高家红课题组在eLife发表文章
揭示言语心理表象加工的神经机制
2019年10月22日，北京大学IDG/麦戈文脑科学研究所、北大磁共振成像研究中心、北大医学物理和工程北京市重点实验室高家红课题组在国际知名学术期刊《eLife》上发表题为“Neural tracking of speech mental imagery during rhythmic inner counting”的研究论文，报告言语心理表象加工背后神经机制的最新发现。
人脑能够在没有外界刺激的情况下产生内部心理表征，例如我们能够在脑内听到自己的“说话”或“唱歌”的声音。这种构建心理表象的加工过程是人类大脑重要的高级功能之一。尽管以往的神经影像学研究曾经对言语心理表象加工相关的神经网络有所揭示，但限于传统的电磁生理信号记录范式和溯源手段，人们一直无法精确探测大脑内部心理表象的时空特征。
针对这一科学难题，高家红课题组利用巧妙的实验范式，结合脑磁图（MEG）频率标记与单频点脑磁溯源新算法，将“自上而下”的言语心理表象过程与“自下而上”的听觉加工过程中产生的2类不同的神经信号在频率空间完成界限分明的隔离从而实现聚焦定点分别溯源。实验过程中，受试者需要跟随一系列固定频率呈现的纯音同步进行有规律的内心默数，这一周期性产生言语表象的过程引发了特定频率能量的显著上升。通过对该目标频率的神经活动进行MEG溯源计算，研究团队发现左侧额下回与前运动区、左侧枕下回以及右侧顶下小叶区域是参与言语表象加工的关键性脑区。为进一步确认该发现的可靠性，课题组还通过与北京首都医科大学三博脑科医院的合作，使用颅内脑电（sEEG）记录手段交叉验证了该MEG实验的重要结果。
北京大学IDG/麦戈文脑科学研究所博士后陆灵犀为该论文第一作者，高家红教授为论文通讯作者。该工作得到了国家自然科学基金委、国家重点研发计划、北京市科委“脑科学”专项和中国博士后基金的资助。
论文链接：https://elifesciences.org/articles/48971