人与猴类在基因组构成上的相似度接近 98%，而人与黑猩猩的基因相似度则高达 98.7%，但为什么这些猴类没有进化成像人类这样如此之高的智商，进而在地球上占有绝对地位呢？这一问题一直困扰着各国神经领域及进化研究领域的研究者。
几十年来，神经科学家通过对人类和其他灵长类动物的大脑进行解剖，发现两者间存在许多细微而重要的“硬件”差异，但这些差异不足以当作人类智商远高于其他灵长类动物的缘由。
而现在，来自以色列雷霍沃特魏兹曼科学研究所的 Rony Paz 教授的最新研究，对这个困扰研究人员很久的问题给出了更好的解释：内在“软件”组成却千差万别，这导致了人类与猴类智商上的巨大差异。
（来源：Cell）
团队通过研究单神经元，可以分析出这些“软件”差异究竟是什么，该研究结果发表于 1 月 17 日的 Cell 杂志。这项研究利用了来自癫痫病人大脑深处的单个神经元的一组罕见数据，该数据采集于接受神经外科手术的癫痫病人，其意义不仅仅限于了解人类与灵长类脑部进化的不同，更对认识人类精神类等脑部疾病的病理生理学机制具有重要意义。研究人员推测，这些结果可能还有助于解释人类独特的智力是如何产生的。
科学家认为，这种不寻常的研究可以帮助他们更好地将从动物模型得到有关精神疾病的研究成果转化为临床应用。
麻省理工学院神经元生物物理学方向的 Mark Harnett 教授表示，“人类与非人类灵长类动物在行为和心理上存在明显差异，现在我们看到了两种物钟大脑内十分奇特的‘软性’差异。因此，这是一项非常有价值的研究”。
人脑居然会为了效率牺牲稳定性！
该研究是来自以色列雷霍沃特魏兹曼科学研究所的 Rony Paz 和加州大学洛杉矶分校（ UCLA ）的神经外科医生 Itzhak Fried 合作进行。
图丨 Rony Paz（来源：雷霍沃特魏兹曼科学研究所）
其中，Paz 主要研究猕猴学习过程中神经回路动力学，集中在两个截然不同的大脑区域：杏仁核和扣带皮层。杏仁核是一个进化上较为原始的区域，掌管基本生存技能。而扣带皮层则是进化较晚的大脑区域，它主要处理更复杂的认知行为。
这项研究的关键在于一组十分难得的实验数据，这些数据来自那些正在接受神经外科手术的癫痫患者。这些癫痫患者进行了一种治疗，在他们的大脑中植入一系列精细电极，并记录电极活动，从而确定其癫痫发作的起源。患者住院至癫痫发作，然后医生进行手术去除电极和受损的脑组织，也就是去除癫痫活动的来源。在等待癫痫发作期间，患者通常会参与探索脑功能的简单实验。
图丨 Itzhak Fried（来源：UCLA）
而在这次的实验初始，Paz 教授想了解猴脑中这些区域的神经元与人类究竟有哪些不同。于是，他联合 Fried 教授开启了他们的研究。Fried 教授先前开创了对癫痫患者使用单神经元记录技术，因此团队可以实现首次使用跟踪单个神经元的技术分析出人类和猴脑的“软性”差异。
Paz 和 Fried 从大脑区域附近植入电极并参与记忆研究的癫痫病人中采集了大量数据，并从这些数据中找出了杏仁体和扣带回皮质的单神经元数据。他们比较了这些神经元与猴子神经元活动的两个特性：稳健性和效率。
这些数据来自五只猴子和七个人的两个大脑区域近 750 个神经元。它们由单个神经元在数小时内记录下来的一连串放电峰值或低谷组成。研究人员对这些集中在癫痫患者大脑深处的单个神经元活动进行了分类和分析，进而明确人脑在处理信息时的“稳健性”变化。
图丨人脑和猴脑稳健性与效率的对比（来源：A Tradeoff in the Neural Code across Regions and Species）
他们发现，在这两个物种中，杏仁核中的信号比扣带皮层中的信号更强。但扣带皮层信号强的大脑更有效率。人类的两个区域都比猴子中的区域更不稳健但却更有效。
这个结果出乎他们的预料，因为这说明人类牺牲了一些大脑稳健性来提高其效率。因此，这些结果可有助于研究人员解释人类独特的智力，以及为何人类会患有精神疾病的内在机制。
图丨信息处理时神经元所动用的运算潜力对比（来源：A Tradeoff in the Neural Code across Regions and Species）
副作用来了
人类比其他灵长类动物更会进行利益的权衡取舍，但由于人脑需要更高的效率，因此它也丢弃一定“稳健性”。因此，人脑的皮质更容易出错，这也解释了为何人类更容易罹患精神疾病。这些结果与神经心理学中的其他理论产生共鸣。
加州大学伯克利分校的认知神经学家 Robert Knight 说，这印证了神经心理学的其他理论。神经心理学认为，大脑中神经元活动的同步可能与精神病或抑郁症有关。Knight 说:“这类研究非常重要，因为大多数神经科学研究都是在动物身上进行的，假设神经活动的核心模式是跨物种的，那么对人类也是如此。”
图丨猴脑与人脑稳健性和信息处理效率的异同（来源：A Tradeoff in the Neural Code across Regions and Species）
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