当你发呆时，大脑在做什么？

神经影像学研究发现，当我们休息或发呆时，大脑中会出现一些神秘的“背景”神经活动。

“我的大脑一片空白”、“大脑停止转动”，如果你在发呆时还在用这样的语言来描述情况，那你就大网错特错了：神经影像学研究发现，当我们在休息或发呆时， ，大脑中总有一些神秘的“背景”神经活动。 更令人惊讶的是，当我们有意识地做事时，大脑的能量消耗仅为“后台活动”的1/20。 这些看不见的神经活动就是“大脑的暗能量”。

作者：马库斯雷切尔 ( )，神经科学家、圣路易斯华盛顿大学教授

冯泽君译

你坐在外面的摇椅上打瞌睡，腿上放着一本杂志。 突然，一只苍蝇落在你的手臂上，你拿起杂志拍了拍。 苍蝇落在你身上后，你的大脑会发生什么？ 停下来之前？ 神经科学家长期以来认为，当人休息时，大脑中的神经回路基本上处于关闭状态。 从这个意义上来说，此时的神经活动就是“随机噪声”，就像没有接收到信号的电视所显示的雪花状图案一样。 当苍蝇落在你的手臂上时，大脑就会恢复意识并准备执行“拍击任务”。 但神经影像学研究揭示了一个完全不同的事实：当人躺下休息时，大脑并没有闲着，许多重要的神经活动仍在进行。

事实证明，当我们的大脑休息时——比如坐在椅子上、睡在床上或接受麻醉——信息会在大脑区域之间不断传递。 这种持续不断的信息流被称为大脑的默认模式，它所消耗的能量是我们拍打苍蝇或有意识地对其他外部刺激做出反应所消耗的能量的 20 倍。 事实上，我们有意识地做的大多数事情，比如吃饭和演讲，都是偏离大脑默认模式的基线神经活动的。

理解大脑默认模式的关键是找到一个以前未知的大脑系统——默认模式神经网络（mode，DMN）。 默认模式神经网络到底在组织神经活动中发挥什么作用仍在研究中，但我们知道大脑可能是采用默认模式神经网络的预设方法。

默认模式神经网络也可能在同步大脑区域的行为方面发挥重要作用——在发令枪响的那一刻，让每个大脑区域保持在合理的“准备”状态，就像跑步者一样。 如果默认模式神经网络确实正在为大脑的意识活动做好准备，那么研究该网络的行为可能会为科学家提供了解意识体验本质的线索。 另外，神经科学家推测，默认模式神经网络的破坏可能会导致精神病和一系列复杂的脑部疾病，从阿尔茨海默病到抑郁症。

寻找暗能量

“大脑总是活跃的”并不是一个新想法。 脑电图的发明者汉斯伯杰是这一观点的支持者。 在1929年的一系列开创性论文中，他根据仪器检测到的不间断脑电波推断出“中枢神经系统始终处于相当活跃的状态，而不仅仅是当人们清醒时”。

但伯杰关于大脑如何工作的想法在很大程度上被科学界忽视，即使在无创成像技术成为神经科学实验室的常规技术之后也是如此。 20世纪70年代末，正电子发射断层扫描（PET）问世，可以测量大脑中的葡萄糖代谢率、血流量和摄氧量。 这些指标在一定程度上可以反映大脑神经活动的水平； 1992年，功能磁共振成像（fMRI）诞生，通过测量大脑的耗氧量，它也可以帮助科学家达到同样的目的。 尽管这些技术都不限于测量大网脑活动，但大多数实验设计都会无意中给人留下这样的印象：大多数大脑区域通常是“安静的”，直到它们被要求站起来执行特定任务。

通常，在进行成像实验时，神经科学家试图确定哪些大脑区域负责特定的感知或行为。 找到这些大脑区域的最佳方法是直接比较两个相关状态之间大脑活动的差异。 为此，研究人员需要从对照组的大脑成像图像中删除内容。 在这种情况下，大脑的基本活动，即始终存在的“背景”神经活动，被消除了。 这样得到的实验结果很容易让人产生这样的想法：大脑的“开关”只有在执行特定任务时才打开，其他时间大脑都处于不活动状态。

当人们休息或发呆时，大脑到底发生了什么？ 2000 年代初期，我们和其他研究小组对这个问题非常感兴趣，因为多项研究表明，在这种状态下大脑中存在一定程度的背景活动。

只需用肉眼观察大脑成像图像就可以找到背景大脑活动的证据：无论是来自对照组还是实验组的大脑成像图像，总是显示多个大脑区域非常忙碌。 由于背景“噪声”的存在，我们几乎不可能通过肉眼观察原始图像来发现两类大脑成像图之间的差异。 要完成这一任务，只有利用计算机进行复杂的图像分析。

进一步分析发现，在执行特定任务时，大脑的能量消耗不会增加超过基础神经活动的 5%。 在神经回路中，大部分神经活动与外界事件无关，这些活动消耗的能量占大脑消耗总能量的60%至80%。 因此，我们参考天文学家的说法，将这些固定的神经活动称为大脑的暗能量——就像看不见的暗能量占据了宇宙中物质能量的绝大多数一样。

我们推测大脑中可能存在暗能量的另一个原因是，研究发现，很少有感觉信息真正到达大脑的中央处理区域。 当视觉信息从眼睛传输到视觉皮层时，信号强度大大衰减。

我们周围有无数的信息，每秒有数百亿比特的信息到达视网膜，但与之相连的视觉输出神经连接只有100万个，每秒钟从视网膜传输到大脑的信息只有600万比特。第二，最后到达视网膜。 视觉皮层中的信息只有 10,000 位。

经过进一步处理后，视觉信息进入负责意识感知的大脑区域。 令人惊讶的是，每秒不到 100 位的信息最终会被意识感知。 如果这就是大脑可获得的所有信息，那么这么少量的信息显然不太可能导致感知，因此大脑固定的神经活动必须在这个过程中发挥一些作用。

突触的数量也暗示大脑中可能存在暗能量。 突触是神经元之间的连接点。 在视觉皮层中，负责传递视觉信息的突触数量不到所有突触的10%。 因此，大多数突触必须用于在视觉皮层内的神经元之间建立连接。

作者：马库斯雷切尔

探索大脑的默认模式

上述与大脑内部活动相关的线索网已被证实，但这些内部活动的生理功能以及它们如何影响感知和行为仍需要进一步研究。 幸运的是，正电子发射断层扫描研究中的一个偶然且令人费解的发现让我们踏上了探索大脑默认模式神经网络的旅程。 这一发现后来被功能性磁共振成像证实。

20世纪90年代中期，我们意外地发现，当受试者执行某些任务时，某些大脑区域的活动低于静息基线水平。 当其他大脑区域执行特定任务（例如大声朗读）时，这些大脑区域的活动也会减少，尤其是内侧顶叶皮层（负责记住人们生活中私人事件的大脑部分）的部分区域。 这是一个令人费解的现象，我们将活动下降幅度最大的区域称为“内侧神秘顶叶区域”（MMPA）。

此后的一系列正电子发射断层扫描实验证实，大脑在无意识状态下绝非“闲置”。 事实上，大多数大脑区域，包括内侧神秘的顶叶区域，在大脑开始执行特定任务之前都是活跃的，而某些大脑区域的神经活动本质上会下降。 最初，我们的研究遭到了怀疑。 1998年，我们的一篇相关论文甚至被拒绝，因为审稿人指出我们的神经活动水平下降的结论可能是由于实验数据的错误。 然而，其他科学家在对内侧顶叶皮层和内侧前皮层的研究中也发现了与我们类似的结果，它们推断出别人在想什么，并且与自己的情绪状态有关。 这两个大脑区域现在都被认为是默认模式神经网络的重要组成部分。

默认模式神经网络的发现让我们能够从另一个角度思考大脑的内在神经活动。 在此之前，神经生理学家从未将组成神经网络的大脑区域视为一个系统，因为在过去的脑成像实验中，他们忽略了这样一个现象：当大脑处于休息状态时，多个大脑区域可能会被激活。互联。 那么，大脑区域之间是否仅在默认模式神经网络中存在这种互连呢？ 或者这种神经连接的静止状态是否普遍存在于大脑中？ 在分析大脑的 MRI 图像时，一个令人惊讶的发现让我们更接近问题的答案。

fMRI 信号通常被称为血氧水平依赖性信号，因为这种成像方式依赖于脑血管血流变化引起的氧水平变化。 在静息状态下，不同大脑区域的血氧水平依赖性信号缓慢波动，大约每 10 秒完成一个周期。 如此缓慢的波动曾经被认为只不过是“噪音”，因此仪器检测到的这些“噪音”信号被简单地从大脑成像图中删除，以更好地反映特定任务期间的大脑活动。

到了 1995 年，美国威斯康星医学院的巴拉特比斯沃尔 ( ) 及其同事发现，即使受试者一动不动，大脑成像中的“噪声”也会波动，从大脑成像中消除低频“噪声”信号的做法受到了质疑。右脑区域也与对侧左脑区域的神经活动同步。 本世纪初，美国斯坦福大学的 和合作者发现，当受试者休息时，默认模式神经网络中也会出现类似的同步波动。

随着科学家对默认模式神经网络在大脑中的作用越来越感兴趣， 等人的发现。 通过脑成像研究，所有“噪声”信号（即重要大脑系统的内在神经活动）都会被记录下来。 研究发现，即使在全身麻醉和浅睡眠期间，受试者大脑中固有的神经活动也表现出明显的同步性，这表明这些神经活动不仅仅是“噪音”，而应该是大脑工作方式的一部分。 基本方面。

上述发现清楚地说明，虽然默认模式神经网络的作用很重要，但它只是大脑内在神经活动的一部分，大脑中的所有系统都具有这样的默认模式。 当我们第一次测量大脑中称为皮质慢电位的电活动时，我们的实验室发现了大脑中普遍存在的默认模式，这种电活动是由神经元组每 10 秒放电一次而形成的。 我们的研究证明，血氧水平依赖性信号与皮质慢电位的波动周期相吻合，也就是说，通过两种不同的实验方法检测到了相同的大脑活动。

接下来，我们着手研究皮质慢电位在与其他神经元电信号建立连接中的作用。 正如伯杰首先提出并随后被无数科学家证实的那样，大脑信号的频率范围从低频慢皮层电位到每秒波动超过 100 次的信号。 神经科学的一个主要挑战是弄清楚不同频率的信号如何相互作用。

研究证实，皮质慢电位起着非常重要的作用。 我们和其他科学家的研究表明，频率高于皮质慢电位的电活动可以与皮质慢电位同步振动。

这就像演奏交响乐一样。 各种乐器发出的声音以相同的节奏交织在一起，皮质慢电位就是指挥手中的指挥棒。 不同的是，演奏交响乐只需要掌握各种乐器的发声时机，神经信号必须协调每个大脑系统，从我们在这个复杂世界中拥有的海量记忆和其他信息中读取所需的数据。 在不断变化的世界中生存所必需的。 皮质慢电位的存在可以保证数据读取过程在和谐的环境中、在准确的时间点上正确进行。

但大脑比交响乐团复杂得多。 每个具有独立功能的大脑系统，例如控制视觉活动和控制肌肉运动的大脑系统，都有自己的缓慢皮质放电模式。 由于每个系统都不同，有效避免了混乱。 每个系统发送的电信号也有优先级。 第一个是默认模式神经网络。 它就像一个总司令，保证各个系统发出的电信号不会互相干扰。 大脑的这种组织并不奇怪，因为大脑不是一组独立的神经系统，而是一个相互关联的系统的联盟。

与此同时，这些复杂的内在神经活动有时必须让位于外部需求。 为了实现这种调节，当我们因新的或意外的感官信息输入大脑而需要保持警惕时（例如开车回家突然想起买一盒牛奶），默认模式神经网络的皮质慢电位将会减弱。 但需要集中精力的事情做完之后，皮质慢电位就会恢复到原来的水平。 我们的大脑每时每刻都在努力维持预定反应和即时需求反应之间的动态平衡。

意识与疾病

默认模式神经网络的起起落落让我们一睹大脑最深层的秘密。 它使科学家对注意力的本质有了新的认识，注意力是意识活动的基本组成部分。 2008年，一个跨国研究小组报告称，通过监控默认模式神经网络，他们可以提前30秒预测被扫描的受试者是否会在计算机测试中出错——如果默认模式神经网络控制大脑，请注意神经网络与力相关的大脑区域的活动减少，受试者会犯错误。

未来，大脑中的暗能量可能会提供有关意识本质的线索。 大多数神经科学家承认，我们对外界的有意识反应只占大脑活动的一小部分。 在意识层面之下，那些神秘的大脑活动（比如大脑暗能量）发挥着非常关键的作用，也正是因为它们提供了非常丰富的背景内容，我们才能通过意识的“小”窗口体验到世界的存在。

除了揭示日常意识活动背后的大脑机制之外，研究大脑中的暗能量还可能为我们提供研究重大神经系统疾病的新视角。 将来，诊断这些疾病可能不需要心理体操或复杂的动作就能完成。 患者只需安静地待在扫描仪中，让默认模式神经网络和其他大脑区域的暗能量按照自己的节奏运行即可。

此类研究为疾病分析开辟了新途径。 脑成像研究发现，阿尔茨海默病、抑郁症、自闭症和精神分裂症患者的默认模式神经网络中脑细胞之间的连接发生了改变。 事实上，阿尔茨海默病将来可能被归类为默认模式神经网络相关疾病。 在大脑成像图上，阿尔茨海默氏症患者的患病大脑区域与构成默认模式神经网络的大脑区域完美匹配。 这种模式不仅可以作为诊断阿尔茨海默病的生物标志物，还可以帮助我们深入了解疾病的原因并找到治疗方法。

未来，科学家们必须弄清楚两个问题：在细胞水平上，不同大脑系统内部和之间如何实现神经活动的协作； 以及默认模式神经网络如何促进神经回路之间化学和电信号的传输。 我们还需要一种新的理论，整合来自各个层面的细胞、神经回路和神经系统的数据，以更全面地描述大脑的默认模式（大脑暗能量的主要组织者）是如何工作的。 随着时间的推移，我们将充分揭示大脑中暗能量的本质，并弄清楚它具有哪些生理功能。