本期关键词：

记忆形成与更新、记忆的潜在原因理论、记忆决策中的证据积累与 θ 振荡、记忆决策选择情境与海马表征、跨模态记忆增强、情绪记忆、眼动与记忆相关θ活动、记忆的健康老龄化

形成与更新

海马体支持概念形成与概念更新的不同机制

Mack, M. L., Love, B. C., & Preston, A. R. (2026). Distinct Hippocampal Mechanisms Support Concept Formation and Updating. Journal of Neuroscience, 46(14). https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2077-25.2026

学习系统必须不断决定：是创建新的表征，还是更新已有表征。例如，一个孩子如果学会“蝙蝠是哺乳动物而不是鸟类”，最适合的做法是建立一个新的表征；而当他随后遇到另一只相似的蝙蝠时，更新已有表征可能更有效。要刻画支撑这两种互补记忆操作的神经动态，关键在于识别它们各自发生的确切时刻。

在本研究中，我们结合计算学习模型分析人类功能磁共振成像（fMRI）数据（13 名女性、12 名男性），利用模型逐试次预测记忆究竟是在“创建”还是“更新”。结果发现，在学习早期阶段，模型预测的记忆创建与记忆更新事件分别对应前海马和腹侧纹状体的不同神经活动模式。值得注意的是，海马中的这种效应强度与学习结果显著相关，而腹侧纹状体则没有表现出这种关系；此外，海马在记忆创建过程中，会与腹内侧前额叶皮层和角回表现出特定的功能共激活模式；而在记忆更新过程中，则更多与前运动皮层共同活动。

这些发现表明，计算学习模型所描述的互补性记忆功能，是快速形成新概念知识的重要基础。其中，海马及其与额顶叶网络之间的相互作用，在成功学习中发挥着关键作用。

更新还是分离：情景记忆中潜在原因推断的神经特征及其后果

Boeltzig, M., Siestrup, S., Bramão, I., & Schubotz, R. I. (2026). To update or to separate: Neural signatures and consequences of latent cause inference in episodic memory. NeuroImage, 332, 121898. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2026.121898

情景记忆会被用来预测即将到来的输入。潜在原因理论（Latent Cause Theory）认为，当预测误差适中时，已有记忆会通过整合新信息而被更新；而当预测误差较大时，大脑则会推断出现了一个新的“潜在原因”，并将这一未被预测到的事件编码为一条独立的记忆痕迹。迄今为止，尚无研究直接比较“记忆更新”与“新潜在原因推断”在神经特征及表征后果上的差异。

本研究采用自然主义对话材料：部分对话在同一潜在原因内部保持连贯，另一些则突然转换话题，从而诱发新的潜在原因推断。此外，研究还操纵了对话是熟悉还是新颖的，因为只有熟悉对话才能形成高精度预测。

结果表明，所有类型的预测误差都会激活一个核心网络，包括额下回、颞上回以及小脑 Crus 2 区域；而当已有记忆需要通过新信息进行更新时，还会额外依赖额叶中线区域（BA9 与腹内侧前额叶皮层 vmPFC）的参与。

新潜在原因推断的神经机制，则取决于此前能否形成精确预测：当预测精度较低时，大脑会表现出更广泛的信息加工与信息搜集；而当预测精度较高时，大脑则更倾向于自上而下地坚持原有预测。

这些发现表明，利用新信息更新记忆需要更高阶的额叶参与，同时也揭示了预测精度如何塑造预测误差的加工方式。更广泛地说，该研究说明了情景记忆表征会如何在面对意外事件时被重新组织：要么更新已有记忆痕迹，要么形成一条新的、独立的记忆痕迹。
 

记忆与决策选择

记忆决策过程中海马 θ 振荡对证据积累的选择性调节

Robins, P. L., Gilbert, J. R., Luber, B., Mustafa, N., Bharti, E., Stout, J. D., Carver, F. W., & Deng, Z.-D. (n.d.). Selective Modulation of Evidence Accumulation by Hippocampal Theta Oscillations During Mnemonic Decision‐Making.. https://doi.org/10.1002/hbm.70529

情景记忆的一项核心功能，是通过将相似输入转化为彼此区分、互不重叠的表征，从而区分重叠的经历，这一过程被称为“模式分离”（pattern separation）。尽管解剖学模型强调了特定海马亚区——尤其是齿状回（dentate gyrus）、CA3 和 CA1——在其中的作用，但这些计算如何随时间展开，并进一步影响基于记忆的决策，我们仍知之甚少。

在本研究中，我们结合源定位脑磁图（MEG）与计算建模，考察整体海马体的 θ 振荡如何与记忆辨别过程中的证据积累相关。参与者完成了“记忆相似性任务”（Mnemonic Similarity Task），需要将重复图像（Repeat）、诱饵图像（Lure）和新图像（Foil）分别判断为“旧的”（Old）、“相似的”（Similar）或“新的”（New）。

事件相关频谱分析与源定位活动结果表明，尽管海马体位于较深的解剖位置，在该任务中仍能够稳定地检测到海马参与。我们进一步将分层线性弹道累积模型（hierarchical Linear Ballistic Accumulator model）拟合于行为数据，以逐试次估计漂移率（drift rate），并将其作为记忆证据积累的潜在指标，同时检验海马 θ 功率是否能够预测这些动态过程。结果发现，在诱饵试次中，左侧海马 θ 振荡与朝向“新的”反应的漂移率呈负相关；而在新图像试次中，右侧海马 θ 振荡则与朝向“相似的”反应的漂移率呈正相关。这些效应表明，海马 θ 振荡可能选择性地反映了对“部分匹配”信息的敏感性，而这种敏感性究竟有利还是有害，则取决于刺激是否具有已编码的记忆对应项。不过，对左右半球的直接比较并未得到可信的差异。

这些发现为以下观点提供了初步证据：海马 θ 振荡在试次层面的波动，与记忆引导决策的动态过程相关；同时也表明，将深部脑源 MEG 记录与证据积累的计算模型相结合是可行的。

研究的实验流程与建模方法。参与者在脑磁图（MEG）记录下完成“记忆相似性任务”：先对 120 个物体进行编码，随后在提取阶段判断图片是“旧的”“相似的”还是“新的”。研究者利用源定位技术提取左右海马体的 θ 波（4–8 Hz）活动，并结合线性弹道累积模型（LBA），将记忆决策视为不同反应选项之间的证据积累竞争过程，从而检验海马 θ 振荡如何调节证据积累速度并影响记忆判断。

挥之不去的选项：选择情境如何塑造海马中的记忆表征

Lalla, A., Snytte, J., & Sheldon, S. (2026). Lingering Options: How Choice Context Shapes Hippocampal Memory Representations. Journal of Cognitive Neuroscience, 38(5), 960–982. https://doi.org/10.1162/JOCN.a.2414

大脑中支撑决策与记忆的神经机制之间存在动态互动。越来越多的证据表明，前海马不仅参与我们如何表征过去经历，也参与我们如何进行选择行为。因此，一个关键问题是：前海马如何表征关于我们“选择”的记忆？以往研究发现，选择选项之间的概念相似性，是影响海马参与决策的重要因素。在此基础上，本研究进一步探讨：在概念上相似或不相似的选择情境中，对“被选择”与“未被选择”选项的记忆，会如何影响海马中的记忆表征。

在一项预注册的功能磁共振成像（fMRI）研究中，参与者需要在成对食物选项之间做出决策，这些选项有的在概念上相似，有的则不相似。随后，参与者完成项目识别记忆任务，以识别此前出现过的选项。研究者利用表征相似性分析（RSA），考察了在识别阶段，海马对来自相似与不相似选择试次中的已选与未选项目所表现出的表征重叠程度。

关键发现是：与概念不相似的选择试次相比，在回忆概念相似试次中的选项时，前海马（而非后海马）表现出更高的表征相似性。进一步分析表明，这种效应并不能简单归因于概念本身的重叠。此外，补充性的全脑多变量分析还发现，不同的大脑协变模式能够区分：在概念相似与不相似情境中，人们对于已选与未选选项的记忆。

综合来看，这些发现表明，大脑——尤其是前海马——对记忆的存储与提取，会受到决策发生时所处情境的深刻影响。

其他

跨模态支架作用：音乐增强海马体对视觉序列记忆的绑定与分离

Ren, Y., Ahluwalia, V., Arthur, C., & Brown, T. (2026). Cross-Modal Scaffolding: Music Enhances Hippocampal Binding and Separation for Visual Sequential Memory (p. 2026.02.03.703550). bioRxiv. https://doi.org/10.64898/2026.02.03.703550

人脑会持续将经验划分为有意义的事件片段，同时还要编码事件之间的时间关系，但能够优化这一“双重挑战”的机制仍知之甚少。在本研究中，我们检验了一个理论框架：一种模态中的结构化时间背景（音乐）能够通过协同调节海马体，来组织另一种模态（视觉）中的记忆计算。

借助功能性磁共振成像（fMRI）和序列学习范式，我们发现，音乐伴随能够同时增强视觉事件记忆中的边界检测能力以及序列组织能力。在机制层面，音乐情境加速了海马体与前额叶皮层对事件边界神经反应的发展；与此同时，它还优化了海马体在学习过程中的表征模式：增强了同一序列内部项目之间的模式相似性，同时降低了区分不同序列表征所需的计算负荷。

关键的是，音乐情境创造了一种条件，使得“情境相似性”比以往更能预测记忆成功率，从而将相似性从一种会引发干扰的信号，转变为一种有益于学习的机制。进一步的多变量分析显示，音乐支架能够增强海马体对视觉刺激序列位置的编码，表明时间结构能够跨模态迁移，并促进视觉序列学习。最后，我们还展示了海马体不同亚区之间的功能特异性，揭示了时间结构线索如何在记忆回路内部协调不同的计算过程。

这些发现建立了一个新的理论框架，用于理解诸如音乐这样的结构化背景信号，如何同时优化记忆组织的多个方面；同时，也为教育与临床干预提供了机制性见解——这些干预正是通过跨模态的时间增强效应来改善人类认知功能的。

实验流程

（A）概率性序列学习范式：参与者观看由图像连续组成的序列流，其中嵌入了若干由4个项目构成的序列。在音乐条件下，每个序列都会稳定地与一段熟悉旋律相配对，每张图像对应音乐中的一个2秒短句；在控制条件下，序列则在无音乐环境中呈现。序列以正确顺序呈现的概率为2/3，以打乱顺序呈现的概率为1/3。当序列被打乱时，音乐伴奏也会相应重排，以维持图像与音乐之间的对应关系。不同序列之间还插入了随机图像，以防止参与者仅依赖简单的时间分段策略。

（B）编码任务结构：实验包含6个扫描轮次（每轮约12分钟），参与者每完成两轮扫描，就会完成一次包含全部18个序列的完整学习循环（总计3次编码循环）。每轮扫描包含3个区块，区块之间插入提取练习任务（见图D）。在每轮中，有两个区块属于音乐条件，一个区块属于控制条件，其呈现顺序随机化。

（C）理论框架：研究假设音乐情境能够带来双重益处：一方面提供事件分割的边界线索，另一方面提供位置编码的序列线索，从而增强海马体对项目的绑定/分离以及位置编码能力。

（D）区块间提取练习：每个编码区块结束后，参与者会完成简短的记忆测试：他们先看到一张提示图像，然后需要从四个选项中选择正确的下一项，以此在线测量序列学习情况。

（E）最终序列提取任务：扫描结束后，参与者需要从包含目标项目与干扰项目的大型图像集合中，选择并排列完整序列中的图像，以测试其后续的序列记忆能力。

情绪记忆增强个体差异的网络层级神经基础

Geissmann, L., Coynel, D., Papassotiropoulos, A., & de Quervain, D. J. (2026). Network-level neural basis of individual differences in emotional memory enhancement. NeuroImage, 333, 121941. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2026.121941

情绪唤起对记忆的增强作用早已得到充分证实，但这种效应在不同个体之间存在相当大的差异。为了揭示这种差异背后的神经基础，我们对 1498 名年轻成年人进行了 fMRI 研究。参与者首先对情绪性图片和中性图片进行编码，随后完成回忆任务。

基于体素的脑—行为相关分析显示，在编码过程中，与区域反应性相关的结果表明：那些在群体水平上通常被认为与情绪记忆增强有关的脑区（例如杏仁核），并未与个体差异显著相关。相比之下，对编码期间任务相关功能连接的网络分析则发现，有六个功能连接网络与个体的情绪记忆增强效应相关。这些网络涵盖了许多在群体水平分析中识别出的脑区，包括杏仁核，以及其他额外脑区。其中，四个网络与情绪记忆增强呈正相关，而另外两个网络则呈负相关。总体而言，这些发现表明，与孤立的区域反应性相比，分布式网络层面的反应性或许能够更稳健地捕捉情绪记忆增强中的个体差异。

本研究为情绪记忆增强中的个体差异提供了神经功能层面的见解，并且对于未来研究那些以过度强烈情绪记忆为特征的疾病（例如 PTSD）具有概念上的重要意义。

眼动反映人脑中与记忆相关的 θ 活动

Zubair, H. N., Stangl, M., Topalovic, U., Inman, C., Seeber, M., Hiller, S., Rao, V. R., Halpern, C. H., Eliashiv, D., Fried, I., & Suthana, N. (2026). Eye movements reflect memory-related theta activity in the human brain. PLOS Biology, 24(3), e3003695. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3003695

大量跨物种研究都强调了内侧颞叶（MTL）区域——例如海马体——中的 θ 振荡在记忆中的重要作用。在啮齿动物中，身体运动会强烈影响 θ 活动；而在灵长类动物中，这种关系则相对模糊。这种差异可能源于灵长类在导航过程中更依赖视觉搜索。

为探究这一问题，研究者分析了人在行走导航过程中同步记录的内侧颞叶颅内脑电（iEEG）活动，以及身体运动和眼动数据。结果发现，在发生扫视眼动（saccadic eye movements）的时期，内侧颞叶 θ 功率显著升高，而且这种效应仅出现在存在明确记忆需求的阶段。

最大的 θ 功率增强出现在以下情形中：扫视伴随更具变化性和探索性的注视模式时、记忆表现更好的试次中，以及每条导航路线开始时的早期规划阶段。此外，在靠近环境边界时，这种调节效应也会增强；而环境边界被认为是锚定记忆表征并引导导航的重要空间线索。

在记忆引导的导航过程中，无论是在移动还是静止阶段，θ 功率整体上都倾向于增加，这与主动信息搜集过程中的广泛神经参与相一致。

除了这些与记忆相关的效应外，θ 振荡在记忆引导导航和视觉引导导航中，都会在扫视开始时表现出相位同步（phase alignment）。这表明，眼动会为持续进行的内侧颞叶活动施加一种稳定的时间结构。

综合来看，这些发现揭示：在人类内侧颞叶中，与记忆相关的 θ 动态与探索性视觉搜索以及记忆引导导航中的前瞻性规划密切耦合。这提示，扫视眼动可能通过组织记忆相关计算过程，帮助大脑在自然环境中完成记忆功能。

界定“成功的”情景记忆老化：方法学异质性的影响

Garo-Pascual, M., Frank, D., Ramponi, C., & Draganski, B. (2026). Defining ‘successful’ episodic memory ageing: Implications of methodological heterogeneity. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 186, 106707. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2026.106707

情景记忆会随着年龄增长而发生变化，其表现范围从阿尔茨海默病中的明显衰退，到部分老年人中异常良好的保持能力不等。那些情景记忆表现超过典型年龄相关水平的老年人，通常被称为“超级老龄者”（superagers）。以往研究在界定超级老龄者时，采用了不同的年龄范围、不同的成功老化与典型老化参照标准，以及不同的记忆测量任务。尽管该领域已经取得了重要进展，但如果在解释研究结果时忽视这些差异，那么“超级老化”定义上的显著异质性可能会阻碍研究进展。

本研究采用范围综述（scoping review）方法，通过系统检索 MEDLINE 和 Scopus 数据库，共纳入 78 项符合条件的研究。该综述重点考察了超级老龄者定义中的主要变异来源，包括以下几个方面：年龄标准、情景记忆标准，以及其他认知标准。

研究表明，每个领域中的定义差异都会改变目标群体的组成，并进一步影响我们对超级老化认知机制与神经机制的解释。作者并未试图建立一种“最佳定义”的等级体系，而是提出了一个概念框架，以促进不同研究之间的比较，并帮助识别现有文献中的空白。理解不同筛选标准所带来的影响，将有助于提升研究结果的可解释性，并加速我们对超级老化表型的认识，最终促进对健康情景记忆老化过程的更深入理解。