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基本信息
Title:Brainwide blood volume reflects opposing neural populations
发表时间:2026-4-15
发表期刊:Nature
影响因子:48.5
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研究背景
功能性磁共振成像（fMRI）等脑成像技术建立在一个核心假设之上：神经血管耦合（neurovascular coupling）。简单来说，就是当某处脑区的神经元活跃时，该区域的血液供应也会随之增加。
然而，随着研究的深入，这个看似完美的假设出现了裂痕。研究者们发现，神经活动与血流之间的关系在不同脑区似乎并不一致，有时甚至会出现负相关；同时，在清醒、非快速眼动睡眠（NREM）或快速眼动睡眠（REM）等不同大脑状态下，这种耦合关系也会发生改变。难道大脑在不同区域和不同状态下，使用的是完全不同的“供血规则”吗？
导致这些争议的一个关键点在于，过去的研究大多将局部脑区的神经活动视为一个“整体（bulk）”，只测量平均放电率。但大脑并不是一个整齐划一的合唱团，不同类型的神经元对行为和状态的反应可能截然不同。如果只看平均分，我们可能会错过真正驱动血管反应的关键细胞群体。
为了解开这个谜团，近日，伦敦大学学院（UCL）的研究团队在 Nature 发文，将功能性超声成像（fUSI）与高密度神经探针（Neuropixels）结合，在全脑尺度上同时观测了小鼠的血容量波动与单神经元放电。他们试图回答：如果我们不再只看“整体活动”，而是深入到具体的神经元群体，神经血管耦合的规律是否会迎来统一？
研究核心总结
这项研究并没有停留在单一脑区，而是利用小鼠的“胡须运动（whisking）”作为大脑觉醒（arousal）状态的天然指标，系统拆解了全脑血流变化背后的细胞级驱动力。
一、觉醒事件会引发全脑血容量的“双相”波动
研究者首先使用 fUSI 技术监测了小鼠在头部固定状态下的全脑血容量。他们发现，当小鼠出现短暂的胡须运动（代表觉醒水平短暂升高）时，大脑几乎所有区域的血容量都会出现一种高度一致的模式：先是迅速增加，大约 2 秒后又出现明显的下降。
这种“先升后降”的双相动态不仅存在于皮层，也广泛存在于海马、丘脑、中脑等深部脑区。这说明，觉醒状态的改变能够驱动一种全脑级别的、具有特定时间规律的血流重分配。
Fig 1. 无论是在皮层还是深部脑区，短暂的胡须运动都会引发全脑血容量先上升后下降的刻板波动模式。二、“整体放电率”无法解释血流的复杂动态
既然血流出现了先升后降的波动，那么局部的神经活动是否也是如此？研究者在进行 fUSI 成像的同时，将 Neuropixels 探针插入了小鼠的初级视皮层和海马体，记录了数百个神经元的活动。
传统的神经血管耦合模型通常将“整体平均放电率”输入一个单相的血流动力学响应函数（HRF）来预测血流。但结果显示，这种基于整体活动的方法失效了。在胡须运动期间，整体放电率确实有所上升，但用它预测出来的血流变化只是一条平缓上升的曲线，完全丢失了真实血流数据中快速上升和随后下降的复杂动态。这暗示，把所有神经元混为一谈，掩盖了真正重要的信号。
Fig 2. 传统的“整体放电率”模型只能预测出平缓的血流增加，无法重现真实观测到的快速且双相的血容量波动。三、两类对立的神经元群体完美预测了全脑血流
既然整体活动行不通，研究者将目光投向了神经元内部的差异。他们发现，面对觉醒（胡须运动），神经元分化成了两个阵营：一类在觉醒时放电增加（Arousal+ 神经元），另一类在觉醒时放电减少（Arousal- 神经元）。
最关键的发现是，这两类神经元与血管的耦合方式（HRF）截然不同。虽然它们都能引起血管扩张（正向 HRF），但 Arousal+ 神经元的血管响应非常迅速且短暂，而 Arousal- 神经元的血管响应则更慢、持续时间更长。
当把这两类神经元的活动分别通过它们专属的 HRF 进行过滤并相加后，奇迹出现了：这个“组合模型”不仅完美复现了觉醒时血流先升后降的双相动态，还能精准预测小鼠在 REM 睡眠、NREM 睡眠、安静清醒和活跃清醒等所有大脑状态下的血容量变化。
Fig 3. Arousal+ 和 Arousal- 神经元具有不同时间特性的血流动力学响应函数，结合这两者的活动，能比整体放电率更精准地预测局部血容量。
Fig 4. 组合模型成功解释了为什么在 REM 睡眠期血容量最高，而在活跃清醒期血容量处于中等水平，证明该机制跨越了所有大脑状态。四、细胞群体的比例差异，解释了脑区间的血流多样性
如果这两类神经元主导了血流，那为什么以前的研究会发现不同脑区的血流反应不一样？为了回答这个问题，研究者引入了国际大脑实验室（IBL）的全脑 Neuropixels 记录数据，分析了全脑 50 多个脑区中这两类神经元的分布。
结果表明，Arousal+ 和 Arousal- 神经元广泛共存于大脑的每一个角落，但它们的“比例”在不同脑区大相径庭。例如，丘脑中 Arousal+ 神经元占据绝对主导，而听觉皮层中 Arousal- 神经元的比例则异常高。
正是这种细胞组成比例的差异，决定了不同脑区在面对同一次觉醒事件时，展现出不同幅度甚至不同方向的血流变化。只要知道了某个脑区里这两类神经元的比例，就能准确预测该脑区的血流反应。
Fig 5. Arousal+ 和 Arousal- 神经元遍布全脑，但它们在不同脑区（如视觉皮层与丘脑）的相对丰度存在显著差异。
Fig 6. 只要掌握了局部脑区中 Arousal+ 与 Arousal- 神经元的比例，就能比使用局部整体放电率更准确地预测全脑各区域的血容量变化。
研究意义
这项研究为认知神经科学和脑成像领域解决了一个长期的基础性争议。它告诉我们，神经血管耦合的底层规则并没有在不同脑区或不同睡眠状态下发生改变。过去我们看到的那些“不一致”和“矛盾”，是因为我们错误地将所有神经元当成了同质的整体。
从理论意义上看，这项工作提出了一个优雅的统一框架：全脑血流动力学实际上是由两类对觉醒反应相反、且具有不同血管耦合时间特性的神经元群体共同塑造的。不同脑区血流反应的差异，本质上是细胞群落结构的差异。
从方法学和应用启发来看，这极大地改变了我们对 fMRI（BOLD 信号）的解释方式。当我们看到某个脑区的 BOLD 信号下降时，它可能并不代表该区域发生了整体性的神经抑制，而仅仅是因为该区域富含 Arousal- 神经元，且大脑正处于特定的觉醒状态转移中。未来的脑成像研究在解释宏观血流信号时，将不得不把底层微观的细胞类型比例纳入考量边界。
分享人：饭鸽儿
审核：PsyBrain 脑心前沿编辑部
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