导读

动物在面对当前环境时，除了依据眼前的信息做决定，近期的经历也会影响下一次选择，这种现象被称为序列依赖（Serial Dependence），即在自然环境具有连续性的情况下，利用近期经验预测接下来可能发生的事件，可以帮助动物更高效地完成导航、避障和行为决策。

那么，大脑为什么不会每次都从零开始做决定？如何保存近期经历，又把这些“过去的信息”重新加入当前决策？

2026年6月，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心等机构研究团队在《Nature》发表论文《A thalamus-brainstem attractor network drive history-biased decisions》，研究揭示了丘脑-脑干环路介导决策序列依赖的核心机制。

研究通过斑马鱼全脑、细胞分辨率钙成像，结合虚拟现实行为范式、光遗传激活与抑制、全脑计算建模，识别出一条吸引子-整合器组成的层级神经回路。

为精准解析该回路的神经活动规律，研究团队将SLM技术与全息光遗传学结合，实现了在活体动物脑中对特定神经元群的高时空分辨率精准操控，实现对指定神经区域的空间选择性激活与抑制。

虚拟现实障碍回避任务与全脑神经活动同步记录  图源 Zhao et al., Nature, 2026, Fig. 1a。

实验要点丨基于SLM的全息光遗传操控

研究首先通过虚拟现实障碍回避任务与全脑钙成像观察斑马鱼的历史依赖行为，并在背侧视床中识别到与近期障碍物位置相关的持续神经活动。仅有相关性仍不足以证明该脑区直接参与行为决策，因此为了确定DT中的持续性活动是否真正导致了序列依赖，研究人员进行了光遗传操控实验。

全脑筛查显示背侧视床（DT）持续编码近期感觉历史  图源 Zhao et al., Nature, 2026, Fig. 2a-f。

在无刺激间隔期内，通过泛神经元表达抑制性光敏蛋白GtACR、GtACR2，并通过SLM产生定向光刺激，双侧抑制DT，同时，通过兴奋性光敏蛋白ChrimsonR对单侧DT进行激活。

结果显示：当DT受到抑制时，斑马鱼原本存在的历史偏置显著减弱，而对单侧DT进行主动激活，则能够在人为条件下产生类似真实历史经历引起的方向性行为偏置。

对DT进行光遗传抑制与激活可改变后续历史依赖行为  图源 Zhao et al., Nature, 2026, Fig. 2g-m。

实验器件丨HDSLM64R

UPOLabs HDSLM64R 反射式空间光调制器

实验公开规格参考

实验中，SLM通过一套1x望远镜系统，被共轭至16x  0.8NA照明物镜的后焦面。488nm或561nm连续波激光首先经过约5.3x扩束，使光束覆盖SLM有效调制区域，随后利用半波片调整偏振方向，以提高衍射光的能量利用效率。

研究团队首先根据希望刺激的神经区域确定空间目标，再使用自定义MATLAB程序和Gerchberg–Saxton（GS）算法计算对应的全息相位图。计算得到的相位图通过自定义C javascript; ，在每一次实验试次中动态更新至HDSLM64R。

在脑干积分器实验中，这一流程进一步与三维脑区配准结合：研究团队依据三维脑区图谱确定目标刺激区域，将每条斑马鱼的解剖结构配准至标准脑，并将标准刺激区域映射到个体实际空间坐标；随后计算与该个体目标区域对应的全息相位图，再由HDSLM64R完成波前调制。

脑干积分器的全息光遗传刺激与行为因果验证  图源 Zhao et al., Nature, 2026, Fig. 4d–e。

UPOLabs HDSLM64R 被集成在光片显微系统的全息光遗传刺激模块，通过可编程相位调制，将算法计算得到的空间侧记目标转化为针对特定脑区的真实光场，为DT和脑干积分器的因果操控实验提供了光学实现手段。其价值集中体现在空间可编程、相位图可动态更新以及对多条件实验的适配能力，使研究团队能够围绕不同神经节点开展空间选择性的激活、抑制与因果验证。

全息光遗传刺激、对照与行为结果  图源 Zhao et al., Nature, 2026, xtended Data Fig. 6g1-g3。

结论

论文从行为、全脑神经活动、光遗传因果操控和计算建模等多个层面，解析了历史信息如何参与后续决策。研究结果表明，背侧视床与脑干积分器承担不同但相互衔接的计算功能，为理解大脑如何稳定保存过去经历并进一步调节未来选择提供了新的神经回路框架。

该研究首次在全脑尺度揭开大脑依托过往有经验做决策的神经机制，为未来具身智能系统和机器自主控制提供了来自全脑生物计算的启发。

本文内容依据论文《A thalamus-brainstem attractor network drive history-biased decisions》公开发表信息整理。文中涉及UPOLabs产品的描述仅限于论文公开披露的实验平台配置，不代表论文作者对相关产品进行性能排名或商业推荐。

原文地址：httpsdoi.org10.1038s41586-026-10623-3

本文转载自UPOLabs微信公众号