Neuron最新：表征相似性如何動態調節大腦的新異性信號？

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基本信息

Title:Representational similarity modulates neural and behavioral signatures of novelty

發表時間：2026.3.20

發表期刊:Neuron

影響因子：15.0

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研究背景

我們的大腦天生就是一個“喜新厭舊”的機器。當我們走進一家未曾嘗試過的餐廳、遇見一位從未謀面的新同事時，腦海中會瞬間涌現出一種獨特的感覺：“這是新的”。這種對新異性（Novelty）的敏銳洞察，是大腦有效適應環境、整合信息、甚至是維持生存的基石。

然而，在這個充滿了各種“幾乎”和“似曾相識”的世界里，“新”這個詞往往帶著復雜的色彩。想象一下，如果你在街上看到了一只從未見過的狗，但它長得非常像你家里養的那只，你的大腦該如何界定它的“新”？是把它當作一個全新的物種（全新的新異性），還是僅僅視為你所熟知事物的微小變體（相似的新異性）？

長期以來，認知神經科學領域傾向于將新異性視為一個非黑即白、要么全有要么全無（Binary）的簡單狀態，卻忽略了一個關鍵的、連續的維度：新異刺激在神經表征上與舊刺激之間究竟有多相似。這種相似性是否會像一個隱形的調節器，默默地改變大腦產生新異性信號的強度，進而影響我們最終的學習和記憶表現？本研究正是試圖撥開這層迷霧，深入探索表征相似性如何動態塑造大腦對新異性的反應機制。

研究核心總結

本研究通過精細的實驗設計結合先進的功能磁共振成像（fMRI）技術，深入探討了表征相似性對新異性（Novelty）加工的調節機制。結果表明，大腦并非無差別地產生“新異性”信號。相反，新刺激與已有記憶在神經表征上的相似度（Representational Similarity）深刻調制了新異性的神經和行為特征。

Figure 1. From count-based to similarity-based novelty

一、相似性調節新異性信號的強度與募集

結果顯示，新異性并非一種絕對的、非黑即白的狀態，而是受到相似性的連續譜調制。具體表現為，當新刺激在神經表征上與已知刺激高度相似時，大腦的核心新異性回路（包括多巴胺能中腦、腹側紋狀體等）對該刺激的新異性反應會顯著減弱；只有當刺激在表征層面上體現出較低的相似性（即真正“更”新）時，這些回路才能被強烈且廣泛地激活。這一發現直接挑戰了傳統的“全有或全無”新異性模型。

Figure 2. Similarity-based novelty robustly explains novelty responses in mouse V1

二、機制解釋：基于相似性的內側顳葉計算

研究進一步揭示了這一調制背后的神經機制，關鍵在于內側顳葉（MTL）精細的計算過程。大腦利用圍嗅皮層（Perirhinal Cortex, PRC）和海馬體（Hippocampus）中的表征相似度作為一個關鍵的過濾器（Filter），對“新”信號進行分級計算。高相似性的新刺激在嗅皮層中會被評估為具有較高的熟悉度或“重復”特征，從而抑制了向海馬體及后續多巴胺回路傳遞強烈的新異性警報。而低相似性的刺激則更有可能通過海馬體的模式分離（Pattern Separation）機制，被成功識別為真正的、不相關的新異性。

Figure 3. Similarity-based novelty explains mouse exploration in an unfamiliar maze

三、行為學意義：相似性預測記憶表現

在行為層面，個體對新異刺激的后續記憶表現可以被其神經表征相似性精確預測。研究發現，當一個“新”刺激在神經層面上被表征為與某一“舊”刺激過分相似時，被試在隨后的記憶測試中更容易將該新刺激錯誤地識別為舊刺激（即發生錯誤識別，False Recognition）。而那些在神經表征上與舊刺激保持適當、明確差異的新刺激，則能產生最佳的新異性反應，從而促進大腦對其進行有效編碼和持久記憶。

Figure 4. A framework for new theory-driven experiments

研究意義

這一研究具有重要的理論貢獻。它打破了傳統認知，提出了一種更為動態、連續的新異性加工框架：大腦對“新”的界定受到記憶表征相似性的連續譜調制。這不僅深化了我們對內側顳葉（尤其是嗅皮層與海馬）在記憶加工中角色的理解，也為解釋某些神經發育或認知障礙（如阿爾茨海默病中難以區分相似細節）提供了新的神經生物學視角。

Abstract

Novelty signals in the brain drive exploration and learning. While the perceived novelty of a stimulus is known to depend on previous experience, it remains elusive how generalization between familiar and novel stimuli impacts novelty computation. Specifically, existing models of novelty computation fail to account for the effects of stimulus similarities that are abundant in naturalistic tasks. Here, we present a biologically plausible model that captures how stimulus similarities modulate novelty signals in the brain and influence novelty-driven exploration. By applying our model to two publicly available datasets, we show (1) how generalization across similar visual stimuli affects novelty responses in the mouse visual cortex and (2) how generalization across nearby locations impacts mouse exploration in an unfamiliar environment. Our model explains distinct neural and behavioral signatures of novelty, makes mechanistic predictions about synaptic plasticity rules in novelty-computing circuits, and enables theory-driven experiment design.

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分享人：飯鴿兒

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