综述：《沉默的声音：省略反应与大脑在无声环境中的预测机制》

预测编码理论下省略响应作为大脑主动预测和误差信号的研究进展，涉及人类听觉事件相关电位与动物单神经元记录，揭示省略响应通过兴奋-抑制神经元相互作用实现，并与MMN、神经可塑性关联，并在自闭症、精神分裂症等临床群体中验证其诊断价值。

　　
### 遗漏响应与听觉预测编码机制：从人类到动物模型的跨尺度研究

#### 一、研究背景与核心问题
听觉预测编码理论认为，大脑并非被动接收感官输入，而是通过动态生成和更新内部模型来预测即将到来的事件。这一过程的核心是“预测”与“预测误差”的相互作用：预测指导感官信息的预期，而预测误差（即实际输入与预期的偏差）驱动模型更新。然而，传统方法（如偶ball范式）在分离预测信号与预测误差时存在局限性，因为它们同时涉及两种预测违规——预期刺激的缺失与非常规刺激的出现。这导致学界对MMN（听觉违反负波）的解读长期存在争议，即其是否单纯反映神经适应（如重复抑制）或真正的预测误差。

为解决这一问题，研究者提出了“遗漏范式”，通过控制实验条件，仅引入预期刺激的缺失（而非非常规刺激），从而更精准地捕捉预测误差信号。这一方法突破了传统范式，为验证预测编码理论提供了新的实验工具。本文系统综述了遗漏响应在人类听觉认知、动物单神经元机制及临床疾病中的研究进展，并探讨了其与MMN的关联及神经生物学基础。

#### 二、人类听觉研究中的突破
1. **被动与主动注意力的作用**
早期研究发现，遗漏响应（oN1）在被动听音条件下即可被检测到，表明预测编码机制具有自动性（Bendixen等，2009）。但进一步实验显示，主动注意力能显著增强遗漏响应的幅度和时效性。例如，当参与者需要通过按键主动生成声音时，对遗漏的敏感度提高，且神经活动更早出现在前额叶和顶叶区域（SanMiguel等，2013a）。这表明预测编码的强度不仅取决于预期建立的准确性，还与注意力资源分配密切相关。

2. **时间窗口与预测精度**
研究表明，大脑对遗漏的响应存在时间敏感窗口（Temporal Window of Integration, TWI）。在实验中，当遗漏发生在预期刺激出现后的125-200ms时，oN1成分达到峰值（Yabe等，1997）。这一窗口与听觉皮层的同步化活动高度重合，说明预测编码的神经基础依赖于时间尺度的精确匹配。例如，在节奏识别任务中，参与者对遗漏音符的敏感度随训练时长增加而提升，这被解释为模型更新与行为学习的双向强化（Chennu等，2016）。

3. **多模态预测的神经整合**
近年研究揭示，遗漏响应不仅涉及听觉皮层，还与视觉-听觉跨模态预测网络相关。例如，在涉及手势动作的视频刺激中，参与者对声音遗漏的响应与前额叶-顶叶网络激活同步（Stekelenburg等，2020）。这支持了预测编码的全脑整合假说，即不同感官通道的预测模型通过额顶联合区进行动态校准。

#### 三、动物模型中的单神经元证据
1. **内侧膝状体与丘脑的预测机制**
动物实验发现，当预期声音在125ms窗口内缺失时，内侧膝状体（MGB）的非 leptonic区域（ belt区域）神经元会出现明显的抑制性突触后电位（PPSP）变化，其发放率下降幅度与遗漏概率成反比（Lao-Rodríguez等，2023）。这种单神经元级别的遗漏响应验证了预测编码的层级性：初级听觉皮层通过快速调整兴奋性-抑制性连接实现局部预测更新。

2. **VIP与PV神经元的特异性编码**
在果蝇实验中，VIP中间神经元对遗漏响应的编码具有空间特异性，其激活模式与声音序列的局部结构（如音高转换）直接相关（Jamali等，2024）。而PV中间神经元更倾向于响应全局序列规则的破坏。这种分化提示不同类型的预测误差可能通过特定的神经回路进行编码，例如VIP网络负责短时程局部预测，而PV网络参与长程全局模型维护。

3. **麻醉状态下的预测机制抑制**
对比麻醉与清醒状态的单神经元记录发现，异氟烷处理会显著削弱遗漏响应的幅度（Lao-Rodríguez等，2024）。这可能与麻醉剂对GABA能抑制性突触的增强作用有关，导致前馈抑制解除，使得原本由预测误差触发的神经元放电模式恢复到基线水平。该发现支持了Friston的自由能量原则，即大脑的预测能力依赖于神经元的可塑性调控。

#### 四、临床疾病中的预测编码异常
1. **精神分裂症中的预测误差缺失**
fMRI研究表明，精神分裂症患者对预期声音的遗漏表现出MMN幅值降低和P3a响应缺失（Sauer等，2017）。这种异常与前额叶-顶叶预测误差整合网络的功能连接断裂相关。进一步分析发现，患者对非预期声音的适应性抑制（SSA）能力受损，导致预测模型更新滞后（Mori等，2021）。

2. **自闭症谱系的预测精度异常**
针对ASD患者的EEG研究显示，其oN1响应幅值显著高于对照组，且时间窗展宽（约50ms）。这种差异可能源于杏仁核与前扣带回在预测误差处理中的功能连接异常（van Laarhoven等，2020）。功能性磁共振成像（fMRI）发现，ASD患者对遗漏声音的注意偏向更强，这提示其预测模型更新可能过度依赖外部线索而非内部生成。

3. **阿尔茨海默病的早期预测机制衰退**
早期认知衰退阶段（MCI）的受试者已表现出MMN和oN1的幅值衰减，且前额叶皮层对遗漏的响应延迟增加（Wacongne等，2012）。这提示预测编码的异常可能是认知退化的早期生物标志物。

#### 五、神经机制与计算模型的协同验证
1. **突触可塑性中的预测误差编码**
动物实验证实，遗漏响应可触发海马体-杏仁核通路中的长时程增强（LTP）或抑制（LTD）。例如，在清醒大鼠中，对遗漏声音的oN1响应与初级听觉皮层-杏仁核联合突触的磷酸化水平变化直接相关（Awwad等，2023）。这种突触层面的可塑性变化为计算模型中的自由能优化提供了生理学依据。

2. **多尺度预测编码的神经基础**
fMRI与ECoG联合分析显示，遗漏响应在时间维度上呈现多级特征：早期（<100ms）响应主要位于丘脑-初级听觉皮层（反映低层预测），中期（100-300ms）与前额叶-顶叶网络（高层模型更新），晚期（>300ms）与边缘系统（行为驱动）（Jiang等，2022）。这种层级结构验证了预测编码的递归性，即从丘脑到皮层-边缘系统的多尺度预测机制。

3. **多巴胺系统的调节作用**
动物实验发现，多巴胺能神经元在遗漏响应中具有双重功能：快速相位（~50ms）增强对预测误差的敏感性，而慢速相位（~200ms）通过调节GABA能中间神经元活动，抑制过度活跃的预测模型（Valdés-Baizabal等，2020）。这种动态调控机制解释了为何遗漏响应既能引发注意捕获（如P1成分增强），又能抑制无关预测（如避免模型僵化）。

#### 六、未来研究方向
1. **跨物种比较研究**
需进一步对比人类与灵长类动物（如恒河猴）的遗漏响应模式。现有数据显示，恒河猴前额叶在处理遗漏声音时表现出与人类相似的N2/P3a成分（Jongsma等，2022），但缺失的是人类特有的额顶联合网络激活。这提示跨物种研究需结合fMRI与脑机接口技术，量化预测误差的传播效率。

2. **计算模型的生理学映射**
现有计算模型（如Friston的自由能量框架）需与神经环路特性结合。例如，VIP中间神经元通过抑制丘脑投射的兴奋性神经元，实现局部预测的快速更新（Jamali等，2024），而PV中间神经元通过调节全局同步性维持长程预测（Antunes等，2011）。如何将这些微观机制整合到宏观预测编码模型中，是当前研究的关键挑战。

3. **临床干预的机制探索**
针对精神分裂症的经颅磁刺激（TMS）实验显示，激活前额叶-顶叶网络可增强遗漏响应的敏感性（Keller等，2024）。这为基于预测编码的神经调控提供了新思路，但需明确其作用机制是增强预测误差的传递效率，还是抑制适应性突触的过度补偿。

#### 七、总结
遗漏响应作为预测编码的核心实验范式，揭示了大脑对时间动态信息的多尺度处理机制。从人类ERP研究到动物单神经元记录，再到临床疾病关联，这一领域不断验证着预测编码理论的核心假设：大脑通过持续生成和更新内部模型，将感官输入转化为行为驱动的认知输出。未来研究需在神经环路建模、跨模态预测整合、临床转化路径等方面取得突破，从而全面解析预测编码的神经信息处理框架。