大脑决策前已现“错误征兆”：达特茅斯与MIT团队揭示预测性神经信号
在人类和动物的决策行为中，“犯错”常被视为信息不足或噪声干扰所致。但一项由达特茅斯学院与MIT等机构联合开展的研究提出反直觉观点：错误发生前，大脑内部已存在可被检测的“错误征兆”。
该研究通过构建生理一致的仿生脑模型，结合非人灵长类实验数据，发现了一种此前未被系统关注的预测性神经信号。相关成果以《Biomimetic model of corticostriatal micro-assemblies discovers a neural code》为题，于2025年12月29日发表于《Nature Communications》 [2] 。
https://www.nature.com/articles/s41467-025-67076-x
构建生理一致的皮层—纹状体仿生模型
研究团队聚焦皮层—纹状体（cortex–striatum）回路——这一在决策、动作选择与学习中起关键作用的脑区连接。所建模型在结构与动力学上均高度贴近真实神经系统，而非抽象算法 [3] 。
模型覆盖单个神经元至皮质、丘脑等多尺度回路，并整合多种生物模拟计算原语（BCPs），包括局部反馈侧抑制电路（L-FLIC）、纹状体中型棘神经元（MSNs）、胆碱能持续活性神经元（TANs）等，每个原语对应特定计算功能 [4] 。
区别于其他模型，该系统既包含神经元连接等微观细节，也涵盖乙酰胆碱等神经调节物质对跨区域信息处理的影响；全部参数均源自生理文献，未拟合任何非人灵长类实验数据 [5] 。
图1：模型图解。
发现“不一致性神经元”并获实证验证
模型在执行学习任务过程中，成功复现了非人灵长类动物中观察到的复杂行为模式，包括特定任务下的同步性与相位锁定现象 [6] 。
更关键的是，模型识别出一类约占总量20%的“不一致性神经元”（ICNs）。这些神经元对四种条件之一表现出强烈选择性反应：A正确、A错误、B正确、B错误。其中，“A错误”指呈现A类刺激但受试者做出B类反应——此类选择性反应在刺激出现后200毫秒内即已发生，远早于实际错误反应的执行时间 [7] 。
图2：“不一致性神经元”（ICNs）在模拟中被发现，随后在实证数据中得到证实。
研究者指出，这类神经元可能承担探索新策略的功能。当任务规则变化时，其偶然激活或有助于发现新认知路径 [8] 。
模型验证与应用前景
该基于BCP的脑电路模型，实现了从单个神经元、微集合体到全脑节律交互及行为输出的多尺度模拟，支撑分类学习中的侧向抑制与探索/利用等基本操作 [9] 。
其最具突破性的成果在于：模型首次识别出一类未知神经信号，并经独立的非人灵长类动物（NHP）实验数据验证。这些发现直接源于对解剖学回路生理运作的纯粹模拟 [10] 。
作者认为，该模型展现出的广度与深度，充分证明其在分析现有神经数据方面的实用性，未来有望应用于预测编码、强化学习等相关的行为建模难题 [11] 。
