人类高频振荡（HFOs）结构模式协调连续视听叙事的事件分割与记忆整合

研究人员通过颅内脑电图（iEEG）记录，探究高频振荡（HFOs）如何协调海马-皮层网络以支持连续叙事的事件分割与记忆整合。研究发现，事件边界后海马HFOs（hHFOs）显著增加，且海马-皮层共现HFOs（co-HFOs）在事件分割相关皮层区域（如角回、楔前叶）特异性激活。事件特异性co-HFO模式在编码、回放和回忆阶段重复出现，支持记忆巩固的“回放”模型。该研究揭示了HFOs作为跨脑区同步机制在自然叙事处理中的关键作用，为理解人类连续经验的组织提供了新视角。

　　

在现实生活中，人们不断经历着连续的、多模态的叙事流，但回忆时却往往以离散事件的形式呈现。这种从连续经验到分段记忆的转换，涉及大脑如何动态分割信息并协调不同脑区的活动。尽管功能磁共振成像（fMRI）研究已发现事件边界会激活特定脑区，但精确的神经同步机制仍不清楚。高频振荡（High-Frequency Oscillations, HFOs，80-140 Hz）因其在记忆编码和跨脑区耦合中的潜在作用，成为解决这一问题的突破口。

来自Northwell Health（美国）的研究团队在《SCIENCE ADVANCES》发表研究，通过记录癫痫患者观看电影《神偷奶爸》时的颅内脑电图（iEEG），结合自由回忆任务，首次揭示了HFOs在事件分割和记忆整合中的时空动态。研究人员采用事件边界锁定分析、共现HFO（co-HFO）检测和模式相似性计算等方法，发现右前侧海马CA1亚区的HFOs在事件边界后1-2秒显著增加，且海马-皮层co-HFOs在角回、楔前叶等高级事件分割脑区特异性激活。更关键的是，事件编码期的co-HFO空间模式会在后续事件边界和回忆时重复出现，形成“记忆痕迹”的跨时间耦合。

主要技术方法
研究纳入30名癫痫患者（32次记录）的iEEG数据，使用基于波峰检测和振荡特性验证的算法识别HFOs。通过事件边界和场景切换锁定分析比较HFO动态，采用广义线性模型评估海马亚区贡献，并开发“co-HFO指数”量化模式相似性。

研究结果

1. 海马HFOs与事件边界
   右前侧海马CA1亚区的hHFOs在事件边界后瞬时增加（Hedge’s g=0.372），且与后续回忆成功率正相关（P<0.07）。回忆前2秒hHFOs同样升高（g=0.987），提示其参与记忆提取准备。

2. 海马-皮层co-HFOs的层级分工
   事件边界后co-HFOs在高级（如角回）和低级（如舌回）事件分割脑区均增加，但仅高级区域co-HFO率与回忆成绩相关（P<0.001）。场景切换则仅激活视觉区co-HFOs，体现处理粒度差异。

3. co-HFO motifs的跨时间重现
   事件编码期的co-HFO空间模式在后续3个事件边界（P<0.029）和回忆时（P=0.023）重复出现，且重现强度与记忆成绩正相关（g=0.277-0.382）。

讨论与意义
该研究提出HFOs是协调事件分割与记忆整合的“神经胶水”：通过右前侧海马CA1的hHFOs触发回放，co-HFOs同步皮层网络形成事件特异性表征，且这种模式可跨越多个事件维持记忆连贯性。这不仅为“海马索引理论”提供了电生理证据，还揭示了自然叙事处理中时间整合的神经机制。未来或可基于co-HFO motifs开发记忆障碍的干预靶点，例如通过调控特定频段振荡增强事件边界处理能力。

研究创新性地将HFO分析与自然叙事范式结合，突破了传统记忆研究的实验室任务限制。尽管受限于癫痫患者样本，其发现为理解人类如何将流动经验转化为有序记忆提供了全新框架，也为脑机接口中的记忆解码提供了潜在生物标志物。