Nat Neurosci | 意識(shí)深處藏著什么？對(duì)抗性AI攻克意識(shí)難題，指明意識(shí)恢復(fù)的神經(jīng)計(jì)算路徑

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基本信息

Title:Adversarial AI reveals mechanisms and treatments for disorders of consciousness

發(fā)表時(shí)間：2026.3.24

發(fā)表期刊:Nature Neuroscience

影響因子：20.0

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研究背景

意識(shí)是如何產(chǎn)生的，又是如何在昏迷等狀態(tài)下消散的，這始終是腦科學(xué)與認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域最迷人也最難解的謎題之一。對(duì)于昏迷、植物狀態(tài)和微意識(shí)狀態(tài)等意識(shí)障礙（DOC）患者，臨床上目前主要依賴“中介環(huán)路假說(shuō)”來(lái)理解其發(fā)病機(jī)制。該假說(shuō)認(rèn)為，廣泛的前腦損傷會(huì)導(dǎo)致皮層、紋狀體、蒼白球和中央丘腦之間的大范圍神經(jīng)環(huán)路功能異常，進(jìn)而削弱大腦的覺(jué)醒與意識(shí)水平。

然而，這一領(lǐng)域長(zhǎng)期存在一個(gè)局限：由于缺乏合適的意識(shí)障礙實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，科學(xué)家一直難以在真實(shí)大腦中直接驗(yàn)證這些神經(jīng)環(huán)路層面的理論，這也導(dǎo)致了深部腦刺激（DBS）等臨床干預(yù)手段缺乏精準(zhǔn)的靶點(diǎn)依據(jù)和機(jī)制解釋。

為了打破這一僵局，Daniel Toker及其團(tuán)隊(duì)近期在Nature Neuroscience上發(fā)表了一項(xiàng)極具開(kāi)創(chuàng)性的研究。他們巧妙地引入了生成對(duì)抗人工智能（AI）框架，將超過(guò)68萬(wàn)份跨越人類、猴子、老鼠和蝙蝠的真實(shí)神經(jīng)電生理數(shù)據(jù)喂給深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓其與具有生物物理學(xué)意義的計(jì)算神經(jīng)模型進(jìn)行“對(duì)抗”。通過(guò)這種無(wú)需顯式人工編程的迭代進(jìn)化，AI不僅在數(shù)字世界中逼真地重構(gòu)了清醒與昏迷的大腦狀態(tài)，還為理解無(wú)意識(shí)的底層神經(jīng)機(jī)制以及尋找新的神經(jīng)調(diào)控療法提供了顛覆性的視角。

Fig. 1 | DCNN-based consciousness detection across species and brain regions.

研究核心總結(jié)

一、AI重構(gòu)并拓展經(jīng)典神經(jīng)環(huán)路假說(shuō)

研究表明，這套生成對(duì)抗AI模型在未經(jīng)過(guò)顯式編程的情況下，自動(dòng)推演出了意識(shí)障礙患者大腦中已知的病理特征。結(jié)果顯示，昏迷大腦中皮層對(duì)丘腦和紋狀體的驅(qū)動(dòng)減弱，同時(shí)紋狀體至蒼白球通路也發(fā)生了中斷，這與經(jīng)典的“中介環(huán)路假說(shuō)”高度吻合。通過(guò)這種宏觀的計(jì)算模擬，研究不僅證實(shí)了該假說(shuō)的核心邏輯，還為后續(xù)揭示更微觀的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制奠定了基礎(chǔ)。

Fig. 2 | A generative AI model of the conscious thalamocortical–basal ganglia system.

二、發(fā)現(xiàn)大腦皮層抑制性突觸的異常增強(qiáng)

研究發(fā)現(xiàn)了一個(gè)全新的無(wú)意識(shí)驅(qū)動(dòng)機(jī)制，即大腦皮層中抑制性神經(jīng)元之間的突觸耦合出現(xiàn)了異常增強(qiáng)。為了驗(yàn)證這一前衛(wèi)的理論預(yù)測(cè)，研究人員對(duì)急性創(chuàng)傷性昏迷患者的皮層組織進(jìn)行了單核RNA測(cè)序分析。結(jié)果顯示，在這些患者的快速發(fā)放型小白蛋白（PV）中間神經(jīng)元中，與突觸生成相關(guān)的VGF和SCG2基因表達(dá)顯著上調(diào)。這一跨越計(jì)算腦網(wǎng)絡(luò)建模與分子生物學(xué)的交叉驗(yàn)證，直擊了意識(shí)喪失的微觀神經(jīng)機(jī)制。

Fig. 3 | An AI-driven mesocircuit model of DOC.

三、精準(zhǔn)鎖定基底神經(jīng)節(jié)“間接通路”的選擇性受損

結(jié)果顯示，意識(shí)喪失還與基底神經(jīng)節(jié)內(nèi)部一條特定通路的斷裂密切相關(guān)。AI模型預(yù)測(cè)，從表達(dá)D2受體的紋狀體神經(jīng)元投射到外部蒼白球（GPe）的連接出現(xiàn)了選擇性退化。研究團(tuán)隊(duì)隨后通過(guò)對(duì)51名意識(shí)障礙患者的彌散張量成像（DTI）影像數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，證實(shí)了植物狀態(tài)患者的左側(cè)紋狀體至外部蒼白球的結(jié)構(gòu)連通性確實(shí)顯著降低。這種對(duì)特定通路受損的精準(zhǔn)定位，為理解覺(jué)醒水平的持續(xù)下降提供了直接的結(jié)構(gòu)解剖學(xué)證據(jù)。

Fig. 4 | Upregulation of cortical PV → PV synaptogenic genes, an AI-predicted driver of pathological unconsciousness, in acute traumatic coma and severe ischemic stroke.

四、發(fā)現(xiàn)喚醒意識(shí)的深部腦刺激新靶點(diǎn)

該研究不僅揭示了致病機(jī)制，更找到了極具潛力的臨床干預(yù)策略。通過(guò)在數(shù)字大腦中模擬不同腦區(qū)和頻率的深部腦刺激，AI模型識(shí)別出對(duì)丘腦底核（STN）進(jìn)行高頻刺激是恢復(fù)意識(shí)的最優(yōu)干預(yù)手段。這一計(jì)算預(yù)測(cè)在隨后的人類清醒患者腦電圖數(shù)據(jù)中得到了初步的轉(zhuǎn)化驗(yàn)證，接受高頻丘腦底核刺激的患者，其AI預(yù)測(cè)的意識(shí)水平指數(shù)出現(xiàn)了顯著的提升。

Fig. 5 | Structural connectivity between the striatum and the GPe is reduced in patients in a VS, matching AI predictions.

研究意義

該研究首創(chuàng)性地利用生成對(duì)抗AI框架，不僅在環(huán)路和分子層面上揭示了意識(shí)障礙的全新認(rèn)知與神經(jīng)病理機(jī)制，更精準(zhǔn)鎖定了丘腦底核作為恢復(fù)意識(shí)的潛在治療靶點(diǎn)，為復(fù)雜腦系統(tǒng)科學(xué)的因果推斷和腦機(jī)接口療法開(kāi)發(fā)開(kāi)辟了全新的范式。

Fig. 6 | Effect of DBS on AI-predicted levels of consciousness.

Abstract

Understanding disorders of consciousness (DOC) remains one of the most challenging problems in neuroscience, hindered by the lack of experimental models for probing mechanisms or testing interventions. Here, to address this, we introduce a generative adversarial artificial intelligence (AI) framework that pits deep neural networks—trained to detect consciousness across more than 680,000 ten-second neuroelectrophysiology samples and validated on 565 patients, healthy volunteers and animals—against interpretable, machine learning-driven neural field models. This adversarial architecture produces biologically realistic simulations of both conscious and comatose brains that recapitulate empirical neurophysiological features across humans, monkeys, rats and bats. Without explicit programming, the AI model retrodicts known DOC responses to brain stimulation and generates testable predictions about the mechanisms of unconsciousness. Two such predictions are validated here: selective disruption of the basal ganglia indirect pathway, supported by diffusion magnetic resonance imaging in 51 patients with DOC, and increased cortical inhibitory-to-inhibitory synaptic coupling, supported by RNA sequencing of resected brain tissue from 6 human patients with coma and a rat stroke model. The model also identifies high-frequency stimulation of the subthalamic nucleus as a promising intervention for DOC, supported by electrophysiological data from human patients. This work introduces an AI framework for causal inference and therapeutic discovery in consciousness research, as well as in complex systems more broadly.

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審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部

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