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　　大脑从健康状态转变为疾病状态的原因是什么？这种转变是如何影响刺激的处理方式的？以及哪种物理神经动力学变化推动了这种转变？为了解决这些问题，作者借鉴David Marr的分析模型，提出了一个三级计算算法复杂框架，该框架以自上而下（TD）和自下而上（BU）处理的转变为中心，以解释焦虑和抑郁作为不同疾病状态的产生原理。自下而上（bottom-up）是最初的快速处理模式，它在很大程度上依赖于对来自环境的显著刺激的即时、无意识的和情绪反应。自上而下（top-down）是一种缓慢的处理模式，依赖于认知、环境、先验知识和目标驱动的方法来评估刺激。

　　近日，美国加利福利亚萨尔克生物研究所Kay M. Tye等发表综述，阐述了基底外侧杏仁核信号和投射在自下而上处理中的作用，和内侧前额叶皮层内部信号和投射在上而下处理中的作用。

　　1、计算环境（吸引子状态动力学）的变化

　　解释大脑功能的转变

　　大脑是一个依赖于多个隐藏变量的动态系统，我们只能观察到其中的少数变量。单个细胞正在进行的活动由输入的组合控制：它们的振幅、位置、时间、离子通道的调节以及来自神经调控的较慢信号。在更大的范围内，一个细胞接收来自数万个其他神经元的输入，这些神经元的连接和活动是未知的。神经活动中如此大量的隐藏变量需要能够准确地表示生物活动的计算模型——将大脑理解为一个动态系统以解释这些无法观察到的隐藏变量。该模型包含“吸引子状态（attractor states）”，吸引子是状态空间中的最小状态集，所有附近的状态最终都随着时间流向该状态集。

　　越来越多的证据表明，神经集合表现出类似于吸引子状态模型的活动。吸引子网络（不同于吸引子状态）是一种随着时间的推移向稳定性发展的动态网络。诊断为焦虑和抑郁的患者表现出不同的大脑状态，这说明焦虑和抑郁存在于不同的吸引子状态中。有趣的是，焦虑活动增加的区域在抑郁症患者中活动减少，焦虑活动减少的区域在抑郁患者中活动增加。

　　这些独立的大脑状态说明，存在可以代表焦虑和抑郁的双稳态吸引子状态[Fig.1]。健康个体可以在TD和BU处理状态之间平稳地交替，以适当地调节行为。在病理条件下，吸引子状态的深度增加，使得网络活动严重偏向于TD（在抑郁症中）或BU（在焦虑症中）。

　　2、在算法层面

　　刺激和价值处理维持和扰乱大脑功能

　　吸引子状态动力学的变化可能导致刺激处理方式的重大变化。在算法层面，作者区分两个反馈回路，当平衡时，这两个回路对刺激进行适当的评估和响应。快速和单向的BU-反馈回路对感觉刺激做出即时反应，而缓慢和复杂的TD反馈回路进行更复杂的环境评估和微调行为。这些循环分为三个主要步骤：感官检测、处理和输出[Fig.2]。

　　在焦虑状态下，系统在没有足够的TD调节的情况下，压倒性地向BU处理转变，扰乱了目标导向的行为。这导致过度的生理和心理唤醒，并增加了对环境刺激的敏感性，促使刺激偏向于威胁。通常被认为是中性的刺激可能会引发与焦虑相关的心理症状，包括过度警觉和担忧，以及生理症状，如心率加快、出汗和肌肉紧张。在抑郁症中，TD认知过程控制情绪反射过程，并过度抑制BU循环。这可能导致无法适当地与环境接触，或无法达到对相关刺激采取行动的唤醒阈值。表现为缺乏动力和快感缺乏。而患有焦虑抑郁共病个体的双向过度补偿导致BU和TD偏向处理之间的不适应交替。

　　3、关键大脑结构对大脑能力变化的作用

　　人类研究表明，情绪和注意力处理会激活大脑中不同的活动模式，这取决于是否出现TD或BU诱导刺激。BU诱导刺激，如可以快速引发自动情绪反应的图像，已被证明会激活大脑区域，如杏仁核，而TD诱导的刺激（言语和想象活动）与PFC有关。作者分别将杏仁核和PFC作为BU和TD处理的代表，以阐明生物学机制如何在计算和算法层面实现慢性变化[Fig.3]。

　　焦虑症可能源于自下而上区域的功能亢进。稳态水平下的BU处理对于动物保持警惕和谨慎是必要的；然而，与适应性焦虑处理相关的区域活动的病理性增加会导致不适应的焦虑症状和行为。在BU处理的背景下，杏仁核是大脑中进行联想学习、BU处理和觉醒的关键区域。

　　抑郁症可能源于自上而下区域的功能亢进。mPFC一直与情绪障碍有关，该区域的连通性与抑郁症有关。

　　4、神经递质平衡

　　驱动吸引子状态和精神状态稳定

　　谷氨酸和γ-氨基丁酸（GABA）分别是参与活性激发和抑制的主要神经递质。神经调节剂的表达水平与精神状态之间有着密切的关系。大脑中神经调质的释放与焦虑和抑郁有关，并提供了对精神疾病如何编码的见解。正如吸引子状态的计算理论家所说，吸引子状态的稳定性类似于该区域的可塑性水平。因此，通过解释可塑性的选择性变化如何改变吸引子状态的稳定性，神经调节剂的存在和身份为模型提供了信息。

　　作者提出了一个模型，在该模型中，神经调节的区域功能障碍会导致焦虑和抑郁症状，从而巩固超稳定的吸引子状态。认为焦虑是由超稳定吸引子状态引起的，该状态巩固了BU偏向的处理。这种状态是由于BLA及其谷氨酸能投射mPFC的超兴奋性引起的。相反，抑郁症是由超稳定的TD偏向的吸引子状态引起的，其中E/I失衡是mPFC中紊乱的神经调质介导的。

　　总结与展望

　　在这里，作者将研究的计算、算法和实施层面联系起来，以连接每个领域提出的概念框架。在计算层面上，大脑在健康和疾病中的功能可以与吸引子状态进行比较，类似于大脑状态。在算法层面上，探索了TD或BU大脑状态如何代表由神经回路介导的心理处理途径。在实施层面上，探索了突触变化如何改变神经动力学，并沿着多个不同的参数改变大脑状态。

　　虽然吸引子状态建模表明了焦虑和抑郁状态是如何持续的，但问题仍然存在：这些疾病状态是如何发展的，是什么导致了向这些状态的转变？神经元处理需要数千个输入的整合和重新分布，其动力学被称为神经元雪崩。这一理论表明，当群体接近临界阈值时，可观察到的行为不会改变，直到一个单位超过阈值，并导致许多其他单位依次改变。虽然吸引子状态解释了给定状态的稳定性和持续性，但神经元雪崩和更广泛的临界脑假说解释了从一种吸引子状态到另一种吸引子的过程。在一个健康的系统中，神经元雪崩可以引发状态转换；然而，在一个不健康的系统中，神经元群体将难以达到状态转换所需的临界点。

　　原文链接：

　　https://nyaspubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/nyas.14997

　　参考文献

　　LeDuke, Deryn O et al. “Anxiety and depression: A top-down, bottom-up model of circuit function.” Annals of the New York Academy of Sciences, 10.1111/nyas.14997. 2 May. 2023, doi:10.1111/nyas.14997