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大脑从不休息

本来只是想写个最近工作的总结，写完发现好像太过于学术了。

” 即使在休息状态时，人们的大脑依旧在进行复杂的信息加工（占人体总能耗的20%），这对于维持大脑的正常功能至关重要，该功能失调与很多疾病相关 。“——嗯，这就是这个文章的主要内容，下面的可以不用看了。。

背景知识：

功能性脑成像（fMRI）技术是脑成像技术中应用的较多且空间分辨率最高的技术。在心理学研究中，需要通过如下假设来衡量一个脑区是否在某一特定任务中激活：首先需要一个扫描大脑在休息状态下（通常是平躺在MRI仪器里，眼睛闭上或被动注视，并不去想一些特定的事物）的BOLD（fMRI技术指标，越高表示大脑激活程度越高）作为基线状态，然后再用任务状态下的BOLD减去上述基线状态的BOLD，若该差异显著则认为该区域参与了当前的任务。

正文

20世纪末，研究者频繁发现有几个大脑脑区在任务状态的BOLD居然比休息状态的时候低（包括内侧颞叶、扣带后回、内侧前额皮层MPFC和楔前叶等脑区），根据上面的背景知识可以发现，这完全不科学啊！Raichle等(2001)就此提出了两个假设：一是大脑在休息状态下存在默认的激活状态，且这一激活状态在任务过程中是中止的；二是大脑在休息状态下存在进行中的内部任务（比如说白日梦等无意识的想法），所以所谓的休息状态并不是真正的休息状态。即active vs. activated。

Raichle(2001)通过对3组被试在休息状态下的PET和fMRI扫描，比较脑区域的OEF（oxygen extraction fraction）和CBF、CBV、CMRO2参数与整体平均参数的偏差，试图找到一种比BOLD更好的描述大脑是否激活的指标。结果发现OEF很适合作为大脑是否激活的指标，在大脑未激活的状态下任意区域的OEF都在1左右（这些区域的脑血流量并不相同）。继而发现，休息状态下的时候上述脑区并不是处于激活状态（activated）。那么这些脑区为什么在休息状态下是持续激活（active）的呢？ Raichle给出的解释是，扣带后回和楔前叶持续性的收集我们身边的信息，但是当需要完成任务的时候，这种广泛的信息收集就被消减了。这两个脑区接受到信息需要在MPFC中接受评估以确定这些信息的重要性，所以MPFC在休息状态也是激活的。也就是说，人们即使是在“无任务状态”时，大脑也会随时接受并评估周围的信息，以及时面对即将到来的危险（具有进化意义）。Raichle另一重要贡献是定义了很有名的默认状态网络（default mode network，DMN）。

Stark和Squire(2001)认为可能是一般使用的休息时间太长了而使人们不由自主地“走神“了。所以stark使用了穿插于任务试次之间的短暂的休息试次（持续3秒的空白屏幕）来考察这种脑激活降低的现象是否还是存在，结果是仍旧存在。Stark认为休息状态是一个包含显著认知活动的状态，并不适合作为fMRI的基线任务，他对比了其他几种简单任务（声音觉察、奇偶数、分辨朝向、注射点移动），发现奇偶数任务（判断一个数是奇数还是偶数）在记忆任务中是一种较好的基线状态，并指出由于大脑激活的零点很难找到，所以在不同的任务中应该采用对应的基线状态（即目标脑区在该基线状态下不激活）。后续的研究证明了Stark的研究假设是错误的，但是他提出的变换基线状态在研究某一任务中DMN中的脑区是否参与有重要意义，因为本身这些脑区就是处于较高的激活水平，任务中这些脑区的活性未变化可能有两个原因，一是任务不涉及也不影响该脑区，从而活性未变；而是任务涉及该脑区，但只是激活模式变了（从默认模式切换到了激活模式），激活大小未变。

技术的进步让休息状态下大脑活性研究不断深入

Greicius等(2003)通过大脑功能连接性技术考察休息状态，结果发现确实存在一个紧密连接且持续激活的默认状态网络。且这一网络的活性与任务状态下活性增加的脑区网络（正性网络）活性是负相关的。Fox等(2005)通过研究正性网络和负性网络（即默认状态网络）的BOLD信号的自发波动（spontaneous fluctuation）发现这两个区域均与感觉系统或运动系统不相关，表明这两个网络与外部世界没有直接的交流，以及神经网络间的同步可以加速信息加工的合作和组织。Damoiseaux等(2007)通过新的技术手段（PICA技术）来考察1、有多少个固有的时间空间上的神经组合模式，2、这些振荡的强度如何？3、这些振荡在被试间和session间的一致性程度如何？研究结果显示在休息状态下振荡同步的区域包括：视觉加工区域、执行功能区域、听觉加工区域、记忆区域和默认状态网络。且这些网络在不同被试中是高度一致的。

大脑虽然只占体重的2%左右，却消耗着约20%的能量（休息状态）。任务导致的神经代谢增加通常只占休息状态大脑能耗的5%一下。而我们对大脑理解多数是来源于对这5%的大脑活性的研究。如果我们想深入研究大脑的话，必须对大脑能耗的主要原因——自发神经活动（主要是BOLD信号中小于0.1Hz的自发振荡）进行考察。