2022年6月13日，beat365官方网站、IDG麥戈文腦科學研究所王茜助理研究員與首都醫科大學附屬北京天壇醫院神經病學中心王群教授、北京市神經外科研究所胡文瀚副主任醫師合作在國際期刊《Cerebral Cortex》在線發表題為“Two stages of speech envelope tracking in human auditory cortex modulated by speech intelligibility”的研究論文。研究發現言語可懂度調控聽皮層兩個階段的包絡追随反應：早期的high-γ（60-140 Hz）幅值和晚期的θ（4-8 Hz）相位。

語言感知和理解是一項精密複雜的大腦活動，其潛在的腦機制至今尚未破解。本研究利用的sEEG記錄手段是癫痫評估手術中的“金标準”，是目前具有最高時空分辨率組合且直接記錄人類大腦活動的技術。聽皮層包絡追随反應的強度是否可以表征對語言的理解，本研究引入噪聲合成（noise-vocoding）的技術構建了具有一緻言語包絡信息但卻完全不同可懂度的語句（圖1A），聚焦high-γ和θ振蕩對語句包絡的追随，發現兩者具有不同的追随特性（圖1B-K）：high-γ表現出較短的追随延遲時間（< 100 ms），且偏好于噪聲合成語句；而θ表現出較長的追随延遲時間（> 100 ms），且偏好于自然語句。

圖1. （A）噪聲合成語句的構建流程圖；（B-K）聽皮層high-γ幅值和θ相位的包絡追随反應

進一步，引用支持向量機（support vector machines, SVM）的分類模型，我們分别以單試次反應的high-γ幅值、θ相位為模型特征，對自然語句和噪聲合成語句進行解碼（圖2）。結果發現high-γ幅值的解碼準确性在初級聽皮層較高，這與其較短的追随延遲一緻；θ相位的解碼準确性表現出右半球偏側化；并且θ相位的解碼準确性顯著高于high-γ幅值的。

圖2 以high-γ幅值或θ相位為模型特征對自然語句和噪聲合成語句進行解碼

beat365官方网站、IDG麥戈文腦科學研究所王茜助理研究員與首都醫科大學附屬北京天壇醫院神經病學中心王群教授、北京市神經外科研究所胡文瀚副主任醫師為本文共同通訊作者。已畢業博士生徐娜為本文第一作者，首都醫科大學附屬北京天壇醫院神經外科趙寶田博士和北京體育大學心理學院講師羅路博士參與該研究并做重要貢獻。該研究也受到了首都醫科大學附屬北京天壇醫院神經外科張凱教授、神經病學中心邵曉秋教授，首都醫科大學附屬北京三博腦科醫院神經外科栾國明教授的大力支持。該研究獲得了國家重點研發計劃（2017YFC1307500），科技創新2030-重大項目（2022ZD0204804, 2022ZD0204802），國家自然科學基金面上項目（81771399和32171039），首都衛生發展科研專項（2016-1-2011, 2020-1-2013），北京自然科學基金重點項目（Z200024）的資助。

Xu Na, Zhao Baotian, Luo Lu, Zhang Kai, Shao Xiaoqiu, Luan Guoming, Wang Qian*, Hu Wenhan*, Wang Qun*. Two stages of speech envelope tracking in human auditory cortex modulated by speech intelligibility, Cerebral Cortex, 2022, bhac203, https://doi.org/10.1093/cercor/bhac203

2022-06-16