脑刺激抑制神经下调并优化学习：经颅随机噪声刺激(tRNS)维持顶叶网络活动促进视觉空间注意力学习的神经机制 中文标题 脑刺激抑制神经下调并优化学习：经颅随机噪声刺激(tRNS)维持顶叶网络活动促进视觉空间注意力学习的神经机制

《NeuroImage》：Brain Stimulation Prevents Neural Downregulation and Optimizes Learning

为解决短期、高负荷注意力训练中神经活动易早期下降导致学习失败的问题，研究人员开展了关于经颅随机噪声刺激(tRNS)调控顶叶皮层可塑性的研究。他们发现，对双侧顶内沟进行多疗程tRNS刺激，可以防止任务诱发的BOLD信号下降，维持注意力网络关键节点的兴奋性，从而优化视觉空间学习。这项研究首次提供了tRNS能通过抵消早期神经适应、维持任务相关皮层功能响应来促进学习的直接证据。

　　

我们的大脑如同一台精密的仪器，能够通过练习不断提升感知能力，这个过程被称为感知学习。然而，并非所有练习都能带来进步。想象一下，当你进行一项需要高度集中注意力的短期、高强度训练时，大脑的“能量”似乎很快耗尽了，学习效果停滞不前。研究发现，这种失败可能与大脑关键区域的神经活动迅速下降有关。特别是位于顶叶的顶内沟(IPS)，作为注意力网络的核心枢纽，其活动的早期下调被认为是学习受阻的“罪魁祸首”。那么，能否有一种方法，像给大脑“充电”或“提神”一样，防止这种神经疲劳，从而让学习过程更持久、更高效呢？

这正是由F. Contò、G. Ellena、G. Edwards、M. Tosi和L. Battelli组成的研究团队在发表于《NeuroImage》上的论文中试图解答的问题。他们将目光投向了一种非侵入性的脑刺激技术——经颅随机噪声刺激(tRNS)。tRNS通过头皮施加微弱的随机电流，已被证明能增强皮层兴奋性，并促进感知学习。但其背后的神经机制，尤其是在注意力依赖性学习中的作用，尚不明确。该研究提出了一个核心假设：对双侧IPS施加tRNS，能否在短期、高负荷的注意力训练中，阻止任务相关神经活动的早期下降，从而“挽救”本会失败的学习过程？

为了检验这一假设，研究人员开展了一项严谨的多疗程tRNS-fMRI（功能磁共振成像）研究。他们招募了37名健康受试者，将其随机分为三组：一组接受针对双侧IPS的tRNS刺激（顶叶刺激组），一组接受针对双侧人类中颞叶区(hMT，作为主动对照组)的刺激，另一组接受假刺激。整个实验历时七天，包括基线阈值测定、fMRI前测、连续四天的行为训练伴随tRNS刺激，以及最后的fMRI后测。在训练和测试中，受试者需完成两项注意任务：一项是方向辨别任务(OD)，主要依赖顶叶空间注意网络；另一项是时间顺序判断任务(TOJ)。通过比较训练前后大脑在执行这两项任务时的血氧水平依赖(BOLD)信号变化，研究人员能够精细地描绘出tRNS如何影响学习过程中的神经可塑性。

研究采用了多模态技术方法。首先，利用高分辨率结构磁共振成像和快速事件相关功能磁共振成像(fER-fMRI)协议，捕捉任务诱发的脑活动。其次，应用经颅随机噪声刺激仪，依据10/20脑电定位系统，将电极精准放置于目标脑区（P3/P4对应IPS，PO7/PO8对应hMT）。数据预处理和分析在BrainVoyager QX软件中进行，包括运动校正、空间标准化等。统计分析则基于线性混合效应模型，重点关注背侧-腹侧注意网络(DVAN)和默认模式网络(DMN)中预先定义的多个感兴趣区(ROI)的BOLD信号变化。

研究结果

3.1. 刺激对DVAN的影响

数据分析显示，对于方向辨别任务(OD)，刺激条件对训练前后BOLD信号的差值具有显著的主效应。具体而言，顶叶刺激组的BOLD信号活动显著增加，而假刺激组的活动则显著下降，hMT刺激组则无明显变化。重要的是，这种效应具有任务特异性，在时间顺序判断任务(TOJ)中，任何刺激组均未观察到显著的BOLD信号变化。此外，作为对照的默认模式网络(DMN)在任何任务和任何刺激条件下均未表现出显著变化，证实了tRNS的效果特异于任务相关的注意力网络。研究还通过分析发现，顶叶刺激组与假刺激组及hMT组在DVAN整体活动上存在显著差异，而hMT组与假刺激组间无差异。这些结果在图表中得到了清晰呈现，如图1所示，它直观地展示了不同刺激条件下，DVAN和DMN网络在OD和TOJ任务中的BOLD信号变化分布及组间比较。

3.2. 学习后刺激对各ROI反应的影响

为了深入了解刺激效应的区域特异性，研究人员进一步分析了DVAN内各个感兴趣区(ROI)的反应。结果显示，tRNS并非均一地增强整个网络，而是选择性地作用于任务最相关的核心节点。在方向辨别任务(OD)中，刺激条件对前顶内沟(aIPS)、后顶内沟(pIPS)、额眼区(FEF)以及hMT区域的BOLD信号变化产生了显著影响。事后比较分析表明，顶叶刺激组在前、后IPS区域的信号增强显著高于假刺激组。半球特异性分析进一步确认，这种增强在左右半球的前、后IPS区域均有体现。而对于TOJ任务，除了hMT区域在跨半球合并分析中显示顶叶刺激组与假刺激组有差异外，其他ROI均未表现出刺激相关的显著变化。这些区域特异性结果汇总于图3的棒棒糖图和柱状图中，清晰地描绘了不同脑区在不同任务和刺激条件下的激活模式差异。

3.3. BOLD变化与行为的相关性分析

研究的最终目的是将神经活动变化与行为改善联系起来。通过稳健相关性分析，研究人员发现，在整个注意网络(DVAN)层面，BOLD信号的调制幅度与方向辨别任务(OD)的行为表现改善呈显著正相关。而当分析聚焦于受刺激影响最显著的几个脑区（前IPS、后IPS和hMT）时，这种相关性变得更强。这表明，tRNS诱导的特定脑区神经活动增强，与感知学习的行为收益密切相关。图4展示了这两组相关性分析的结果及其置信区间，直观地呈现了神经与行为指标之间的紧密联系。

结论与讨论

本研究为tRNS如何优化学习提供了直接的神经影像学证据。结论表明，多疗程的顶叶tRNS能够特异性防止在短期、高负荷视觉空间注意力训练中出现的早期神经下调。它通过维持乃至增强背侧-腹侧注意网络关键节点（特别是前、后顶内沟）的任务诱发活动，延长了神经可塑性的窗口，从而促进了方向辨别任务的学习。这种效应是任务依赖性和网络特异性的，未在时间顺序判断任务或默认模式网络中观察到。

讨论部分深入阐释了这些发现的深远意义。首先，它揭示了在顶叶皮层，训练诱导的可塑性并不伴随像感觉皮层那样典型的、由效率驱动的激活减少。相反，tRNS通过其随机波动的电流输入，可能干扰了神经表征过早稳定化的过程，维持了皮层兴奋性，使得学习得以持续。其次，研究明确了tRNS效应的“状态依赖性”，即其效果取决于目标脑区是否因任务而处于高度参与状态。这解释了为何同样激活IPS的TOJ任务未受显著调制，因为该任务可能未充分调用tRNS所能优化的特定注意控制机制。此外，研究通过设置hMT主动对照和DMN网络对照，有力地证明了刺激效果的特异性与空间精确性。

这项研究的创新之处在于，它是首个探讨多疗程tRNS如何诱导任务诱发神经反应长期调制的研究，将先前关于静息态功能连接的发现扩展到了任务执行层面。它表明tRNS不仅改变网络的内在连接，更能直接维持任务相关皮层的功能响应动态。这一发现为理解非侵入性脑刺激如何通过与学习相关的可塑性相互作用来塑造认知功能，提供了关键见解。

综上所述，该研究不仅阐明了tRNS通过对抗神经下调来优化学习的神经机制，也凸显了其作为增强认知功能工具的潜力。通过证明结合靶向脑刺激与特定认知训练可以有效地调控高级注意区域的神经可塑性，这项研究为开发针对健康人群的认知增强方案，以及为注意力缺陷等神经精神疾病患者设计新型康复干预策略，开辟了新的途径。未来研究可进一步探索优化的刺激参数，并检验该范式在更复杂认知任务及临床人群中的普适性与效能。