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2025年7月1日，加利福尼亞大學Vikaas S. Sohal在Nature communications發表：Context-invariant socioemotional encoding by prefrontal ensembles，揭示了前額葉神經群體能夠以一種不受情境影響的方式編碼社交情緒信息。

前額葉皮層在社交互動、焦慮相關的回避行為以及靈活的情境依賴性行為中發揮關鍵作用，這也引出了一個重要的問題：前額葉神經元如何在不同環境中表征社會情緒信息？情境信息與社會情緒表征是彼此分離還是相互混合？這種組織方式是否導致社會情緒編碼在不同環境中發生重新映射或泛化？為了解決這些問題，作者在不同環境中觀察了小鼠在進行社交互動或表現出焦慮相關回避行為時，其腹內側前額葉皮層（vmPFC）的神經元活動。結果顯示，代表情境信息和社交互動的神經元群體之間的重疊程度高于隨機預期，但總體上仍然保持高度正交（即信息相對獨立）。類似地，焦慮相關的信息也在不同環境中表現出泛化特性，但仍與情境信息保持較大差異。這表明，腹內側前額葉皮層通過使用部分重疊的神經群體來實現多個信息流的并行處理，而不是依賴完全分離的神經元群體。這種方式使得大腦既能夠實現跨情境的穩定編碼，又能在群體水平上根據具體情境進行動態重組。

圖一 內側前額葉皮層對社會信息與情境信息的編碼機制

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作者對8只小鼠進行了前額葉多神經元活動模式檢測，每只小鼠在兩天內分別與新的同性別幼年同類進行連續社交互動測試。在第一天（靜態情境）中，所有四次社交互動均發生于小鼠的家籠環境內，新來的幼年個體被依次引入，期間穿插著小鼠獨處的時間段。在另一天（動態情境）中，小鼠首先在家籠中與兩個新幼年個體互動，隨后被轉移到另一個熟悉的環境中，繼續與另外兩個新個體互動。作者在兩種情境下記錄了相似數量的神經元活動，平均記錄到約80個細胞。通過結合PCA/ICA算法識別單個神經元并檢測其活動事件，生成二進制點陣圖以表示每個神經元活躍的時間段。作者計算了每個神經元在社交互動期間和非社交時期的平均活動水平。社交互動定義為小鼠與幼年個體主動接觸的時段，而非社交時期則包括未進行互動的所有時間段。作者發現，在社交互動期間，更多神經元表現出極低或極高的活動水平。社交互動期間高活躍和沉默神經元的數量均顯著增加。為了研究神經群體是否穩定編碼社交信息，作者構建了每次互動或非互動時期的群體活動向量并計算它們之間的相關性。在靜態情境中，不同社交互動的群體活動高度相似，但明顯區別于非社交時期的活動模式。而在動態情境中，同一情境下的社交與非社交活動彼此相似而跨情境時差異顯著。進一步分析顯示，在動態情境中，社交與非社交活動模式在同一情境內部的相似性高于跨情境。即使僅分析在兩種情境中都活躍的神經元，這一趨勢仍然存在。這些結果表明，內側前額葉皮層中的神經群體既能維持穩定的社交信息編碼，又能根據所處環境靈活調整其活動模式。

圖二 在不同情境下，社交互動都得到了穩定的表征

在動態情境條件下，社交活動的神經向量與同一情境下的非社交活動向量之間的平均相關性要高于與另一情境下的社交向量之間的相關性。為了進一步探討社交互動的編碼是否具有跨情境穩定性，作者訓練了一個線性分類器，基于觀察到的神經活動來區分社交和非社交時間段。無論是在靜態還是動態情境下，該分類器在識別社交與非社交階段方面表現出相似的準確率而對隨機打亂數據的分類準確率接近50%。當分類器在一個情境中訓練、在另一個情境中測試時，其表現仍顯著高于隨機水平，無論是在靜態還是動態情境中。盡管群體活動模式會根據情境發生重組，但仍存在一些穩定的神經活動模式，能夠持續編碼社交互動，具有一定的情境不變性。為了進一步研究是否存在一組神經元在不同情境下始終參與社交信息的編碼，作者計算了每個時間段內的“社交調制指數”和“非社交調制指數”，結果顯示，在AB時間段中被顯著增強或抑制的神經元，在CD時間段中通常也表現出類似的調制趨勢，表現為AB與CD之間社交調制指數的正相關關系。此外，作者構建了社交與非社交調制指數的相似性矩陣，發現無論是靜態還是動態情境，各時間段之間的社交調制指數彼此相似且明顯區別于非社交調制指數。這些數據表明盡管群體神經活動模式會因情境變化而發生重組，但那些在社交互動中被顯著調制的神經元群體在不同環境中保持高度一致性。

圖三 焦慮相關信息與情境信息主要由彼此相對獨立的神經群體編碼

為了量化焦慮相關信息與情境信息之間的重疊程度，作者構建了神經元調制指數向量用以反映每個神經元在不同環境或迷宮區域之間活動的變化。作者比較了神經元在家籠與迷宮之間、迷宮不同子區域（如高架零迷宮EZM的開放臂與封閉臂）之間的平均活動差異，并將其轉化為相對于隨機打亂數據的百分位數，從而識別出在不同條件下差異活躍的神經群體。作者進一步評估了編碼特定情境或焦慮狀態的神經群體之間的重合程度。結果發現，用于區分迷宮與其相鄰家籠的調制向量彼此之間的相似性顯著高于用于區分不同家籠時間段的向量，表明存在大量重疊的神經群體用于編碼EZM、EPM和T迷宮相關的情境信息。此外，EZM和EPM中開放臂與封閉臂之間的調制向量也表現出較高相似性，顯著高于家籠內部或迷宮與家籠之間的比較結果，說明編碼焦慮相關信息的神經群體在不同情境下具有穩定性。作者訓練支持向量機（SVM）來區分不同情境（如EZM vs. 家籠）、不同家籠時間段（如家籠1 vs. 家籠2）以及同一迷宮內的不同區域（如開放臂 vs. 封閉臂）。模型在一個迷宮中訓練后，在另一個迷宮中的測試表現依然良好，尤其是在區分迷宮與家籠、以及不同迷宮的開放臂與封閉臂時。然而，當模型在情境任務上訓練后，卻無法有效泛化到焦慮相關區域的分類任務，這進一步驗證編碼情境信息的神經群體與編碼焦慮信息的群體在整體上是相對獨立的。

綜上所述，本研究揭示了前額葉神經群體能夠在不同情境下穩定編碼社會情緒信息，表明大腦具備一種跨情境的神經表征機制。這種“情境不變性”對于個體在復雜多變的環境中維持穩定的社交行為和情緒反應具有重要意義。這一發現不僅加深了對前額葉皮層如何整合社會信息與環境背景的理解，也為探索相關神經疾病的機制提供了新的視角。

文章來源

https://doi.org/10.1038/s41467-025-59575-8