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基本信息

Title:Neurons in auditory cortex integrate information within a constrained and context-invariant temporal window

發(fā)表時間：2025.12.4

發(fā)表期刊:Current Biology

影響因子：7.5

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研究背景

我們的大腦是如何追蹤并理解流動的聲音的？

想象一下你在聽一場語速極快的脫口秀，或者一首節(jié)奏舒緩的大提琴曲。聲音信號在物理上是連續(xù)變化的聲波，其中蘊(yùn)含的信息跨越了極大的時間尺度：從毫秒級的音素變化，到秒級的樂句或語義結(jié)構(gòu)。聽覺系統(tǒng)面臨著一個巨大的計算挑戰(zhàn)：它必須將這些瞬息萬變的細(xì)節(jié)“整合”成有意義的聽覺對象 。

這就引出了一個經(jīng)典的神經(jīng)科學(xué)謎題：大腦的聽覺皮層在處理這些信息時，它的 “采樣窗口” 究竟是固定的，還是靈活可變的？

一種直觀的假設(shè)是“橡皮筋假說”（Rate-yoked hypothesis）：神經(jīng)元極其靈活，當(dāng)外界語速變快時，它的整合窗口會壓縮；當(dāng)語速變慢時，窗口會拉長，以適應(yīng)外界的信息速率 。這一假設(shè)在很多自適應(yīng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中非常流行。

另一種則是“尺子假說”（Time-yoked hypothesis）：神經(jīng)元是固執(zhí)的，它們各自擁有固定的整合時間窗口（有的負(fù)責(zé)短時窗，有的負(fù)責(zé)長時窗），無論外界聲音多快多慢，它們只管按自己的節(jié)奏處理 。大腦通過通過調(diào)動不同時間尺度的神經(jīng)元群體來共同完成多尺度整合。

長期以來，由于缺乏能夠準(zhǔn)確測量非線性神經(jīng)系統(tǒng)整合窗口的方法，這一爭論始終未有定論。傳統(tǒng)的線性模型（如STRF）無法捕捉皮層中普遍存在的非線性動態(tài) 。本研究利用一種創(chuàng)新的“時間語境不變性”（Temporal Context Invariance, TCI）范式，直接在清醒的雪貂聽覺皮層中測量了神經(jīng)元的整合窗口，為我們揭示了聽覺系統(tǒng)處理時間的底層邏輯。

研究核心總結(jié)

本研究由巴黎高等師范學(xué)院（ENS）和羅切斯特大學(xué)的研究團(tuán)隊合作完成，2025年12月4日發(fā)表于 Current Biology。研究團(tuán)隊利用多電極陣列和層流探針記錄了雪貂聽覺皮層神經(jīng)元對自然聲（語音、動物叫聲、音樂）的反應(yīng)，通過TCI方法系統(tǒng)地刻畫了神經(jīng)整合窗口的特性 。

Figure 1. Neurons in the auditory cortex show context-invariant responses

核心發(fā)現(xiàn)一：聽覺神經(jīng)元具有嚴(yán)格受限且“語境不變”的整合窗口

研究發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)聽覺皮層神經(jīng)元都表現(xiàn)出一個明確的、時間受限的整合窗口（Integration Window），范圍約為 15ms 到 150ms 。

TCI方法的邏輯在于：如果一個聲音片段的持續(xù)時間長于神經(jīng)元的整合窗口，那么無論該片段前后的“語境”（Context）如何變化，神經(jīng)元對該片段的反應(yīng)應(yīng)當(dāng)是恒定不變的（Context Invariant）。實驗結(jié)果驚人地吻合這一預(yù)測：一旦聲音片段長度超過某個閾值（即整合窗口寬度），神經(jīng)反應(yīng)與噪聲上限（Noise Ceiling）之間的互相關(guān)（CCC）便達(dá)到飽和 。這意味著，雖然大腦是一個高度非線性的系統(tǒng)，但聽覺皮層神經(jīng)元在時間整合上表現(xiàn)出了極強(qiáng)的“緊湊性”，只在其特定的時間窗口內(nèi)收集信息，對窗口之外的刺激幾乎“視而不見” 。

Figure 2. Diverse, hierarchically organized temporal integration windows across the neural population

核心發(fā)現(xiàn)二：整合窗口呈層級化分布，主要由腦區(qū)而非皮層層級決定

整合窗口的寬度在神經(jīng)元群體中表現(xiàn)出巨大的多樣性（跨度約3個倍頻程），并呈現(xiàn)出清晰的空間組織結(jié)構(gòu)：

1. 區(qū)域?qū)蛹壭?/strong>（Regional Hierarchy）： 從初級聽覺皮層（MEG）到非初級聽覺皮層（PEG），神經(jīng)元的整合窗口顯著變寬 。非初級皮層神經(jīng)元需要更長的聲音片段才能達(dá)到語境不變性，表明它們在更長的時間尺度上整合信息。

2. 皮層層級性（Laminar Organization）： 與區(qū)域間的顯著差異不同，同一腦區(qū)內(nèi)，不同皮層深度（顆粒上層、顆粒層、顆粒下層）之間的整合窗口差異微乎其微 。

這表明，聽覺系統(tǒng)多尺度處理的主要組織原則是腦區(qū)間的層級傳遞，而非皮層列內(nèi)部的層級處理 。

Figure 3. Integration windows show hierarchical organization across regions but not layers

核心發(fā)現(xiàn)三：整合窗口錨定于“絕對時間”，不隨信息速率改變

這是本研究最具顛覆性的發(fā)現(xiàn)。研究人員通過算法將自然聲音進(jìn)行拉伸（變慢）和壓縮（變快），改變了聲音的信息速率，但保持音高不變 。

• 如果神經(jīng)元是“速率錨定”（Rate-yoked）的，那么當(dāng)聲音被拉伸兩倍時，整合窗口也應(yīng)相應(yīng)拉長。

• 如果神經(jīng)元是“時間錨定”（Time-yoked）的，那么整合窗口應(yīng)保持絕對時間長度不變。

實驗結(jié)果強(qiáng)有力地支持了“時間錨定”假說：無論聲音是快是慢，神經(jīng)元的整合窗口（以毫秒計）幾乎完全保持不變 。即便是在更高級的非初級皮層（PEG），這種對絕對時間的“固執(zhí)”依然存在 。

Figure 4. Temporal integration is invariant to information rate

總而言之，該研究通過嚴(yán)格的實證數(shù)據(jù)表明，聽覺皮層并非通過單個神經(jīng)元的“彈性”來適應(yīng)多變的聲音環(huán)境。相反，大腦采用了一種“分工明確、層級組織”的群體編碼策略：通過構(gòu)建一個包含多種固定時間常數(shù)神經(jīng)元的龐大“濾波器組”，并在解剖上按層級排列，從而實現(xiàn)對自然界復(fù)雜多尺度聲音信息的靈活解碼 。這一發(fā)現(xiàn)對構(gòu)建類腦聽覺模型（如DNN）提供了關(guān)鍵的生物學(xué)約束，提示我們?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的時間尺度設(shè)計應(yīng)更關(guān)注群體多樣性而非單元的可變性。

Figure 5. Integration windows estimated using natural context

Abstract

Much remains unknown about the computations that allow animals to flexibly integrate across multiple timescales in natural sounds. One key question is whether multiscale integration is accomplished by diverse populations of neurons, each of which integrates information within a constrained temporal window, or whether individual units effectively integrate across many different temporal scales depending on the information rate. Here, we show that responses from neurons throughout the ferret auditory cortex are nearly completely unaffected by sounds falling beyond a time-limited “integration window.” This window varies substantially across cells within the auditory cortex (～15 to ～150 ms), increasing substantially from the primary to non-primary auditory cortex across all cortical layers, but is unaffected by the information rate of sound. These results indicate that multiscale computation is predominantly accomplished by diverse and hierarchically organized neural populations, each of which integrates information within a highly constrained temporal window.

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分享人：飯哥

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部