导语:人脑记忆一直是生命科学当中最晦涩难解的谜题。长久以来,科学界尚未完整解答有关大脑记忆的核心难题(至少尚无一个公认的,已被大量实验数据所证实的解答,尽管长久以来就有记忆印记的理论和研究(Josselyn & Tonegawa Science回顾论文,2020)):记忆是以什么物质形式保存的(包括具体为什么物质以及基础细节)、大脑如何具体完成信息存储(结构,动态还是静态,几进位制,分布,等)、记忆长期依靠什么条件维持、人脑又该怎样随时调取过往记忆。过去,传统脑科学总体局限于单一学科视角开展研究,较少开展跨界涉及多个学科的研究。近年来,具有多次成功跨学科展开前沿研究而且获得一定成果的俞昌教授,通过跨界涉及物理学、信号学、医学、脑神经学、心理学、信号存储方法学、化学、生物物理等学科对于大脑记忆展开了多维度研究。近期,俞昌教授在他的一项中国发明专利的背景介绍(说明书)中首次披露了该研究的初步成果(俞昌教授于2025年10月22日针对大脑信号收集、研究大脑记忆等功能设备和方法提交了一项名为“增强大脑记忆和功能的脑机接口方法和器件”的发明专利。该专利申请号为CN202511509498.9)。通过跳出单一学科的桎梏,融合多学科理论、知识、实践以及直接和间接数据和支持证据,提出了新的大脑记忆模型,为解开大脑记忆机制这一难题,开辟出一条新的、跨界研究路径。
俞昌教授科研背景 - 融合医学、物理学、生物物理学、化学、半导体存储芯片与信号学等多领域的研发历程
俞昌教授是中组部首批“国家重点人才项目计划专家”,曾任国家“十一五”和“十二五”重大专项负责人。他出生于医学世家,高考考入上海第二医学院(现交通大学医学院),后转读物理,获美国宾夕法尼亚州立大学博士。俞昌教授还是300多项专利申请的发明人,其中200多项已获授权。俞教授从事的领域、创新和专利覆盖了生物物理、疾病检测、疾病治疗、生物芯片、医疗器械、信号检测、高纯试剂、芯片结构和工艺、靶向药物携带器件、可降解医疗微型器件、医疗纳米机器人、以及脑机接口等跨领域的技术,多次通过跨界大创新,提出了新的机理和思路,并且获得了实验大数据和产业化的验证。
俞昌教授的博士论文是有关信号学,采用新型光声检测技术研究低损耗玻璃的光吸收特性,涉及新型传感器设计和制造、弱信号收集和处理分析。毕业之后,俞昌教授曾就职于世界500强等企业包括著名的芯片巨头美光科技、摩托罗拉、和罗克威尔国际公司、知名纽交所和科创板上市公司中芯国际和纳斯达克上市公司卡伯特微电子,分别担任资深研发工程师、研发经理、研发中心技术处处长、研发总监、研发副总等职务,他从事于芯片工艺流程(包括导线技术、铜互连、平坦化、绝缘介质、化学机械抛光、光刻、蚀刻等)和材料的研发和产业化。也曾带领过研发团队研发化学配方。长期投身于芯片存储器、微电子器件、传感和信号技术研发,深度了解芯片存储器的运行机理,结构和制造,特别是信号存储的基本原理和要求,累积了大量存储器原理和工程经验。
俞昌教授在之后的之后创业中深耕生物物理、生物医疗、纳米器件、生物信号检测等领域。2010年,俞昌教授涉足疾病早期检测领域,最早提出了多癌症筛查的新思路,以及多层次、多参数的理论和方法论。2011年他提交了多癌症筛查专利,并且在2014年开发出了全球首个能够一次性检测16种癌症的创新技术和产品。在2015年美国临床肿瘤协会年会(ASCO)和多家顶级医院合作伙伴上发表了四篇包含多种消化道和呼吸道癌症筛查的论文。今天,多癌症筛查理念已经被全球大健康和医疗行业所接受并且开始拯救人类生命。俞昌教授为全球癌症预防和早期发现做出了重要贡献。近年来,俞教授从多维度的角度跨界研究大脑记忆,特别是从信号存储基本需求的第一性原理以及一系列多学科直接和间接相关数据和证据,获得了一些初步成果,提出了新的大脑记忆模型。
至此他集齐临床医学、生物物理、物理学、半导体存储芯片、信号学、生物化学、纳米材料科学等多领域知识储备,造就独一份的跨界科研视角:把人脑类比成一台生物存储器,将人工存储芯片的运行逻辑对照大脑神经活动,以此探究记忆的运行本质。是少有的能够打通存储器科学,物理学和信号学与人脑生命科学的科学家。
俞昌教授有关大脑记忆的跨界研究,初步发现及新模型
近年来,俞教授选择跳出传统思路,从基础信号包括物理和化学信号本质、信号存储基本要求(存储结构和读取流程简洁,存储密度大,信号能够长期保持,速度快,和能耗低等)、能量消耗规律切入研究大脑记忆机制。此外,他还结合大脑在睡眠中巩固记忆时所产生脑电波而触发梦的著名理论(张杰,2004),对于上百项记录的梦数据进行了统计和分析。
在俞教授提交的专利说明书当中,记载了他在跨界科研过程当中得到的初步结论,主要分为信号本质、存储单元硬性条件、大脑不同状态能耗对比三大部分。此外,俞教授还认为,尽管大脑与人类设计和制造的存储器在多方面具有巨大的差别,但是在本质上,存储和读取信号要求的基本要求是具有共性的,底层逻辑是雷同的,并且比较接近动态存储器如动态随机存取存储器的部分特征。而且此假设获得了一定的初步支持(如,从能量角度,睡眠时所产生梦的数据统计和分析的初步结果,以及从大脑记忆所需求的考虑,等)。
1. 解析生物体内信号的本质:依托早年信号检测物理方向的功底,结合多年半导体传感器研发经验,俞昌提出:大脑记忆本质上需要满足基本的信号读取和存储要求,而尽管具体结构非常不同但是该基本要求可能与已知的部分芯片存储器类似。
2. 归纳记忆信号存储单元必备要素:参考人工存储器几十年的研发经验,人脑记忆存储单元必须满足如下多项硬性指标:(1)单元结构简洁:基础神经存储单元结构必须足够简单,不能过度复杂,便于海量信号存储;此要求也导致存储的信号需要足够简单;(2)超高存储密度:人脑体积有限,需要在有限的脑组织空间承载人类一生中的海量信息;(3)低能耗运行:存储单元日常待机耗能必须可控,以避免大脑负荷过载;(4)写入和读取速度快。大脑每天都需要写入和读取海量数据,所以速度非常重要;(5)信号能够长期保存:存储信号能够稳定维持,实现长时记忆留存(在动态随机存取存储器芯片(DRAM)中,存储的信号会随时间衰减,通过一种叫“刷新(refresh)”的步骤来恢复信号强度)。在动态随机存取存器芯片中,刷新是一个保持存储信号的重要步骤。在动态随机存取存储器中,存储的信号为电荷(该存储器采用二进位制,有电荷为“1”,没有电荷为“0”),而信号(电荷)会随着时间而衰减。刷新是一个保持存储信号强度的重要步骤。俞教授提出,依据目前多方面初步信息和大脑对于存储记忆的要求,大脑记忆的存储可能是动态的。而且可能也需要通过刷新的步骤来保持存储的记忆信号。在刷新过程中,大脑首先读取被刷新的存储单元(如神经元)中的信号,然后重新写入该单元所读取的信号。在此过程中,在刷新之前如果存储的信号由于时间已经衰减了,在刷新之后,重新写入的信号将被恢复到上一次写入时的信号强度。这是新记忆模型中一个重要的概念和部分(见下),这也解释了人类的记忆为什么能够长久维持。上述的多项要求正是高性能半导体存储芯片的设计准则,俞昌教授将硬件存储的要求和工程规律迁移至生物大脑研究,打通人造存储器与生物记忆单元的共性规律。因为俞教授认为,人脑固然和芯片存储器完全不同,但是信号存储的本质和要求是一致的。此外,俞教授在研究(大脑在睡眠时,由于巩固记忆时产生脑电波而导致的)梦的数据时,发现有迹象大脑在睡眠时也可能通过大量的刷新动作来恢复存储信号的强度,从而有效保持记忆。而大脑在睡眠时的大量刷新运行,导致了大脑消耗大量能量。这也解释了为什么大脑在睡眠的能耗和清醒时的能耗是差不多的(见下)。因为刷新过程需要消耗大量能量。
3. 清醒状态与睡眠状态大脑运行特征、能量消耗对比:专利背景部分回顾了已知的大脑两种工作模式:(1)大脑清醒阶段:大脑持续接收外界感官信号,神经元高频激活、不断写入短期记忆,信息读取频繁,整体能量消耗高;(2)睡眠阶段:外界输入信号大幅变少,大脑停止大量新增短期记忆,开启记忆整理、筛选、长期固化工作。此时神经元活跃度下降,整体能耗降低但是并没有降低太多(见下),大脑利用低耗能的夜间工作,把白天的临时信号转化成稳定的长期记忆。加上俞教授推论的大脑在睡眠时有大量的刷新运行工作来恢复存储信号的强度,从而保持大脑的记忆。这个过程消耗大量的能量。这也解释了为什么大脑的能耗在睡眠时并没有大幅度低于清醒时。在众多的存储器芯片中,基于已知大脑记忆的知识,存储记忆的需求,大脑能量消耗的信息,和脑电波所产生梦的特点,俞教授认为动态随机存取存储器(DRAM)是最接近大脑记忆需求,运行和模式的。
基于如上,俞教授提出的新的大脑记忆模型为:大脑记忆是由信号存储在高密度而相对简单的存储单元(如,神经元)内的。信号是动态的,即会随着时间而衰减的。因为信号是动态而且随时间而衰减的,信号需要被定期恢复。这个恢复信号的步骤为“刷新”步骤,一个刷新步骤涉及首先读取存储的信号,然后重新写入该信号,从而恢复原信号的强度。大脑存储的信号很可能是二进制的,出于存储结构简单而且保存和读取过程简洁和简单,并可以以高密度存储的原因。具体方式可以是有电荷(或者电流)为信号“1”,没有电荷(或者没有电流)为“0”。化学组分(神经递质涉及的化学物质)浓度高为“1”,化学组分浓度低(或者没有化学组分,神经递质涉及的化学物质)为“0”。大脑在睡眠时分片区刷新记忆。此外,由于大脑记忆的存储是动态的,比较容易重新规划和分布记忆,也可被称之为格式化,类似于电脑的存储分布可以被重新格式化。想象一个儿童到成年人到老年人,随着记忆内容的不断扩大,完全有可能需要重新格式化大脑记忆的分布。而永久性写入大脑记忆单元的信号,就不可能被重新分布。从信号存储和读取的角度,动态存储的信号具有多方面优势,但是存储的信号需要定期被维持(刷新)。
新大脑记忆模型的潜在科研价值与应用前景
过往脑记忆研究大多单向从生命科学出发寻找答案,获得了多方面重大突破和成果。但是,同时也很难发现和证实大脑记忆的底层规律和模型。俞昌教授依靠独特的跨学科经验和知识,打通脑科学、物理学、信号学、半导体存储器等多个领域,借鉴存储器芯片的工程智慧反推生物大脑的运行机理。结合已知大脑和近期的直接和间接证据,大胆提出了新的大脑记忆模型。
这项由跨界视角催生而出的新记忆模型,不仅能够帮助和加快科学界重新理解大脑记忆结构、存储、维持、读取的完整链条,后续也能够依托该项理论支撑脑机接口、记忆障碍干预、脑部疾病检测和治疗器件研发,为阿尔茨海默症记忆衰退、健忘类脑部疾病的研究,提供一条与众不同的跨界科研路径。
（来源：点财网）
