PsyBrain 脑心前沿 | 公众号 PSY-Brain_Frontier
一键关注,点亮星标 ⭐️
不错过每日前沿资讯
认知神经科学前沿文献分享
![]()
基本信息:
Title:Distinct neural dynamics in the ventral hippocampus and medial prefrontal cortex during social information processing
发表时间:2025.12.10
Journal:PNAS
影响因子:9.1
获取原文:
添加小助手:PSY-Brain-Frontier即可获取PDF版本
![]()
![]()
引言
我们每天都在做一件看似简单、其实非常烧脑的事情:在人群中迅速分辨“谁是谁”。是老朋友还是陌生人、要不要靠近、对方情绪如何,这些社交信息会在几百毫秒内被大脑解析出来。
临床上,自闭谱系障碍(autism spectrum disorder, ASD)、精神分裂症等患者,往往正是卡在这一步——看得到人,却读不懂“人”的信息。
长期以来,研究者知道海马(hippocampus)和前额叶皮层(prefrontal cortex)都与社交记忆和社交决策密切相关,其中
腹侧海马(ventral hippocampus, vHPC)更偏向情绪与社交记忆,内侧前额叶皮层(medial prefrontal cortex, mPFC)则被视为“高级决策中枢”。
但它们在遇到不同个体时究竟如何“分工”,用什么样的放电模式和脑电节律来区分“空笼、熟人、陌生人”,一直缺乏群体水平上的系统比较。
Wang 等人这项工作中,研究者在三房间社交测试中,让小鼠在“空笼、熟悉个体、陌生个体”之间自由选择,一边用多电极分别记录 vHPC 或 mPFC 的单元放电和局部场电位(local field potential, LFP),一边用信息论和机器学习方法定量“这群神经元到底能不能、以及多精准地读懂社交信息”。
结果显示,虽然两块脑区都对社交线索有反应,但 mPFC 利用以高伽马(high gamma)为主的振荡模式,构建出更清晰、更稳定的社交表征,在单次试验的解码性能上明显优于主要依赖低伽马(low gamma)的 vHPC,为理解社交障碍背后的回路失衡提供了新的切入口。
![]()
核心结果
两块脑区都能“看懂人”,但前额叶更能分清“谁是谁”
小鼠在三室社交实验中接触空笼、熟悉个体、陌生个体时,腹侧海马(vHPC)和内侧前额叶皮层(mPFC)神经元都会对社交刺激有选择性放电。但用信息论和解码分析一算,mPFC 在区分不同社交对象(比如熟悉 vs 陌生)时,信息量更大、分类更准,单次试验的解码表现明显优于 vHPC。
腹侧海马主打“低伽马(low gamma)”,前额叶主打“高伽马(high gamma)”
局部场电位(LFP)分析发现,vHPC 在小鼠探查社交对象(熟悉、陌生等)时,显著增强的是 30–60 Hz 的低伽马功率;而 mPFC 在社交探查时则以 60–120 Hz 高伽马增强为主,低伽马也会被调动,但地位明显靠后,两块脑区在“用什么频段来处理社交信息”上有截然不同的偏好。
theta–gamma 耦合模式也不一样:海马“全频带”,前额叶“偏爱高伽马”
进一步看节律之间的耦合,在 vHPC,theta 相位和低伽马、高伽马振幅的耦合在社交条件下都增强;但在 mPFC,社交时增强的主要是 theta–高伽马耦合,theta–低伽马变化不明显。说明这两个区域在“节律协同”这层上也各有分工。
“放电+脑电”一起上,前额叶的社交表征更清晰、更抗噪
作者把神经元放电信息和多频段 LFP 特征一起喂给解码器,发现相比只用 spike,加入 LFP 后,vHPC 和 mPFC 的解码准确率都能提升,但 mPFC 依然更强,而且在只保留 theta、低伽马、高伽马这些核心频段时,mPFC 还能解出社交信息,vHPC 就不行了。几何分析显示,mPFC 的“信号–噪声夹角”更大,也就是在高维空间里,区分不同社交刺激的几何表征更开、更不容易被噪声淹没。
![]()
Fig. 1. Distinct neural responses to social stimuli in the vHPC and mPFC.
![]()
Fig. 2. Enhanced representation of social information in the mPFC compared to the vHPC.
![]()
![]()
Fig. 3. Differential gamma oscillations in the vHPC and mPFC.
![]()
![]()
Fig. 4. Theta-gamma coupling during social investigation.
![]()
Fig. 5. Spike–LFP synergy decoding.
![]()
![]()
Fig. 6. Single-trial pseudopopulation decoding and geometry representation in the vHPC and mPFC.
![]()
AI一句话锐评:
同样是“看人下菜碟”,腹侧海马像是记住人脸的熟人通讯录,而内侧前额叶则更像一位带着高频滤波器的社交策略官,把嘈杂的线索整理成清晰可读的“谁是谁”。
前沿交流|欢迎加入认知神经科学前沿交流群!
![]()
核心图表、方法细节、统计结果与讨论见原文及其拓展数据。
分享人:BQ
审核:PsyBrain 脑心前沿编辑部
特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.