睡眠与记忆的相互作用，是神经科学长期关注的重要问题。过去大量研究表明，睡眠能够促进记忆巩固。但反过来，作为睡眠中大脑活动的重要组分，记忆重放是否也会影响睡眠结构，尤其是记忆内容如何适应性参与睡眠稳态调控，仍有待进一步阐明。北京智源人工智能研究院与清华大学联合开展的研究围绕这一问题取得了新进展，6月4日相关成果发表于国际学术期刊《科学》。

记忆调控睡眠相关问题的关键，在于如何从睡眠活动、记忆活动等多模态、长时程数据中，捕捉记忆相关神经活动与睡眠状态变化之间的因果关系，并进一步验证其潜在调控作用。作为本研究中的数据分析的技术支撑，智源研究院AI+神经科学团队研发的脑科学多模态基础模型Brainμ0，为研究中的记忆-睡眠多模态数据分析、辅助科学家假设验证、睡眠状态识别等关键分析环节提供了支撑。

基于Brainμ模型的多模态神经信号编解码能力，研究团队提出了使用神经科学基础模型辅助假设验证与信号因果推断的“AI+基础研究”新思路。在本项研究中，Brainμ0被用于处理与建模分析睡眠EEG信号与记忆相关单细胞双光子钙成像信号。模型不仅帮助研究人员确认记忆活动的神经信号可以有效预测睡眠相位变化的发生，也同时可以辅助区分“伴随记忆重激活的睡眠”与“非伴随记忆重激活的睡眠”，为数据驱动的神经科学假设验证提供辅助。在整个研究中，Brainμ在零样本场景下，实现了跨个体、跨场景数据分析与验证，体现了基础模型在神经科学数据分析中的泛化潜力。

研究团队首次证实，睡眠中负向记忆再激活会加剧睡眠碎片化、提升机体警觉性，正向记忆再激活则可显著增强睡眠连续性与抗干扰能力。该发现推动了对睡眠调控的认识：睡眠并非单一的被动恢复过程，也可能受到既往经验和记忆内容的动态影响。不仅为睡眠－记忆双向调控机制建立了全新科学框架，也为抑郁、焦虑等精神疾病伴发的睡眠障碍提供了全新的机制视角与治疗思路。

除本次研究中的假设验证和神经信号分析场景外，Brainμ0模型已在多个神经科学前沿实验室的真实科研场景中开展应用，辅助神经科学家进行跨物种、跨模态的数据分析与科学假设验证，覆盖记忆、情绪、脑疾病等相关神经科学研究方向。

文/北京青年报记者 雷嘉

编辑/王鹏