基于脑磁图揭示短时声音识别的神经生理机制：预测编码框架下的新证据

本刊推荐：为探究短时听觉记忆的神经机制，研究人员采用相同-差异范式结合脑磁图技术，发现相同声音诱发更强的早期N1m（约100 ms）及中晚期负成分（300-600 ms），而差异声音引发较晚的分散激活；源定位显示听觉皮层、海马及扣带回共同参与。该研究为预测编码理论在短时记忆中的作用提供了神经证据，发表于《Brain and Cognition》。

　　

在认知神经科学领域，人类大脑如何编码、处理和提取环境中的信息一直是核心议题。传统记忆模型如多存储模型和工作记忆模型虽提供了基础框架，但难以完全解释动态环境下的信息处理机制。近年来，预测编码（Predictive Coding, PC）理论逐渐成为理解大脑功能的重要框架，该理论认为大脑通过内部生成的预测与外部感觉输入不断比较，利用预测误差更新预期，形成贝叶斯式的处理流程。然而，预测编码机制在短时记忆中的作用，尤其是对声音信息的快速识别，仍存在诸多未知。

为了深入探索短时听觉识别的神经机制，一项发表于《Brain and Cognition》的研究采用脑磁图（Magnetoencephalography, MEG）技术，结合相同-差异听觉范式，揭示了预测编码在声音识别中的关键作用。该研究由Serra等人完成，通过引入白噪声干扰项，迫使参与者主动保持听觉信息，从而聚焦于短时记忆的认知过程。

研究团队招募了26名健康参与者，利用MEG记录其在完成声音识别任务时的神经活动。实验设计包含编码、保持和识别三个阶段：编码阶段呈现三个相同声音；保持阶段插入2000 ms白噪声以阻止神经元适应并促进主动记忆；识别阶段呈现目标声音（相同或不同），参与者需按键判断。通过对比相同与不同条件的大脑活动，研究人员发现相同声音诱发了显著更强的早期N1m成分（峰值约100 ms）及中晚期负成分（300-600 ms），而不同声音则引发较晚（>600 ms）且分散的激活簇。源定位分析显示，听觉皮层、海马和扣带回在两种条件下均参与活动，但未发现显著差异。

关键技术方法包括：采用306通道MEG系统采集数据，采样率1000 Hz；通过信号空间分离（SSS）和独立成分分析（ICA）去除噪声和伪迹；使用波束成形算法进行源重建；结合蒙特卡洛模拟（MCS）校正多重比较。行为数据分析显示，参与者对相同和不同声音的识别准确率均高（>95%），但不同条件下的反应时存在显著差异。

研究结果部分通过多个维度详细阐述了发现：

3.1. 行为结果：参与者对相同声音的识别准确率达98.15%，不同声音为95.41%；反应时分析显示，不同试验的反应更快，准确试验的反应时也显著短于错误试验。

3.2. 短时单声音识别：传感器分析显示，相同条件在颞顶区引发更强激活，主要集中于N1m时间窗及中晚期；不同条件则激活较晚且分散。

3.3. MEG信号的神经源：源重建揭示听觉皮层、海马区和扣带回后部参与处理，但相同与不同条件间无显著差异。

讨论部分指出，该研究支持预测编码机制在短时听觉记忆中的作用：相同声音的增强反应可能反映任务相关性的精确加权，而非简单的偏差处理；不同声音的晚期活动可能与新颖性检测和误差更新相关。尽管源水平未发现差异，但共同网络的活动凸显了记忆提取的神经基础。研究局限性包括样本量较小、部分参与者使用模板MRI，以及可能受运动相关电位影响。

总之，这项研究通过高时空分辨率的MEG技术，揭示了短时声音识别中预测编码的多时间尺度机制，为理解记忆与感知的交互提供了新视角。未来需更大样本和跨方法验证以深化发现。