal–retrosplenial axis

發表時間:2026-05-13

發表期刊:Nature

影響因子:48.5

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研究背景

大腦在學習新經驗時面臨著一個經典的計算困境：既要具備足夠的“可塑性”來快速編碼新信息，又要保持足夠的“穩定性”以防止新信息覆蓋舊記憶（即避免災難性干擾）。在系統層面上，這通常被解釋為海馬體（負責快速學習）與新皮層（負責長期鞏固）之間的分工。然而，這種分工在真實的神經環路中究竟是如何實現的？

過去的研究大多局限于單一腦區，或者僅僅觀察兩個腦區之間的表面相關性。我們依然不清楚，當海馬體接收來自上游的輸入時，它是如何將這些信息進行幾何變換，并精準路由給下游的新皮層目標的。

為了回答這個真正涉及“跨腦區通信”的問題，Gy?rgy Buzsáki團隊在清醒行為小鼠身上使用了超高密度硅針（高達1024通道的SiNAPS和Neuropixels 2.0），首次實現了對海馬齒狀回（DG）、CA3、CA2、CA1以及壓后皮層（RSC）單細胞活動的同步大規模記錄。研究者引入了一種名為偏典型相關分析（pCCA）的降維技術，剝離了第三方腦區的干擾，精準提取出負責腦區之間信息傳遞的“通信子空間”（communication subspaces）。這項研究不僅揭示了海馬-皮層軸的信息路由法則，也為理解大腦如何在動態經驗中維持穩定表征提供了全新的視角。

研究核心總結

這篇研究的核心在于揭示了CA1作為一個關鍵的“路由器”，如何通過重組神經元群體來應對不同的上下游腦區和不同的外部環境。

一、 CA1通過“子空間旋轉”實現靈活的信息路由

研究者發現，隨著信息從CA3傳遞到CA1，再到RSC，參與跨腦區通信的神經元數量在逐漸增加，且存在高度重疊。既然是同一批神經元在參與通信，CA1是如何區分“來自CA3的輸入”和“發往RSC的輸出”的？

答案在于“子空間旋轉”。CA1并沒有使用兩批完全獨立的細胞，而是將同一批共享神經元的共激活模式進行了重新組合。在數學上，這表現為CA1-CA3子空間與CA1-RSC子空間之間呈現出接近正交的旋轉關系。這種正交旋轉使得CA1能夠靈活地整合上游輸入，并選擇性地驅動下游皮層，而不會讓不同的信息流相互干擾。

Fig 1. 跨腦區子空間揭示了海馬與皮層之間結構化的信息路由與旋轉機制。

大腦的通信機制不僅需要區分上下游，還需要適應外部環境的變化。當小鼠在兩個不同的迷宮中穿梭時，研究者追蹤了同一批跨腦區神經元群體。

結果表明，盡管小鼠經歷了空間重映射（place field remapping），但負責腦區通信的“子空間成員”依然是同一批神經元。它們通過改變彼此之間的組合權重（即子空間在不同迷宮間發生了重組），來維持跨腦區的信息傳輸。這說明，大腦在面對新環境時，不需要重新招募全新的通信網絡，而是通過調整既有網絡的內部幾何結構來實現上下文依賴的計算。

Fig 2. 跨腦區子空間能夠根據不同的空間環境進行動態重組。

究竟什么樣的神經元有資格成為跨腦區通信的“子空間成員”？研究發現，這并非隨機分配，而是受到神經元內在屬性的嚴格限制。

無論是在海馬還是皮層，子空間成員神經元普遍表現出更高的放電率和更強的爆發放電（bursting）傾向。更重要的是，在空間導航任務中，這些成員神經元在解剖學上高度集中于CA3、CA1和RSC的“深層”子層（deep sublayers）。相比于非成員細胞，這些深層成員細胞不僅在時間上表現出更強的協調性，還能更好地維持與任務相關的低維流形幾何結構，是驅動群體表征的核心骨干。

Fig 3. 神經元的內在生理特征和解剖學深度決定了其是否能成為子空間的核心成員。

Fig 4. 相比于非成員細胞，子空間成員神經元能更好地維持與迷宮任務相關的流形幾何結構。

白天建立的通信子空間，在睡眠期間會發生什么？研究者對比了小鼠探索迷宮前后的非快速眼動（NREM）睡眠，特別是海馬尖波漣漪（SPW-R）期間的活動。

他們發現了一個顯著的非對稱現象：CA1-CA3子空間在睡眠中被強烈再激活，并且表現出高度的可塑性（突觸相關性增強）；而CA1-RSC子空間在漣漪期間并未顯著再激活，其神經元間的相關性甚至有所下降。這種差異完美契合了系統鞏固理論：海馬內部（CA1-CA3）保持高度可塑性以編碼新經驗，而海馬到皮層的輸出（CA1-RSC）則保持相對穩定，避免頻繁的突觸更新破壞皮層中已有的長期記憶參考系。

Fig 5. 任務定義的CA1-CA3子空間在睡眠期間的重放，預測了神經序列的再激活與突觸可塑性變化。

研究意義

這項工作在理論和方法學上都做出了重要推進。

在理論層面，它提出了一個多級嵌套模型，解釋了大腦如何解決“可塑性與穩定性”的矛盾。通過在單一腦區（CA1）內對輸入和輸出子空間進行正交旋轉，大腦巧妙地隔離了不同計算流，防止了災難性干擾。同時，深層細胞負責穩定的空間通信，而淺層細胞則保留了靈活招募的潛力（例如在嗅覺任務中，淺層細胞成為了子空間的主導）。

在方法學層面，該研究證明了超高密度多腦區同步記錄結合偏典型相關分析（pCCA）的巨大潛力。它讓我們不再停留在“某腦區是否激活”或“兩腦區是否相關”的粗淺層面，而是真正深入到神經流形的幾何結構中，看清了信息是如何在復雜的神經網絡中被打包、旋轉和精準投遞的。這為未來研究跨腦區認知功能提供了一個極具啟發性的分析框架。

分享人：飯鴿兒

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部

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