嬰兒向來不安分，他們沒法安靜平躺，更沒法乖乖聽從指令。但現在，認知神經科學家終于找到了在清醒的嬰兒身上開展基于任務的磁共振功能成像實驗的方法。接下來，他們計劃借此觀察認知功能是如何形成的，并希望厘清關于人類最早期記憶的爭議。近期，圖克-布朗實驗室在《科學》發表了一項重要的研究成果，為我們提供了全新的線索。

嬰兒海馬體研究困境

十年前，耶魯大學心理學教授兼吳蔡神經科學研究院院長尼克·圖克-布朗（Nick Turk-Browne）無意間發現了一個悖論。他在一系列研究中證明，統計學習的能力（即從經驗中提取規律的能力[1]）依賴于海馬體[2]（一個同時參與情景記憶形成的腦區）。然而，以往的研究普遍認為嬰兒無法形成情景記憶，但他們卻是統計學習的佼佼者（統計學習正是嬰兒習得語言的主要方式之一）。

“記憶研究領域一直以來的看法，都是海馬體要到4至5歲才會真正開始發揮作用?！眻D克-布朗想知道，那嬰兒為什么依然能表現出如此卓越的統計學習能力呢？

他推斷到，要解開這個難題的唯一方法，是像研究成人統計學習那樣，直接測量清醒嬰兒的海馬體活動。然而新的問題來了：嬰兒會扭動身體、哭鬧、入睡，也無法聽從指令，通常需要在睡眠或鎮靜狀態下才能接受掃描?？梢哉f，嬰兒是功能性磁共振成像（fMRI）實驗中最不愿意配合的群體，但用于清醒嬰兒的其他神經成像方法，又無法記錄到海馬體及其他深層腦區的活動。

圖克-布朗直言，他和他的團隊“有些天真地”想要找到合適的方法，讓清醒的嬰兒也能接受fMRI掃描?！拔覀儽仨殗L試，因為這是測量某些關鍵腦區活動的唯一方法。”

?認知神經科學家尼克·圖克-布朗，如圖左所示，正在為他的參與者量身定制功能性核磁共振成像掃描，他們的年齡從 3 個月到 2 歲不等。Courtesy of 160/90

歷經種種艱難，他們最終在2021年找到了破解悖論的關鍵證據[3]：早在嬰兒3個月大時，海馬體就會在統計學習過程中被激活。根據圖克-布朗實驗室在2025年3月發表在《科學》上的最新研究結果[4]，到1歲時，海馬體在記憶編碼過程中也會變得活躍。這意味著，我們之所以無法回憶起嬰兒期的往事，很可能是記憶提取出現了障礙，而并非缺乏記憶本身的儲存。

在認知神經科學領域，圖克-布朗屬于勇敢的探索者——他們率先嘗試對清醒嬰兒進行腦部掃描。這類研究目前仍屬小眾，但參與其中的科學家群體正日益壯大。麻省理工學院腦與認知科學教授麗貝卡·薩克斯（Rebecca Saxe）表示：“這個領域的發展簡直令人驚嘆?！笔甑募夹g探索與改進讓不可能變成可能，科學家們現在終于能夠解答那個嬰兒心智如何以及何時形成的問題。

我們對嬰兒心智的大部分了解都來自他們注視的方向和時長。行為實驗通常以測量“注視時間”來推斷嬰兒的注意力焦點和記憶內容。耶魯大學哈斯金斯實驗室的高級科學家理查德·阿斯林（Richard Aslin）表示：“僅憑行為數據，就能夠構建非常精細的認知模型?！彼饕媚X電圖和功能性近紅外光譜來研究語言發展。

然而，阿斯林指出，注視時間這種測量指標不夠準確[5]。在某些情況下，嬰兒可能更傾向于注視新奇的物體，而在另一些情況下，他們可能會更長時間地注視熟悉物體。他表示：“僅靠行為數據是不夠的。如果要準確地挖掘出潛在的認知機制，我們必須研究大腦。”

很多人都在說這件事不可能做到。但我覺得，我們正在證明它并非完全不可能。

——特里斯坦·耶茨（Tristan Yates）

嬰兒fMRI掃描史

針對睡眠或鎮靜狀態嬰兒的fMRI掃描始于20世紀90年代末。這些研究測量了嬰兒靜息態的腦活動，結果顯示“發育中的大腦所具備的功能已經超乎想象，”日內瓦大學兒科教授佩特拉·蘇珊·休皮（Petra Susan Hüppi）說道。她是將fMRI應用于嬰兒研究的先驅之一。如今，靜息態研究仍在通過諸如“嬰兒連接組計劃”[6]和“健康大腦與兒童發展研究”[7]等合作項目持續推進。

斯坦福大學人類生物學與心理學教授邁克爾·C·弗蘭克（Michael C. Frank）認為，將嬰兒的的神經影像學和行為學數據，與成人的認知神經科學研究結果相結合，可以 “多角度地回答有關發育中大腦和心智的問題”。他補充道：“理想情況下，以計算理論為背景，將這些不同類型的信息整合在一起，科學家們可以為該問題做出當下最優的解釋?！?/p>

不過，神經成像實驗室“發育神經影像學實驗室”主任吉賽琳·德海涅-蘭伯特（Ghislaine Dehaene-Lambertz）也指出，對睡眠中的嬰兒進行掃描，無法揭示驅動“高級認知功能”的神經機制，要了解這些復雜過程，就必須讓嬰兒保持清醒。

最初，對清醒嬰兒的掃描面臨著諸多技術以及非技術性的挑戰。在一項早期實驗中，德海涅-蘭伯特向躺在掃描儀中2到3個月大的嬰兒播放了正常語序和倒序的語音片段。她回憶道：“第一個嬰兒表現得很完美，我們捕捉到了一個‘漂亮’的血氧水平依賴（BOLD）信號，這是大腦活動的間接指標?！钡S后19名被試的情況參差不齊：僅有6名嬰兒沒有哭鬧或者睡著。盡管如此，她的團隊在2002年發表的論文報告說[8]，在成功完成掃描的6名嬰兒中，一部分額葉皮層對正常語序的BOLD信號比對逆序語音的更強。

?新生兒大腦掃描后的信息可視化圖片。Credit: King's College London

2006年，薩克斯開設了自己的實驗室，隨后接受了掃描清醒嬰兒大腦的挑戰。然而，操作難度遠超她的預期。她表示：“我們實驗室關于該主題的第一篇論文直到2017年才發表。這或許真實地反映了實現這一目標有多么困難，其中涉及各種各樣的原因?！?/p>

薩克斯表示，除了要努力讓嬰兒保持清醒并參與實驗外，她還需要考慮如何保護這些小被試的聽力，以及怎樣減少他們的頭部運動。在成人研究中，被試不僅可以佩戴耳塞和耳罩，而且在聽力保護裝置滑落的情況下，他們可以向研究人員發出提醒。此外，成人還可以佩戴一種輕輕貼合頭骨的頭線圈以減少頭部運動，但嬰兒由于顱骨柔軟，無法使用這些裝置。

薩克斯和她的團隊不斷嘗試各種解決方案，直到2013年，轉機出現了：薩克斯懷孕了。她回憶道：“我絕不能錯過給自己寶寶做腦部掃描的機會。”

成功的曙光

她的兒子在那年9月出生，并在一個月后接受了第一次fMRI掃描。薩克斯回憶道：“產假期間，我大部分時間都待在磁共振成像儀里，一遍又一遍地唱著兒歌，努力讓寶寶保持平靜和開心。”針對聽力損傷風險和信噪比低的問題，研究人員分別使用了靜音掃描序列和專門為嬰兒設計的頭線圈。

2014年1月，團隊完成了第一張真正成功的掃描圖，當時薩克斯的兒子4個月大。研究團隊在他觀看短視頻片段時，捕捉到了視覺皮層的活動。在接下來的1年里，他們又成功掃描了另外8名4到6個月大的嬰兒，其中3名是實驗室成員的孩子。每次掃描時，都會有一名被試的家長或另一名實驗室成員躺在掃描儀中，以確保嬰兒保持清醒。2017年，他們報告稱[9]，嬰兒的視覺皮層組織方式與成人基本相似，并且包含對人臉和場景有反應的特定腦區。

?Credit: Auditory Development Lab, McMaster University

大約在同一時間（但在薩克斯的研究發表之前），圖克-布朗和他當時的研究生卡梅倫·埃利斯（Cameron Ellis）啟動了另一項針對清醒嬰兒的fMRI項目。他們摒棄了傳統實驗中每次只針對單一任務采集數據的方式，轉而設計多項任務，并根據嬰兒的興趣切換測試內容。斯坦福大學心理學助理教授的埃利斯說道：“與其孤注一擲，不如多線并行。”他們最終選定了四個方向：統計學習、注意力、視覺處理和嬰兒期記憶遺忘。

雖然德海涅-蘭伯特本人并未參與這項研究，但她表示，這是“非常聰明、絕妙的點子”。她補充道：“對于成年人，你可以讓他們做枯燥的任務，但對嬰兒可不行，切換任務增加了團隊至少為一個實驗收集到可用數據的幾率?！?/p>

圖克-布朗和他的團隊始終堅持為每位嬰兒量身定制實驗流程。家長會陪同孩子進入掃描室（但不進入掃描儀內部），并可以在孩子需要休息、進食或更換尿布時告知研究人員。嬰兒也可以將他們最喜歡的毛絨玩具或毯子帶入掃描儀中。圖克-布朗說：“在這些掃描中，我大約和100名嬰兒握過手。”在2025年1月的一次掃描中，為了安撫一位情緒不安的嬰兒，他在掃描間隙唱歌，跟他玩躲貓貓，甚至還兩次探身進入掃描儀，將吐出的奶嘴遞還給他。

圖克-布朗表示：“從某種意義上說，這是糟糕的研究設計，因為它不可重復。我從未見過完全相同的兩次掃描結果。而這與我們通常期望的相反。我們一般希望有一個實驗流程，它可以嚴格地適用于每個人，這樣就不會有偏差或混雜的因素?！彼a充道：“但這就是與嬰兒被試合作的現實：必須具備適應能力，并針對每個孩子和家庭的具體情況進行靈活的調整。”

這種方法確實有效：圖克-布朗團隊在一篇2025年2月發表的預印本論文中報告稱[10]，他們的每次成像環節平均可以收集到一個可用的實驗數據。盡管不是每次掃描都能產生可用數據，但正如埃利斯所說：“平均來看，我們知道這個研究項目最終會有收獲?！彼€表示，在斯坦福大學的實驗室中，他也實現了每次掃描平均獲得一個可用實驗數據的結果。

哥倫比亞大學蒂姆·托莫普（Nim Tottenham）實驗室的博士后研究員、圖克-布朗實驗室的前研究生特里斯坦·耶茨（Tristan Yates）表示：“很多人都在說這件事完全不可能做到。但我覺得，我們正在證明它并非完全不可能?！?/p>

舉一反三：嬰兒心智的全面思考

在圖克-布朗和埃利斯發現海馬體早在嬰兒3個月大時就表現出活動跡象后（這與人們通常的看法相反），他們開始思考關于這一腦區的其他假設是否也成立。

一項計算模型表明[11]，海馬體擁有情景記憶和統計學習的獨立通路。2013年的一項研究顯示[12]，在非人靈長類動物中，學習通路的成熟早于記憶通路。圖克-布朗表示，這種分階段的發育過程可以解釋為什么嬰兒擅長統計學習，卻無法形成能夠在成年后被提取的記憶。然而，由于缺乏神經證據，目前仍無法確定嬰兒記憶過程中的哪一環節出現了問題：是編碼、存儲、提取，還是其他截然不同的環節。

為此，耶茨和圖克-布朗設計了一項fMRI實驗來填補這一空白。他們為嬰兒展示了一系列圖像，每張圖像呈現兩秒鐘，并在其上方疊加一個動態的迷幻圖案，以吸引嬰兒的注意力。隨后，他們同時展示一張舊圖像和新圖像，并追蹤嬰兒注視時間更長的那張圖像。兩人預測，如果嬰兒記住了某張圖像，他們很可能會花更多時間注視它。

在記憶編碼過程中，當嬰兒注視他們后來能夠識別的圖像時，其海馬體中的BOLD信號比注視似乎遺忘的圖像時更強；研究團隊在2025年3月發表于《科學》的論文中報告稱[4]，對熟悉圖像表現出最強偏好的嬰兒，其信號差異也最為顯著。此外，相比于4-9個月大的嬰兒，信號差異在12-24個月大的嬰兒中更為明顯。

耶茨表示：“海馬體看起來能夠編碼新的個體記憶，”因此，可能是“后續的某個環節出了問題”。這一觀點與嚙齒類動物的研究結果一致：在小鼠嬰兒期編碼記憶時標記的神經元，如果在成年期被激活，可以重新喚起這段記憶。換句話說，記憶仍然存在，只是通常無法被提取。

圖克-布朗正在探索海馬體中表征的復雜性如何隨著發育進程發生變化，以及嬰兒期編碼的自傳體記憶在何時以及為何會出現提取障礙。他表示：“在嬰兒研究中，現在沒有其他方法能夠達到探究‘某種體驗的神經表征究竟是什么’的粒度。”

埃利斯表示，清醒嬰兒的fMRI技術還能夠解決其他“重大但觸手可及”的問題。她正在利用這項技術研究注意力和語言。“你可以設計一個相對簡單的任務，來回答一個長期以來懸而未決的問題。”

?Credit: Caitlin Cunningham Photography

在記憶領域之外，薩克斯正在分析有關幼兒語言功能偏側化和嬰兒場景處理項目的數據；都柏林三一學院認知神經科學教授羅德里·庫薩克（Rhodri Cusack）表示，他的團隊去年掃描了134名2個月大的嬰兒，以研究視覺系統的發育。

弗拉德·艾森伯格（Vlad Ayzenberg）說，一批“第一代年輕研究者”正在加入這一領域的研究行列，包括他自己、埃利斯和耶茨。耶茨在托莫普實驗室創建了一個針對幼兒的掃描項目，此前該實驗室的研究對象僅限于兒童。她計劃研究看護者與嬰兒之間的依戀關系如何影響認知能力。艾森伯格則表示，他計劃在2025年的晚些時候開設自己的實驗室，并利用清醒嬰兒的fMRI技術，研究皮層和皮下腦區如何在不同發育階段影響認知能力。

艾森伯格表示，十年前，對于一名初級研究者來說，開展一項清醒狀態下的fMRI項目風險太大。“如今已有足夠的證據表明這項技術是可行的，并且有足夠多的人成功完成了相關研究，這不再像天方夜譚。”但他強調：“盡管可能，但依然困難重重”。

編譯后記

原來，嬰兒期的記憶并非毫無痕跡，包括養育經歷在內的嬰兒早期記憶只是無法被我們的意識所提取。從心理動力學治療的角度，這一方面印證了養育經歷對于當下的影響，另一方面也讓我意識到在臨床情境中部分基于聯系的詮釋可能是不準確的，關于養育經歷的回憶大多源于來訪養育者的傳述，而非一手的信息。希望有朝一日我們能通過新的技術自行回想起這些經歷，讓來訪者和咨詢師都能夠更理解當下的模式如何受到早期經歷的影響。也希望我們都別再說小孩不記事兒，其實他們都“記”著呢，善待孩子～

原文鏈接：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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