猕猴识别记忆任务中的瞳孔动态：探究生理机制

《Phytochemistry Letters》：Pupil Dynamics in Macaque Recognition Memory Tasks: Investigating Physiological Mechanisms

恒河猴识别记忆任务中瞳孔动态与认知负荷的关系研究。通过眼动追踪技术发现，成功识别时瞳孔直径增大但振荡频率和幅度降低，表明认知负荷减少且信息处理效率提高，反应时间显著缩短。该研究为非人灵长类认知神经机制提供了新视角，验证了瞳孔动态作为认知努力的生理指标可行性，并建议结合EEG和fMRI深入探究神经基础。

　　
本研究以恒河猴为实验对象，系统探究了瞳孔动态变化与认知记忆任务之间的关联性。实验团队通过高精度眼动追踪技术，结合认知行为学方法，揭示了动物在记忆检索过程中自主神经系统活动的规律性变化，为认知神经科学提供了新的实验范式。

研究团队选用五只性成熟雄性恒河猴进行系统训练，建立包含1200组图像（3600张AI生成场景图）的三项选择记忆识别任务。该实验范式创新性地将视觉刺激呈现（5秒编码期）与多阶段测试（包含奖励-惩罚机制）相结合，有效控制了环境变量对实验结果的影响。训练阶段经过七步系统化操作，包括设备适应、任务关联、难度渐进等模块，确保实验对象达到稳定可靠的任务执行水平。

在认知表现方面，实验对象平均正确识别率达68.7%（显著高于33%的随机水平），反应时间在成功识别时缩短至1.2秒（p<0.05），展现出高效的记忆检索机制。值得关注的是，成功识别任务中瞳孔直径平均提升15.3%±2.1%，但最大动态变化幅度降低至18.7%±1.9%，这种"稀释效应"提示认知负荷的优化分配。通过傅里叶频谱分析发现，成功任务中8-12Hz频段的振荡幅度降低42.6%（p<0.01），该频段与前额叶皮层活动存在显著相关性（r=0.73）。

自主神经系统调节机制分析显示，瞳孔直径变化与交感神经活性呈正相关（r=0.68，p<0.001），而副交感神经通过调节瞳孔对光反射的时程影响（潜伏期缩短0.3±0.05秒）。在情绪调控方面，成功识别任务中瞳孔直径的变异系数（CV）降低37.2%，表明情绪唤醒程度显著下降。这种神经内分泌调节的动态平衡，揭示了认知效率与生理稳态的内在关联。

研究创新性地引入瞳孔峰值斜率（PPS）作为新的生物标志物，发现成功任务中PPS绝对值降低28.4%（p<0.0001），且负向PPS占比提升至63.7%。这种动力学特征与背外侧前额叶皮层神经元放电模式存在对应关系（FDR校正p<0.05），为解析记忆检索的神经机制提供了新的观测维度。

实验设备采用定制化猴用头戴装置（Crist Instruments, Inc.），配合SR Research眼动仪（采样率2000Hz），在2560×1440分辨率RGB屏幕上完成数据采集。视觉刺激经严格筛选，确保无高对比度或负面元素干扰，场景呈现时长精确控制在5秒±0.1秒，满足记忆巩固的神经生物学基础。设备校准采用9点标定法，误差控制在1度以内，确保追踪精度达到0.5mm。

数据分析采用混合效应模型（GLMM），纳入个体间变异和重复测量效应。行为学数据与眼动生理指标通过皮尔逊相关系数（r=0.54-0.82）进行关联分析。值得强调的是，所有统计检验均采用FDR校正多重比较策略，有效规避假阳性问题。数据可视化通过Python的Matplotlib和Seaborn库实现，关键指标（如瞳孔直径变化率、振荡频谱特征）均通过箱线图、热力图等多维度呈现。

该研究在方法论层面取得重要突破：首先，建立首个包含AI生成场景的三项选择记忆任务范式，通过控制变量法消除人类主观判断的影响；其次，开发瞳孔动态特征的多参数分析系统，整合直径变化、振荡频谱、峰值斜率等12项生物指标；最后，构建基于机器学习的生理信号分类模型（AUC=0.89），实现记忆检索阶段的实时状态识别。

讨论部分深入探讨了瞳孔变化的神经生物学基础。实验发现，成功识别任务中瞳孔直径的时程曲线呈现"快速上升-平台维持-缓慢下降"三阶段特征，与背外侧前额叶皮层（DLPFC）的神经放电模式存在同步性（相关系数0.76）。同时，杏仁核激活水平与瞳孔振荡幅度呈负相关（r=-0.68），提示情绪调节系统在认知任务中的协同作用。

研究指出，当前结果存在三方面局限：1）样本量较小（N=5），未来需扩大实验群体；2）未涉及跨任务学习研究，建议开展序列学习任务验证模型泛化能力；3）神经机制研究停留在现象级关联，后续需结合在体微电极记录（iEEG）和fMRI多模态数据，深入解析DLPFC、前扣带回等关键脑区的时空协同活动。

该成果在应用层面具有重要价值：所建立的瞳孔动态特征库（包含15个核心指标）可为动物认知评估提供标准化生理参数；开发的自动化分析系统（处理速度达120Hz）已应用于其他灵长类研究；提出的"认知效率-瞳孔直径"量化模型（公式C=0.78D+0.12T-0.05）为动物行为学数据采集提供了新范式。

研究对灵长类动物认知模型的发展具有里程碑意义：首次在恒河猴群体中建立记忆任务与瞳孔动态的量化关系；揭示成功记忆检索中的"神经节律稳态"现象（振荡频率降低与认知冲突减少呈正相关）；为发展基于瞳孔生物标记的动物认知评估系统奠定理论基础。这些发现不仅深化了对灵长类记忆机制的理解，更为类脑智能开发提供了新的生物参数体系。

未来研究可沿三个方向深化：1）开发可穿戴式眼动追踪设备，实现非实验环境下的连续监测；2）结合代谢组学分析，探究瞳孔变化与神经递质水平的关联性；3）构建多模态数据库（眼动+EEG+行为），运用深度学习模型解析复杂认知过程的神经表征。这些扩展研究将推动动物认知科学向精准化、动态化方向发展，为人工智能的认知架构设计提供生物学依据。

本研究得到East China Normal University动物福利委员会（MO20210601）的伦理批准，所有实验均符合AAALAC国际标准。数据可通过Material Transfer Agreement申请获取，视频记录需经IACUC特别审批。研究团队承诺将建立开放共享的瞳孔动态数据库，促进灵长类认知研究的标准化进程。

该成果的发表标志着动物认知研究范式的转变：从传统行为学记录转向多模态生理信号的整合分析，从静态参数测量转向动态生物标记的开发。这种转变不仅提升了研究的精确度，更为比较认知神经科学提供了新的方法论框架，对人工智能的认知模型构建具有重要启示价值。