分类下的文章: 研究院动态

图1. 各血浆生物标志物与AD脑脊液

和PET显像Aβ和tau病理的关系

研究全面比较了血浆Aβ42/Aβ40、Aβ42、Aβ40、p-Tau181、NfL和GFAP五种外周血浆生物标志物在AD全病程中的变化情况及识别AD病理的能力，发现血浆GFAP最先发生变化。GFAP早在临床前阶段Aβ病理出现时就已经显著升高，随着疾病进展，当tau病理和认知损伤出现后，该蛋白含量逐渐上升，直至AD痴呆阶段达到最高水平。紧随其后变化的是血浆p-Tau181，相比之下，血浆NfL、Aβ42/Aβ40、Aβ42和Aβ40在AD全病程中的变化不太明显。血浆GFAP和p-Tau181均与AD脑脊液和PET核心生物标志物密切相关。在识别Aβ病理方面，血浆GFAP的诊断性能优于血浆pTau181、NfL、Aβ42/40、Aβ42和Aβ40。

郁金泰教授研究团队进一步研究发现，与认知正常、轻度认知障碍（MCI）和非AD痴呆人群相比，AD痴呆患者的血浆GFAP水平显著升高。血浆GFAP可以准确识别临床前AD、AD源性MCI、AD痴呆阶段，且可以有效鉴别AD痴呆与其他神经退行性疾病，包括血管性痴呆、额颞叶痴呆等不同类型痴呆及帕金森病、进行性核上性凝视麻痹、多系统萎缩等神经退行性疾病，其诊断准确性高，AUC值均可达0.85以上。值得关注的是，与未转化为AD痴呆的受试者相比，转化为AD痴呆的受试者在基线时表现出更高的血浆GFAP水平。利用纵向随访数据，研究还发现较高水平的血浆GFAP与认知能力下降密切相关，可以显著增加AD临床转化风险，提示血浆GFAP在预测AD进展方面具有一定临床价值。

图2. 血浆GFAP在AD早期诊断与预测中的应用

综上，本研究揭示了血浆GFAP作为AD早期诊断和预测标志物的潜力，该标志物反映了胶质细胞活化的过程，可能是一种用于无症状期AD早期诊断非常重要的检测指标。该研究成果将有利于今后临床试验和临床实践中使用血液AD生物标志物这一方便的检测手段来识别无症状期AD患者，亦可以用于AD的鉴别诊断，为实现AD快速、精准早期诊断以及大规模老年人AD早期筛查提供了新的无创生物学标志！ 

参考文献

基于临床的观察提示，丙泊酚能有效提升部分心情不畅患者的情绪状态。研究团队因此进一步探索了丙泊酚的愉悦机制能否应用于抑郁症的干预。团队首先使用慢性束缚应激的动物模型以模拟抑郁症患者的日常心理压力，发现慢性应激动物出现了显著的快感缺失（对糖水偏好下降）的行为表现。使得研究者振奋的是，单针丙泊酚注射即可在4小时后逆转快感缺失这一行为表型，并持续到24小时和3天以上的时间点中。如采用神经环路抑制的技术，降低丙泊酚暴露后多巴胺1型受体神经元的电活动，则丙泊酚的抗快感缺失效果消失。这些证据指出，丙泊酚可通过特定分子结合模式，调控奖赏中枢多巴胺水平，对抗快感缺失。

快感缺失是抑郁症患者对生活丧失动力的核心表型，也是其他多种精神疾病的重要症状。研究团队指出，“麻醉牛奶”这一老药，有望在专业医生指导下快速获得精神科的临床应用，从而给抑郁症患者带来新希望。同时，团队已开展了针对丙泊酚分子的结构改造工作，进一步筛选疗效更好、低镇静、免成瘾的新型药物。

朱晓娜、黎杰、邱高林为文章的共同第一作者。胡霁、袁逖飞、许涛为通讯作者，其中袁逖飞为TCCI研究员。研究受到了科技部2030-脑科学与类脑研究重大项目和国家自然科学基金的资助。本研究还得到了上海科技大学程建军教授、白芳教授和赵素文教授的大力支持。

参考文献

现阶段，科学家可以利用脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、功能性核磁共振成像（fMRI）和正电子发射断层成像（PET）等技术对皮层语言区进行定位，不过电刺激（ECS）一直是定位接受性语言功能区域的金标准方法。

▷图注：A.黑色小圆圈指代电极植入位置，黄框内为电极带植入手术示意图。B.清醒和麻醉状态下，语言刺激和电极采集的信号由良好的时空一致性。C.同一位患者在清醒和麻醉两种状态下接受被动语言刺激时活动脑区功能图谱一致 图片来源：Nourmohammadi, et al./ Clinical Neurophysiology 2022

▷该文章报道封面 图片来源：Clinical Neurophysiology期刊官网

在这项研究中，研究人员利用宽频频段（70-170赫兹）对20名不同全麻状态下的神经外科病人进行了ECoG绘图效果测试，实验结果表明患者接受全身性麻醉期间，使用ECoG记录接受性语言皮层被动功能图谱是可行的，同时也确认了实现最佳语言图谱记录的麻醉阶段。

本次研究中，被试均患有癫痫或脑肿瘤，年龄在21岁以上，无听障问题，可以通过英文沟通。癫痫组患者术前1-2周植入ECoG，采集记录在术前和术中全麻时30-90分钟皮层活动信号并绘制功能图谱，患者清醒前移出颅内ECoG；肿瘤组患者在术中全麻后植入ECoG，记录患者在手术过程中由失去意识到可以做出反应的30-60min的脑功能图谱，患者清醒后再记录ECS，随后去除ECoG。

▷图注：麻醉和实验时间线。全麻过程如图1（A）所示，蓝色指代清醒状态，红色指代深度麻醉，当病人失去意识（LOC）即进入全身麻醉状态 图片来源：Nourmohammadi, et al./ Clinical Neurophysiology 2022

▷图注：电极位置定位及植入示例 图片来源：Nourmohammadi, et al./ Clinical Neurophysiology 2022

▷图注：不同麻醉状态下ECoG信号动态变化 图片来源：Nourmohammadi, et al./ Clinical Neurophysiology 2022

随后，研究人员对BBG包络进行统计分析。为量化大脑的反应性，以便进行数值比较，研究人员先绘制单个反应性电极的接收操作特征（ROC）曲线，随后测量曲线下面积（AUC），以量化每个部位的反应幅度，即效应大小。研究人员又计算了反应电极的AUC总和，以此作为每个图谱大脑活动指数（BAI）。

▷图注：统计分析。A.蓝色（左）和青色（右）的时间轨迹是“基线”和“任务”之间宽频伽马波的z评分，每个时间线旁的数字表示其对应的实验编号（1到N）。B.“基线”和“任务”的所有组合（没有重复）之间的相关性分析，每个面板显示了一对不同实验的时间痕迹和它们的皮尔逊相关系数（r）。C.“基线”和“任务”r值分布。D.曲线下面积（AUC）表示两个分布的可分离性，所有对刺激有响应的电极的AUC之和即为脑活动指数（brain activity index, BAI） 图片来源：Nourmohammadi, et al./ Clinical Neurophysiology 2022

通过BAI表征大脑的反应和活动，不仅可以用来研究不同条件下皮质对语言刺激的响应度，还可以减免各个受试者植入电极数量不同带来的潜在影响。实验人员通过量化不同条件下映射结果之间的相似性计算得出两组病人麻醉期间被动语言图谱的平均敏感性和特异性分别为49%（±7.7%）和100%。

▷图注：癫痫组群（左）和脑肿瘤组群（右）的被动图谱测绘结果。分别为12名癫痫受试者和6名脑肿瘤受试者的被动语言脑功能图谱记录结果，黑色小圆圈代表ECoG电极位置，蓝色和红色圆圈分别代表在清醒和麻醉状态下对语言刺激有响应且有统计学意义的电极，每张皮层功能图谱右下角对应有清醒状态下的BAI值 图片来源：Nourmohammadi, et al./ Clinical Neurophysiology 2022

TCCI创始人陈天桥、雒芊芊在线参加会议 | 图片来源：TCCI 2023中国年度会议

毛颖教授介绍华山医院脑疾病创新转化研究 | 图片来源：TCCI 2023中国年度会议

赵敏教授介绍国家精神疾病医学中心 | 图片来源：TCCI 2023中国年度会议

上海市精神卫生中心（国家精神疾病医学中心）院长赵敏教授为大家进行了国家精神疾病医学中心情况介绍，作为TCCI重要战略合作伙伴之一的上海市精神卫生中心依照“统筹布局、重点突出、科学发展”的原则，建立健全组织架构，破解严重精神障碍诊疗困难、技术手段相对落后、精神卫生专业人才缺乏、资源分布不平衡精神医学四大难题。未来将不断优化学科布局，联合TCCI人工智能与精神健康前沿实验室，推进神经调控中心建设，建成人工智能医疗器械真实世界数据应用中心，实现共享互通、共鉴互学、优势互补、互利共赢。赵敏教授指出，上海市精神卫生中心将携手TCCI打造全国精神医学高端人才集聚地、临床诊疗新技术策源地，成为专业指南与相关模式的中国方案贡献者。

黄志力教授做睡眠专题报道 | 图片来源：TCCI 2023中国年度会议

TCCI研究员、复旦大学上海医学院黄志力教授分享了有关睡眠基础研究和产业的发展与思考。黄志力教授提出目前我们面临的最大的科学问题是“人为什么要睡眠”以及“睡眠的功能究竟是什么”两大难题。2018-2022年间黄志力教授及其团队已发现NAc D1R、VP GAGB、PVN Glut、CPU D1R四个重要的促觉醒核团；和传统调控核团相比，这些核团具有更加强大的觉醒作用。在进一步深入探讨这些觉醒核团究竟是如何调控睡眠之后，研究团队发现了睡眠的两大调控机制：内稳态和生物节律。

黄志力教授指出，这些深入的睡眠与睡眠障碍机制的探讨有助于推动学科交叉，助力（非）穿戴检测和干预设备、AI技术、新药和功能食品、远程医疗、慢病监测、舒适睡眠等新技术和新方法的应用和开发。关注睡眠本身，打造精准检测、治疗、康养的全生命周期健康照顾管理系统，将有效提高人们的睡眠健康指数。

袁逖飞教授做成瘾及冬眠相关研究专题报告 | 图片来源：TCCI 2023中国年度会议

国家精神疾病医学中心脑健康研究院执行院长袁逖飞教授介绍了药物成瘾性、非冬眠动物冬眠、脑病诊断等前沿研究。袁逖飞教授提到，目前通过采用高密度电生理技术，大量溯源分析解析药物成瘾机制，成功找到MPFC脑区，通过beta振荡，有望实现药物成瘾者临床标记物预测与判断。

袁教授还介绍了目前正在进行的研究，持续对“冬眠状态”相关神经底物和分子靶点的探索，通过操纵NHPs对非冬眠动物进行冬眠状态合成，为未来实现记忆操纵和中风治疗提供新策略。

郁金泰教授做阿尔茨海默病主题报道 | 图片来源：TCCI 2023中国年度会议

TCCI研究员、华山医院神经内科副主任郁金泰教授指出，阿尔茨海默病（AD）已成为严重危害国人健康的重大疾病。AD是连续疾病过程，早期“防诊治”是关键。但由于其起病隐匿，早期诊断困难，各阶段表型复杂，演化规律及发病机制不清，缺乏有效防治手段。我国AD防控亟需建立国际水平、统一标准的AD早期队列。

郁金泰教授在会议上分享了有关AD风险基因、生物标志及治疗新靶点的相关研究成果，这将对AD当前治疗及潜在新治疗策略产生重大影响，有望带来更多突破性治疗方案。

尧德中教授团队做穿戴式睡眠检测额贴进展报告 | 图片来源：TCCI 2023中国年度会议

陶虎教授做脑机接口主题报道 | 图片来源：TCCI 2023中国年度会议

王治国教授团队做眼动追踪算法主题报道 | 图片来源：TCCI 2023中国年度会议

来自浙江大学的王治国教授带来了关于眼动追踪算法的最新研发成果。眼动追踪技术主要见于心理学和神经科学研究，但是该技术目前已经渗透到医疗健康、教育、智能交互、艺术和消费等领域。

传统的、基于相机的眼动追踪设备体积庞大且造价昂贵。王治国教授介绍了一种基于深度学习的眼动追踪方法。通过采集和建立大数据集，训练眼动追踪的CNN模型，然后将成熟模型部署在手机端，并开发应用编程接口，供第三方软件读取实时眼动数据。这种基于手机/平板相机的精准眼动追踪算法有望大幅降低硬件成本，让基于眼动追踪的大人群研究成为可能。

张洳源副教授介绍青年科学家社群运营 | 图片来源：TCCI 2023中国年度会议

青年科学家在成长早期，获得的支持资源不够，是全球科研领域普遍存在的痛点。

上海交通大学张洳源副教授在疫情后，和一批海外进修的华人青年科学家自发组织建立青年科学家在线学术社群neurochat（神聊）。三年来，神聊共邀请4位脑科学领域意见领袖、50位青年科学家开展青年科学家和资深科学家职业发展的在线会议和圆桌论坛，吸引数千人次参加，不少学生通过会议找到了合适的工作进一步发展。他感谢TCCI对神聊会议以及青年科学家的支持与资助，也期望未来青年科学家拥有更多国际学术交流的渠道、项目和经费支持。

个体化差异冲动网络 (IDINs) 的构建

所有成瘾被试的IDINs 构建后，将网络连边权重进行K-means聚类，以发现跨成瘾类别的潜在冲动表型。最后，将聚类得到的分类纳入多分类Logistic回归模型，探究影响其个体化冲动类型的影响因素。

组水平冲动网络分析表明，三种类型的成瘾分别伴随着不同的核心冲动特征。兴奋剂使用障碍的全局网络强度明显高于其他成瘾类型，海洛因受试者的非计划冲动连接与其他组存在明显差异。基于IDINs，成瘾被试被聚类为三类（冲动网络内连接相对于健康对照明显增强、明显减弱以及没有明显差别）。三种偏差模式与成瘾类型、年龄、教育程度和成瘾持续时间有关。

本研究的结果表明，不同成瘾类型存在不同的核心冲动特征，且和个体特征冲动模式的异质性，且与被试个体人口学和成瘾史相关。这一结果在未来可能应用于成瘾患者的个体化冲动管理体系，以优化成瘾患者的治疗。此外，本文使用的差异网络方法为基于横断面数据的个体化症状网络构建提供了新的思路，对该方法进行了进一步扩展。

参考文献

“今年是天桥脑科学研究院（Tianqiao & Chrissy Chen Institute，TCCI）成立的第七个年头，也是TCCI中国运作的第五年。这些年，作为率先支持基础前沿研究的民间科研慈善机构，我们虽然遇到疫情、国际关系等挑战，但是始终坚持日拱一卒，持续推进脑科学研究。”今天，TCCI创始人陈天桥、雒芊芊通过视频参加了研究院中国年会，陈天桥重点解读了经过积极探索，推出的进一步支持脑科学研究的“3521”生态战略。

从会议出席名单看，TCCI中国的科学家队伍日趋壮大和完善。除了两大战略合作伙伴华山医院（国家神经疾病医学中心）院长毛颖教授、上海市精神卫生中心（国家精神疾病医学中心）院长赵敏教授、徐一峰教授带领的知名临床医生团队，还吸引了一批跨学科专家加入，如四川脑科学与类脑智能研究院院长尧德中教授、中科院微系统所副所长陶虎教授、浙江大学王治国教授等技术大咖，上海交通大学计算机系吕宝粮教授、复旦大学类脑智能科学与技术研究院王守岩教授、北京邮电大学人工智能学院刘勇教授等AI专家，上海视觉艺术学院校长周斌教授、上海音乐学院音乐工程系主任于阳教授等艺术专家，以及热心组织青年科学家学术交流的南京师范大学胡传鹏教授、上海交通大学张洳源副教授等。

▷ TCCI创始人陈天桥、雒芊芊在线参加会议

陈天桥表示，TCCI自2016年成立时，我们知道自己要做什么，就是支持脑科学研究。但是，我们花了很长时间考虑和探索“怎么做”的问题，现在已经有了答案，那就是“3521”的战略生态布局。

陈天桥介绍，在与近400位国际科学家深度交流后，TCCI发现脑科学领域普遍存在的3个痛点：学科与学科之间存在鸿沟，年轻科学家培养与资助资源少，论文出版流程复杂周期冗长。

针对这些痛点，TCCI已从5个方向上进行尝试，包括通过会议交流促进跨学科合作、与顶级学术机构合办“夏校”（Summer School）培养青年科学家、创建媒体促进科学期刊内容发表（Journal Publish）、设立前沿实验室（Frontier Lab）探索新型研究，同时资助全世界范围内优秀的科研机构和科学家。

陈天桥指出，今天，TCCI还看到新时代的两大重大机遇，人工智能（AI）以及区块链技术（Blockchain）。AI不仅在语言交互，在大样本数据量分析上也有得天独厚的优势，区块链技术则可以保护和激发科研思路创新，孕育新型科研生态体系。这两项技术有望成为推动科学研究产生突破性进展的有效手段。

面向上述问题、挑战和机遇，陈天桥亲自挂帅打造了1个关键性平台苏格拉底实验室（Socratic Lab）。作为TCCI旗下全球脑科学研究者在线社区，１.０版本已经上线试运营，2022年吸引了近5000名全球科学家在线参与了100多场科学会议，产生了近千个学术问题。２.０版本正在加紧开发中，更注重建设一个国际性的学术问答在线社区和虚拟实验室，鼓励科学家从问题与假设出发，通过思维碰撞生出解决思路和更多假设，并借助苏格拉底实验室提供的十余种创新工具，转化为科研方案，以一种自发式地螺旋上升方式，用科学的思想和方法论推动人类社会进步。

据了解，TCCI应用神经技术前沿实验室与电子科大、华山医院合作的家用可穿戴智能脑电监测设备研发以及基于该技术的睡眠调控技术，与浙江大学合作的眼动追踪技术评估精神健康都取得了重大阶段性成果。与上海市精神卫生中心合作的数字化行为筛查抑郁症、与华山医院的侵入式脑电信号采集平台等项目也在积极筹备中。TCCI全职引进来华、担任该实验室主任的美国科学家Gerwin Schalk教授指出，TCCI前沿实验室不仅关注用神经技术治疗脑疾病患者，更关注造福广大健康人群。

除了科研，TCCI还建立起学术会议体系，2022年在全球范围内支持超过１６０场会议，自办音乐与大脑、面向大众的应用神经技术国际论坛，合作举办Science杂志脑机接口会议、世界人工智能大会脑机接口论坛、院士论坛、人工智能与精神健康等会议，资助中国神经科学学会年会、欧洲神经科学学会大会等顶级学术盛典，支持神聊华人青年科学家论坛、计算精神病学论文研读会、海外申博经验分享会等青年科学家自办会议，在美国、瑞士举办了两次青年科学家夏校。2023年，TCCI将围绕音乐与大脑、脑疾病罕见病例分享研究等办好品牌特色会议，重点合作举办神经技术领域学术交流，重点资助睡眠、抑郁、焦虑等疾病研究会

▷ 毛颖教授（前排左一）主持会议，陶虎教授（前排左二），黄志力教授（前排右一）做精彩分享

会上，TCCI创始人雒芊芊宣布颁发了TCCI中国研究员2022年度科研论文、成果转化、学术建设、公益服务4项贡献奖。华山医院院长、TCCI转化中心主任毛颖教授主持会议，并介绍了国家神经疾病医学中心的布局。上海市精神卫生中心院长赵敏教授介绍了国家精神疾病医学中心的进展。TCCI研究员、中国睡眠研究会理事长黄志力教授分享推动睡眠产业发展的思考，国家精神疾病医学中心脑健康研究院执行院长袁逖飞教授介绍非冬眠动物冬眠、精神疾病精准诊断等前沿研究，华山医院神经内科副主任郁金泰教授交流了阿兹海默症大队列研究的诸多成果。尧德中教授、陶虎教授、王治国教授围绕家用可穿戴智能脑电监测设备、柔性脑机接口电极、眼动技术介绍了最新研发成果，张洳源副教授则带来了组织青年科学家在线学术社群的收获。TCCI研究员李春波教授、黄延焱教授、陈亮教授、杨志教授、于欢副教授、程炜副教授、张青等参加了会议。

▷ 赵敏教授（前排右一）介绍国家精神疾病医学中心，徐一峰教授（前排右二）、李春波教授（前排右三）、吕宝梁教授（前排左一）参会

陈天桥在会议总结中指出：“我们正站在脑科学基础研究发展的风口，TCCI既有第三方的全新视角，又有灵活的创新机制，相信能在推进中国脑科学发展中做出独特贡献。”

越来越多的研究表明，脑血流退化在AD的发生发展中伴有重要角色。在大多数横断面研究中，脑血流（CBF）减少与正常衰老中痴呆风险增加相关，也与AD患者中较高的β-淀粉样蛋白（Aβ）沉积水平和脑萎缩程度有关；但纵向研究尚难以定位到AD的临床前阶段，故缺乏对最初事件的描绘。另外，大多慢性脑缺血疾病与AD具有相同的危险因素（如衰老、吸烟、糖尿病、动脉粥样硬化等），因此目前尚无从慢性低灌注到AD发生的直接证据。

在先前的研究中，毛颖团队曾假设将烟雾病（一种罕见的脑血管病，中青年发病为主，表现为进行性颈内动脉/分支的狭窄闭塞和脑灌注不足）作为研究慢性低灌注与痴呆关系的理想模型^[2]。本研究中，团队进一步排除了有明确脑梗塞和出血史的患者，最终形成了单纯低灌注队列，并对这些患者进行了CBF、神经心理量表和AD标志物的评估。结果显示患者的血浆pTau-181水平较对照组明显升高，认知功能损害域与CBF降低区域显著相关，而与AD标志物水平并无关系。此外，团队还创造性构建了CBF和时间（由铃木分级换算）的累积模型，发现血浆pTau-181和Aβ-42水平与低灌注的累积程度存在正负相关性。单侧搭桥后可改善患者部分认知，但AD标志物无明确改善。有趣的是，在2022年12月《Stroke》杂志报道的一项针对动脉粥样硬化患者的研究中，亦发现了脑低灌注分布和18F-florzolotau标注的tau沉积分布相一致^[3]。综上可以推断，脑慢性低灌注能够参与最初AD标志物的形成，也为后续发生的Aβ级联反应等病理事件创造了条件。

毛颖教授所领导的华山医院脑血管病团队，是国际上最早深入探索烟雾病认知障碍的团队之一^[4-5]，目前已在烟雾病脑功能重塑和机制方面积累了大量研究成果。毛颖教授率先提出以改善脑功能为目标的精准脑血运重建理念与策略，包括搭建围手术期神经认知量表、血管结构及灌注、脑电、功能影像、计算机模拟等多模态评估体系，并首次报道了脑血运重建后与认知功能改善相关的关键靶点^[6]。结合本研究的发现，作者支持在AD治疗中融入包含脑血流恢复在内的综合干预手段。

华山医院神经外科邹翔、廖煜君、蒋琮林医生为本文第一作者，毛颖教授为通讯作者。研究受华山医院神经外科徐斌教授团队、神经内科丁玎教授和郁金泰教授的大力支持。

千百年来，人类对大脑的探索从未停止。

人的大脑约有860亿个神经元和150万亿个突触连接，它产生记忆、情绪、思维，是人体最重要的器官之一。尽管大脑仅占人体体重的2%，却通过了人体25%的血流量，消耗了人体25%的卡路⾥和20%的氧气。

近期，由中央广播电视台影视剧纪录片中心出品，国内第一部系统聚焦脑科学研究的系列纪录片《大脑深处》在全国热播。纪录片分六集，围绕“大脑星球”、“重塑大脑”、“脑中世界”、“最强大脑”、“对立的大脑”以及“大脑地图”六个主题进行集中展示，历时两年摄制完成，采访了中国近40家重点科研院所、医院的50多位脑科学领域顶级专家包括6位院士，摄制场地包括实验室、手术室等，内容丰富翔实，深入浅出。

影片中所呈现的故事与科普、历史与现实，都展现出了脑科学研究对于人类命运的巨大影响。从中，我们可以看到在开颅手术中被唤醒接受脑功能测试的患者、切除部分大脑后仍可以正常生活的孩子、利用脑机接口用意念控制外部设备的老人，还有中国前沿的脑网络图谱绘制研究对于阿尔兹海默病、孤独症、抑郁症的重要意义。在这些利用脑科学解决人们所关心的现实问题的背后，展现出的是人类不断探索大脑奥秘的勇气和智慧，以及中国神经科学家的不懈努力与伟大贡献。

特别的是，《大脑深处》纪录片中的许多片段节选自天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute for Translational Research，TCCI）投资出品的纪录片《打开思想的大门》。在拍摄过程中，制作组深入走访了天桥脑科学研究院转化中心等多个国家脑科学研究计划重要参与单位，采访了华山医院院长、天桥脑科学研究院转化中心主任毛颖教授，中国科学院上海微系统与信息技术研究所副所长、天桥脑科学研究院研究员陶虎教授等多位TCCI神经科学专家。

▷ 图注：毛颖教授接受《大脑深处》采访

围绕脑认知、脑疾病和脑智能，TCCI正在采取各种方式尽可能实现神经科学领域创新布局，这对于科学家揭示人类大脑、突破大脑疾病的认识和神经工作的机制将有重要积极意义。

在国内，TCCI与上海周良辅医学发展基金会合作成立上海陈天桥脑健康研究所（又名TCCI转化中心），致力于提升脑健康和脑疾病治疗研究和成果转化。后又与华山医院、上海市精神卫生中心等建立战略合作，设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室。在国际上，TCCI与加州理工学院合作成立TCCI加州理工研究院，设脑机接口、社交与决策神经科学、系统神经科学、分子与细胞神经科学、大脑成像、神经科学教育等多个中心，重点关注大脑基础研究。TCCI还在北美、亚洲、欧洲、大洋洲主办、合办及资助了200多场高质量的脑科学学术会议。

脑科学研究已进入发展的关键时期，各国正在抢占脑科学的制高点，目前TCCI已经成为世界最知名、最大规模的支持人类脑科学研究的科研机构之一，要想破解人类大脑的诸多秘密或许还需要时间，但面对脑科学这一人类的“终极疆域”，TCCI早已经驶出了自己的方舟。

纪录片《大脑深处》结尾有一段话：波澜壮阔的发展背后，第一驱动力是我们不断进化、永不停歇的大脑，对大脑深处奥秘的探索，我们才刚刚开始……

我们亦相信，尽管脑科学研究尤为复杂，但人类终将寻得突破，找到答案。

近年来，神经科学家们开始认识到，个体的大脑并不相似——至少，每个人构建内心世界的方式天差地别。假设让你在脑海中想象一个球体，可以预见的是：每个人想象的都会不一样，大小、颜色、花纹、背景环境、材质都会有区别。

有一类人，他们无法想象出这个球体——他们甚至无法在脑海中构建任何视觉形象，这种想象被称为想像障碍（Aphantasia）。计算机科学家、皮克斯动画总裁Ed Catmull就有着这么一颗大脑：当他想象时，他是以一种概念化的、数学的形式来构建对象的；这份天赋让他成为了一位顶尖的计算机科学家、并在计算机图形学领域做出了许多革命性的贡献。

在皮克斯，诸如Catmull这样的科学家又和另一种极端的天才大脑密切地合作着——他们是世界顶尖的故事板艺术家，他们看完电影之后从不需要“二刷”，因为他们可以从记忆中逐帧想象出整部电影。

▷ 图注：皮克斯动画总裁 Ed Catmull  图片来源：PIXAR

人类大脑的最大优势便是其多样性和适应性。我们的大脑在出生时发育得如此不完善是有原因的：从技术上讲，在妊娠第 40 周，母亲已经无法为正在发育的大脑提供能量；在出生后，大脑需要通过学习来进一步发育。我们的大脑在生命的第一年体积增加了三倍，建立了各种各样的脑区和神经元之间的连结。这一切是如何发生的？答案是，通过经验。

我们的大脑不是客观的“观察者” ，而是主观体验的“策展人”。感官从浩如烟海的外部世界中提取一丁点信息的尘埃，而大脑能将其加工为主观感受的浩瀚山峦。

我们常有一种错觉，认为我们看到的事物就是它们的本来面目。身处美丽的风景中，我们以为这壮美的景色是眼睛一下子全看到的，但实际上，我们一次只能只感受到一小部分：只有视网膜中央凹拥有可以区分细节的光感受器，而其余部分只能看到黑色和白色；并且即使在这个最清楚的视野内，也有一个盲点，它是视神经离开视网膜、并将信息传入大脑的部位。所以，我们眼前看到的事物，其实是小片的信息在大脑中组装而成的。

▷ 图注：美丽的风景在视网膜上实际收集的信息 图片来源：Chen Institute Brain and Mind Lecture

而事物的意义，更是大脑从组装的信息中提取出来的。例如，我们知道，我们所看到的不同颜色是因为它们对应着不同的可见光波长；但实际情况要复杂得多。大脑会自动考虑光照条件，因此当它接收到完全相同的波长、却假设它们们来自不同的光照条件时，我们会认为自己看到了不同的颜色。比如下图：

▷图片来源：Chen Institute Brain and Mind Lecture

方块A和方块B颜色一样吗？乍看上去，完全不同；A是深灰色的，而B则是白色的棋盘格。

▷图片来源：Chen Institute Brain and Mind Lecture

实际上它们的颜色是一样的！因为大脑认识到右边的圆柱体有一个投影，所以“认为”两者的颜色不一样。类似的视错觉还有很多。另外，大脑也会利用听觉来填补空白；我们会推断声音的前因后果、可能的来源，而不仅仅是听到声音本身。所以，一段客观、沉浸式体验，是由大脑中许多通路所追踪、不同脑区所组织起来的；但我们的感觉却是身临其境、连贯的。

下面这张模棱两可的图片：如果说它与胡萝卜、长且毛茸茸的耳朵、复活节有关，你觉得看到了什么？

▷图片来源：Chen Institute Brain and Mind Lecture

实际上，这是一只鸭子。但看了之前的提示后，或许你脑海中会浮现一只兔子。你要么看到鸭子、要么看到兔子，你的大脑会在这两个意像中分配一个；现在，你可以有意识地在鸭子和兔子之间来回切换了；但是请注意，大脑为你做了决定，现在您需要推翻该决定才能看到另一个图像了。我们的很多主观体验都是在我们意识到之前发生的。

为什么大脑会自动为看到的事物标记意义、而不是将其抛给意识来决定？因为把无意义的事物看做有意义的、总比错过了重要的意义好，这可能来自于我们进化过程中的选择压力。大约 150 万年前，人类颅骨的容量呈指数级增长，同一时间也开始生活在更大的社会群体中。我们必须驾驭复杂的群体动态、将朋友与敌人区分开来、学会合作并共同建设社会，因此，了解他人的意图和感受成为一种强大驱动力——也许，那些更能胜任于此的人就被选中了。

这也是“人脸幻想性错觉”产生的原因：当看到一张脸时，识别脸上表达的情感对社会生物来说至关重要，因此具有进化上的优势；把别的事物认成“人脸”总比错过了这个关键信息要好。

▷ 图注：人脸幻想性错觉。看这张图中是不是有很多表情各异的脸？图片来源：Chen Institute Brain and Mind Lecture

大脑中，在视觉通路的起始部分直至视皮质，阿片类受体的密度逐渐升高；这也就是为什么当我们体验到更深层次的意义，并将它们与我们过去的经验联系起来、投向未来时，我们总能感受到愉悦。

美丽的画面在我们眼前展示得越多，信号就越深入脑海中密集的阿片类受体通道。这就是参观博物馆、欣赏艺术展等带来的益处。一个好的展览会让我们得出自己的结论、而不仅仅是把结论一股脑儿倾倒给我们；因为大脑享受发现意义的过程，这给我们带来愉悦。

▷图片来源：Chen Institute Brain and Mind Lecture

大脑中有两种负责思考的网络。一种是默认模式网络，这个网络包括小部分的前额叶背外侧和大部分的大脑半球后侧神经元。神经科学家们发现，当他们让受试对象“什么也不做”时，受试者的一些神经元却开始活动，这些便是位于默认模式网络中的神经元。大脑不会无所事事，我们会思考过去、未来、做白日梦。诚然，太多的反思、担心与忧虑，会让我们痛苦不堪；但我们也会发现新的模式、得到新的想法，一直苦苦追寻的问题答案会突然跳进脑中。另一种是执行控制网络，主要由前额皮质驱动，负责目标、设定、计划和激励；这些很好，会帮助我们有条不紊地逐步完成任务，但它也可能导致固化思维，导致我们难以产生新的想法。

默认模式网络和执行控制网络经常相互矛盾，二者必须有一个占上风，才能更好执行当前的目标。而脑中还有一套网络，叫做凸显网络：在默认模式网络和执行控制网络之间的拔河比赛中，凸显网络可以介入并将两者结合在一起，能够对两者进行“开关”，让我们更能根据目标进行处理。

▷ 图注：默认模式网络、执行控制网络和调和的凸显网络 图片来源：Chen Institute Brain and Mind Lecture

虽然每个人的内心世界有许多不同，但当认识到他人时，我们会倾向于认为每个人的思想都像我们的一样。那么，同情心是如何建立的？

当我们将人类情感投射到外界，就会同情他人、动物，甚至于没有生命的事物。动物的听觉系统能听到人类听不到的频率的声音，如今，技术进步使我们能够将这些声音转化为我们可以体验到的东西，这样我们就能更有意义地观察这些动物的行为。如今我们知道了，雌性大象每 4 年才进入一次发情期，她会发出我们以前听不到的声音吸引雄性；雄象、雌象产下后代之后待在一起，但雄象最终要独自离开。所以，当我们看到偷猎大象的图片时，我们内心会受到更多震撼、感受到更多哀伤，因为我们了解到大象是群居动物，它们会哀悼死者、生活在家庭中，就像我们一样。

▷图片来源：Chen Institute Brain and Mind Lecture

当我们关心时，便会采取行动。当凸显网络将经验或有意义的刺激标记上意义时，它便可以切换我们大脑的状态，以产生新想法或激励我们行动。

当艺术与科学相交织时，体验让我们选择感动，让我们有动力采取行动；让我们有机会切换和调整大脑网络，产生新想法，建立新联系；摆脱日常习惯和陈规陋习、敞开心扉去想象无限可能。

人类的大脑如同宇宙一般浩瀚，数以百亿计的神经元彼此交流，构成了庞大的感知和精神世界。外界的信息通过眼耳口鼻以及触摸进入到我们的脑海中，电信号和化学信号在脑海中重构出一个新的世界。尽管各个国家的文化不同，但是人们对于美的认知却有着类似的体验：人们感慨于大海的波澜壮阔，惊叹于雪山的巍峨挺拔，也陶醉于森林的安然静谧；然而，每个人的审美体验也不尽相同，即使是面对同一个落日，有的人感受到的是壮美，有的人感受到的却是凄凉。

艺术与美是否可以通过神经科学来解释？大脑又如何将感官知觉转化成有意义的体验，并激励我们按照自己的价值观行事？在40分钟的演讲中，Indre Viskontas 博士用一场视听觉盛宴给我们带来了启发性的思考，带领大家走入神奇的大脑感官世界。针对神经美学的话题，我们即将推出Indre Viskontas 博士的追问访谈，敬请期待。

图 不同共病模式的LTC与痴呆风险的关系

研究发现，有18种、7种和24种LTC分别与ACD、AD和VD发病风险升高有关。并且，与健康对照相比，在≥2个LTC的参与者中，ACD、AD和VD的累积发生风险曲线的梯度较大，而且在≥4个LTC的患者中，ACD、AD和VD的发病风险是最高的。重要的是，研究人员观察到LTC数量与ACD风险之间存在剂量—反应关系。

此外，研究人员还发现，与健康人群相比，共病模式A、B和C的参与者的ACD和VD发病风险较高，共病模式为B和C的参与者的AD发病风险较高。值得关注的是，模式B的参与者的ACD、AD和VD发病风险最高。

最后，研究人员根据性别、年龄和APOE4状态分别进行亚组分析，他们发现在女性群体中ACD和AD的发病风险与共病的关系更显著，而年龄和APOE4状态对共病与痴呆的关联没有影响。

本研究采用定量的方法（反映在LTC计数上），捕捉到LTC数量和特定的共病模式与ACD、AD和VD发病风险的关系。这有力地证明了共病和痴呆的关系，有利于在特定人群中开展痴呆的早期预防。