伦敦大学学院的神经科学家首次发现精神分裂症患者大脑中“重放”记忆的方式存在异常;研究人员表示，这项开创性研究为解释该病的许多核心症状提供了全新的基础。
精神分裂症是一种严重且使人衰弱的精神障碍，其特征是精神病发作。症状包括幻觉(通常是听到声音)、妄想和思维混乱。它影响了全球约 2000 万人，但确切原因尚不清楚。
在这项发表在《细胞》杂志上的研究中，研究人员使用最先进的脑成像技术，即脑磁图 (MEG) 和机器学习工具，来测量和评估休息期间与内心状态相对应的神经活动当大脑正在巩固其先前的经验时。
该研究首次证明了异常神经重放与精神分裂症之间存在联系，作者认为这些发现可能有助于更早地发现这种疾病，并为检查新的治疗方案提供基础。
在解释这项在伦敦大学学院马克斯普朗克计算精神病学和衰老中心进行的研究时，资深作者雷·多兰教授(伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所)说：“每个人在他们的脑海中和面对世界时都有一个世界模型有了新信息，这个模型就会使用一个叫做“神经重放”的过程来更新。
“我们询问精神分裂症患者是否存在神经重放异常。为此，我们使用新开发的解码工具设计了一项首创的研究，基于机器学习，使我们能够跟踪与神经重放相对应的神经重放与任务相关的推理过程。”
在这项研究中，55 名参与者，其中 28 名患有精神分裂症(13 名未用药)和 27 名健康志愿者，被赋予一个抽象规则，例如 [A → B → C → D]，然后要求他们在脑海中排列一系列呈现的图像对两个不同的组和序列，通过应用他们学到的抽象规则。
一旦参与者完成任务，他们就会放松五分钟，让大脑进入“休息期”;这是大脑下意识地使用神经重放来重放其先前经验的时间，这被认为是记忆巩固以及推理和信念形成的重要机制。
在任务阶段和休息阶段的任何时候，参与者都坐着、醒着，他们的大脑受到 MEG 的监控。
在分析 MEG 神经活动数据时，研究人员使用了作者及其合作者开发的基于机器学习的方法。
研究人员发现，患有精神分裂症的参与者“构建结构”任务的能力要差得多。这种行为障碍与在任务后“休息期”期间测量的神经重放的贫乏表达直接相关。
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