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视觉皮层中的无监督预训练：神经可塑性机制与行为学习加速
Lin Zhong et al. | Nature | Published online: xx xx xxxx
一、作者与机构
本研究由美国霍华德·休斯医学研究所珍妮莉亚研究园区的Lin Zhong、Scott Baptista、Marius Pachitariu等团队完成，发表于*Nature*期刊。研究通过大规模神经元记录技术，揭示了小鼠视觉皮层在无监督学习（unsupervised learning）中的神经可塑性机制及其对后续任务学习的促进作用。
二、学术背景
科学领域：本研究属于系统神经科学与计算神经科学的交叉领域，聚焦于感知学习（perceptual learning）的神经机制。
研究动机：传统理论认为，感觉皮层的神经可塑性依赖于监督学习（supervised learning）（如任务反馈），但无监督学习（仅通过感官暴露即可诱导神经变化）的作用尚不明确。先前研究在灵长类动物中观察到无暴露诱导的神经调谐变化，但缺乏全皮层尺度的证据。
研究目标：
1. 明确视觉皮层神经可塑性是否由无监督学习驱动；
2. 解析不同视觉脑区（如V1、高级视觉区HVAs）在无监督与监督学习中的分工；
3. 验证无监督预训练能否加速后续任务学习。
三、研究流程与方法
1. 实验设计
- 研究对象：19只表达GCaMP6s的转基因小鼠（13雄/6雌），分为三组：
- 任务组：通过虚拟现实（VR）走廊完成视觉辨别任务（如区分“叶子”与“圆圈”纹理），正确反应获得水奖励；
- 无监督组：暴露于相同VR刺激但无奖励；
- 控制组：暴露于无关的条纹纹理。
- 行为训练：训练周期2周，记录 anticipatory licking（ anticipatory licking（预期舔舐）行为作为学习指标。
2. 神经记录技术
- 双光子介观成像：使用定制化双光子显微镜（two-photon mesoscope）同时记录多达90,000个神经元的钙活动，覆盖初级视觉皮层（V1）和多个高级视觉区（HVAs）。
- 数据处理：
- 通过Suite2p软件进行运动校正、ROI提取和神经信号去卷积；
- 计算神经元选择性指数（d′）以量化刺激特异性响应。
3. 关键实验步骤
- 阶段1（基础学习）：记录小鼠在任务或无暴露条件下的神经活动变化；
- 阶段2（泛化测试）：引入新刺激（如“leaf2”）测试神经表征的泛化性；
- 阶段3（正交化分析）：通过编码方向（coding direction）分析比较不同刺激的神经表征相似性；
- 阶段4（行为验证）：测试无监督预训练对后续任务学习速度的影响。
四、主要结果
1. 无监督学习驱动神经可塑性
- 神经选择性变化：在任务组和无监督组中，内侧HVAs（如PM、AM区）均出现大量选择性神经元（d′ ≥ 0.3），而控制组无此现象（图1j）。
- 数据支持：任务组与无监督组的神经选择性变化高度相似（p < 0.01），表明奖励非必需。
2. 视觉而非空间编码占主导
- 空间假设检验：通过交换刺激空间位置（“leaf1-swap”），发现小鼠行为仍依赖视觉特征（Extended Data Fig. 6g）；
- 神经证据：神经元在相同视觉类别不同空间配置的刺激间响应序列无相关性（r = -0.03，图2e）。
3. 前侧HVAs的监督信号
- 奖励预测信号：仅任务组的前侧HVAs神经元表现出奖励预期活动（ramping activity），其活动在奖励交付后抑制（图4i-j）；
- 功能分离：该信号与舔舐行为解耦，提示其独立于运动输出。
4. 无监督预训练加速学习
- 行为实验：无监督预训练组（自然纹理暴露）比对照组（无预训练或条纹暴露）更快掌握后续任务（p < 0.01，图5f）；
- 机制解释：预训练诱导的神经表征优化（如正交化）可能降低任务学习难度。
五、结论与意义
科学价值：
1. 首次证明感觉皮层的神经可塑性主要由无监督学习驱动，挑战了传统监督学习主导的范式；
2. 揭示视觉皮层功能分工：内侧HVAs负责无监督表征优化，前侧HVAs编码监督信号；
3. 为人工智能中的自监督学习（self-supervised learning）提供生物启发的证据。
应用价值：无监督预训练策略可应用于神经康复或机器学习模型优化。
六、研究亮点
1. 技术创新：大规模神经元记录（90,000个/实验）与RasterMap聚类算法的结合；
2. 理论突破：提出“视觉编码优先于空间编码”的皮层学习规则；
3. 跨学科启示：连接神经科学与人工智能中的预训练理论。
七、其他发现
- 新颖性响应：V1和外侧HVAs对新颖刺激（如leaf2）响应更强，但随暴露减少（图3a-b），提示其参与早期感觉过滤；
- 临床关联：研究暗示感觉剥夺（如失明）可能通过破坏无监督学习机制影响皮层可塑性。
（注：实际报告中需补充具体图表数据引用，此处因篇幅简化处理。）