海马向海马旁回皮质深层传递感知预测的机制研究

【编辑推荐】为探明海马在感知预测中的作用机制，研究人员利用 7-T fMRI，以听觉线索预测抽象形状为任务，发现 CA2/3、前 /parasubiculum 和海马旁回皮质（PHC）中预测形状的神经模式与实际呈现时负相关，且信息连通性特定于 PHC 深层，揭示海马通过 CA2/3 向新皮质反馈预测的机制。

　　

大脑如何利用先验知识预测即将到来的感知体验？这一问题长期困扰着神经科学领域。现有研究表明，海马（hippocampus）在感知过程中对预测关系的利用至关重要，但关键争议在于：海马究竟是向感觉皮层传递预测信号的发起者，还是从其他脑区接收预测信号的终端？例如，虽然已有研究在海马中发现预测刺激的神经表征，且海马与视觉皮层的信息连通性在学习关联后增强，但传统 fMRI 分析难以确定信号传递方向。因此，解析海马与新皮质（neocortex）之间预测信号的流动方向，成为理解大脑预测机制的核心挑战。

为解决这一问题，英国伦敦大学学院（University College London）的研究团队开展了一项基于 7-T 功能磁共振成像（fMRI）的层特异性研究，相关成果发表于《SCIENCE ADVANCES》。研究以人类为对象，设计了听觉线索预测抽象形状的任务：听觉提示（上升或下降音调）预测即将出现的形状（A 或 B），其中 75% 的 trials 呈现预测形状（刺激 trials），25% 的 trials 省略形状（省略 trials），后者可分离纯粹的预测信号与自下而上的感觉输入。通过分析海马亚区（如 CA2/3、前 /parasubiculum）和内侧颞叶皮层（MTL cortex，如海马旁回皮质 PHC）的神经活动模式，结合层特异性分析和信息连通性（informational connectivity）方法，研究揭示了海马与新皮质之间预测信号传递的关键机制。

关键技术方法

1. 7-T 高分辨率 fMRI：实现海马亚区（如 CA2/3、CA1、subiculum）和 MTL 皮层（ERC、PHC、PRC）的精细分割，区分皮质浅层与深层。
2. 层特异性分析：将 MTL 皮层分为浅、中、深三层，利用已知的解剖连接（如浅层投射至海马，深层接收反馈）推断信号方向。
3. 多体素模式分析（MVPA）：通过计算呈现形状与预测 - 省略形状的神经活动模式相似性（ Pearson 相关），检测预测信号的神经表征。
4. 信息连通性分析：基于 trial-by-trial 的形状特异性时间序列相关性，结合皮层分层，解析海马亚区与 PHC 各层的功能连接方向。

研究结果

1. 海马亚区的预测信号表征

在省略 trials 中，海马整体及后段呈现预测形状的负相关神经模式（即预测 - 省略形状与实际呈现形状的活动模式呈反向），其中 CA2/3 亚区和前 /parasubiculum 的负相关最显著（如 CA2/3：z=-0.139, t₂₉=-2.63, P=0.014）。值得注意的是，这种负相关具有形状特异性，仅在相同形状的预测与呈现之间出现，提示预测信号可能以抑制性或负性预测误差的形式编码。

2. 海马旁回皮质（PHC）的层特异性预测信号

PHC 整体显示预测信号，但深层（deep layers）的表征最为稳健（z=-0.094, t₂₉=-2.72, P=0.011）。层间比较显示，深层与中层的信号强度显著高于浅层，且排除了静脉引流效应的干扰，表明 PHC 深层直接参与海马预测信号的接收。

3. 海马与 PHC 的信息连通性方向

信息连通性分析表明，CA2/3 与 PHC 的深层和中层连通性显著高于基线，且深层连通性显著强于浅层；而前 /parasubiculum 与 PHC 的连通性无层特异性。结合解剖学知识（海马反馈投射至皮层深层），这一结果支持预测信号从 CA2/3 经深层传递至 PHC 的方向。

4. 控制分析与机制验证

• 预测 - 呈现 trials 分析：视觉皮层（V1、LOC）呈现正相关模式，但 MTL 和海马无显著信号，提示海马预测信号可能被匹配的感觉输入抵消。
• 试次历史效应排除：省略 trials 的负相关模式与前一试次的刺激类型无关，排除了残留感觉信号的干扰。
• tSNR 阈值验证：去除低信噪比体素后结果不变，确保信号真实性。

结论与讨论

本研究首次通过层特异性 fMRI 和信息连通性分析，明确了海马在感知预测中的主动发起作用：海马 CA2/3 亚区通过模式完成（pattern completion）机制生成预测信号，并通过反馈连接传递至 PHC 深层，进而可能影响下游感觉皮层（如 LOC）。负相关神经模式的发现，与预测编码理论（predictive coding framework）中 “海马通过抑制性信号抵消可预测感觉输入” 的假设一致，提示海马不仅是记忆枢纽，更是感知预测的核心控制器。

研究意义在于：① 解析了海马 - 新皮质预测信号传递的神经通路（CA2/3→PHC 深层）；② 揭示了预测信号的负性编码特征，为理解大脑的预测误差机制提供了新视角；③ 强调了 MTL 皮层分层分析在脑功能研究中的重要性。未来结合神经递质成像技术（如 fMRS 同步测量谷氨酸 / GABA），可进一步阐明预测信号的神经化学基础，为阐释幻觉、记忆障碍等神经精神疾病的机制提供关键线索。