撰文丨东华君（神经生物学博士，NIH博士后）

责编丨qingning

排版丨星琪

 

本文是作者对其刚发表的论文的解读。该项研究已于2022年1月10日发表在《自然·通讯》（Nature Communications），题目为：Prefrontal cortical plasticity during learning of cognitive tasks。

 

正如前文（脑力训练与“用进废退”的大脑https://mp.weixin.qq.com/s/L8BUvv5gIEl_odMrprFoEg）所述，以往的研究表明行为训练的效果能在同种认知能力类型的不同任务间迁移。我们知道，行为层面上的轻微改变往往涉及广泛而显著的神经元活动的变化。虽然学界关于行为训练效果是否能够在任务间迁移的研究浩如烟海，但是其背后的神经元层面的机制，因为研究难度较大而鲜有报道。我们的这项研究便是围绕这个主题而开展的。

一、工作记忆训练

工作记忆指的是个体在执行认知任务中，对信息进行暂时储存与操作的能力[1]。它被认为是语言理解、学习与记忆、推理和计划等复杂认知能力的基石[2]（详见前文：我们大脑的“缓存”有多大？https://mp.weixin.qq.com/s/uwojjQs3RxI49OgyRdnOng）。因此常常被做为训练任务在脑力训练中使用。

以人为对象的研究结果表明，经过行为训练后，大脑不同区域的活动强度有所升高，特别是前额叶皮层和后顶叶皮层[3-5]。在猕猴大脑上进行的研究进一步揭示，经过训练后，更多的前额叶皮层神经元以更高的发放频率参与编码视觉刺激的信息[6]。并且，行为训练还能显著地降低前额叶皮层神经元编码的变异性和噪音的干扰[7]。

不过，学术界关于工作记忆训练的效果是否能够迁移到其他不在训练范围内的行为任务（以及日常生活任务）中一直都存在着争议[8-10]。一些研究声称已成功地将训练的效果从一个工作记忆任务转移到了另一个未经训练的工作记忆任务中[11, 12]。甚至还有研究表明，工作记忆任务的训练可以提升青少年和成年人的注意力、阅读能力和流体智力（先天智力，不依赖于后天的知识经验）等其他认知能力[13-15]。而另一些研究则表示没有发现工作记忆训练的效果可以转移到其他认知任务上[16-18]。无论是何种情况，这种训练效果的转移在神经元活动水平上的基础仍不明确。

二、如何研究行为训练效果的迁移？

如笔者在前文（脑力训练与“用进废退”的大脑https://mp.weixin.qq.com/s/L8BUvv5gIEl_odMrprFoEg）所述，目前直接研究行为训练效果的迁移几乎不可能实现。一方面是我们人类生活在过于复杂、不可控的环境中。另一方面是任何我们执行过的操作，哪怕只有一次，都会对今后的表现有所影响。为了尽可能的排除这些影响，在动物实验中我们采取了以下措施：1. 使用智力水平较高、生活环境较为可控、且之前未接受任何行为训练的猕猴作为实验对象；2. 采取一个与训练任务类似、不需要“操作”的、被动注视的行为任务作为测试任务（图 1）。

在项目开始前，我们在猕猴的背外侧前额叶皮层（dorsolateral prefrontal cortex, dlPFC）植入了一组由64根电极组成的慢性电极阵列。随后我们训练猕猴执行主动任务，训练过程中同步记录神经元的活动。我们检测并比较猕猴在执行主动和被动任务时神经元的活动变化。主动任务（训练任务b-e）是一系列难度逐步增加的工作记忆任务，被动任务（测试任务a）是不需要工作记忆的被动注视任务。

 

主动任务（active task）包括四个阶段：第一阶段（图 1b）只需要记忆一个位置。该阶段包括匹配和不匹配（match/nonmatch）两类任务。猴子需要选择菱形/H来表达他们看到的两个位置是否匹配。随着实验的进行，每类任务连续出现的次数会逐步减少，直至随机出现。在第二阶段（图 1c），仍然只需记忆一个位置，匹配和不匹配的试验随机地出现。第三阶段（图 1d），有更多的刺激位置被逐步引入，虚线框是可能出现的位置。第四阶段，需要维持工作记忆的延缓期逐步增加，最终达到和被动任务中一样的长度。

被动任务（passive task）在主动任务开始之前便已经开展（图 1a）。并且，在每天接受主动任务训练前，猴子也会被 “执行”一遍被动任务。在被动任务中，刺激呈现的时程与训练任务的最后阶段相同。区别在于，在被动任务中，任务结束时不会出现选择目标，猴只要保持注视屏幕中央的注视点便能获得奖励（果汁）。

三、行为训练过程中神经元活动的变化

在如上所述的行为训练的过程中，猕猴外侧前额叶皮层中与执行主动任务相关神经元的数目（图 2c橙色）、放电频率（图 2a）都有所提升。这一结果与之前的大量研究一致。有趣的是，虽然猕猴在“执行”被动任务时，并没有真正地去执行，只是被动地盯着屏幕的中央便可获得奖励。但是在“执行”被动任务中前额叶神经元数目（图 2c蓝色）、以及在编码工作记忆的延缓期的放电频率（图 2b2蓝色）也都随着主动训练得到了些许的提升。而与此同时，其对视觉刺激的响应（图 2b2橙色）除了在主动训练刚开始时有提升，在训练的过程中则几乎没有变化。这反映了神经元对感觉信息的响应并没有变化，变化的可能是对工作记忆的编码能力。

 

类似的结果在我们对这些神经元进行的噪音相关性（noise correlation）和场电位的分析中也可以被观察到。成对神经元之间的噪音相关性可以反映神经网络之间的连接情况。它与注意力、觉醒程度呈现负相关。因此通常会在长时程学习的过程中随着注意力集中而逐步降低。我们观察到的结果（图 2d橙色）与之一致。并且这一现象不只存在于主动任务中，在被动任务中也有类似的趋势（图 2d蓝色）。表征群体神经活动的局部场电位（local field potential, LFP）同样也是衡量工作记忆训练程度的标准之一。特别是其中的Beta波，随着训练的进行会逐步降低[19]。我们的实验结果（图 2e）也与之前的报道一致。并且，同样的现象也在被动任务中被观察到（图 2f）。

 

结论

我们的研究表明：长期的工作记忆训练过程中，前额叶神经元的活动会逐步地变化。这种易化现象体现在单个神经元的活动，神经元之间的连接，以及局部区域内的群体神经元活动。并且，行为训练的效果能在不同的任务之间迁移，也会导致前额叶神经元在猕猴被动地“执行”另一个行为任务时体现出类似的易化现象。

 

图片来源

封面图片：https://www.mindful.org/train-your-brain-to-build-resilience/

其他图片：论文原文

 

参考文献

1. Baddeley, A., Working memory: theories, models, and controversies. Annu Rev Psychol, 2012. 63: p. 1-29.

2. Baddeley, A., Working memory. Science, 1992. 255(5044): p. 556-9.

3. Klingberg, T., Training and plasticity of working memory. Trends Cogn Sci, 2010. 14(7): p. 317-24.

4. Hempel, A., et al., Plasticity of cortical activation related to working memory during training. American Journal of Psychiatry, 2004. 161(4): p. 745-7.

5. Jolles, D.D., et al., Practice effects in the brain: Changes in cerebral activation after working memory practice depend on task demands. Neuroimage, 2010. 52(2): p. 658-68.

6. Meyer, T., et al., Stimulus selectivity in dorsal and ventral prefrontal cortex after training in working memory tasks. J Neurosci, 2011. 31(17): p. 6266-76.

7. Qi, X.L. and C. Constantinidis, Correlated discharges in the primate prefrontal cortex before and after working memory training. Eur J Neurosci, 2012. 36(11): p. 3538-48.

8. Cortese, S., et al., Cognitive training for attention-deficit/hyperactivity disorder: meta-analysis of clinical and neuropsychological outcomes from randomized controlled trials. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry, 2015. 54(3): p. 164-74.

9. Swanson, H.L. and M. McMurran, The impact of working memory training on near and far transfer measures: Is it all about fluid intelligence? Child Neuropsychology, 2018. 24(3): p. 370-395.

10. Jaeggi, S.M., Transfer of Working Memory Training: Theoretical and Practical Considerations. Journal of Cognitive Neuroscience, 2013: p. 26-26.

11. Jaeggi, S.M., et al., Short- and long-term benefits of cognitive training. Proc Natl Acad Sci U S A, 2011. 108(25): p. 10081-6.

12. Borella, E., et al., Working memory training in older adults: evidence of transfer and maintenance effects. Psychol Aging, 2010. 25(4): p. 767-78.

13. Jaeggi, S.M., et al., Improving fluid intelligence with training on working memory. Proc Natl Acad Sci U S A, 2008. 105(19): p. 6829-33.

14. Loosli, S.V., et al., Working memory training improves reading processes in typically developing children. Child Neuropsychol, 2012. 18(1): p. 62-78.

15. Brehmer, Y., H. Westerberg, and L. Backman, Working-memory training in younger and older adults: training gains, transfer, and maintenance. Front Hum Neurosci, 2012. 6: p. 63.

16. Melby-Lervåg, M., T.S. Redick, and C. Hulme, Working memory training does not improve performance on measures of intelligence or other measures of “far transfer” evidence from a meta-analytic review. Perspectives on Psychological Science, 2016. 11(4): p. 512-534.

17. Chooi, W.-T. and L.A. Thompson, Working memory training does not improve intelligence in healthy young adults. Intelligence, 2012. 40(6): p. 531-542.

18. Colom, R., et al., Adaptive n-back training does not improve fluid intelligence at the construct level: Gains on individual tests suggest that training may enhance visuospatial processing. Intelligence, 2013. 41(5): p. 712-727.

19. Lundqvist, M., et al., Gamma and Beta Bursts Underlie Working Memory. Neuron, 2016. 90(1): p. 152-164.