利用神經網絡模型，神經科學家發現，當身體在快速眼動睡眠週期和慢波睡眠週期之間移動時，海馬體和新皮層的互動方式是形成記憶的關鍵。睡眠階段在記憶的形成中起什麼作用？賓夕法尼亞大學的神經科學家安娜-夏皮羅說：”我們很早就知道有用的學習發生在睡眠期間。你在醒著的時候對新的經驗進行編碼，你去睡覺，當你醒來時，你的記憶已經以某種方式發生了轉變。”

然而，準確地說，新的經驗在睡眠中如何被處理仍然是一個謎。夏皮羅、賓夕法尼亞大學的博士生Dhairyya Singh和普林斯頓大學的Kenneth Norman現在從他們建立的一個神經網絡計算模型中對這個過程有了新的認識。

在最近發表在《美國國家科學院院刊》上的研究中，他們表明，當大腦在慢波和快速眼動（REM）睡眠中循環時（大約每晚發生五次），海馬體向新皮層傳授它所學的知識，將新奇、短暫的信息轉變為持久的記憶。

“這不僅僅是大腦中局部電路的學習模型。”賓夕法尼亞州心理學系助理教授夏皮羅說：”這是一個大腦區域如何在睡眠期間教導另一個大腦區域，在這個時候沒有來自外部世界的指導。這也是一個關於我們如何隨著環境的變化而優雅地學習的提議。”

安娜-夏皮羅是文理學院心理學系的助理教授。圖像來源：賓夕法尼亞大學

廣義上，夏皮羅研究人類的學習和記憶，特別是人們如何獲得和鞏固新信息。她長期以來一直認為睡眠在這裡起到了一定的作用，她和她的團隊一直在實驗室裡進行測試，記錄參與者睡眠時大腦中發生的情況。

她的團隊還建立了神經網絡模型來模擬學習和記憶功能。具體到這項工作，夏皮羅和同事們建立了一個神經網絡模型，該模型由海馬體和新皮層組成，海馬體是大腦的新記憶中心，負責學習世界的日常、偶發信息，而新皮層則負責語言、高級認知和更永久的記憶存儲等方面。在模擬睡眠過程中，研究人員可以觀察並記錄這兩個區域的模擬神經元在什麼時候發射，然後分析這些活動模式。

該團隊使用他們建立的大腦啟發式學習算法進行了幾次睡眠模擬。模擬結果顯示，在慢波睡眠期間，大腦大多在海馬體的引導下重溫最近發生的事件和數據，而在快速眼動睡眠期間，它大多在新皮層區域的記憶存儲的引導下重演之前發生的事情。

Dhairyya Singh是文理學院心理學系的二年級博士生。圖像來源：賓夕法尼亞大學

“當兩個大腦區域在非快速眼動睡眠期間連接起來時，那是海馬體實際上在教導新皮質，”夏皮羅實驗室的二年級博士生辛格說。”然後，在快速眼動睡眠階段，新皮層重新激活，可以重放它已經知道的東西，鞏固了數據在長期記憶中的地位。”

他說，這兩個睡眠階段之間的交替也很重要。”當新皮層沒有機會重放自己的信息時，我們看到那裡的信息會被覆蓋。我們認為你需要有交替的快速眼動期和非快速眼動期睡眠，才能發生強大的記憶形成。”

這些發現與該領域已知的情況一致，儘管該模型的某些方面仍然是理論上的。”我們仍然需要對此進行測試，”Schapiro說。”我們的下一步將是進行實驗，以了解快速眼動睡眠是否真的會喚起舊的記憶，以及這對將新的信息整合到你現有的知識中可能有什麼影響。”

因為目前的模擬是基於一個典型的成年人得到一晚健康的睡眠，他們不一定能轉移到其他類型的成年人或不太理想的睡眠習慣。它們也沒有提供對兒童情況的洞察力，因為兒童需要與成人不同的睡眠時長和類型。

夏皮羅說，她看到她的模型在回答這些懸而未決的問題方面有很大的潛力。她說：”有了這樣一個工具，你就可以向許多方向發展，特別是因為睡眠結構在整個生命週期和各種疾病中都會發生變化，而我們可以在模型中模擬這些變化。”

從長遠來看，更好地了解睡眠階段在記憶中的作用可能有助於為精神和神經疾病的治療提供信息，因為睡眠不足是一種症狀。辛格說，這對深度學習和人工智能也可能有影響。他說：”我們受生物啟發的算法可以為人工智能係統中更強大的離線記憶處理提供新的方向。這項連接睡眠和記憶形成的概念驗證工作使該領域向這些目標邁進了一步。”