重放，默认模式网络和记忆的级联系统

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重放，默认模式网络和记忆的级联系统

发布者：admin 发布时间：2022/10/18

与过去经验和记忆有关的脑活动模式的自发重放（replay）是脑活动的一个显著特征，一些脑区在静息状态下的相干激活也有类似现象，尤其是构成默认模式网络（default mode network, DMN）的区域。我们认为这两种现象紧密交织，并且具有潜在的功能重叠。我们在此提出“记忆的级联系统模型“，并假设DMN是重放传播的基础，它介导了海马和新皮层之间的相互作用，从而巩固新的记忆。DMN还可以独立触发重放级联以支持旧记忆的重激活或者高级别的语义表征。我们认为，由短暂的皮层激活诱发的涵盖整个新皮层的长程关联是从对事件的简单的知觉表征到语义表征，最后到整个事件的层级表征的关键机制。本文发表于Nature Reviews of Neuroscience杂志。(可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文，另思影提供免费文献下载服务，如需要也可添加此微信号入群，原文也会在群里发布)。

思影曾做过多期关于记忆，DMN相关的文章解读，可结合阅读，增加理解（直接点击，即可浏览，加微信号siyingyxf或18983979082获取原文及补充材料）：记忆：

睡眠期间人类海马体中缓慢振荡、纺锤波和波纹的分层嵌套

人类海马体中缓慢的Theta-gamma相幅耦合支持新的情景记忆的形成

人类记忆中的Theta振荡

Current Biology：海马损伤患者的睡眠特征

Science：海马尖波涟漪（SWRs）与人类视觉情景记忆有关

Science：创伤后的恢复力：记忆抑制的作用

工作记忆中表征状态的振荡控制

记忆与睡眠：睡眠认知如何让清醒的头脑变得更好

直流电刺激对大脑记忆回路的外周效应

经颅电刺激对生理和病理衰老过程中情景记忆的影响

CELL REPORTS：海马的节律性工作记忆激活

记忆相关脑电研究：神经信息流在感知和记忆重塑的走向是相反的

工作记忆期间大脑慢速震荡对区域间皮层交流的动态调节

CELL REPORTS：海马的节律性工作记忆激活

theta振荡调节清醒和睡眠阶段的记忆再激活

经颅电刺激促进睡眠振荡及其功能耦合增强轻度认知障碍患者的记忆巩固

TDCS刺激强度对健康受试者工作记忆的影响

支持工作记忆的多模态网络动力学

正念训练后海马回路活动的增强是 改善消退恐惧记忆提取的基础

θ和α振荡在工作记忆控制中作用的因果证据

工作记忆的认知神经科学

Neuron：背侧流中θ振荡的选择性夹带可提高听觉工作记忆表现

通过脑振荡的夹带调节人类记忆

纺锤波在动作记忆的巩固中起到重要作用

Science: 快速追踪新皮质:后顶叶皮层的记忆印迹

边睡边学：睡眠中进行内隐词汇学习必然要伴随着慢波波峰

空间工作记忆的关键神经机制：前额叶皮层的Theta和High Gamma同步

情绪对学习与记忆的影响

记忆与睡眠：睡眠认知如何让清醒的头脑变得更好

任务态fMRI研究：TMS刺激选择性改变情景记忆网络的功能
视觉工作记忆指导的行为中的同时视觉与运动选择

经颅磁刺激前额皮层增强人类恐惧记忆的消退
脑外伤后工作记忆与推理模式缺陷的不同模式的脑结构损伤

PNAS:短时轻度运动改善海马记忆功能-任务态PPI研究

alpha波活动反映空间工作记忆表征

大脑动态隐性状态是行为导向的工作记忆的基础

DMN:

DMN:大脑的默认网络

大脑被自发活动主宰。与静息状态相比，与感知和行为相关的活动改变大脑能量消耗的程度是非常有限的。因此一些理论家将大脑视为一个封闭的、自主的系统，感觉刺激只是这个系统的调节因素而不是决定因素。因此，很大程度上是自发活动决定了刺激处理的结果。然而，这种自发活动的详细结构和功能仍然有些神秘。

近年来，两个主要的实验发现突出了大脑内在动力学的重要性。在神经集群和编码层面上发现了记忆重放（memory replay），即在先前的活动经验中发生的激活模式的自发重激活。在整体大脑动力学水平上则发现了静息态脑网络的存在，即在不执行活动任务期间一些区域的脑活动显著相关。其中一个静息态脑网络，DMN，就吸引了最多注意，因为它与心理状态和记忆过程有关。

这两项发现来源于神经科学中非常不同的领域，即海马神经生理学（主要研究啮齿类动物）和人类认知神经成像。从这个角度来看，我们认为重放和DMN之间存在重要联系，并表明这一推论具有解剖学、功能和理论论证的支持。评估这两种现象的时空尺度和分析技术是完全不同的，这两个领域中的典型问题也相去甚远。从功能的角度来看，DMN主要与回忆过去的经历或自我参照的心理活动有关。另一方面，记忆重放，则被视为支持了记忆的系统巩固（将记忆重新排列到新的解剖和连接结构上以便长期存储）和从相关经验中提取的一般知识的形成（语义记忆）。然而，最近的方法学发展得到的结果表明，这两种现象之间存在联系，包括它们的功能、涉及的解剖网络和动力学方面的相似性。考虑到这一证据，我们认为重放和DMN活动实际上可能是同一记忆处理系统的一部分，只是代表了不同角度。

重放和DMN之间的关联还需要更新现有的记忆系统巩固模型。互补学习系统理论（complementary learningsystems theory），也被称为记忆系统巩固的“索引“模型，提出大脑拥有两个专门的学习和记忆系统，一个在海马体（快速获取新信息），另一个在新皮层（存储容量大），新的信息通过一些尚待澄清的梯度下降优化算法被融入图式知识库。这一理论表明，海马会为每一个独特的经验生成一个独特的输出代码，或称”索引“，这个索引超链接了一系列广泛分布的低级皮层集群，这些皮层集群编码了这个经验的属性，以实现整合和检索。根据”索引“模型，重放的作用是使两个记忆系统之间可以进行交换，从而慢慢地将新信息融入到新皮质的存储中，防止在学习新材料时发生灾难性干扰（突触连接被新信息淹没时过往存储信息被完全丢失）。为了实现这点，新信息的重放（源自海马）和旧信息的重放（源自新皮质）必须交错进行。

我们此处提出对这个理论的改进版，即“记忆的级联系统“（cascaded memory systems, CMS）模型，我们将索引编码的创建和重放的发生扩展到一个大的包括整个DMN和海马的网络。我们认为，海马的索引编码的重放通过一系列大脑网络级联间接引发了全脑层面的、属性丰富的对经验的表征。这就形成了一个分层索引系统，在这个系统中，构成每个级别的大脑区域都具有自发的自相关动力学，既可以索引存储在较低级节点中的表征（通过自上而下的过程），又可以通过触发更高级别索引的重新激活（通过自下而上的过程）来驱动更多的全局检索。我们将DMN视为这个级联重放的中心，并将其视为连接索引和属性的通用、灵活和双向的通路。CMS（记忆的级联系统）模型的另一个新颖之处在于它强调了皮质动力学的另一个特征，即“临界性（criticality）（见知识框1）”，作为层次结构模型中跨越多个层次的信息载体。我们在这里表明，CMS模型可以解释一些最近的实验观察结果，并引发关于大脑活动和记忆的新的可被检测的预测。

知识框1 皮层动力学的一个理论：临界性的作用

临界性的概念借用自物理学领域。在物理学领域，临界性的发展是为了识别由大量实体组成的系统的集体行为。临界性描述了一种在所有组件之间的完全无序和完美一致性之间达到平衡的状态。在这个临界点上工作的系统的特点是系统组件之间存在着长距离的相关性，即使只有非常少或没有长程的连接。从现象学的角度来看，临界系统的特征是活动的时空级联，称为雪崩，其发生概率随其大小或持续时间缓慢下降。幂律分布（参见框内图）很好地描述了这种变化，这意味着在所有事件中，大型事件占总能量的绝大部分。因此，系统的时间动力学最终被这些大型事件所主导。

这种对系统动力学的描述在神经科学中得到了广泛的关注是因为计算结果表明，神经网络可以通过各种形式的可塑性接近临界状态，以及积累的实验证据表明，在各种类型的皮质记录的活动统计特性中，存在临界特征（即概率的幂律标度）。与临界系统的类比可能有助于解释许多其他报告发现，例如行波（travelling waves）的传播起源于DMN。此外，达到临界状态被认为是神经网络的理想目标，因为它可以最大化被认为有利于神经计算的许多特性，例如对外部刺激的响应、信息传输和信息存储。

然而，最近，大脑皮层神经群达到临界状态的程度被重新评估。几项研究表明，神经集群最好被描述为处于“回响（reverberating）”状态，略低于临界值。因此，它们有可能在临界性的积极影响之间取得平衡，同时缓解不太理想的影响，例如特异性和可靠性降低。越来越多的实验证据表明，这种近临界动力学与神经连接体的潜在静态结构之间存在着关系。特别是，DMN可能在维持近临界网络动力学和通过宏观脑网络促进雪崩事件有效传播方面发挥着重要作用。虽然还不清楚，但连接体和近临界状态之间的关系被认为是由神经活动的时标波动层次反映的，其中，枢纽区域（如DMN）集成并调节主要以低频率运行的网络动态。

记忆重放

记忆重放在啮齿动物睡眠期间的海马体中被最早发现和详细描述。海马的“位置细胞”——在动物活动的环境中，每个细胞都有不同偏好的放电位置，但也受其他即时感觉输入和“自发”内部状态（如奖赏期望、工作记忆和行动计划）的调节——创造了当前体验所特有的输出模式。睡眠期间海马位置细胞对同时和按时间顺序活动的重放在海马神经元大集合的记录中被首次描述。随后描述了更多扩展序列的重放，包括更大的状态轨迹和更多的海马细胞（图1a）。

这些更广泛的回放序列的特征描述需要使用位置解码，这是一种统计程序，通过该程序可以从记录的神经元组的活动中提取动物的当前位置。通过将从动物在迷宫中奔跑时记录的神经元活动中获得的解码器应用于同一动物在睡眠期间的后续记录，结果表明，睡眠期间发生的自发活动在压缩的时间尺度上重演了在迷宫中的神经活动。也就是说，睡眠中的海马活动以动物醒来时穿越迷宫时发生的相同顺序重述了位置细胞的激活序列。与海马编码过去经验的索引的想法一致，其他变量（如头部方向）也被证明是由睡眠重放编码的。

在海马，重放优先发生在SWRs(尖波波纹)期间：大量海马神经元以30–100毫秒的“尖锐波”组成的短暂序列发射的大型复合电生理事件，反映了它们的树突输入，其上叠加了高频（~200Hz）体细胞振荡（波纹），反映了其尖峰输出。SWRs每秒发生几次，由海马CA3亚区的兴奋性反馈产生（该亚区有丰富的环式连接），并且可能被自发的皮层活动诱发。SWR期间观察回放的概率增加（图1a）支持这样的观点，即反复激发可能会触发对突触矩阵中编码的记忆轨迹的检索。

在前面关于睡眠期间海马回放的讨论中，这种现象与早期学习和信息存储模型中描述的记忆过程特征匹配。随后，多条证据表明，记忆的基质和组织都随着时间的变化而变化。这些发现，再加上早期模型，导致系统巩固理论的形成和重放被认为是海马和新皮质记忆系统之间信息交换的潜在机制。事实上，SWR或重放活动的抑制被证明会导致记忆缺陷（知识框2）。在最原始、最简单的形式中，系统巩固理论提出了记忆巩固过程中记忆从海马向新皮质的逐项转移，这可以解释一些发现（例如海马损伤后出现顺行性遗忘）。然而，后来形成的索引理论并没有假设记忆本身的详细属性在任何时候都以一种独立的方式存储在海马体中，这表明记忆由海马输出模式和广泛分布的皮层属性表征之间的联系组成，巩固需要皮层-皮层连接的成熟，从而降低海马索引的重要性。记忆重放作为皮质可塑性的一种信号被认为是这种成熟的驱动力。

当SWR和重放也发生在清醒期和除海马以外的大脑区域时，重放领域取得了进一步的重大进展。唤醒状态下的SWR和伴随的重放在任务参与期间偶尔发生，通常是当动物在目标区域或选择点短暂暂停任务相关行为时。重放可以在睡眠之外进行，并且可以在“向前”和“反向”两个方向上进行，这一发现导致重放具有更多的功能。除了其在记忆巩固中的作用外，有人认为，任务期间的海马回放可能有助于回忆记忆，为心理模拟、计划和评估提供基础（知识框2）。在SWR期间，许多海马神经元的同步放电提供了一个强大的协同信号，可能有助于向其他脑区传递信息或从其他脑区提取信息。事实上，额叶前部、皮质后部、顶叶、视觉和听觉皮质等区域也经常与海马SWRs一起表现出更多的活动和重放（图1b,c）。更近期，新皮质也有报道会发生SWRs（图1d），并且也与回放有关。总的来说，这些数据表明重放对记忆过程的贡献不仅依赖于海马，而是涉及到全脑。

啮齿动物研究的大量发现将SWR和重放与记忆过程联系起来，并在人脑中发现了类似的现象。在人类中，SWR也出现在海马和内侧颞叶的邻近区域，并与记忆表现呈正相关。由于在人类中进行侵入性单神经元记录通常不可行，因此功能磁共振成像（fMRI）数据的多变量分析被用来证明海马的重放，包括在人类睡眠和清醒状态下的活动序列重放。对人类的重放研究不仅证实了啮齿动物的许多发现，也有力地支持了皮层重放信号可以独立于海马发生的观点。除了服务于皮层内的记忆过程并允许新的和巩固的记忆交错，最近的一项研究提出，新皮质SWR可能同步新皮质内自主触发的重放，因此在远程记忆检索中发挥重要作用。观察到SWR存在于整个新皮质（睡眠和清醒时），并且在许多皮质位置同时发生，这为人类大脑皮层的这种独立重放提供了证据。此外，成功的记忆延迟回忆不仅与海马-皮质的SWRs的协同增加有关，还与的皮质-皮质SWRs的协同有关。

图1 作为一种全脑现象的记忆重激活

a. 啮齿动物海马中的序列重演及其在尖锐波涟漪（SWR）振荡期间的发生。在清醒状态下，当动物沿着轨迹移动时，将海马体中的细胞按顺序排列。每个刻度代表一个动作电位，其颜色和垂直位置指示记录它的细胞。在随后的睡眠中，同一序列的细胞以时间压缩的方式重新激活（右图）。这种重放通常与单海马SWR或从海马局部场电位（LFP）记录的短暂、近距离SWR序列（灰色轨迹和箭头）一起发生。

b. 海马SWR伴随着新皮质活动的同时增加，尤其是DMN区域。左侧显示了恒河猴DMN的范围（以红色显示），以静息状态功能连接为特征。右侧显示了在海马sigma（8-22 Hz）期间从麻醉猴DMN和腹侧躯体运动网络（VSN，另一个新皮质静息状态网络）收集的fMRI记录，gamma（25–75 Hz）和纹波（80–180Hz）振荡活动。海马SWR与DMN区域的活动增强相一致。

c. 小鼠新皮质的活动（使用电压敏感染料测量）在许多海马SWR峰值时间的平均值。后皮质（retrosplenial cortex, RSC）是DMN的一部分，显示出近SWR激活的最高程度（和最短的起始潜伏期，未显示）。

d. 新皮质也会产生涟漪活动。大鼠500多毫秒睡眠记录的轨迹表明，后顶叶皮质（PPC）的SWR优先与海马SWR同时发生，但也独立发生。蓝色轨迹显示了白质束的控制活动，预计不会产生涟漪。

e. 人类新皮质的序列回放与DMN的激活相一致。参与者必须学习一系列视觉项目。在随后的休息期间，通过使用多个脑磁图传感器解码从新皮质记录的活动，可以检测到项目序列的重放（左侧）。重放爆发与多个静息态脑网络中的活动相一致，DMN（橙色）显示出最强的并发增长（右侧）。其他记录道表示其他静息态脑网络。
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DMN

分布式大脑区域中的时间相关活动模式被认为定义了功能网络。除了因对刺激同时作出反应而产生的大脑区域之间的相关活动外，在静息状态下（即在没有任务或刺激的情况下），还观察到自发产生的相关性。神经成像研究已经确定了几种显示这种连贯自发活动的系统（统称为静息状态网络），包括躯体运动、视觉、听觉和注意力系统。与其他静息状态网一样，在静息状态下，DMN的脑区也在血氧水平依赖（BOLD）信号的慢（秒）时间尺度上显示出一致的活动。然而，与其他静息状态网络相比，DMN是独特的，因为当个体从事活动任务时，它的激活水平会降低（因此与注意力网络呈反相关）。

正如人类的特点（先是使用正电子发射断层扫描（PET）和后来的功能磁共振成像（fMRI）），DMN区域包括腹侧和背侧内侧前额叶皮质、后扣带回皮质、楔前叶和侧顶叶皮质。内侧颞叶和海马也包括在DMN中。例如，DMN新皮质区的自发活动与海马的自发活动相关。DMN区域之间的功能相关结构在睡眠期间部分保留。这种稳定性表明，DMN至少在某种程度上，状态独立且与已知的解剖连接一致。在麻醉下进行的fMRI实验为其他哺乳动物中存在类似的DMN提供了证据，包括小鼠、大鼠、猫和猴子。

对于DMN的功能仍缺乏明确的共识。它之所以被发现，是因为一开始的研究结果显示当个体没有被赋予特定任务时这一区域活动会增加，这意味着DMN活动最初被认为反映了在没有外部环境监控的情况下内在无约束的想法。然而，尽管许多面向外部的任务导致DMN中的BOLD失活，现在被普遍接受的是，它不仅在空闲状态下处于活动状态。事实上，依赖内部构建信息的任务也会增加DMN的激活，并且DMN中的活动反映了主动任务期间主观经验报告的详细程度。例如，要求参与者回忆个人过去经历的研究发现，这种情景记忆回忆所激活的大脑区域与DMN的区域有很大的重叠。有趣的是，其他研究表明，记忆过去的大脑区域类似于想象未来的脑区，也许是因为这两种情况都需要屏蔽大脑的其他当前输入。值得注意的是，DMN是一个“负任务”网络的概念依赖于BOLD信号测量中的相关性，而BOLD是在慢时间尺度（秒级）上敏感的，但很多SWRs都发生在百毫秒级，因此fMRI可能捕捉不到潜在发生的SWRs活动。事实上，时间精度更高的脑磁图研究已经发现了DMN在重放期间的活动（图1e），说明至少在某些情况下，DMN活动也许事实上也反映了重放活动。

与上述提到的DMN功能类似的动物相关研究也有，比如在海马中记录到也许反应了对未来运动轨迹描述的活动序列。这种活动是否反应了计划，或仅仅具有记忆功能，仍有争议。事实上，在清醒重放期间，这两种功能可能发生在不同时间。

心理模拟通常具有丰富的细节，因此可以假设其依赖于索引代码和经验属性表示之间的联系。如上所述，最高阶的索引码被认为是在海马中生成和存储的。因此，我们可以假设海马可能提供与其他DMN结构（索引-属性连接）中包含的情节记忆内容相关的索引码，而DMN内的横向交互反映了语义知识的组织（属性-属性连接性）。这样的布局可以实现逼真的心理模拟。

DMN不仅与记忆的回忆有关，还与记忆的长期存储有关。人类DMN（包括海马体）内的基线功能连接与长期情景记忆保持呈正相关，但与短期记忆回忆无关。这种关系是否是由于具有较高DMN功能连接性的个体的记忆重新激活增加所致，尚待研究。此外，在同一项研究中，表现出较好的长期情景记忆保持能力的个体也表现出较强的DMN与感知和外部注意网络的基线不匹配。

总之，有越来越多的证据表明，DMN不仅在被动状态下激活，而且还与记忆过程有关。虽然基于脑血流的成像方法能够同时对整个大脑成像，但时间分辨率远低于电生理学的分辨率。有趣的是，采用创新分析技术的MEG研究表明跨越特定脑区网络的瞬时激活（发生在比首次绘制DMN功能连接图的血流信号波动更快的时间尺度上）。其中两个网络与DMN的前部和后部紧密重叠，表明DMN动力学在快慢时间尺度上都有发生。

海马-皮层交互

除了促进重放，SWR爆发可能是海马和新皮质之间相互作用的重要通道。在非快速眼动（NREM）慢波睡眠期间，多个脑区的神经元与海马SWRs一致地增加了放电。NREM睡眠期间的SWR也与皮质睡眠纺锤体有关，皮质活动中的9–20 Hz振荡与记忆巩固有关。清醒时，海马SWR也与皮质激活的增加或减少有关。

尽管与NREM睡眠期间广泛的大脑激活相关，但SWR相关激活也保留一定程度的特异性。一项将麻醉猴和大鼠的静息状态fMRI与电生理学相结合的研究显示，与基线期相比，SWR期间大多数新皮质区域的激活总体增加，但皮质下结构（有趣的是，初级视觉皮质也减少）减少。重要的是，对同一数据集的重新分析表明，在麻醉期间，整个DMN与海马SWRs特异而一致地激活（图1b）。来自小鼠的电压敏感成像数据提供了类似的图像，但具有更好的时间分辨率，并表明DMN（尤其是后皮质）的激活可以延迟和导致海马SWRs（图1c）。此外，海马体与DMN区域有直接的解剖学联系，并且在静息状态网络之外，与DMN有优先的功能联系（只有躯体运动网络也与海马体有活动相关性）。这支持了DMN与海马有特殊联系的结论，并将SWR作为这种相互作用的潜在关键机制。

最近的一项MEG研究表明，皮层重放爆发与持续数十毫秒的DMN瞬时激活一致（图1e）。因此，人们很容易猜测，DMN活动本身可能代表以前未被发现的重放，因为DMN研究中通常使用的方法的时间分辨率较低。事实上，对啮齿动物的整体神经生理学研究发现了在许多DMN节点中重放的证据。内侧前额叶皮层是海马传入的主要皮层受体之一，该区域的重放是在睡眠中首次检测到的。与海马重放类似，内侧前额叶皮层重放的形式是时间压缩的、持续30–100毫秒的短暂活动爆发，并重放最近与行为相关的活动序列。此外，前额叶的重放瞬变优先与海马SWRs同时发生，这支持了SWR有助于海马和新皮质之间的信息交换的观点。重放也在其他结构中被证明，包括脾后皮质和顶叶皮质（DMN的两个部分）。

值得注意的是，其他不属于DMN的皮质区域也表现出重放。上面提到的MEG研究（图1e）检测到大脑中广泛的重放，包括DMN覆盖区域以外的区域。同样，在啮齿动物研究中，也观察到在视觉、听觉和运动皮质以及内侧颞叶的其他部分，如内嗅皮质的重放。因此，DMN可能为海马-皮层相互作用提供接口，使重放能够在整个大脑中级联。实际上，皮层电压成像揭示了SWR相关的激活从脾后皮层扩散到其他“下部”皮层区域（图1c）。如果是这样的话，我们可以预测DMN结构中的重放将与海马重放最佳相关，海马和感觉运动皮质的活动之间的联系将取决于DMN介导，这一假设可以通过断开连接或失活技术进行检验。

知识框2 清醒和睡眠下重放的不同功能作用

海马重放可能发生在两种截然不同的行为状态中，并且很可能与不同的功能有关。睡眠中的海马回放与记忆的巩固联系在一起，然后在稍后的时间点回忆。这方面的有力证据来自一项研究，该研究仅抑制了大鼠两个空间记忆中的一个的海马重放，导致对受干扰记忆的选择性记忆缺失，而另一个记忆保持完好。清醒期海马重放具有不同的功能。例如，在啮齿类动物中，在导航暂停期间的清醒海马重放被证明可以预测下一条路径，因此与前瞻性计划相关联。有趣的是，清醒记忆重放不仅向前推进（也就是说，按照事件最初经历的顺序），而且可以反向。有人认为，海马重放的这种反向轨迹（从动物的当前位置开始，在动物后面的位置结束）可以实现回忆或在线记忆巩固。反向重放的频率随着奖励大小的增加而增加，可能会增强对重要事件的记忆强度。

新皮质重放很可能在功能上也可以分为睡眠或清醒期间发生的事件。皮层重放在睡眠记忆巩固中的作用尚未明确证明；然而，有证据表明新皮质唤醒重放的行为作用。例如，在啮齿动物加迷宫灵活性（规则转换）任务中，前额叶皮层重放了迷宫位置序列，这些序列重放了整个迷宫轨迹。这种再激活发生在动物醒着但不动的时期，例如在选择点或目标区域，序列重放的频率与规则切换表现呈正相关。此外，与错误选择相比，当动物处于试验的选择点时，逆向重放更有可能发生，而当动物处于目标区域时，逆向重放更有可能遵循错误选择的试验。这表明，这些前额叶皮层事件可能在计划即将到来的行动和评估过去的选择方面发挥作用。对于DMN的其他区域，如前扣带回的清醒重放也有评估作用。

级联记忆系统模型

上述结果和概念表明，重放和DMN激活可以被视为自发活动相同机制的表达，为常见计算提供支持。这一假设将对我们对记忆以及自发活动和重放所起作用的理论理解产生重要影响。

如上所述，在系统记忆巩固理论的框架内，海马回放首先与记忆过程相联系。互补学习系统理论将这一思想体现在一个具有深层（两层）神经网络的计算模型中，其中海马体是较低层，当记忆以事件或感知的统一表示形式获得时，它对记忆进行编码。上层“皮层”学习检测感知的不同成分并对其进行分类。如上所述，重放使新皮质记忆系统的逐步离线训练能够使新的和旧的记忆联系起来。为了实现这一点，海马体作为一个索引，将组成事件的不同属性表示和存储在不同新皮质区域的不同属性表达联系起来，从而使它们能够同时重新激活。

然而，目前尚不清楚在解剖结构上分散的的海马索引代码如何在遥远的皮质区域之间诱导这些相关性。在记忆形成过程中，相关性最初是由共同原因引起的自下而上的同步激活产生的。例如，捕食者的接近可能会使个体感觉到左侧视野中有一群正在逃跑的同类，右侧远侧视野中有一个黑暗的威胁性阴影，以及狐狸的气味。这三种远距离表达必须以协调的方式重新激活，以整合为一种体验或集成到预测模式中。相关的激活，通常是远距离的，对于编码世界上的统计规律（例如，狐狸味预示危险）也是必要的，它们构成了事实语义记忆的内容。除了距离约束，这些相关状态可能很难达到和维持，因此通过重放可以加强，因为与局部连接相比，新皮质的区域间连接程度相对有限。

如上所述，DMN在解剖和功能上紧密相连，并与海马具有特殊的功能联系。此外，DMN与全脑重放瞬变同时激活，其许多节点本身也显示重放。这使得我们很有兴趣将DMN视为海马体（被视为新事件重播的主要生成者）与支持恢复和巩固皮层记忆表征的非DMN部分皮层区域之间相互作用的管道。此外，DMN甚至可以自动索引并重新播放较老的片段。这将为互补学习系统理论提供上述“稀疏连接”问题的解决方案，并将利用DMN在大脑区域层次结构第二层中的位置，其中的区域根据其与感官输入的不同接近程度及其整合的信息量进行排列（图2）。在Marr和其他所承认的这一层次结构中，DMN位于海马体中最高阶、语义层面的编码和范围更为有限的主梯度另一端的表示之间。然而，这仍然不能回答一个问题，即大脑皮层区域之间的长距离相互作用是如何首先被学习、然后被更新的。这些表征不仅复杂，例如，它们跨越了多种感官模式，而且通常反映了罕见但重要的事件的统计数据，这使得学习过程很难调整连接并关联不同的表征。因此，解决这一问题需要更新互补学习系统理论。我们在这里以CMS模型的形式提供这一点，在该模型中，我们认为在大脑皮层的多个分层组织的地方自发地和独立地生成重放，以实现学习和记忆更新。

CMS（记忆的级联系统）模型的解剖学蓝图是由一项开创性研究提供的，该研究使用非线性维数缩减技术来表明，来自人类大脑皮层的fMRI功能连接数据的差异在很大程度上可以用主梯度维数来解释（图2a），主梯度维数可以看出DMN结构在一端涉及自传体记忆和语义思维，另一端涉及动作和其他感官感知的初级感觉区域。主梯度反映了这些区域的解剖特征差异（图2b）。根据这项工作，DMN最好被理解为梯度（而不是单个网络），位于更上层的DMN区域涉及的信息的集成和关联形式越多。从小鼠fMRI功能连接数据中可以提取出一个非常相似的主梯度。有趣的是，在小鼠中，给定大脑区域在主梯度上的位置与其从海马体到大脑表面的距离密切相关。重要的是，DMN还具有动态特性，可以将重放传播到大脑皮层的其他部位。特别是，DMN区域能够在长时间尺度上产生回响活动（图2c、d），促进时间整合，以及能够实现空间整合的大规模激活（类似于近临界状态）（知识框1）。同样与我们的假设相关的是，海马体的活动与DMN区域的活动密切相关（图2e），这表明它位于主梯度的延续中DMN的旁边（图2e）。CMS模型（图3）作出了一些关键假设，并生成了一些可测试的预测，我们在下面讨论。
   重放沿着连接渐变传播。CMS模型表明，重放沿着上述主要连接梯度从海马体传播。已有证据支持重放从海马向DMN节点传播，内侧前额叶、压后皮质和后顶叶皮质。在主梯度的另一端发现的初级感觉皮质，如视觉和听觉皮质，也观察到重放。在这些案例中，已经显示出与海马重放活动的联系，但从海马到这些皮质的多突触通路的中间步骤尚不清楚。然而，显示皮质活动与海马SWR相关的影像学研究强烈提示重放活动沿主梯度传播。此外，MEG研究表明DMN激活先于其他皮质网络，并可能导致其激活。CMS模型预测，虽然重放是大脑皮层（及其他区域）的普遍现象，但DMN重放将与海马活动最大相关，DMN下游区域将与DMN最大相关，以此类推。换句话说，随着主梯度上这些结构之间距离的增加，不同脑结构的重放之间的相关性将降低，这可以用神经集成记录技术进行测试。
   索引代码存在于不同级别。在CMS模型中，海马活动和DMN节点（以及更向下梯度的节点）中的活动都提供了索引代码，这些代码表示并可以激活下游的活动配置。为了支持这一假设，功能磁共振成像实验表明，DMN区域的多体素活动模式可以提供有关整体大脑活动状态的信息。CMS模型表明，不同区域的索引代码将编码属性的连接，这些属性本身通过间接关联编码在其他区域。这些索引码也可能与其他大脑区域的低阶索引码相关联。鉴于海马索引码指的是独特的情节记忆，DMN索引码被认为反映对给定感知的潜在原因（在我们的例子中，同类逃离狐狸）和含义（处于威胁生命的情况下）的认识。也就是说，它们代表了世界的统计数据，以因子化表示，而这些表示又反过来索引了它们所组成并存储在较低皮层的相应属性（同类的皮毛、狐狸的味道）。如果是这样的话，应该可以根据一个脑区的活动模式预测其下游脑区在主梯度上的状态和活动（这应该包括预测下游脑区之间的长期相关性）。这可以在人类中使用fMRI和多体素解码技术，在动物中使用高分辨率侵入技术进行测试。
  重放在多个皮层区域被独立引发。重放被认为是由环形连接（例如，在海马CA3区）放大输入和自发活动波动引起的正反馈启动和形成的。CMS模型表明，重放的启动并不局限于海马体，事实证明，许多皮层区域（可能全部）具有足够的内在连通性来支持自我维持活动。因此，例如，海马体的自上而下的影响被认为是下游区域部分但并非全部重放事件的原因。的确前额叶皮层的大多数重放事件都是在没有相应的海马重放事件的情况下观察到的，而视觉皮层的重放事件只有一小部分与海马的事件相一致。没有海马自上而下影响的重放可能反映出在低层级级联和/或更老、更巩固的记忆（其痕迹更强，因此可以独立于海马体而重新激活）。在这里，我们认为（当表征复杂度相等时）较新的记忆需要在主梯度的更高水平上激活重放（图3）。

可以使用使海马或DMN结构失活的操作来测试多个感兴趣区中自发重放的启动。根据CMS模型，给定事件中重放信息的复杂性将受到主梯度上最高涉及区域的位置的限制。此外，基质在主梯度上较低的较小重放事件应反映较旧的信息，且综合性较差。这可以通过对多个大脑区域的活动进行抽样，并量化重放信息的“年龄”和特征，作为重放事件覆盖的大脑区域范围的函数来衡量。

图2 皮质梯度：连通性和特征时间尺度

a. 一种基于功能联系的皮质梯度。如左图所示，对猴皮质突触组织的分析得出了这样的结论，即皮质区域（以点表示，彩色线表示它们之间的假定连接）沿着两个主轴分布，称为主要梯度，它们沿不同的突触水平排列并跨越不同的突触素水平（由同心环表示），定义为信息从感觉输入的起点到达该区域所需的突触“跳跃”次数。这种二维排列将单峰区域（浅蓝色和深蓝色；环中的间隙表示不同感官模式之间的边界）放置在梯度1的一端，将异峰区域（红色，与默认模式网络（DMN）大部分重叠）放置在该梯度的另一端，从而形成了加工阶段的层次结构。我们建议，海马体可以作为位于DMN上方的梯度1层次的顶层。右侧显示了静息功能连接元分析揭示的等效组织原则。当根据非线性嵌入维度缩减获得的前两个维度绘制时，皮质体素（由彩色点表示）沿着与左侧所示相同的梯度聚集。连接梯度1在初级感觉运动区（蓝色）和跨节区（红色）之间延伸，而连接梯度2将躯体运动和听觉皮质（浅蓝色）与视觉皮质（深蓝色）分开。

b . 在猴子中，皮质区锥体细胞上的树突棘数量随着该区域在皮质层次结构中的位置而增加，这是通过连接追踪分析得出的，类似于a部分所示（数字标签指猕猴大脑中的布罗德曼区）。

c .神经动力学的时间尺度随着皮层层次结构（如左上角面板所示）从感觉到联想和DMN区域的上升而增加。右上角面板显示，猴子的单个神经元内在神经活动的时间尺度沿着视觉-前额叶层次结构逐渐增加（每行是一个单独的实验数据集）。下面的面板显示了人脑在视听任务中使用皮层电描记术测量的神经颞叶尺度。时间感受窗（TRW）是神经元整合听觉信息以产生可靠反应的时间长度的一种度量，它在初级感觉区（包括初级听觉皮层（A1）、初级视觉皮层（V1）和初级躯体感觉皮层（S1））附近变短，并逐渐变长，远离感觉区。再现皮层连接性特征的网络模型产生了一个类似的神经时间尺度增加谱。显示了模型中皮层区域对V1区输入脉冲的响应。在该模型中，大脑区域是根据猴子追踪研究中获得的连接方案进行排列的：当输入沿着这个模型化的解剖层次传播时，皮层区域的响应显示出越来越长的衰减时间。这显示了从底部V1区到顶部前额区的功能层次结构。海马与DMN区域形成强大的功能联系。在示意图上，颜色表示在静息状态下，人脑中与海马体表现出可靠协同活动的区域，包括扣带回、楔前叶和内侧额叶区域（仅显示左半球）。

ACC，前扣带回皮质；HC，海马；L,边缘皮质；LIP，侧顶叶皮质；LPFC，侧前额叶皮质；MT，中颞区；OFC 眼眶前额皮质；P、顶叶皮质；PFC，前额叶皮质；TE，颞下前皮质；TEO，颞下后皮质；TEpd，后背颞下皮质。

局部、自上而下和自下而上对自发活动的影响。在大脑的每个部位，CMS模型表明自发活动反映了三个不同的因素：局部产生的活动（即该区域的索引代码重新激活），来自高级索引代码的影响（产生跨多个大脑区域的相关性）和来自主梯度更向下的区域的影响（可以触发高级模式完成，从而驱动局部索引代码的细化和更新）。局部生成的激活将有助于整合本地记忆，并向上游和下游发送消息。自上而下的影响有助于区域间连接，并在索引代码和它所指的较低级别代码之间建立连接。自下而上的影响可能会使索引代码的重新激活产生偏差，从而提供对学习过程有用的反馈。这些假设可能会被测试：例如，当上游或下游区域失活时，可以在给定区域中观察到重放，并且可以表征统计特征和信息内容的相应变化。我们认为，停用枢纽区会破坏上游地区之间的连通性。例如，海马体失活可能会阻止听觉皮层中开始的重放事件传播到视觉皮层，并阻止事件记忆的多模态整合。对于最近的记忆来说，效果应该更强。DMN区域的失活会产生类似的效果，但对老的记忆有更强的影响。

全局重放采取短时广泛激活的形式。CMS模型提出，重放相关激活以雪崩形式传播，并显示近临界现象的统计数据（雪崩大小的幂律分布；知识框1）。与以往强调信息从海马到新皮质单向流动的理论相反，CMS模型认为这两个结构形成了一个以反馈为主的系统。区域内和区域间反馈一起产生广泛的活动波，在某些情况下，涉及到大脑的大部分。大脑通过在近临界状态下工作来补偿其相对适度的区域间连接（知识框1），从而最大限度地提高远程相关性，并放大遥远区域之间稀疏的多突触连接。通过这种安排，雪崩可能会在主梯度上相距很远的区域之间产生相关性，从而导致索引代码之间的连接，而这些代码在索引层次结构中不是直接的“上级”或“下级”。我们推测，这可能导致复杂表征学习的大规模加速。主梯度较高的区域将有能力产生较大的雪崩（如考虑解剖连通性和脊椎密度的计算研究所示；图2b）。为了测试雪崩在学习和记忆中的作用，可以在离“临界点”更近或更远的大脑区域操纵活动（例如，通过闭环刺激），并检查对记忆巩固和神经活动的影响。

图3 CMS模型中的皮层激活模式。

CMS模型的示意图，其中皮质网络以分层形式表示（如前所述；见图2）。彩色背景描绘了从默认模式网络（DMN）区域（黄色）到单峰感觉区域（蓝色）的主要功能连接梯度，以及DMN上方的海马结构（红色）。三角形表示中心区域，其颜色表示在瞬态事件期间被假设激活的顺序（红-黄-绿）（灰色三角形表示未激活的区域）。红线和灰线分别表示瞬态事件期间激活或未激活的连接路径。

a. 对于简单的知觉，建议观察到短暂的局部活动，涉及几个单峰或异峰区域。例如，在歌手的手（左）或音乐的听觉感知（右）的情况下，可能会发生这种情况。这些短暂的激活可能由强大的局部重复连接支持。

b . 暂时激活仅限于DMN的扇区和沿着主梯度的DMN下游区域，建议与构成事件的独立原因或因素的表征的（再）激活（在整合期间或检索时）相对应，这些表征在语义记忆中被解开（“激活”），基于先前获得的知识。例如，打击乐器演奏者（左图）的表现可能包括他的身份、演奏的节奏以及他与乐队其他成员的关系等信息。另一个皮层网络（由DMN区域的另一个子集激活）将负责吉他表征的激活，包括乐器的形状、声音和演奏的曲调等属性。

c . 根据CMS模型，对于最近经历过的情节（这里是一个音乐派对），整个集的整合和检索由全局皮层瞬时激活支持（左）。在这种情况下，激活包括海马（HC），它可能在启动瞬变过程中起关键作用。对于远程情节（这里是儿童音乐课），检索很可能由DMN结构触发，随后可能会激活海马。这与互补学习系统理论相似，但又假设激活是短暂的，取决于大脑皮层的近临界动力机制，并由海马体为近期记忆启动（DMN区域为远距离记忆启动）。因此，在这个模型中，情节和语义整合由相同的动态过程支持，并对应于不同尺度的激活。
结论

上述CMS（记忆的级联系统）理论综合了大量观察结果，形成了新的功能观点。它提供了一个框架来理解关于全球大脑活动的大规模数据（以及单细胞分辨率数据）。例如，它可以解释全脑空间表征（由海马协调）是如何产生的，以及初级感觉皮层中出现的混合选择性表征的作用。此外，它还可以解释语义表征的出现，语义表征可能是模拟复杂情况的基础。最后，它有可能促进人类个体数据（细观数据与复杂认知挑战相结合的数据很容易获得）与动物数据（微观层面的神经代码信息更容易收集）之间的协调。

很明显，CMS模型提出了许多假设，这些假设导致预测仍然需要进行实验测试和更彻底的理论检验。三种实验将是关键。首先，功能失活和断开实验可以用来研究重放过程中自下而上和自上而下的信息流。其次，重要的是将在BOLD信号水平上获得的数据（例如DMN活动）与使用单个神经元群记录的数据联系起来，以确定DMN中的共同激活是否反映至少部分由海马协调的重放，以及该信息是否传播到其他皮质子网络。这个过程仍然很困难，并不总是能提供明确的结果；然而，涉及多个模式（微观和介观）的实验（例如，使用解码技术）连接“中枢”区域的活动可能会解决这个问题。第三，对于理论家和实验主义者来说，一个问题是，像动力学这样的关键因素是否真的有助于学习和巩固。有一些模型已经开始解决这一点，而调节大脑临界状态的实验，无论是局部还是全局，都可能有助于支持或推翻这一观点。

CMS模型也有一些局限。例如，清醒大脑的皮层“去同步“状态于睡眠大脑的临界状态不同；因此，我们的理论是否也适用于清醒状态（当记忆被编码时）尚不清楚。临界状态可能仍然存在于清醒状态，但仅限于短暂事件或神经元子集，或者不同的动力学原理正在发挥作用。此外，除记忆外，DMN在计划和模拟方面也有重要作用，这些过程可能涉及唤醒重放（方框2）。虽然解释重放对这些功能的贡献的理论可能与我们的记忆模型密切相关，但也可能需要进行重大调整。

总结而言，我们将两个研究领域联系起来，这两个领域在很大程度上是分开进行的，采用了不同的物种和技术，在某种程度上遵循了不同的理论方向。通过强调DMN和重放过程中存在的解剖学、功能和活动动力学的共性，我们希望培养新的见解，并在这些领域之间打开更深层次的互动，以达到记忆、计划和模拟过程的统一机制。

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