人类大脑中存储了数量惊人的知识，从物理学原理、社会规则，到包括极为基本的知识，例如关于日常物体的知识——“剪刀和斧子有类似的功能，都是用来切断其他物体的工具，但使用对象和方法也有所区别”。这些对于物体的（语义概念）知识使得我们可以正确地识别、使用物体，也是我们理解语言的基础。这种知识是如何在大脑中存储的、与分布在大脑中极为广泛的多个系统的物体特定感知觉特征（物体长什么样子）和动作特征（物体如何使用）有何关系？这方面的研究和讨论普遍集中于特定皮层区域对各个通道特异性特征知识的整合和抽象，虽然识别了特定脑连接直接参与语义加工（e.g., Bi et al., 2015; Han et al., 2013; Wei et al., 2012）,但对其参与作用一般假设为传输信息，缺乏相关机制研究。

　　近期，北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室毕彦超课题组提出并检验了一种新的语义编码脑机制——通过脑结构连接模式进行编码、表征语义空间。论文在2018年4月《Plos Biology》（五年影响因子：10.206）杂志发表，题为“Semantic representation in the white matter pathway”，第一作者方宇星博士；合作方为实验室龚高浪教授团队和中国康复研究中心。论文提出，多通道特征表征之间的脑连接，包含被连接节点各自信息及其连接匹配规则信息，是天然适合表征语义这种多维空间信息的结构。并通过实验数据中对脑白质结构的信息表征空间进行检验。课题组发展了将“表征相似性分析”方法应用于脑结构数据，通过脑结构多维数据(脑损伤病人病灶模式)与行为数据（客体命名成绩）使用机器学习方法进行建模，计算客体加工脑结构表征相似性矩阵，并与相应客体的认知表征相似性矩阵（语义、通道特异性特征、初级视觉和语音等控制因素）做相关，发现左脑多个连接颞、枕叶不同亚区之间的白质纤维束表征着客体语义信息。而且该效应并不能被这些连接的两端灰质皮层节点的表征信息所直接解释，而是在脑连接模式中产生了更高维度的语义空间；两端灰质皮层节点则倾向表征通道特异性特征（下图）。

　　该研究发现语义概念这种抽象高维空间可以通过连接表征相对低维信息灰质脑区的白质纤维束所编码，为大脑“通过连接表征信息”这一思路提供了实验证据支持。同时该研究发展的脑结构-行为表征相似性分析方法可以广泛应用于其他模态和认知功能的脑结构信息表征研究。这项研究获得了国家重点基础研究项目、国家自然科学基金等项目的资助。

　　全文连接：http://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.2003993

　　References:

　　Bi, Y., Han, Z., Zhong, S., Ma, Y., Gong, G., Huang, R., Song, L., Fang, Y., He, Y., and Caramazza, A. (2015). The white matter structural network underlying human tool use and tool understanding. J. Neurosci. 35 , 6822–6835.

　　Fang, Y., Wang, X., Zhong, S., Song, L., Han, Z., Gong, G., and Bi, Y. (2018). Semantic representation in the white matter pathway. PLoS biology, 16(4), e2003993-e2003993.

　　Han, Z., Ma, Y., Gong, G., He, Y., Caramazza, A., and Bi, Y. (2013). White matter structural connectivity underlying semantic processing: Evidence from brain damaged patients. Brain 136 , 2952–2965.

　　Wei, T., Liang, X., He, Y., Zang, Y., Han, Z., Caramazza, A., and Bi, Y. (2012). Predicting conceptual processing capacity from spontaneous neuronal activity of the left middle temporal gyrus. J Neurosci 32 , 481–489.