摘要：2025年9月，《iScience》期刊刊登的一项突破性研究，让神经科学界炸开了锅——西班牙神经科学研究所的团队发现，大脑在深度睡眠或麻醉时的慢波振荡，其传播方向并非由先天解剖结构决定，而是由神经元的兴奋程度主导。这项由拉蒙·雷格（Ramón Reig）和哈维
大脑慢波“指挥棒”找到了！西班牙研究颠覆认知：不是解剖结构，而是神经元兴奋度说了算！
2025年9月，《iScience》期刊刊登的一项突破性研究，让神经科学界炸开了锅——西班牙神经科学研究所的团队发现，大脑在深度睡眠或麻醉时的慢波振荡，其传播方向并非由先天解剖结构决定，而是由神经元的兴奋程度主导。这项由拉蒙·雷格（Ramón Reig）和哈维尔·阿莱格雷·科尔特斯（Javier Alegre Cortés）共同主导的研究，不仅推翻了学界多年来的主流认知，更为理解癫痫等神经疾病的发病机制、优化脑机接口信号解读提供了全新视角。在脑科学研究迎来AI赋能、无创脑成像技术飞速发展的今天，这个关于“大脑休息时如何自组织”的发现，正揭开神经活动调控的神秘面纱。
沉睡的大脑不“安静”：慢波振荡里藏着神经密码
你以为深度睡眠时大脑会“关机休息”？事实恰恰相反。当人体进入非快速眼动睡眠的深度阶段，或处于麻醉状态时，大脑会产生一种规律的电活动——慢波振荡。这种波的频率在0.5-4赫兹之间，振幅巨大，就像大脑在“深呼吸”：神经元群会同步进入“兴奋期”（放电活跃）和“抑制期”（放电沉寂），形成此起彼伏的电信号浪潮。
过去几十年，神经科学家一直将慢波振荡视为大脑“自我修复”的关键环节。它能帮助清除白天积累的代谢废物（比如与阿尔茨海默病相关的β淀粉样蛋白），还能巩固记忆——就像夜间的“数据整理”，把短期记忆转移到长期储存区域。但一个核心问题始终悬而未决：这些慢波是随机传播，还是遵循某种“指挥规则”？
此前的主流观点认为，慢波的传播方向由大脑的解剖结构决定——就像公路网络决定车流方向，神经元之间的物理连接（神经纤维束）引导着电信号的扩散路径。比如多数研究观察到，慢波常从大脑前部（额叶）向后部（枕叶）传播，便推测这是额叶与枕叶之间的神经通路在“牵线搭桥”。
“但我们发现，解剖结构只是‘舞台’，真正的‘导演’是神经元的兴奋程度。”雷格在研究论文的引言中直言。这个结论的得出，源于团队对“局部活动”与“全局互动”的突破性结合分析——而这正是他们方法论的核心创新。
创新模型破局：首次“缝合”大脑的局部与全局活动
要破解慢波传播的规律，难点在于大脑活动的“多尺度复杂性”：单个神经元的放电、局部脑区的网络互动、全脑区域的协同，三个层面相互交织，此前的研究往往只聚焦其中一个尺度，导致结论片面。
雷格团队的解决方案，是搭建了一个基于真实数据的双尺度计算模型。这个模型的“骨架”来自哺乳动物大脑的解剖学图谱——精准复刻了不同脑区的神经元数量、类型，以及它们之间的连接强度；“血肉”则是生理学数据——融入了神经元的兴奋阈值、放电频率等参数。更关键的是，模型首次实现了“局部”与“全局”的联动分析：既能模拟孤立脑区（比如单独的额叶或枕叶）的慢波活动，也能计算多个脑区连接后的全局互动。
“打个比方，过去的研究要么只看单个班级的自习状态，要么只看全校的广播通知，而我们的模型能同时追踪‘班级内的小互动’和‘全校的大协调’。”阿莱格雷·科尔特斯用一个生动的比喻解释道。
模型运行后，一个清晰的规律浮现：当多个脑区相互连接时，原本各自为政的局部慢波会逐渐同步，最终遵循“最易兴奋脑区”设定的节奏传播。“这就像教室里的学生：有人喜欢安静做题，有人习惯小声讨论，但如果有一个精力旺盛的‘领头者’（比如主动发起讨论的同学），其他人最终会跟着他的节奏调整状态。”阿莱格雷·科尔特斯补充道。
这个“神经元领导者”的概念，完美解释了慢波传播的灵活性：如果某个时刻大脑后部的神经元更兴奋，慢波就可能反向传播；如果多个脑区兴奋度接近，慢波甚至会呈现“双向扩散”。而此前观察到的“从额叶到枕叶”的传播模式，不过是多数情况下额叶神经元兴奋度更高的结果——并非解剖结构的“强制规定”。
为了验证模型的预测，团队进行了小鼠实验。他们先通过脑电图（EEG）记录麻醉小鼠的慢波传播方向，确认正常状态下波从前端向后端移动；随后，向小鼠枕叶注射一种混合药物（能提高神经元的兴奋性），结果令人震惊：慢波的传播方向完全逆转，从后端（枕叶）向前端（额叶）扩散。“实验数据与模型预测的吻合度超过90%，这直接证明了神经元兴奋度的主导作用。”雷格在接受《自然》子刊采访时强调。
不止于“睡眠密码”：为神经疾病治疗打开新窗口
这项研究的意义，远不止于揭示慢波传播的规律——它为理解神经疾病的发病机制、开发新疗法提供了关键线索。
慢波振荡的“失控”，往往与神经疾病密切相关。比如在癫痫患者脑中，慢波可能在清醒状态下异常出现，或转变为高频率、高振幅的“癫痫样放电”，导致神经元过度兴奋，引发抽搐。过去医生常从解剖结构异常（如脑区发育畸形）寻找病因，但雷格团队的研究提示：或许问题出在“兴奋度调节机制”上——某个脑区的神经元兴奋性异常升高，打破了全局的“节奏平衡”，才诱发了异常电活动。
“如果能找到调节特定脑区神经元兴奋度的方法，或许能从源头控制癫痫发作。”研究团队在论文讨论部分提出设想。比如通过经颅磁刺激（TMS）技术，非侵入性地降低异常兴奋脑区的活性，让慢波回归正常传播模式。目前，已有研究证实TMS对部分癫痫患者有效，但此前一直不清楚其作用的深层机制——这项新发现恰好为该疗法提供了理论支撑。
此外，慢波振荡与阿尔茨海默病的关联也值得关注。2023年《自然·神经科学》的一项研究发现，阿尔茨海默病患者的慢波传播速度明显减慢，且“前后传播”的规律被打乱。雷格团队推测，这可能是患者大脑中某些脑区的神经元兴奋性下降（比如tau蛋白沉积损伤神经元），导致“领导者”缺失，慢波失去协调。若能通过药物或神经调控技术恢复这些脑区的兴奋度，或许能延缓疾病进展。
对于脑科学研究的“热门赛道”——脑机接口（BCI），这项发现同样具有启发意义。目前脑机接口的信号解读，多依赖对“特定脑区功能”的预设（比如认为运动皮层的信号对应肢体动作），但慢波传播的灵活性提示：大脑信号可能存在“动态调控”——同一脑区的信号意义，会随神经元兴奋度的变化而改变。未来的脑机接口若能融入“兴奋度监测”，解读精度或能大幅提升。
方法论革命：数学模型成脑科学研究“利器”
除了颠覆性的结论，雷格团队的研究更代表了脑科学方法论的重要进步——数学模型与实验研究的深度融合。
过去，神经科学研究多依赖“实验驱动”：通过动物实验或人体观测获取数据，再从中总结规律。这种方法直观，但难以探索“实验室中难以重现的场景”。比如要研究“如果额叶神经元兴奋度突然提升10倍，慢波会如何变化”，直接在活体大脑上进行此类实验既不现实，也不符合伦理。
而雷格团队的计算模型，恰好解决了这个痛点。“数学模型就像一个‘虚拟大脑实验室’，我们可以在其中调整任意参数——比如某个脑区的神经元数量、连接强度、兴奋阈值，甚至模拟不同疾病状态下的神经活动，而无需担心对活体造成伤害。”阿莱格雷·科尔特斯解释道。
更重要的是，模型基于真实的解剖学和生理学数据，确保了模拟结果的“逼真度”。比如团队参考了小鼠大脑的三维重建图谱，让模型中的神经连接与真实小鼠大脑的误差不超过5%；神经元的放电参数则来自近10年的单细胞电生理研究数据，确保模拟的电活动符合生物规律。这种“ realism（真实性）”，让模型不仅能“解释已有的实验现象”，还能“预测未被发现的规律”——此次小鼠实验验证的“兴奋度决定传播方向”，正是模型先预测、再通过实验证实的。
如今，随着AI技术的发展，这种“模型+实验”的研究模式正成为脑科学的主流。2024年，美国国立卫生研究院（NIH）启动了“脑模拟计划”，投入1.2亿美元资助基于AI的全脑模型研发；中国也在“十四五”脑科学专项中，将“计算神经科学”列为重点方向。雷格团队的研究，无疑为这种模式提供了一个“成功范本”。
结语：重新认识“休息中的大脑”
当我们在深度睡眠中安然休憩时，大脑并未停止工作——它正通过慢波振荡进行“自我维护”与“记忆整理”，而这一切的“指挥棒”，竟是神经元的兴奋度。西班牙团队的这项研究，不仅颠覆了我们对大脑慢波的认知，更让我们看到：大脑的活动远比想象中灵活、动态，而非被解剖结构“固定死”的机器。
未来，随着对神经元兴奋度调控机制的深入探索，我们或许能找到治疗癫痫、阿尔茨海默病等神经疾病的新靶点，甚至开发出“调控慢波以提升睡眠质量、增强记忆”的技术。而数学模型与实验研究的融合，也将继续推动脑科学向“精准化、可预测化”迈进。
正如雷格在研究论文的结尾写道：“大脑的每一次慢波振荡，都是它向我们传递的‘密码’。破解这些密码，不仅能帮助我们理解大脑如何工作，更能为人类健康带来无限可能。”当我们下次进入深度睡眠时，不妨想象：此刻大脑中，正有无数“神经领导者”在指挥着慢波的浪潮，而这场无声的“交响乐”，正是生命最神奇的律动之一。
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来源：小晟论科学
