如何扫描一个清醒婴儿的大脑？

婴儿向来不安分，他们没法安静平躺，更没法乖乖听从指令。但现在，认知神经科学家终于找到了在清醒的婴儿身上开展基于任务的磁共振功能成像实验的方法。接下来，他们计划借此观察认知功能是如何形成的，并希望厘清关于人类最早期记忆的争议。近期，图克-布朗实验室在《科学》发表了一项重要的研究成果，为我们提供了全新的线索。

婴儿海马体研究困境

十年前，耶鲁大学心理学教授兼吴蔡神经科学研究院院长尼克·图克-布朗（Nick Turk-Browne）无意间发现了一个悖论。他在一系列研究中证明，统计学习的能力（即从经验中提取规律的能力[1]）依赖于海马体[2]（一个同时参与情景记忆形成的脑区）。然而，以往的研究普遍认为婴儿无法形成情景记忆，但他们却是统计学习的佼佼者（统计学习正是婴儿习得语言的主要方式之一）。

“记忆研究领域一直以来的看法，都是海马体要到4至5岁才会真正开始发挥作用。”图克-布朗想知道，那婴儿为什么依然能表现出如此卓越的统计学习能力呢？

他推断到，要解开这个难题的唯一方法，是像研究成人统计学习那样，直接测量清醒婴儿的海马体活动。然而新的问题来了：婴儿会扭动身体、哭闹、入睡，也无法听从指令，通常需要在睡眠或镇静状态下才能接受扫描。可以说，婴儿是功能性磁共振成像（fMRI）实验中最不愿意配合的群体，但用于清醒婴儿的其他神经成像方法，又无法记录到海马体及其他深层脑区的活动。

图克-布朗直言，他和他的团队“有些天真地”想要找到合适的方法，让清醒的婴儿也能接受fMRI扫描。“我们必须尝试，因为这是测量某些关键脑区活动的唯一方法。”

▷认知神经科学家尼克·图克-布朗，如图左所示，正在为他的参与者量身定制功能性核磁共振成像扫描，他们的年龄从 3 个月到 2 岁不等。Courtesy of 160/90

历经种种艰难，他们最终在2021年找到了破解悖论的关键证据[3]：早在婴儿3个月大时，海马体就会在统计学习过程中被激活。根据图克-布朗实验室在2025年3月发表在《科学》上的最新研究结果[4]，到1岁时，海马体在记忆编码过程中也会变得活跃。这意味着，我们之所以无法回忆起婴儿期的往事，很可能是记忆提取出现了障碍，而并非缺乏记忆本身的储存。

在认知神经科学领域，图克-布朗属于勇敢的探索者——他们率先尝试对清醒婴儿进行脑部扫描。这类研究目前仍属小众，但参与其中的科学家群体正日益壮大。麻省理工学院脑与认知科学教授丽贝卡·萨克斯（Rebecca Saxe）表示：“这个领域的发展简直令人惊叹。”十年的技术探索与改进让不可能变成可能，科学家们现在终于能够解答那个婴儿心智如何以及何时形成的问题。

我们对婴儿心智的大部分了解都来自他们注视的方向和时长。行为实验通常以测量“注视时间”来推断婴儿的注意力焦点和记忆内容。耶鲁大学哈斯金斯实验室的高级科学家理查德·阿斯林（Richard Aslin）表示：“仅凭行为数据，就能够构建非常精细的认知模型。”他主要利用脑电图和功能性近红外光谱来研究语言发展。

然而，阿斯林指出，注视时间这种测量指标不够准确[5]。在某些情况下，婴儿可能更倾向于注视新奇的物体，而在另一些情况下，他们可能会更长时间地注视熟悉物体。他表示：“仅靠行为数据是不够的。如果要准确地挖掘出潜在的认知机制，我们必须研究大脑。”

很多人都在说这件事不可能做到。但我觉得，我们正在证明它并非完全不可能。

——特里斯坦·耶茨（Tristan Yates）

婴儿fMRI扫描史

针对睡眠或镇静状态婴儿的fMRI扫描始于20世纪90年代末。这些研究测量了婴儿静息态的脑活动，结果显示“发育中的大脑所具备的功能已经超乎想象，”日内瓦大学儿科教授佩特拉·苏珊·休皮（Petra Susan Hüppi）说道。她是将fMRI应用于婴儿研究的先驱之一。如今，静息态研究仍在通过诸如“婴儿连接组计划”[6]和“健康大脑与儿童发展研究”[7]等合作项目持续推进。

斯坦福大学人类生物学与心理学教授迈克尔·C·弗兰克（Michael C. Frank）认为，将婴儿的的神经影像学和行为学数据，与成人的认知神经科学研究结果相结合，可以 “多角度地回答有关发育中大脑和心智的问题”。他补充道：“理想情况下，以计算理论为背景，将这些不同类型的信息整合在一起，科学家们可以为该问题做出当下最优的解释。”

不过，神经成像实验室“发育神经影像学实验室”主任吉赛琳·德海涅-兰伯特（Ghislaine Dehaene-Lambertz）也指出，对睡眠中的婴儿进行扫描，无法揭示驱动“高级认知功能”的神经机制，要了解这些复杂过程，就必须让婴儿保持清醒。

最初，对清醒婴儿的扫描面临着诸多技术以及非技术性的挑战。在一项早期实验中，德海涅-兰伯特向躺在扫描仪中2到3个月大的婴儿播放了正常语序和倒序的语音片段。她回忆道：“第一个婴儿表现得很完美，我们捕捉到了一个‘漂亮’的血氧水平依赖（BOLD）信号，这是大脑活动的间接指标。”但随后19名被试的情况参差不齐：仅有6名婴儿没有哭闹或者睡着。尽管如此，她的团队在2002年发表的论文报告说[8]，在成功完成扫描的6名婴儿中，一部分额叶皮层对正常语序的BOLD信号比对逆序语音的更强。

▷新生儿大脑扫描后的信息可视化图片。Credit: King's College London

2006年，萨克斯开设了自己的实验室，随后接受了扫描清醒婴儿大脑的挑战。然而，操作难度远超她的预期。她表示：“我们实验室关于该主题的第一篇论文直到2017年才发表。这或许真实地反映了实现这一目标有多么困难，其中涉及各种各样的原因。”

萨克斯表示，除了要努力让婴儿保持清醒并参与实验外，她还需要考虑如何保护这些小被试的听力，以及怎样减少他们的头部运动。在成人研究中，被试不仅可以佩戴耳塞和耳罩，而且在听力保护装置滑落的情况下，他们可以向研究人员发出提醒。此外，成人还可以佩戴一种轻轻贴合头骨的头线圈以减少头部运动，但婴儿由于颅骨柔软，无法使用这些装置。

萨克斯和她的团队不断尝试各种解决方案，直到2013年，转机出现了：萨克斯怀孕了。她回忆道：“我绝不能错过给自己宝宝做脑部扫描的机会。”

成功的曙光

她的儿子在那年9月出生，并在一个月后接受了第一次fMRI扫描。萨克斯回忆道：“产假期间，我大部分时间都待在磁共振成像仪里，一遍又一遍地唱着儿歌，努力让宝宝保持平静和开心。”针对听力损伤风险和信噪比低的问题，研究人员分别使用了静音扫描序列和专门为婴儿设计的头线圈。

2014年1月，团队完成了第一张真正成功的扫描图，当时萨克斯的儿子4个月大。研究团队在他观看短视频片段时，捕捉到了视觉皮层的活动。在接下来的1年里，他们又成功扫描了另外8名4到6个月大的婴儿，其中3名是实验室成员的孩子。每次扫描时，都会有一名被试的家长或另一名实验室成员躺在扫描仪中，以确保婴儿保持清醒。2017年，他们报告称[9]，婴儿的视觉皮层组织方式与成人基本相似，并且包含对人脸和场景有反应的特定脑区。

▷Credit: Auditory Development Lab, McMaster University

大约在同一时间（但在萨克斯的研究发表之前），图克-布朗和他当时的研究生卡梅伦·埃利斯（Cameron Ellis）启动了另一项针对清醒婴儿的fMRI项目。他们摒弃了传统实验中每次只针对单一任务采集数据的方式，转而设计多项任务，并根据婴儿的兴趣切换测试内容。斯坦福大学心理学助理教授的埃利斯说道：“与其孤注一掷，不如多线并行。”他们最终选定了四个方向：统计学习、注意力、视觉处理和婴儿期记忆遗忘。

虽然德海涅-兰伯特本人并未参与这项研究，但她表示，这是“非常聪明、绝妙的点子”。她补充道：“对于成年人，你可以让他们做枯燥的任务，但对婴儿可不行，切换任务增加了团队至少为一个实验收集到可用数据的几率。”

图克-布朗和他的团队始终坚持为每位婴儿量身定制实验流程。家长会陪同孩子进入扫描室（但不进入扫描仪内部），并可以在孩子需要休息、进食或更换尿布时告知研究人员。婴儿也可以将他们最喜欢的毛绒玩具或毯子带入扫描仪中。图克-布朗说：“在这些扫描中，我大约和100名婴儿握过手。”在2025年1月的一次扫描中，为了安抚一位情绪不安的婴儿，他在扫描间隙唱歌，跟他玩躲猫猫，甚至还两次探身进入扫描仪，将吐出的奶嘴递还给他。

图克-布朗表示：“从某种意义上说，这是糟糕的研究设计，因为它不可重复。我从未见过完全相同的两次扫描结果。而这与我们通常期望的相反。我们一般希望有一个实验流程，它可以严格地适用于每个人，这样就不会有偏差或混杂的因素。”他补充道：“但这就是与婴儿被试合作的现实：必须具备适应能力，并针对每个孩子和家庭的具体情况进行灵活的调整。”

这种方法确实有效：图克-布朗团队在一篇2025年2月发表的预印本论文中报告称[10]，他们的每次成像环节平均可以收集到一个可用的实验数据。尽管不是每次扫描都能产生可用数据，但正如埃利斯所说：“平均来看，我们知道这个研究项目最终会有收获。”他还表示，在斯坦福大学的实验室中，他也实现了每次扫描平均获得一个可用实验数据的结果。

哥伦比亚大学蒂姆·托莫普（Nim Tottenham）实验室的博士后研究员、图克-布朗实验室的前研究生特里斯坦·耶茨（Tristan Yates）表示：“很多人都在说这件事完全不可能做到。但我觉得，我们正在证明它并非完全不可能。”

举一反三：婴儿心智的全面思考

在图克-布朗和埃利斯发现海马体早在婴儿3个月大时就表现出活动迹象后（这与人们通常的看法相反），他们开始思考关于这一脑区的其他假设是否也成立。

一项计算模型表明[11]，海马体拥有情景记忆和统计学习的独立通路。2013年的一项研究显示[12]，在非人灵长类动物中，学习通路的成熟早于记忆通路。图克-布朗表示，这种分阶段的发育过程可以解释为什么婴儿擅长统计学习，却无法形成能够在成年后被提取的记忆。然而，由于缺乏神经证据，目前仍无法确定婴儿记忆过程中的哪一环节出现了问题：是编码、存储、提取，还是其他截然不同的环节。

为此，耶茨和图克-布朗设计了一项fMRI实验来填补这一空白。他们为婴儿展示了一系列图像，每张图像呈现两秒钟，并在其上方叠加一个动态的迷幻图案，以吸引婴儿的注意力。随后，他们同时展示一张旧图像和新图像，并追踪婴儿注视时间更长的那张图像。两人预测，如果婴儿记住了某张图像，他们很可能会花更多时间注视它。

在记忆编码过程中，当婴儿注视他们后来能够识别的图像时，其海马体中的BOLD信号比注视似乎遗忘的图像时更强；研究团队在2025年3月发表于《科学》的论文中报告称[4]，对熟悉图像表现出最强偏好的婴儿，其信号差异也最为显著。此外，相比于4-9个月大的婴儿，信号差异在12-24个月大的婴儿中更为明显。

耶茨表示：“海马体看起来能够编码新的个体记忆，”因此，可能是“后续的某个环节出了问题”。这一观点与啮齿类动物的研究结果一致：在小鼠婴儿期编码记忆时标记的神经元，如果在成年期被激活，可以重新唤起这段记忆。换句话说，记忆仍然存在，只是通常无法被提取。

图克-布朗正在探索海马体中表征的复杂性如何随着发育进程发生变化，以及婴儿期编码的自传体记忆在何时以及为何会出现提取障碍。他表示：“在婴儿研究中，现在没有其他方法能够达到探究‘某种体验的神经表征究竟是什么’的粒度。”

埃利斯表示，清醒婴儿的fMRI技术还能够解决其他“重大但触手可及”的问题。她正在利用这项技术研究注意力和语言。“你可以设计一个相对简单的任务，来回答一个长期以来悬而未决的问题。”

▷Credit: Caitlin Cunningham Photography

在记忆领域之外，萨克斯正在分析有关幼儿语言功能偏侧化和婴儿场景处理项目的数据；都柏林三一学院认知神经科学教授罗德里·库萨克（Rhodri Cusack）表示，他的团队去年扫描了134名2个月大的婴儿，以研究视觉系统的发育。

弗拉德·艾森伯格（Vlad Ayzenberg）说，一批“第一代年轻研究者”正在加入这一领域的研究行列，包括他自己、埃利斯和耶茨。耶茨在托莫普实验室创建了一个针对幼儿的扫描项目，此前该实验室的研究对象仅限于儿童。她计划研究看护者与婴儿之间的依恋关系如何影响认知能力。艾森伯格则表示，他计划在2025年的晚些时候开设自己的实验室，并利用清醒婴儿的fMRI技术，研究皮层和皮下脑区如何在不同发育阶段影响认知能力。

艾森伯格表示，十年前，对于一名初级研究者来说，开展一项清醒状态下的fMRI项目风险太大。“如今已有足够的证据表明这项技术是可行的，并且有足够多的人成功完成了相关研究，这不再像天方夜谭。”但他强调：“尽管可能，但依然困难重重”。

编译后记

原来，婴儿期的记忆并非毫无痕迹，包括养育经历在内的婴儿早期记忆只是无法被我们的意识所提取。从心理动力学治疗的角度，这一方面印证了养育经历对于当下的影响，另一方面也让我意识到在临床情境中部分基于联系的诠释可能是不准确的，关于养育经历的回忆大多源于来访养育者的传述，而非一手的信息。希望有朝一日我们能通过新的技术自行回想起这些经历，让来访者和咨询师都能够更理解当下的模式如何受到早期经历的影响。也希望我们都别再说小孩不记事儿，其实他们都“记”着呢，善待孩子～

原文链接：https://www.thetransmitter.org/cognitive-neuroscience/what-infant-fmri-is-revealing-about-the-developing-mind/

1. https://direct.mit.edu/jocn/article-abstract/21/10/1934/4727/Neural-Evidence-of-Statistical-Learning-Efficient?redirectedFrom=fulltext

2. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hipo.22523

3. https://www.cell.com/current-biology/fulltext/S0960-9822(21)00619-9

4. https://www.science.org/doi/10.1126/science.adt7570

5. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1467-7687.2007.00563.x

6. https://fnih.org/our-programs/baby-connectome-project/

7. https://hbcdstudy.org/

8. https://www.science.org/doi/10.1126/science.107706

9. https://www.nature.com/articles/ncomms13995

10. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.20.636736v1

11. https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2016.0049

12. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0166432813000818?via%3Dihub

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