你的大腦真的在發光！科學家首次捕捉到“思維光子”

引言：衆所周知，太陽使地球沉浸在能量中，這些能量支持着以地球爲家的絕大多數生態系統。

但生命也會產生自己的光，而不僅僅是螢火蟲和鮟鱇魚的生物發光或熱量產生的輻射。

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在發表在《iScience》雜誌上的一項新研究中，研究人員首次檢測到人腦從顱骨外發射的生物光子。

一、UPE

在科學家稱之爲超弱光子發射（UPE）的現象中，活體組織會發出連續的低強度光流或生物光子。科學家認爲，這種光來自產生能量的生物分子反應，這些反應會產生光子作爲副產品。組織燃燒的能量越多，它發出的光就越多——這意味着，在我們身體的組織中，我們的大腦應該發出最亮的光。

在某種程度上，所有物質都會發射光子。這是因爲所有事物的溫度都高於絕對零度，並以熱量的形式輻射光子，通常具有比我們肉眼看到的波長（紅外光）更長的波長。

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UPE 的強度比這種熱輻射強幾個數量級，波長在電磁波譜的可見光或近可見光範圍內。

當活細胞通過新陳代謝產生能量時，它們會產生氧分子，其中激發的電子作爲副產物。當這些經過加工的電子返回到較低能量狀態時，它們會通過一個稱爲輻射衰變的過程發射光子。

研究生物組織（包括培養皿中的神經元）的研究人員可以將其檢測爲微弱但連續的光流——從每秒每平方釐米幾個光子到幾百個光子。“將其擴展到人類，我們想知道這些光子是否可能參與 [大腦] 中的某些信息處理或傳播，”

二、光，參與細胞通訊

至少一個世紀以來，科學家們一直提出生物光子在細胞通訊中發揮作用。1923 年，Alexander Gurwitsch進行了實驗，他證明放置在洋蔥根之間的光子阻擋屏障可以阻止植物生長。

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在過去的幾十年裏，一些研究相繼證明了生物光子在細胞通訊中可能發揮的作用，而細胞通訊會影響生物體的生長和發育。

三、實驗步驟

研究人員爲了探索活體人腦是否會發出可探測的光，以及這種光是否與思維活動有關，設計並實施了一項實驗：

他們讓20名參與者進入一個完全黑暗的房間，以排除任何環境光的干擾。

圖片來源：iScience

在參與者頭部，研究人員同時部署了兩套監測系統：

一套是標準的腦電圖（EEG）設備，用於記錄大腦不同區域（特別是負責視覺處理的枕葉和負責聽覺處理的顳葉）的電活動；
另一套是極其靈敏的光子探測器（光電倍增管），環繞頭部放置，專門用於捕捉大腦可能發出的極其微弱的光，即超弱光子發射（UPEs）。

爲了準確區分大腦發出的光和環境中的雜散光子，研究者還在遠離參與者頭部的位置設置了額外的探測器作爲背景噪聲對照。

原文說明如下：

同時從人類參與者那裏收集 qEEG 和 UPE 記錄。
（A）參與者安靜地坐在一個黑暗的房間裏，PMT 位於頭部區域，與左枕葉（O）或右顳葉（T）上的 qEEG 電極重合。背景（B）還記錄了頭部前方約 45 cm 和外側約 15 cm 處的 UPE，孔徑指向遠離參與者的相鄰牆壁。
（B）在參與者睜開或閉上眼睛休息時，在沉默和暴露於重複聽覺刺激期間，收集 PMT 光子計數和腦電圖微伏波動的同時記錄。
（C）顯示了 L 枕骨（黃色）、R 顳葉（綠色）和背景（黑色）PMT 記錄在 10 分鐘記錄期間的代表性軌跡（Log10 光子/秒）（橫軸：樣本或時間，隱含）。

實驗中，參與者按要求執行特定的認知任務，比如交替睜開眼睛（這會激活視覺處理區）和閉上眼睛（使視覺區相對靜息），以此來改變不同腦區的活動水平和能量消耗。

四、實驗結果

首先，光子探測器穩定地捕捉到了來自參與者頭部的光子信號，其強度顯著高於房間背景噪聲水平。這首次確鑿地證明，活人的大腦確實會從顱骨外發出可探測的、微弱但非隨機的生物光子（UPEs）。

圖片來源：iScience

大腦 UPE 信號具有明顯的時間動態、增加的可變性和複雜性。
（A）隨時間變化的標準化（紅色：最大值;綠色：最小值）UPE 計數。每行表示不同的 UPE 跟蹤;第一個字母（B，O，T）代表 PMT 的類型（背景、枕骨、顳葉；分別爲黑色、橙色、綠色），數字代表受試者 ID。樹狀圖是使用相關性作爲距離度量，平均值作爲聯動法計算的。
（B）使用整個 UPE 軌跡計算的平均（平方）和單個（灰色圓圈）成對距離、CV 和熵。
（C 和 D）跨任務的 PMT 內的平均值（平方）和單個 CV 和熵值（上圖）或跨 PMT 的任務內。SD ±平均值。所有星號均表示 p < 0.001。統計量：廣義線性混合效應模型。黑色：背景；橙色：枕骨；green：時間。

其次，研究發現這些光子信號的強度會發生變化，並且這些變化與參與者認知狀態的切換同步發生，例如在睜眼和閉眼任務轉換的時刻。這表明大腦發出的光子流與整體的認知活動狀態存在某種關聯。

圖片來源：iScience

UPE 信號在每個任務結束時到達一個靜止信號，只有大腦 UPE 軌跡顯示任務到任務的變化（A）整個跟蹤（黑色）或每個任務結束時的最後 10 秒（藍色）的代表性 UPE 原始計數。
（B）左：將區段分類爲靜止（綠色）或非靜止（紅色）的工作流。右：零假設和每個 PMT 中平穩分段與非平穩分段的百分比。
（C）沖積圖（上）和代表性軌跡（下）說明了以下分類變量的變化：片段是均勻的（是/否），EO（藍線）和 EC（紅線）任務之間的相對計數在音樂任務後是否改變。在可能的趨勢中（音樂前後 EO 和 EC 之間的相對變化），發現了 7 種原始 UPE 計數組合（從上到下）：音樂前後的 EO < EC，音樂前後的 EO > EC，EO = 音樂前後的 EC 和 EO > EC，EO = 音樂前後的 EC 和 EO < EC， EO < EC 前和 EO > EC 在音樂後，EO > EC 前和 EO = EC，EO > EC 前和 EO < 音樂後 EC。
（D） PMT 音樂前後 EO/EC 條件下的平均（方、黑）和單個（圓圈、灰色）歸一化 UPE 變化。綠色陰影區域和紅色陰影區域分別劃定了被認爲是可變（即變化大於 0.009）或均勻的點。
（E）頂部：零假設和每個 PMT 中均勻/可變片段的百分比。底部：零假設和每個 PMT 中音樂前後受影響/未受影響的相對 UPE 計數的百分比±。黑色：背景；橙色：枕骨；green：時間。

然而，有一個出人意料的發現：當EEG顯示某個特定腦區（如執行視覺任務時的枕葉）的活動強度明顯增加時，覆蓋在該腦區上方的光子探測器並沒有如預期那樣記錄到相應光子強度的上升。

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大腦 SPD 顯示與 UPE 測量的條件依賴性相關性：
（A）在睜眼（EO）和閉眼（EC）條件下，用左枕（L Occ.） α （7.5–14 Hz）光譜功率密度（SPD）繪製背景（背景，灰色）、枕部（Occ.，橙色）和時間（溫度，綠色）PMT 的平均光子（UPE）計數。
（B）在音樂條件下用左（L）和右（R）顳葉（Temp.） alpha SPD 繪製的 Backg.、Occ. 和 Temp. PMT 的 UPE 計數的變異係數（CV），其中 120 BPM 的聽覺刺激被呈現到參與者的右側，在黑暗的房間外。
（C）用右顳葉（R Temp.）繪製的左枕 PMT 的平均 UPE 計數在音樂條件下，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）頻段範圍內的 SPD。報告每個圖的 Spearman rho （ρ）值和顯着性（∗ = p < 0.05）。

這個結果與之前在體外培養的神經元實驗中觀察到的“活動越強，發光越強”的現象相矛盾。