2026年6月10日， 中國科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心穆宇研究團隊和北京大學(xué)吳思研究團隊合作在Nature在線發(fā)表題為“A Thalamus–Brainstem Attractor Network Drives History-Biased Decisions” （ 丘腦—腦干吸引子網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動歷史偏向性決策）的研究論文。研究團隊利用斑馬魚幼魚全腦尺度單細(xì)胞分辨率鈣成像、閉環(huán)虛擬現(xiàn)實行為、光遺傳操控和神經(jīng)計算建模，揭示了大腦如何通過丘腦-腦干跨腦區(qū)協(xié)同，穩(wěn)定保存近期經(jīng)歷，并將其轉(zhuǎn)化為對未來行為的調(diào)節(jié)。

大腦并不是每次都從零開始做決定

在真實世界中，動物很少每次都從零開始做決定。剛剛發(fā)生過的事情，往往會改變下一次選擇。動物在覓食、導(dǎo)航或躲避風(fēng)險時，會根據(jù)近期獲得的線索調(diào)整下一步行動方向；人類也一樣，我們對面部表情、空間方位等具體感知信息的判斷，甚至對數(shù)字大小等抽象信息的判斷，都會受到剛剛經(jīng)歷過的內(nèi)容影響。換句話說，過去并不會立刻消失，而是會在短時間內(nèi)繼續(xù)牽引現(xiàn)在的感知和選擇。

這種由近期經(jīng)歷影響當(dāng)前感知和行為的現(xiàn)象，被稱為連續(xù)依賴或歷史偏向（serial dependence or history bias）。它廣泛存在于人類和多種動物中，被認(rèn)為有助于大腦利用環(huán)境的連續(xù)性，提高行為效率。然而，過去的研究主要揭示了大腦中有很多區(qū)域攜帶歷史信息，而對于這些信息如何被穩(wěn)定保存、如何被靈活更新，又如何轉(zhuǎn)化為未來行為，仍缺乏清晰的全腦機制解釋。

在虛擬現(xiàn)實中觀察小魚的連續(xù)抉擇

為研究這一問題，研究團隊建立了斑馬魚幼魚閉環(huán)虛擬現(xiàn)實避障行為系統(tǒng)。斑馬魚在虛擬環(huán)境中連續(xù)遇到來自左側(cè)或右側(cè)的障礙物，并通過自身游泳信號控制在虛擬環(huán)境中的運動。

研究發(fā)現(xiàn)，斑馬魚對當(dāng)前障礙物的躲避行為不僅取決于當(dāng)前刺激，還顯著受到前一次甚至更早經(jīng)歷的影響。當(dāng)連續(xù)兩次障礙物出現(xiàn)在同一側(cè)時，斑馬魚會表現(xiàn)出更強的躲避反應(yīng)。這說明，斑馬魚能夠在數(shù)十秒時間尺度上保存過去經(jīng)歷，并將這些信息用于調(diào)節(jié)后續(xù)行為。

圖1 | 虛擬現(xiàn)實實驗設(shè)計及斑馬魚幼魚連續(xù)避障中的歷史依賴行為

全腦尺度單細(xì)胞成像揭示關(guān)鍵記憶節(jié)點

該研究的關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)勢，是在行為過程中以單細(xì)胞分辨率同時記錄斑馬魚全腦神經(jīng)活動，并將這些活動信號與腦智卓越中心杜久林、杜旭飛團隊建立的標(biāo)準(zhǔn)斑馬魚全腦圖譜進行精確配準(zhǔn)。

相比傳統(tǒng)研究中只觀察局部腦區(qū)或少量神經(jīng)元的方式，全腦尺度記錄與腦圖譜比對使研究人員能夠在完整腦網(wǎng)絡(luò)中追蹤一次連續(xù)抉擇從感覺輸入、記憶保持、跨腦區(qū)整合到行為輸出的全過程。

基于圖譜配準(zhǔn)結(jié)果，研究團隊對全腦同步記錄到的神經(jīng)元進行逐腦區(qū)比較，系統(tǒng)篩查哪些腦區(qū)能夠在障礙物消失后繼續(xù)保留歷史信息。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，多個腦區(qū)都攜帶一定的歷史信號；其中，背側(cè)丘腦的表現(xiàn)最為突出，能夠最穩(wěn)定、最持久地通過持續(xù)活動（persistent activity）區(qū)分最近一次障礙物來自左側(cè)還是右側(cè)。

進一步的光遺傳實驗表明，抑制背側(cè)丘腦活動會消除歷史依賴行為，而單側(cè)激活背側(cè)丘腦則可以人為寫入類似“過去經(jīng)歷”的信號，從而改變動物下一次選擇。這表明，背側(cè)丘腦并不只是被動記錄歷史信息，而是維持近期經(jīng)歷并驅(qū)動連續(xù)抉擇的關(guān)鍵腦區(qū)。

圖2 | 行為過程中斑馬魚幼魚全腦神經(jīng)活動的同步記錄與關(guān)鍵腦區(qū)篩查

丘腦像“記憶開關(guān)”，腦干像“積分器”

進一步分析顯示，背側(cè)丘腦并不是單獨完成整個計算。它更像一個“記憶開關(guān)”，以穩(wěn)定的離散狀態(tài)保存并切換最近一次經(jīng)歷；而位于腦干的下游神經(jīng)元群則像一個“積分器”，將丘腦提供的歷史信息與當(dāng)前感覺輸入整合起來，形成能夠反映多次經(jīng)歷的連續(xù)信號，并最終影響行為輸出。

也就是說，背側(cè)丘腦主要保存最近一次經(jīng)歷，腦干則進一步累積和整合歷史信息。大腦正是通過這種跨腦區(qū)分工協(xié)同，將一個短暫的感覺事件轉(zhuǎn)化為可持續(xù)、可更新、可用于未來行動的內(nèi)部狀態(tài)。

圖3 | 不同計算模塊的歷史信息解碼能力及其神經(jīng)動力學(xué)

從全腦圖譜到腦圖譜約束的跨腦區(qū)計算模型

在鎖定關(guān)鍵腦區(qū)后，為進一步理解這種跨腦區(qū)協(xié)同如何在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)，穆宇研究團隊與北京大學(xué)吳思研究團隊進一步開展理論建模合作。吳思研究團隊長期從事神經(jīng)動力學(xué)和吸引子網(wǎng)絡(luò)理論研究，為解釋背側(cè)丘腦持續(xù)活動的穩(wěn)定狀態(tài)、狀態(tài)切換及其對后續(xù)行為的影響提供了關(guān)鍵理論框架，并參與構(gòu)建以丘腦吸引子網(wǎng)絡(luò)為核心的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

在此基礎(chǔ)上，研究團隊進一步結(jié)合腦智卓越中心杜久林、杜旭飛團隊建立的斑馬魚全腦圖譜資源，將真實生物腦中相關(guān)腦區(qū)的細(xì)胞數(shù)量、神經(jīng)元類型和投射連接等信息引入建模過程，將感覺輸入層、丘腦吸引子網(wǎng)絡(luò)和腦干積分器連接起來，最終構(gòu)建了腦圖譜約束的跨腦區(qū)計算模型。

從計算結(jié)構(gòu)上看，該模型提出了“吸引子—積分器”的跨腦區(qū)協(xié)同架構(gòu)：丘腦吸引子網(wǎng)絡(luò)作為核心記憶模塊，以穩(wěn)定離散狀態(tài)保存最近經(jīng)歷；腦干積分器則基于吸引子狀態(tài)的遷移和當(dāng)前感覺輸入進行信息整合，將短暫感覺事件轉(zhuǎn)化為可持續(xù)影響未來行為的內(nèi)部狀態(tài)。

這一模型說明，穩(wěn)定記憶和靈活更新并非相互矛盾，而是可以通過不同腦區(qū)、不同神經(jīng)元類型和不同動力學(xué)模塊的分工協(xié)同共同實現(xiàn)。

圖4 | “吸引子-積分器”跨腦區(qū)計算模型的結(jié)構(gòu)、活動和行為輸出

全腦尺度研究如何連接結(jié)構(gòu)與計算

這一工作表明，在全腦尺度、單細(xì)胞分辨率的研究范式下，全腦圖譜不僅是解剖學(xué)資源，也可以成為連接真實腦結(jié)構(gòu)和神經(jīng)計算原理的重要橋梁。通過將全腦功能活動、標(biāo)準(zhǔn)腦圖譜、神經(jīng)連接信息和計算模型結(jié)合起來，研究團隊實現(xiàn)了從行為現(xiàn)象到全腦環(huán)路再到計算原理的貫通。

進一步的模型拓展還提示，類似架構(gòu)有望支持更長時程的記憶擴容和感覺—運動閉環(huán)控制。也就是說，這一跨腦區(qū)模型不僅解釋了斑馬魚如何利用過去經(jīng)驗影響下一次選擇，也為未來具身智能系統(tǒng)和機器自主控制提供了來自全腦生物計算的啟發(fā)。

腦智卓越中心博士研究生趙姍、單鶴贏和北京大學(xué)博士研究生劉瀟為本論文共同第一作者；腦智卓越中心穆宇研究員和北京大學(xué)吳思教授為共同通訊作者。腦智卓越中心杜久林研究員和杜旭飛研究員團隊提供了長期建設(shè)的斑馬魚全腦圖譜資源。該資源為本研究開展全腦功能活動定位、腦區(qū)解析和腦圖譜約束建模提供了關(guān)鍵基礎(chǔ)，杜久林、杜旭飛團隊也在腦圖譜資源和數(shù)據(jù)分析方面作出了重要貢獻(xiàn)。海南大學(xué)付玲團隊在成像技術(shù)方面、腦智卓越中心王凱團隊在光遺傳操控技術(shù)方面為該研究提供了重要支持。

穆宇研究組長期招聘有志向開展以完整理解腦功能為目標(biāo)、多學(xué)科交叉研究的博士后，歡迎具有神經(jīng)生物學(xué)、計算建模、光學(xué)成像、人工智能、物理、數(shù)學(xué)或相關(guān)背景的青年學(xué)者加入，共同探索全腦計算原理 。

https://www.nature.com/articles/s41586-026-10623-3

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