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基本信息

Title:Geometry of neural dynamics along the cortical attractor landscape reflects changes in attention

發(fā)表時間:2026-2-12

發(fā)表期刊:Nature Communications

影響因子:15.7

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研究背景

我們的大腦是如何在不同的注意力狀態(tài)之間切換的？當你沉浸在一部精彩的喜劇中，或者全神貫注于一項枯燥的認知任務(wù)時，大腦底層的運行邏輯有何不同？

從動力學(xué)系統(tǒng)的視角來看，大尺度的大腦活動可以被視為高維狀態(tài)空間中的一條軌跡。這個空間并非平坦無垠，而是布滿了“丘陵與山谷”，即所謂的“吸引子地貌”（attractor landscape）。神經(jīng)活動的軌跡往往會自然地滑向那些深谷,也就是大腦在靜息或任務(wù)中反復(fù)出現(xiàn)的經(jīng)典腦狀態(tài)（吸引子）。

然而，目前的領(lǐng)域痛點在于，我們雖然知道大腦狀態(tài)與生理或認知狀態(tài)（如饑餓、喚醒、注意力）有關(guān)，但連接兩者的計算機制仍是一個黑箱。一個人的瞬時內(nèi)部狀態(tài)，究竟是如何改變大腦在這片“丘陵與山谷”中穿梭的軌跡的？

為了回答這個問題，研究者將一種大尺度動力學(xué)系統(tǒng)模型應(yīng)用于靜息態(tài)、認知任務(wù)和自然觀影過程中的功能磁共振成像（fMRI）數(shù)據(jù)。這項研究試圖剝離出大腦的內(nèi)在動力學(xué)與外部刺激驅(qū)動的活動，通過追蹤神經(jīng)軌跡的速度與方向，揭示注意力狀態(tài)是如何重塑大腦狀態(tài)空間的幾何特征的。

研究核心總結(jié)

本研究的核心在于通過前向模擬（forward simulation）重構(gòu)了大腦的吸引子地貌，并發(fā)現(xiàn)神經(jīng)軌跡向吸引子匯聚的“幾何特征”（速度與方向）會隨著注意力和情境的變化而發(fā)生系統(tǒng)性的改變。

一、動力學(xué)模型成功分離內(nèi)在漂移與外部驅(qū)動，并揭示穩(wěn)定的皮層吸引子

研究者首先驗證了該動力學(xué)模型的生物學(xué)合理性。該模型不僅能準確預(yù)測下一時刻的神經(jīng)活動，其提取的參數(shù)也高度還原了傳統(tǒng)的腦功能連接和刺激編碼特征。更重要的是，模型將神經(jīng)活動拆解為兩部分：由區(qū)域間連接和自衰減主導(dǎo)的“內(nèi)在漂移”，以及由外部刺激引發(fā)的“外在擾動”。

Fig 1. 神經(jīng)動力學(xué)在吸引子地貌上的幾何特征示意圖，直觀展示了大腦狀態(tài)（圓點）如何在內(nèi)在地形（山谷）與外部擾動（紅色箭頭）的共同作用下演化。

Fig 2. 大尺度皮層動力學(xué)模型架構(gòu)，展示了模型如何通過區(qū)域間相互作用、自衰減與外部刺激輸入來預(yù)測下一時刻的神經(jīng)活動模式。

通過對模型進行數(shù)千次的前向模擬，研究者發(fā)現(xiàn)，如果僅考慮內(nèi)在動力學(xué)，大腦活動最終總是會收斂到少數(shù)幾個穩(wěn)定的“吸引子”上。這些吸引子并非隨機分布，而是完美契合了已知的宏觀皮層梯度：它們分別錨定在默認網(wǎng)絡(luò)（DMN）與單模態(tài)感覺運動區(qū)域的兩端，以及視覺網(wǎng)絡(luò)與感覺運動網(wǎng)絡(luò)的極點。這從動力學(xué)角度解釋了為什么人類大腦總是反復(fù)出現(xiàn)那幾種經(jīng)典的腦狀態(tài)。

Fig 3. 模型在 HCP 數(shù)據(jù)集上的驗證結(jié)果，表明該模型不僅能解釋約一半的神經(jīng)活動變異，其參數(shù)還能敏銳捕捉到個體差異與認知狀態(tài)的波動。

Fig 4. 模型前向模擬揭示的吸引子聚集在皮層梯度的兩端，證明了吸引子的空間位置受到大腦固有宏觀功能架構(gòu)的嚴格約束。

在明確了吸引子的位置后，研究者進一步考察了神經(jīng)軌跡在不同注意力狀態(tài)下的幾何特征。在觀看情景喜劇時，參與者會持續(xù)報告他們的“沉浸感”（engagement）。

數(shù)據(jù)表明，當參與者高度沉浸于劇情時，其大腦內(nèi)在漂移的軌跡會以較慢的速度（幅度減?。┢x吸引子（角度變大）。這意味著，在高度投入的敘事體驗中，大腦所處的吸引子地貌變得更加“平緩”或“變淺”了。神經(jīng)活動不再急劇墜入某個特定的深谷，而是更多地游離在狀態(tài)空間的中心地帶。

Fig 5. 神經(jīng)動力學(xué)的幾何指標（角度與幅度）與注意力狀態(tài)的相關(guān)性分析，揭示了內(nèi)在漂移軌跡在觀影和任務(wù)情境下呈現(xiàn)出截然相反的動態(tài)模式。

有趣的是，當情境切換到需要付出努力的持續(xù)注意力任務(wù)（gradCPT）時，大腦展現(xiàn)出了完全不同的動力學(xué)幾何特征。

在這個枯燥的按鍵任務(wù)中，當參與者表現(xiàn)出高度穩(wěn)定的專注力時，其神經(jīng)活動會以更快的速度、更直接的路徑?jīng)_向“默認網(wǎng)絡(luò)（DMN）吸引子”。這表明，在努力維持注意力的狀態(tài)下，DMN 附近的局部吸引子地貌變得異?！岸盖汀?，使得大腦狀態(tài)更容易且更迅速地滑入這一深谷。這種情境依賴的差異證明，吸引子地貌本身是高度靈活的。

Fig 6. 不同注意力狀態(tài)與情境下神經(jīng)幾何特征的機制示意圖，清晰對比了觀影沉浸時的“平緩地貌”與任務(wù)專注時的“陡峭地貌”。

研究意義

這項工作為我們理解“大尺度腦活動如何產(chǎn)生內(nèi)部認知狀態(tài)”提供了一個全新的幾何學(xué)框架。

首先，它在理論上推進了我們對大腦狀態(tài)空間的認知。過去的研究往往認為腦網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是相對靜態(tài)的，而這項研究證明，雖然吸引子的“絕對位置”被大腦的解剖和功能梯度鎖死，但吸引子地貌的“形狀”（陡峭或平緩）卻是高度動態(tài)的。這種地形的實時形變，正是我們能夠在不同情境下靈活調(diào)動注意力的底層機制。

其次，在方法學(xué)上，該研究提供了一種具有生物學(xué)意義的生成模型，成功從常規(guī) fMRI 數(shù)據(jù)中剝離出內(nèi)在網(wǎng)絡(luò)動態(tài)與外部刺激驅(qū)動的成分，為未來的系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)研究提供了一套強大的分析工具。

最后，這項研究也明確了自身的邊界。雖然模型揭示了地貌的改變，但究竟是什么微觀機制（例如去甲腎上腺素或乙酰膽堿等神經(jīng)調(diào)控系統(tǒng)的釋放）驅(qū)動了這種從“平緩”到“陡峭”的形變，仍需未來結(jié)合藥理學(xué)或多模態(tài)成像進行深入探索。這不僅沒有削弱研究的價值，反而為理解神經(jīng)調(diào)控系統(tǒng)如何重塑宏觀腦動力學(xué)指明了方向。

分享人：飯鴿兒

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部

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