你的大脑真的在发光！科学家首次捕捉到“思维光子”

引言：众所周知，太阳使地球沉浸在能量中，这些能量支持着以地球为家的绝大多数生态系统。

但生命也会产生自己的光，而不仅仅是萤火虫和鮟鱇鱼的生物发光或热量产生的辐射。

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在发表在《iScience》杂志上的一项新研究中，研究人员首次检测到人脑从颅骨外发射的生物光子。

一、UPE

在科学家称之为超弱光子发射（UPE）的现象中，活体组织会发出连续的低强度光流或生物光子。科学家认为，这种光来自产生能量的生物分子反应，这些反应会产生光子作为副产品。组织燃烧的能量越多，它发出的光就越多——这意味着，在我们身体的组织中，我们的大脑应该发出最亮的光。

在某种程度上，所有物质都会发射光子。这是因为所有事物的温度都高于绝对零度，并以热量的形式辐射光子，通常具有比我们肉眼看到的波长（红外光）更长的波长。

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UPE 的强度比这种热辐射强几个数量级，波长在电磁波谱的可见光或近可见光范围内。

当活细胞通过新陈代谢产生能量时，它们会产生氧分子，其中激发的电子作为副产物。当这些经过加工的电子返回到较低能量状态时，它们会通过一个称为辐射衰变的过程发射光子。

研究生物组织（包括培养皿中的神经元）的研究人员可以将其检测为微弱但连续的光流——从每秒每平方厘米几个光子到几百个光子。“将其扩展到人类，我们想知道这些光子是否可能参与 [大脑] 中的某些信息处理或传播，”

二、光，参与细胞通讯

至少一个世纪以来，科学家们一直提出生物光子在细胞通讯中发挥作用。1923 年，Alexander Gurwitsch进行了实验，他证明放置在洋葱根之间的光子阻挡屏障可以阻止植物生长。

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在过去的几十年里，一些研究相继证明了生物光子在细胞通讯中可能发挥的作用，而细胞通讯会影响生物体的生长和发育。

三、实验步骤

研究人员为了探索活体人脑是否会发出可探测的光，以及这种光是否与思维活动有关，设计并实施了一项实验：

他们让20名参与者进入一个完全黑暗的房间，以排除任何环境光的干扰。

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在参与者头部，研究人员同时部署了两套监测系统：

一套是标准的脑电图（EEG）设备，用于记录大脑不同区域（特别是负责视觉处理的枕叶和负责听觉处理的颞叶）的电活动；
另一套是极其灵敏的光子探测器（光电倍增管），环绕头部放置，专门用于捕捉大脑可能发出的极其微弱的光，即超弱光子发射（UPEs）。

为了准确区分大脑发出的光和环境中的杂散光子，研究者还在远离参与者头部的位置设置了额外的探测器作为背景噪声对照。

原文说明如下：

同时从人类参与者那里收集 qEEG 和 UPE 记录。
（A）参与者安静地坐在一个黑暗的房间里，PMT 位于头部区域，与左枕叶（O）或右颞叶（T）上的 qEEG 电极重合。背景（B）还记录了头部前方约 45 cm 和外侧约 15 cm 处的 UPE，孔径指向远离参与者的相邻墙壁。
（B）在参与者睁开或闭上眼睛休息时，在沉默和暴露于重复听觉刺激期间，收集 PMT 光子计数和脑电图微伏波动的同时记录。
（C）显示了 L 枕骨（黄色）、R 颞叶（绿色）和背景（黑色）PMT 记录在 10 分钟记录期间的代表性轨迹（Log10 光子/秒）（横轴：样本或时间，隐含）。

实验中，参与者按要求执行特定的认知任务，比如交替睁开眼睛（这会激活视觉处理区）和闭上眼睛（使视觉区相对静息），以此来改变不同脑区的活动水平和能量消耗。

四、实验结果

首先，光子探测器稳定地捕捉到了来自参与者头部的光子信号，其强度显著高于房间背景噪声水平。这首次确凿地证明，活人的大脑确实会从颅骨外发出可探测的、微弱但非随机的生物光子（UPEs）。

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大脑 UPE 信号具有明显的时间动态、增加的可变性和复杂性。
（A）随时间变化的标准化（红色：最大值;绿色：最小值）UPE 计数。每行表示不同的 UPE 跟踪;第一个字母（B，O，T）代表 PMT 的类型（背景、枕骨、颞叶；分别为黑色、橙色、绿色），数字代表受试者 ID。树状图是使用相关性作为距离度量，平均值作为联动法计算的。
（B）使用整个 UPE 轨迹计算的平均（平方）和单个（灰色圆圈）成对距离、CV 和熵。
（C 和 D）跨任务的 PMT 内的平均值（平方）和单个 CV 和熵值（上图）或跨 PMT 的任务内。SD ±平均值。所有星号均表示 p < 0.001。统计量：广义线性混合效应模型。黑色：背景；橙色：枕骨；green：时间。

其次，研究发现这些光子信号的强度会发生变化，并且这些变化与参与者认知状态的切换同步发生，例如在睁眼和闭眼任务转换的时刻。这表明大脑发出的光子流与整体的认知活动状态存在某种关联。

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UPE 信号在每个任务结束时到达一个静止信号，只有大脑 UPE 轨迹显示任务到任务的变化（A）整个跟踪（黑色）或每个任务结束时的最后 10 秒（蓝色）的代表性 UPE 原始计数。
（B）左：将区段分类为静止（绿色）或非静止（红色）的工作流。右：零假设和每个 PMT 中平稳分段与非平稳分段的百分比。
（C）冲积图（上）和代表性轨迹（下）说明了以下分类变量的变化：片段是均匀的（是/否），EO（蓝线）和 EC（红线）任务之间的相对计数在音乐任务后是否改变。在可能的趋势中（音乐前后 EO 和 EC 之间的相对变化），发现了 7 种原始 UPE 计数组合（从上到下）：音乐前后的 EO < EC，音乐前后的 EO > EC，EO = 音乐前后的 EC 和 EO > EC，EO = 音乐前后的 EC 和 EO < EC， EO < EC 前和 EO > EC 在音乐后，EO > EC 前和 EO = EC，EO > EC 前和 EO < 音乐后 EC。
（D） PMT 音乐前后 EO/EC 条件下的平均（方、黑）和单个（圆圈、灰色）归一化 UPE 变化。绿色阴影区域和红色阴影区域分别划定了被认为是可变（即变化大于 0.009）或均匀的点。
（E）顶部：零假设和每个 PMT 中均匀/可变片段的百分比。底部：零假设和每个 PMT 中音乐前后受影响/未受影响的相对 UPE 计数的百分比±。黑色：背景；橙色：枕骨；green：时间。

然而，有一个出人意料的发现：当EEG显示某个特定脑区（如执行视觉任务时的枕叶）的活动强度明显增加时，覆盖在该脑区上方的光子探测器并没有如预期那样记录到相应光子强度的上升。

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大脑 SPD 显示与 UPE 测量的条件依赖性相关性：
（A）在睁眼（EO）和闭眼（EC）条件下，用左枕（L Occ.） α （7.5–14 Hz）光谱功率密度（SPD）绘制背景（背景，灰色）、枕部（Occ.，橙色）和时间（温度，绿色）PMT 的平均光子（UPE）计数。
（B）在音乐条件下用左（L）和右（R）颞叶（Temp.） alpha SPD 绘制的 Backg.、Occ. 和 Temp. PMT 的 UPE 计数的变异系数（CV），其中 120 BPM 的听觉刺激被呈现到参与者的右侧，在黑暗的房间外。
（C）用右颞叶（R Temp.）绘制的左枕 PMT 的平均 UPE 计数在音乐条件下，delta （1.5–4 Hz）、theta （4–7.5 Hz）、alpha （7.5–14 Hz）、beta 1 （14–20 Hz）、beta 2 （20–30 Hz）和 gamma （30–40 Hz）频段范围内的 SPD。报告每个图的 Spearman rho （ρ）值和显着性（∗ = p < 0.05）。

这个结果与之前在体外培养的神经元实验中观察到的“活动越强，发光越强”的现象相矛盾。