在神经科学领域，一个看似简单的问题——如何检测海马体中的尖波涟漪——却引发了令人震惊的分歧。今年3月，在Champalimaud基金会举办的“Brainhack”黑客马拉松上，18个团队分析了完全相同的Neuropixels数据集，以确定哪个脑区（如果有的话）具有最高密度的尖波涟漪。表面上看，他们似乎达成了共识：17个团队中有12个报告称三个匿名脑区的涟漪密度没有差异。但这种共识在很大程度上是表面性的。“无差异”的共同结论源于根本不同的观测结果——从几乎检测不到任何涟漪到在每个区域每分钟识别出多达10个涟漪。

这些团队都采用了合理的方法：有些遵循了近期一篇共识论文提出的涟漪识别方法，有些使用了基于深度学习的检测器，还有些依赖具有不同参数的经典带通阈值技术。然而，这些看似合理的选择导致了截然不同的绝对估计值，表明表面上的共识掩盖了团队在数据中实际看到的内容的巨大差异。结果如此悬殊，以至于人们不得不思考：如果我们连如何定义涟漪都无法达成一致，那么在其他方面我们可能还会犯什么错误？

为了进一步阐明这些问题，研究人员启动了一个名为CON²PHYS（电生理学中的概念一致性）的合作项目，旨在量化神经科学家在解释基本概念时存在的分歧程度。初步结果表明，该项目将对系统神经科学的实际实践方式产生重要影响。

电生理学家通常对其测量的清晰性充满信心。尖峰是离散且可计数的：你要么记录到动作电位，要么没有。无需模拟血流动力学反应、处理成像伪影或依赖复杂的统计校正。但3月黑客马拉松的结果表明，我们应该重新审视这一观点。

Brainhack汇集了约40名研究人员，他们组成2-3人的团队。每个团队都收到了相同的数据集，包含来自18只小鼠三个同时记录的脑区的单单元活动和局部场电位。组织者要求参与者回答四个多项选择题，这些问题故意规定得不够明确——例如，“哪对脑区具有最强的定向功能连接？”——这反映了研究人员每天都要面对的模糊性。

对其中三个问题的回答并不令人鼓舞。本应是最具体的尖波涟漪问题产生了如此分歧的结果。关于定向功能连接（衡量一个脑区的活动预测另一个脑区活动的程度）和尖峰-尖峰相互作用（衡量两个尖峰序列同时出现的频率高于偶然水平）的问题，产生了更加分歧的答案。团队的投票几乎均匀分布在所有可用选项上。值得注意的是，这些发现几乎完美地复制了2025年伯恩斯坦会议上举行的类似黑客马拉松的结果。在两场活动、超过100名研究人员参与的情况下，这些问题尚未产生可辨别的共识。