人类顶叶数量表征的情境适应性动态校准

《Nature Communications》：Distributed range adaptation in human parietal encoding of numbers

　　

摘要

大脑的表征是通过神经群体的集体活动来编码的，这些神经群体的非单调调谐特性定义了群体编码方式。适应性行为要求随着情境变化的刺激统计特征，这种编码方式能够灵活地进行重新调整。然而，这种适应性是如何实现的尚不清楚。通过在一项涉及不同数量范围的数值估计任务中使用功能性磁共振成像（fMRI）技术，我们发现人类顶叶皮层中的数量表征能够动态地根据情境进行重新校准，从而实现对情境敏感的行为准确性。神经群体的调谐特性会随着数量范围的改变而整体发生变化和重新调整。这种分布式的范围适应性能够实时实现高效编码：神经系统的精度会随着数量范围的变化而变化，并能预测行为精度的相应变化。那些神经适应能力更强的人表现出更大的行为调整幅度。这些发现将静态的、高效的感觉编码机制扩展到了对抽象量级的适应性表征上。这种灵活的群体调谐机制可能构成了编码网络的一种典型机制，使大脑能够维持精确且适应性的行为。