人类大脑在认知与行为过程中，需要同时处理发生在不同时间尺度上的信息：既包括对外界突发变化的快速反应，也包括对语境、意义等信息的缓慢整合。这种跨时间尺度的信息整合机制长期以来尚不清楚。
近日，美国罗格斯大学（Rutgers Health）的研究人员在《Nature Communications》发表研究，系统揭示了大脑如何依托白质连接网络（white matter connectivity），在全脑范围内整合不同速度的信息处理过程，从而支持认知功能与行为表现。
研究关注了一个关键概念——内在神经时间尺度（intrinsic neural timescales，INTs）。该指标反映了不同脑区在多长时间窗口内整合和维持信息。已有研究表明，大脑皮层不同区域在信息处理速度上存在显著差异，但这些差异如何通过结构连接转化为整体认知能力，仍缺乏直接证据。
研究团队以960名受试者的多模态脑影像数据为基础，构建了个体层面的全脑结构连接图谱（connectomes），并引入复杂系统动力学模型，模拟信息在脑网络中的传播方式。通过该方法，研究人员首次直接从白质连接结构出发，对不同脑区的INTs进行建模分析。
研究结果显示，皮层中不同时间尺度的空间分布，对大脑在不同行为相关的大尺度活动模式之间切换的效率具有关键影响。值得注意的是，这种组织方式在个体之间存在显著差异，而这些差异与个体的认知能力水平密切相关。
进一步分析表明，脑区的时间尺度特征并非偶然形成，而是与其遗传背景、分子特征及细胞组成相关联。在小鼠大脑中也观察到类似关系，提示这种机制在进化上具有一定保守性。
研究指出，那些白质连接结构更好地匹配不同脑区信息处理速度的个体，往往表现出更高的整体认知能力。这一发现为理解结构连接如何塑造功能计算能力提供了新的理论框架。
研究团队表示，下一步将把该模型应用于精神障碍研究，重点关注精神分裂症、双相障碍和抑郁症等疾病中，白质连接异常如何影响多时间尺度的信息整合过程，从而导致认知和行为障碍。
该研究由罗格斯大学精神病学系Linden Parkes团队完成，并与Cornell University等机构合作完成。
参考文献：Jason Z. Kim et al, Inferring intrinsic neural timescales using optimal control theory, Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-025-66542-w
编辑：王洪
排版：李丽
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