2024年7月15日，北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室薛贵教授课题组在PLOS Biology在线发表了题为Goal-directed attention transforms both working and long-term memory representations in the human parietal cortex的研究论文。该论文采用多体素模式分析发现选择性注意在记忆编码和提取阶段通过多种方式调节目标表征和干扰表征，从而减少干扰并促进长时记忆。

信息时代，人类大脑的处理能力与信息的爆炸式增长相比是极其有限的，注意在筛选和加工相关信息并形成长时记忆上有重要作用。实验室以往的研究发现，注意能够增强项目特异性（Xue et al.，2013，Cerebral Cortex；Zheng et al.，2018，Cerebral Cortex），增加表征维度（Sheng et al.，2022，Science Advances）和被试间相似性（Sheng et al.，2023，PNAS），从而促进更好的长期记忆。然而，一个关键问题在于当多个信息同时存在时，选择性注意如何处理相互竞争的信息，减少干扰信息的影响，优先加工相关信息并形成长期记忆。现有的工作记忆研究发现，注意可以通过灵活的编码和映射机制来保护目标表征，包括在有干扰项时将目标表征转移到更能抵抗干扰的顶叶（Lorenc et al.，2018，J Neurosci），目标表征与干扰项表征负相关（van Loon et al.，2018，eLife）或处于相互正交的子空间中（Panichello & Buschman，2021，Nature）等。然而，在更复杂的图片刺激以及更长时间尺度下，这些机制是否同样有助于目标表征的记忆编码和长时提取尚未清楚。

本研究结合选择性注意任务和一天后的再认任务，揭示了选择性注意影响工作记忆以及长时记忆的神经机制。首先，研究采用分类器解码的分析方法，发现知觉注意（perceptual attention）和内省注意（reflective attention）这两种自上而下的注意在有效线索出现后均能增强目标表征和抑制干扰表征，且知觉注意的调节作用更强（图1）。此外，与视觉皮层相比，顶叶对干扰项的抑制作用更强，在知觉注意条件下干扰项的解码概率甚至和未出现的图片种类的解码概率无显著差异，说明顶叶更能抵抗干扰，更受自上而下的注意调节影响（图1）。

图1 注意在编码和保持阶段调节目标表征和干扰表征

第二，研究发现虽然顶叶和视觉皮层都表征了目标信息，但在有干扰图片的知觉注意条件下，目标信息更多表征在背外侧顶叶，而在没有干扰物的基线条件下更多表征在视觉皮层。这表明在面对干扰时，大脑中维持目标表征的区域发生了部分的转移（图2）。

图2 维持目标表征的脑区在干扰情况下发生了部分转移

最后，研究探究了选择性注意如何在再认阶段调节目标表征和干扰表征。结果表明，在知觉注意条件下，目标表征和在选择注意任务中同时呈现的干扰图片表征在腹外侧顶叶存在模式分化（图3B）；并且这种模式分化与被试的记忆成绩呈正相关，也就是说，在再认阶段目标表征和干扰表征的相似性越低，被试的总体记忆成绩越好（图3C）。这些结果将模式分化机制从工作记忆拓展到了长时记忆，说明选择性注意对相互竞争的记忆表征的正交化可能并不是短期的。这些结果揭示了选择性注意在干扰存在的情况下可以通过多种方式促进目标表征的持久记忆，包括编码阶段的表征增强和表征脑区部分转移，以及在提取阶段和干扰表征的模式分化，强调了人类情景记忆随着任务目标的灵活性、动态性和建构性（Xue，2022，Progress in Neurobiology）。

图3长时再认时目标表征和干扰表征的模式分离

本研究获得了国家自然科学基金、中央高校基本科研业务费专项资金等的资助。论文第一作者为胡慧楠博士，通讯作者为北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室薛贵教授。

 

论文网址：https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.3002721

课题组网站：https://cbls.bnu.edu.cn/

 

其它部分相关论文：

Xue, G. (2022). From remembering to reconstruction: the transformative neural representation of episodic memory. Progress in Neurobiology, 102351. (Review).

Sheng, J., Zhang, L., Liu, C., Liu, J., Feng, J., Zhou, Y., ... & Xue, G. (2022). Higher-dimensional neural representations predict better episodic memory. Science Advances, 8(16), eabm3829. https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abm3829

Sheng, J., Wang, S., Zhang, L., Liu, C., Shi, L., Zhou, Y., ... & Xue, G. (2022). Intersubject similarity in neural representations underlies shared episodic memory content. PNAS, 120(35), e2308951120. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2308951120

Zheng, L., Gao, Z., Xiao, X., Ye, Z., Chen, C., & Xue, G. (2018). Reduced fidelity of neural representation underlies episodic memory decline in normal aging. Cerebral Cortex, 28(7), 2283–2296. https://academic.oup.com/cercor/article/28/7/2283/3862190