一项发表于《自然·神经科学》（Nature Neuroscience）的开放获取研究，揭示了小鼠压后皮层能够通过循环神经动力学形成多种假设并执行空间推理。在任务中，小鼠利用相互空间关系来识别模糊地标，需要顺序细化假设。压后皮层和人工神经网络中的神经元编码了假设、位置和感觉信息的混合，并受稳健的低维动力学约束。压后皮层将假设编码为活动空间中的位置，对相同的感觉输入产生不同的轨迹，从而实现对其的正确解释。这些结果表明，循环回路中内部假设与外部感觉数据的相互作用可以为复杂的顺序认知推理提供基础。 背景：通过循环动力学实现上下文依赖处理从视觉感知到语言，感觉刺激的意义会根据先前的经验而改变。循环神经动力学可以根据外部提示的上下文来解释刺激，但它们是否能够计算和运用内部假设来解决歧义尚不清楚。研究团队开发了一个任务，要求顺序整合空间上分离的模糊地标。解决该任务所需的信息不是外部提供的，而是必须由大脑计算、随时间维持并应用于刺激。 关键发现1. 行为任务：基于空间推理的地标识别 - 小鼠在圆形arena中导航，区分两个感知上相同的地标（由地板上的相同圆点构成）。地标相隔<180度，且相对角度固定，其中逆时针方向的地标'b'总是与奖励端口关联。
- 关键设计：通过跟踪小鼠位置并基于距离调制地标可见性，每次最多只有一个地标可见。因此，小鼠在首次遇到地标时无法知道看到的是'a'还是'b'（LM1阶段）。在第二次遇到地标后（LM2阶段），通过整合自运动信息（走过的距离和方向）并与已知的两个地标相对布局比较，小鼠可以推断地标身份并定位到奖励端口。
2. 压后皮层编码假设与位置信息 - 在压后皮层第5层进行四极管阵列电生理记录（每只小鼠50-90个神经元）。压后皮层神经元同时编码小鼠的位置和任务阶段（即位置假设状态）。
- 大多数细胞同时编码假设状态和动物位置（混合选择性）。位置编码在不同任务阶段发生显著变化。压后皮层中假设编码与每session的行为表现相关。
3. 循环神经网络成功解决任务并形成假设状态 - 训练循环神经网络（RNN）执行任务的简化一维版本（输入为噪声速度和地标位置，不提供地标身份）。RNN的表现接近贝叶斯最优粒子滤波器，优于纯路径积分。
- RNN的隐藏单元活动从无知状态（LM0）→双峰双假设编码状态（LM1）→单峰完全信息状态（LM2）转变。当给予地标身份时，双峰假设状态不出现。
- RNN和压后皮层神经元都混合编码多种导航变量，并从LM1的自我中心编码转向LM2的异中心编码。
4. 低维循环动力学支撑假设编码与推理 - RNN隐藏单元活动落在低维流形上（相关维度~3）。LM1a和LM1b状态在活动空间中良好分离。当地标出现时，从不同的LM1假设状态出发，相同的地标输入将活动推向LM2吸引子上的不同正确位置（'a'或'b'编码点），实现成功定位。
- 尽管计算状态不同，LM1和LM2状态之间的成对相关性结构保持稳定，表明底层动力学未变。压后皮层同样表现出：低维活动（相关维度~5.4）、稳定的成对相关性结构（LM1与LM2中位数R=0.74，与RNN的0.73相似）、以及活动状态演化速度与小鼠运动速度相关。
5. 压后皮层中假设状态影响后续处理和行为 - 匹配LM1→LM2过渡期间的运动和感觉输入，仅假设状态不同（LM1a vs. LM1b）。压后皮层放电率在LM1a和LM1b状态之间有差异，且这些差异持续到LM2阶段。
- 压后皮层活动状态在LM1阶段的差异预测了动物的行为选择（正确 vs. 错误端口）。这种预测性编码在学习初期（低表现session）不存在，表明是任务特异性习得的。
机制模型与意义模型：压后皮层（以及RNN）通过稳定的低维循环动力学，将内部生成的假设编码为活动空间中的不同区域。自运动信息（路径积分）在LM1期间更新假设状态，当地标再次出现时，相同的感觉输入与不同的假设状态相互作用，将活动推向LM2吸引子上的不同目标点，从而赋予相同感觉刺激不同的行为意义（'这是a' vs. '这是b'）。这一过程不需要外部提供额外的上下文信号，完全依赖内部动力学和感觉输入的时序整合。 核心概念突破： - 内部假设的显式编码：首次在神经群体活动中观察到对“假设”（而非仅位置或奖励预期）的显式、可分离的编码，且该编码直接影响后续行为。
- 低维动力学作为推理引擎：稳定的低维流形不仅用于感觉运动转换，还可用于执行复杂的、多步骤的认知推理任务。
- 循环网络作为认知模型：RNN在结构和动力学上复现了压后皮层的关键特性，支持压后皮层是实现此类空间推理的神经基质。
临床与理论意义认知神经科学：为理解前额叶皮层以外脑区（如压后皮层）在复杂认知中的作用提供了新视角。压后皮层传统上被认为参与空间导航和情景记忆，本研究表明其具备支持假设形成和顺序推理的循环回路能力。 人工智能：为开发能够在部分可观测环境中进行长期推理的代理提供了生物学启示——稳定的低维动力学与假设状态空间的结合可能比传统递归网络更高效。 精神疾病：许多神经精神疾病（如精神分裂症）涉及推理和上下文处理缺陷。压后皮层功能异常可能与此相关。 研究局限与未来方向- 局限：由于自由运动行为的高变异性，无法像灵长类研究中那样将神经轨迹与RNN直接对齐；未建立压后皮层中假设编码与下游脑区（如海马、前额叶）的因果联系；RNN训练使用监督学习，与大脑的强化学习机制不同。
- 未来：结合光遗传学，在LM1阶段人为操控压后皮层活动以改变假设状态，测试对行为的影响；记录海马CA1或前额叶皮层，研究假设信息如何在脑区间传播；开发无监督或强化学习训练的RNN，更贴近生物学学习规则。
专家点评BioGuider特邀评论员、认知神经科学家陈敏（音译）教授评论：“这项研究的优雅之处在于将复杂的空间推理任务分解为假设形成、维持和应用三个计算步骤，并分别在RNN和压后皮层中找到了对应的神经活动特征。特别值得注意的是，压后皮层的低维动力学在LM1和LM2阶段保持稳定，但活动轨迹却因内部假设不同而分岔——这种‘动力学不变，轨迹分岔’的模式可能是大脑实现灵活认知的核心机制之一。” 文献来源：
Sarel, A., et al. Spatial reasoning via recurrent neural dynamics in mouse retrosplenial cortex. Nat Neurosci 28, 1293–1299 (2025). https://doi.org/10.1038/s41593-025-01944-z (责任编辑：泉水) |