Nat Commun：复旦蒋雨薇团队利用7T高场磁共振揭示人脑层级听觉序列的跨空间尺度处理机制

人类大脑如何在处理听觉信息时协调介观皮层环路与宏观脑网络？近日,复旦大学类脑智能科学与技术研究院蒋雨薇团队利用7T超高场磁共振成像技术，揭示了人类大脑处理层次化听觉序列的跨空间尺度神经机制，研究成果发表在期刊《自然·通讯》（Nature Communications）。该项研究突破了传统功能磁共振成像（fMRI）的空间分辨率限制，在分层fMRI层面解析了大脑皮层各层次在听觉处理中的精细分工，为理解人类听觉认知提供了新视角。

研究背景：层级听觉处理的科学挑战与技术创新

听觉系统是人类认知世界的重要窗口，日常生活中语言交流、音乐欣赏等复杂听觉体验都依赖于大脑对多层次声音信息的精准处理。从毫秒级的音调特征到秒级的序列结构，大脑需要在多重时间尺度上实现高效的信息整合。预测编码理论认为，大脑通过前馈和反馈信号的动态交互实现层级信息处理，但如何无创观测介观皮层环路活动并衔接宏观脑网络，一直是神经科学技术的挑战。近年来，分层功能磁共振成像（layer-fMRI）技术的发展为这一难题提供了可能。这种新兴技术能够以亚毫米级分辨率解析大脑皮层的不同层次，使研究人员能够观察皮层环路的活动。然而，如何将分层fMRI与全脑fMRI技术结合，实现从介观到宏观的跨尺度观测，仍是尚待解决的技术问题。

研究方法：创新范式与多尺度成像技术融合

研究团队以"局部-全局"实验范式操纵音调序列的规律性，分离出大脑对不同时间尺度听觉信息的处理机制。团队采用7T超高场磁共振系统，采集全脑fMRI和皮层fMRI脑影像，分辨率达到亚毫米级别，能够精细区分皮层活动，从而实现对神经活动在皮层深度维度上的精确刻画。团队结合了动态因果建模（DCM）、表征相似性分析（RSA）等多种算法评估脑区间的有效连接方向，桥接分层活动与全脑网络模式。这种多方法融合的分析策略确保了研究结果在统计上的鲁棒性和神经机制上的可解释性。

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分层活动揭示听觉处理的功能特异性

研究发现，颞上回（STG）不同皮层深度在听觉处理中表现出明确的功能分化。当处理标准听觉刺激时，STG浅层活动最为强烈，表明这一层次主要负责接收基础听觉输入。而在处理违反预期的音调时，STG中层和深层活动显著增强，特别是在序列违反条件下，深层活动增加最为明显。额下回（IFG）同样显示出层次化的处理模式。IFG中层和深层在处理违反预期刺激时活动增强，其中深层活动与反馈处理密切相关。这些发现为预测编码理论提供了实验证据：浅层负责接收感觉输入，中层进行信息整合，深层参与预测误差的计算和反馈信号的发出。

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有效连接证实跨层次信息流方向

通过动态因果建模，研究团队揭示了STG和IFG不同层次之间的信息流规律。

(i)音调和序列信息分别从STG的浅层和中间层输入；（ii）前馈连接来自STG的浅层，而（iii）后馈连接涉及IFG的深层。这一发现印证了预测编码理论的核心假设：高层脑区通过反馈连接对低层脑区的活动进行调控，从而实现对外部信号的精准预测。

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跨尺度相关性桥接介观与宏观活动

研究还通过表征相似性分析建立了皮层分层活动与全脑网络之间的定量联系。发现STG中层活动与IFG三角部活动高度相关，而IFG深层活动与听觉皮层活动存在显著关联。这些相关性表明，大脑在处理听觉信息时存在着从局部微环路到全局网络的高度协同。

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文章要点

该研究证实了预测编码理论在人类大脑听觉处理中的神经机制，明确了不同皮层深度在层级信息处理中的特殊化作用。结果不仅支持现有理论，也为理解大脑高效信息处理提供了新基础。研究特别揭示了从局部微环路到全局网络的连续处理机制，这种跨尺度整合可能是大脑高效处理信息的关键，对理解人类智能原理具有重要意义。在方法上，本研究建立了分层fMRI与全脑fMRI结合的技术流程，为脑科学研究提供了可推广的范式。7T超高场磁共振的应用展现了高场强MRI解析脑精细结构的潜力，为研究其他认知功能奠定了技术基础。研究开发的数据分析方法，尤其是结合DCM与RSA的跨尺度分析策略，为处理复杂脑成像数据提供了新思路，可广泛应用于视觉、体感等其他脑功能研究。研究所揭示的层次化处理机制对类脑人工智能研究具有启发意义。模拟大脑的跨尺度信息处理方式，可能有助于开发更高效、鲁棒的人工智能算法。

复旦大学类脑智能科学与技术研究院穆杨佳一博士研究生为论文第一作者，蒋雨薇青年研究员为通讯作者。研究得到国家自然科学基金的支持，并得到张江国际脑影像中心的支持。

原文链接：

https://doi.org/10.1038/s41467-025-67380-6

参考文献

Mu Y, Liu Q, Chu Y, Xu Z, Ding W, Wang H, Jiang Y. Cross-spatial scale processing of hierarchical auditory sequences in human brains revealed using 7 T magnetic resonance imaging. Nat Commun. 2025 Dec 10. doi: 10.1038/s41467-025-67380-6. Epub ahead of print. PMID: 41365920.