当我们在回家的岔路口看到一个路牌，上面提示道：“注意左边的白熊”，我们对于干扰信息进行抑制，反而会使我们更容易去注意到它，这就是注意领域经典的“白熊效应”（图1）。我们的大脑如何去处理空间上的“白熊效应”，帮助我们更好的完成空间上的目标寻找。2023年3月8日，北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室宋艳教授课题组在《Plos Biology》杂志上在线发表题为 “Suppression of distracting inputs by visual-spatial cues is driven by anticipatory alpha activity” 的研究论文。该工作通过三个实验，采集了110名健康成人在进行干扰提示下的视觉搜索任务时的脑电和行为数据，揭示了视觉空间干扰线索下大脑主动抑制的神经机制。

图1. 注意的白熊效应与alpha能量调制

每天的日常生活都需要我们对丰富的视觉空间中不同位置的信息进行选择。由于大脑的注意资源是有限的，当存在干扰物的空间位置提示时，我们常常会通过“主动抑制”的机制对视觉空间中的干扰物进行预先抑制，从而更好地从周围的干扰物中选择一个与任务相关的目标。

实验一中，研究者通过在视觉搜索任务前对被试进行有效或无效的干扰空间位置提示，结果表明有效的干扰提示影响了随后被试在不同行为指标上的干扰空间梯度分布效应（图2）：提示远离目标的干扰物位置能提高被试的行为反应，然而提示靠近目标的干扰物位置反而会损害被试的行为反应。这些结果证明对于干扰的主动抑制可以显著影响行为的空间临近效应，这为空间干扰抑制的研究提出了新的行为指标。

同时，研究者利用空间编码模型，根据alpha频段(8-12 Hz)功率的头皮分布对特定刺激的激活表征（通道调谐函数，channel-tuning-functions [CTFs]）进行重构，发现其能够动态表征预期阶段的干扰抑制（图2），且在提示出现约1200ms后，在CTF的斜率上发现了明显的干扰提示效应：表现为有效的干扰提示条件下CTF斜率更负。如图2D，提示干扰物位置的对侧通道反应相对增加，提示干扰物位置的同侧通道反应相对减少。研究者进一步发现了在有效和无效的干扰提示条件间，CTF的变化与行为的变化呈现显著的负相关，表明预期干扰物所诱发的alpha功率的空间梯度分布效应可以解释随后行为表现出的空间临近效应。

实验结果还发现，有效的干扰提示会在预期阶段诱发一个后期负向的alpha偏侧化调制（alpha modulation index [alpha MI]），无效提示则不能; 而在随后的视觉搜索阶段，有效的干扰提示没有诱发干扰抑制所反映的ERP成分——PD，无效提示则可以。这表明有效的干扰提示降低了在干扰出现时对注意的吸引（图4）。

为了进一步验证上面的结果，排除可能存在的混淆因素。如图5A所示，研究者在实验二中通过操纵提示干扰物的空间概率，结果发现发现干扰提示的空间有效性也会影响行为表现、alpha频段的偏侧化以及ERP成分PD。同时，当提示干扰物空间信息的有效性高时，在被试间水平和被试内水平上，预期阶段alpha频段的偏侧化和随后的PD幅值之间都呈现显著的相关性，而当提示干扰物空间信息的有效性低时则没有。实验三中，研究者进一步对干扰物的提示由扇形改为箭头指示，再次重复出了提示干扰物空间信息后预期alpha频段的偏侧化可以预测随后的干扰抑制水平的变化。

在20世纪20年代，Hans Berger首次发现了alpha波段的振荡活动。1996年，Pfurtscheller将alpha功率解释为反映“cortical idling”。2010年， Jensen认为alpha活动被抑制假说解释为门控，截止目前相关论文“Shaping functional architecture by oscillatory alpha activity: gating by inhibition”被广泛接受并被引用了2245次。然而，与干扰物相关的alpha活动的缺失对该理论提出了怀疑。一些研究表明阿尔法能量作为抑制门控的证据是有限的。这个问题就像一团“乌云”一直笼罩在抑制门控理论的构建之上（如图6）。我们的研究揭示了关于主动抑制的潜在的神经机制，其中预期阶段的alpha频段能量在减少干扰方面起着重要作用，并且和干扰物诱发的ERP成分间有密切的关系。这些发现都为alpha活动作为主动抑制的门控理论提供了证据。

图6. “门控”理论与本研究

该项研究工作得到了国家自然科学基金（32271094，31871099，62201064，32200870），科技技术创新2030（2021ZD0204300，2022ZD0211300）等项目的资助。北京师范大学博士后赵晨光和博士生孔元君为论文的第一作者，通讯作者为北师大宋艳教授；北师大博士生李东伟，研究生孔露娇参与了此项工作。北师大李小俚教授，黄景特聘副研究员和伯明翰大学Ole Jensen教授也对此项工作做出了重要贡献。

1. Zhao, C., Li, D., Guo, J., Li, B., Kong, Y., Hu, Y., Du, B., Ding, Y., Li, X., Liu, H., & Song, Y. (2022). The neurovascular couplings between electrophysiological and hemodynamic activities in anticipatory selective attention. Cerebral Cortex, bhab525.

    

2. Zhao, C., Guo, J., Li, D., Tao, Y., Ding, Y., Liu, H., & Song, Y. (2019). Anticipatory alpha oscillation predicts attentional selection and hemodynamic response. Human Brain Mapping, 40, 3606–3619.

    

3. Huang, J., Wang, F., Ding, Y., Niu, H., Tian, F., Liu, H., & Song, Y. (2015). Predicting N2pc from anticipatory HbO activity during sustained visuospatial attention: a concurrent fNIRS-ERP study. NeuroImage, 113, 225–234.

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