研究揭示复杂脑自发活动中意识状态的简要神经表征

中国科学院生物物理研究所李昂课题组、王晓群课题组，联合北京师范大学刘冰课题组、首都医科大学韩如泉课题组、西南大学雷旭课题组，通过发展多模态跨尺度融合的计算建模框架，分析不同意识状态（包含麻醉、睡眠、静息、困倦、精神疾病、迷幻等）下的功能影像数据，揭示了全局的意识状态可能并不限于单独的孤立脑区而是取决于拓扑空间中的层级动态模式，提出了压缩的脑时空嵌套特征作为意识状态的简要神经表征；结合猕猴大范围的颅内脑电数据、全脑转录组数据等进行了模型验证及分子机制研究。6月5日，相关研究成果在线发表在《自然-通讯》（Nature Communications）上。

研究发现全局意识状态的改变伴随着脑自发活动可变性的显著变化。这种变化空间上形成了从初级皮层，到额顶、默认等高级功能网络的连续拓扑特征，因此假设脑的时空（时域的脑自发活动可变性与空域的脑层级化拓扑组织模式）嵌套表征可能反映当前大脑系统的意识状态水平，更高的意识状态需要更多地向高层级脑区灵活性配置。利用这一思想，研究发展了时空嵌套表征的个体化动态定量指标-层级分数。同时，研究发现：这一指标可在个体水平区分清醒、麻醉与恢复等不同的意识状态；可在个体水平动态捕捉到不同的睡眠分期，与人类专家标注的睡眠深度高度吻合；可捕捉到传统静息态扫描中被试困倦的状态，与睡眠质量、反应速度及任务准确率等相关；可有效鉴别同一个体何时位于较高的 能量状态 ，且与个体自主报告的注意力、困倦水平显著相关。研究显示，相比于安慰剂，致幻剂可以引起志愿者层级分数的显著升高；在跨精神疾病患者中层级分数与阳性症状显著正相关，尤其是非常规思维、幻觉、定向力丧失等，提示该时空嵌套表征的偏离可能帮助理解异常意识状态的神经机制。

研究进一步揭示了时空嵌套神经表征的连续脑状态维度，伴随着全脑网络水平更复杂的整合与连接模式变化，潜在支持了高意识状态所需的网络配置。进而，研究结合时空动态循环模式、转录组数据和高场磁共振的联合分析，提示这种时空嵌套神经表征可能受到与觉醒有关的大范围循环时空活动所调节，且与下丘脑的中枢组胺能神经系统关联。上述研究从多维度视角支持了经典意识理论模型的不同方面，进而构建了新的意识状态的可解释模型。同时，研究分析了在睡眠、麻醉等不同意识状态下稠密采样的2只猕猴的颅内脑电数据，复现了相关的核心实验结果。

该研究可引出一些新问题。例如，人类清醒状态下高级脑区的复杂动态性是如何支持人类行为？如何优化个体化预测模型以减轻不同意识状态的潜在影响？该团队正在开展新研究来剖析这些问题。

神经活动可变性与层级化拓扑的脑时空嵌套模式作为意识状态的神经表征