刚入睡时普遍的NREM与快醒来时更多的快速眼动睡眠（Rapid eye movement, REM sleep）之间的多次切换也是很多动物睡眠都有的现象。章鱼在长约7分钟安静睡眠期之间，会出现时长小于1分钟的无反应期，在这些短暂的过程中，眼睛、肌肉和吸盘主动抽搐，皮肤颜色较浅，瞳孔闭合[1]。而十腕总目的墨鱼（章鱼属于八腕总目），也有快速眼动的周期，其间颜色变化和触手抽搐[2]。这些动物的表现，像不像它们正在做梦了？

我们在前文讲到，快速眼动睡眠期间大脑的代谢率并不比清醒时低[3]，而在非快速眼动NREM睡眠时则相比清醒时低15%。虽然实际的视觉和运动模块在睡眠时被关闭，但视觉和运动模块依然可以在模拟场景下运行，类似离线学习（off-line training）。REM期间的这种试运行与清醒时不同，但可能一努力就真醒了。如果读者恰巧还记得梦的内容，不妨想一下那可能是哪天输入的内容。NREM期间新增的神经元、新长的树突轴和树突棘，可能都需要及时开展试运行，免得清醒时掉链子。

随着NREM期间脑脊液与较大范围脑电波的退潮，在定点加强与网格过滤修剪过的大脑皮层和海马神经元连接基础上，REM期间theta波重回主导，与清醒时类似（图22.1）。我们在本书后文空间探索、识字等章节还会讲到，小鼠海马背侧（人脑海马后侧）的神经元的theta波对应较小的位置场，而背侧（人脑海马前侧）的神经元对应较大的位置场（图22.1）[4]。后者与其他脑区的关系可能在青春期才逐渐成熟[5]。我们在NREM的章节讲到了大脑皮层大范围横向的波动，而REM期间海马体表面进行着有序的扫描切换（图22.1）[4]。清醒时两者都有，但是预计不如NREM期间可以更离线地作大规模的规整。

图22.1 小鼠海马腹-背侧对应不同大小位置场的神经元theta波的扫描切换。左图：海马CA1区域从背侧到腹侧的6-12赫兹theta振荡，在活跃探索时与睡眠时都存在。DG, 齿状回dentate gyrus；S, 下托subiculum; ENT, 内嗅皮层。中图：小鼠在数米长的跑道上跑时海马CA1背侧与腹侧神经元激活的范围。右图：背侧至腹侧theta波的相位差异。来自[4]
 

幼儿在7岁左右视觉空间感成熟时，才有了生动的梦境[3]。顶叶直到7岁才完全髓鞘化（在神经元的轴突外部包裹上一层富含脂质的绝缘物质——髓鞘，以使得电信号高效传播）。但是婴儿有很大一部分时间在快速眼动睡眠比例很高，感官、运动等功能的协调，可能是睡眠期间首先需要完成发育的方面。更多模态、多参数的模拟可能就留给更成熟一些的大脑了。

如果说NREM期间丘脑与大脑皮层、大脑皮层与海马间主要完成了有价值细节的重复（比如背单词），REM期间似乎以往前放为主。有研究认为记忆回放的方向跟外部输入与海马CA1区theta波的相位有关：内嗅皮层第三层（L3）对CA1的单突触输入如果砸在了该区域theta波的波峰上，可能促进反向的回放（清醒时从结果反思过程的强化学习），而海马CA3对CA1的输入在CA1区theta波波谷时到达，促进正向的回放[6]。我们在第17节讲到，这些运行活动都会调整树突棘的粗细。

而因为大脑皮层的存储天然地像超市货架般有其排布逻辑，REM期间的整理可能还涉及新增的事件相对该类目下既有的最强事件的强弱关系。这可能也有网络优化的作用，就像人少的公交站被合并到了附近一个更大的公交站（图22.2）。我们在图17.3也看到，更大的树突棘更有可能留存[7]。这对路线与节点数目都有好处，也可能使得大脑不被琐碎细节堆满而缺乏大的、可复用的规律。

受到脑干驱动，快速眼动睡眠对清醒期间积累的树突棘的试探性生长进行扰动，并减少突触总数[8]。这样为下一个活跃的白天或夜晚可能新增的突触腾出了神经元表面，也回收释放了蛋白、脂类等原材料，而突触总数在天与天之间相当恒定。新生的树突棘可以朝着神经递质的方向生长，但REM过程中它们可能大部分尚未形成最终稳定的位置，可能被引向歧途。REM的这一扰动剪枝过程与训练人工神经网络时删除连接，向训练数据加入噪音或改变出现顺序，很可能发挥相同的功能。但是神经元阵列的逻辑关系，和正常情况下拥挤、少有空隙的大脑皮层可能对NREM与REM交替的扰动有更稳健的表现。像潮汐中巨藻抓着礁石，或者手抓热土豆一般，局部变化不影响宏观结果。

图22.2 公交站调整示例。黑线取消，换成红线。

从脑干、丘脑、到大脑皮层，乙酰胆碱是快速眼动睡眠期间主要的神经递质，而它在NREM的慢波睡眠期间最少[3,9]。我们在上一章节讲到，海马体（和大脑皮层）的gamma波可能由大篮状细胞等抑制性中间神经元主导，而theta波涉及锥体神经元与更多种抑制性神经元的耦合。对猕猴大脑皮层高频段gamma波的研究也证实，对gamma波贡献最大的并不是离所插入的电极最近的锥体神经元，而是涉及更多神经元的特征[10]。

在一个由兴奋性神经元与抑制性神经元组成的小阵列中模拟乙酰胆碱这一兴奋性神经递质的局部释放，中间呈现gamma波，而边缘可以看到更低频率的theta波（图22.3A，B）[11]。

图22.3 在兴奋性（400个，20x20排列）与抑制性神经元（100个）阵列中模拟乙酰胆碱驱动的伽马（30-100 Hz）和theta（5-12 Hz）波段细胞放电，放电时具有一个或两个热点。B的热点半径（6.1）比A（5.5）略大。D的热点半径也是6.1，两个热点中心间距为8。来自[11]。

有意思的是，在这个小阵列的模拟中，可以看到神经元活动热点的持续与切换[11]。当乙酰胆碱释放的区域相比热点区域小时，中间高频-边缘低频的放电活动会遍历整个热点区域（图22.3C）。这对应的极端例子可能是PTSD。清醒时回想起某些过去的经历后，非要整遍地说完可能也类似。这些经历的记忆印痕涉及的神经元细胞簇可能确实太大了。而当两个热点间距与热点半径接近时，乙酰胆碱激活可以导致两个热点活动的振荡切换（图22.3D）。这既可能对应梦境中人或事的瞬间切换，又是一种有“博弈”的局部神经元网络调整。几轮之后，每簇涉及的细胞数目和突触强度分布都可能有变化。我们在本书后文强化学习的章节还会看到乙酰胆碱释放导致的参数调整。

综上所述，如果说NREM倾向于同层与纵向撸顺一个神经网络、形成点面结合的普遍范式，那么REM可能是更局部、线索分别串联的整理。相比人工智能神经网络要么固化，要么灾难性遗忘，大脑得以在数十年间保持有阈值的或大或小更新的能力。每天都是新的一天。

参考文献：

[1] Medeiros, Sylvia Lima de Souza, Mizziara Marlen Matias de Paiva, Paulo Henrique Lopes, Wilfredo Blanco, Françoise Dantas de Lima, Jaime Bruno Cirne de Oliveira, Inácio Gomes Medeiros, et al. 2021. “Cyclic Alternation of Quiet and Active Sleep States in the Octopus.” iScience 24 (4): 102223. https://doi.org/10.1016/j.isci.2021.102223.

[2] Frank, Marcos G., Robert H. Waldrop, Michelle Dumoulin, Sara Aton, and Jean G. Boal. 2012. “A Preliminary Analysis of Sleep-Like States in the Cuttlefish Sepia Officinalis.” Edited by Evan Balaban. PLoS ONE 7 (6): e38126. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0038126.

[3] Nir, Yuval, and Giulio Tononi. 2010. “Dreaming and the Brain: From Phenomenology to Neurophysiology.”(2009) Trends in Cognitive Sciences 14 (2): 88–100.

[4] Muller, L., Chavane, F., Reynolds, J. & Sejnowski, T. J. Cortical travelling waves: mechanisms and computational principles. Nat. Rev. Neurosci. 19, 255–268 (2018). 
[5] Dong, H.-M., Margulies, D. S., Zuo, X.-N. & Holmes, A. J. Shifting gradients of macroscale cortical organization mark the transition from childhood to adolescence. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 118, e2024448118 (2021). 

[6] Wang, M., Foster, D. J. & Pfeiffer, B. E. Alternating sequences of future and past behavior encoded within hippocampal theta oscillations. Science 370, 247–250 (2020). 

[7] Pfeiffer, Thomas, Stefanie Poll, Stephane Bancelin, Julie Angibaud, VVG V.G.Krishna Krishna Inavalli, Kevin Keppler, Manuel Mittag, Martin Fuhrmann, and U. Valentin Nägerl. 2018. “Chronic 2P-STED Imaging Reveals High Turnover of Dendritic Spines in the Hippocampus in Vivo.” ELife 7: e34700. 

[8] Bullmore, Ed, and Olaf Sporns. 2012. “The Economy of Brain Network Organization.” Nature Reviews Neuroscience 13 (5): 336–49. https://doi.org/10.1038/nrn3214

[9] Adamantidis, Antoine R., Carolina Gutierrez Herrera, and Thomas C. Gent. 2019. “Oscillating Circuitries in the Sleeping Brain.” Nature Reviews Neuroscience 20 (12): 746–62. https://doi.org/10.1038/s41583-019-0223-4.

[10] Lei T, Scheid MR, Flint RD, Glaser JI, Slutzky MW. (2026) Active dissociation of intracortical spiking and high gamma activity. Nature  doi.org/10.1038/s41586-026-10331-y

[11] Yang, Yihao, Howard Gritton, Martin Sarter, Sara J. Aton, Victoria Booth, and Michal Zochowski. 2021. “Theta-Gamma Coupling Emerges from Spatially Heterogeneous Cholinergic Neuromodulation.” PLoS Computational Biology 17 (7): e1009235. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009235.