我在神经科学研究之路上的往事 （七）从海德堡到美国——继续追寻大脑的秘密

而是因为，我忽然发现，自刚刚推开神经科学世界的大门。

站在门口向里面望去，前方还有一片更加广阔的天地。

于是，在齐默尔曼教授的建议下，我决定继续留在实验室，从事博士后研究。

这一留，又是一年半。

现在回头看，那一年半，更像是学生向独立研究者过渡的重要阶段。

读博士的时候，导师告诉你应该做什么。

博士后，则开始思考：

下一步，该研究什么？

这是两个完全不同的问题。

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在德国几年，我研究的主要对象是疼痛。

准确地说，是急性疼痛的神经生理机制。

每天面对的都是神经元、动作电位、伤害性感受器，以及各种复杂的神经传导通路。

随着研究越来越深入，我开始产生新的兴趣。

疼痛固然重要。

可是，大脑真正神奇的地方，并不仅仅在于它能够感知疼痛。

它还能控制运动。

能够学习。

能够记忆。

能够思考。

能够创造。

如果说疼痛研究是在回答：

“人为什么会痛？”

那么运动神经科学研究回答的，则是另一个更加迷人的问题：

“大脑是怎样指挥身体完成每一个动作的？”

比如，你现在伸手拿起一只茶杯。

动作看起来再简单不过。

可就在这一瞬间，大脑里究竟发生了什么？

哪个神经元最先开始放电？

哪些神经元负责方向？

哪些负责力量？

哪些负责速度？

这些神经元之间，又是怎样互相协调工作的？

今天看来，这些问题依然没有完全解决。

而三十多年前，它们更像一片等待探索的新大陆。

1989年，国内政治风云变幻，而去美国是我自学习英语以来，多年的夙愿。

就在这时，美国向我招了招手。

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1990年初，我告别了生活近五年的海德堡。

临行前，我一个人沿着内卡河旁的哲学家之路走了很久。

春天的海德堡依旧安静。

大学老桥上的游客依然来来往往。

远处城堡静静矗立在山腰。

我忽然意识到，这座城市已经不仅仅是我读书的地方。

它已经成为我人生的一部分。

五年前，我带着几箱书和几本德语词典来到这里。

离开的时候，除了博士学位，我还带走了一种伴随终身的科研理念。

而这一切，都要感谢齐默尔曼教授。

后来很多人问我：

“德国留学最大的收获是什么？”

我的回答从来不是博士学位。

而是学会了如何做科学。

这种影响，一直到今天都没有消失。

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美国的第一站，是俄克拉荷马州立大学医学中心（Oklahoma State University Medical Center）。

我的导师，是生理学系主任罗伯特·福尔曼（Robert Foreman）教授。

如果说齐默尔曼教授是一位典型的德国科学家，那么福尔曼教授，则更具有美国学术界开放而直接的风格。

在福尔曼教授实验室，我第一次真正接触到灵长类动物疼痛研究。

过去德国实验室主要使用低等脊椎动物。

而现在，研究对象变成了猴子。

不要小看这一步变化。

从低等动物到灵长类，意味着实验设计更加复杂，也意味着研究结果更接近人类。

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一年以后，我又迎来了人生新的转折。

1991年，我来到明尼苏达大学医学院。

这里，将成为我神经科学研究生涯中最后、也是最富创造力的一站。

我的导师，是国际著名运动神经科学家蒂姆·埃布纳（Tim Ebner）教授。

第一次见到埃布纳教授，他递给我一张实验设计图。

图上画着一只猴子、一只机械手柄，还有屏幕上的几个目标点。

他说：

“我们想知道，大脑怎样控制运动。”

就是这样一句话，让我一下子兴奋起来。

因为我知道，自己即将进入一个全新的研究领域。

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我们的实验对象依然是猴子。

不过，这一次，它们不是躺在实验台上。

而是像运动员一样，天天接受训练。

很多朋友后来问我：

“猴子真的能做实验吗？”

当然能。

而且，它们学得一点也不慢。

实验开始前，我们要先训练猴子完成指定动作。

屏幕亮起。

目标点出现。

猴子必须准确控制手柄，在规定的时间内，把光标移动到目标位置。

动作完成。

奖励一口果汁。

动作错误。

什么也没有。

听起来是不是有点像今天的电子游戏？

其实，原理几乎一样。

唯一不同的是，游戏玩家换成了猴子。

而且，随着训练的进行，难度会越来越大。

有时候，我常开玩笑说：

“如果把一位大学生放到同样的位置，刚开始的成绩未必比猴子更好。”

因为要达到90%以上的正确率，并不是一件容易的事情。

猴子往往需要训练几个月，甚至半年以上。

而研究人员，需要更多耐心。

当然，它们也更加”难伺候”。

心情不好，不配合。

天气太热，不配合。

奖励给得不及时，也不配合。

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真正精彩的部分，在训练结束以后。

猴子完成动作的同时，我们开始记录大脑运动皮层单个神经元的放电活动。

于是，一边是运动轨迹。

一边是神经元放电。

方向。

速度。

加速度。

力量。

反应时间……

所有运动参数，都与神经元活动同步记录下来。

每天实验结束以后，我们面对的，不再是几页数据。

而是几百万个数字。

有时候，一个星期的数据，就足以装满当时的大容量硬盘。

实验做到这里，我忽然发现，德国几年积累的另一项本领，终于派上了用场。

不是电生理。

而是统计分析。

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如果说实验记录回答的是：

“神经元什么时候放电？”

那么统计模型回答的则是：

“为什么它会这样放电？”

这也是我后来最感兴趣的方向。

建立模型。

寻找规律。

预测变化。

我们试图建立一种数学模型，把成千上万个神经元活动，与猴子的运动参数联系起来。

更大胆一点说，我们希望画出一张真正意义上的”脑地图”。

不是解剖学上的地图。

而是一张动态的功能地图。

不同方向运动，大脑哪些区域更加活跃？

速度增加时，哪些神经元开始工作？

力量改变以后，整个神经网络又发生怎样的变化？

今天，这类研究已经成为脑机接口和人工智能的重要基础。

可在三十多年前，它还是一个十分超前的想法。

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那些年，我们陆续在国际顶级期刊发表了一系列论文。

最让我难忘的一次，是向《Nature》投稿。

年轻人大概都会理解那种心情。

对于科研人员来说，《Nature》就像奥运会最高领奖台。

能够投稿，本身就是一种挑战。

编辑部甚至和我们讨论过论文配图，希望把脑活动图做成具有视觉冲击力的封面。

实验室里一时间兴奋极了。

大家甚至开始幻想：

如果真登上封面，会是什么样子？

可科学就是科学。

最终，编辑认为我们的工作虽然重要，却还不足以构成突破性发现。

论文没有成为封面故事。

多少有些遗憾。

不过今天回头看，我反而释然了。

科学研究，本来就不是为了追逐封面。

真正重要的是，每一项认真完成的工作，都在帮助人类向理解大脑迈进一步。

哪怕只是很小的一步。

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就在我离开明尼苏达大学之前，实验室已经开始把动物实验推广到人类研究。

利用刚刚兴起的功能性磁共振成像（fMRI），观察人在完成同样运动任务时，大脑活动如何变化。

今天，这已经成为脑科学研究最重要的方法之一。

每当看到电视里介绍脑机接口、人工智能、脑功能成像的新进展，我总会想起三十多年前实验室里那群年轻人。

那时候，我们并不知道几十年后的世界会是什么样。

我们只是相信，大脑还有太多秘密等待人类去发现。

而能够成为这一探索过程中的一名参与者，本身就是一种幸运。

后来，我离开了大学实验室，走进了制药工业界。

可每当听见神经元放电熟悉的”啪啪”声，每当看见大脑功能成像绚丽多彩的图片，我都会想起那些年与猴子”一起打电子游戏”的日子。

那是我神经科学研究中最快乐、也最富创造力的一段时光。

也是在那里，我第一次真正相信：

也许有一天，人类真的能够读懂自己的大脑。