梅蘭妮·瑟恩斯特羅姆一動不動地躺在斯坦福大學一臺功能性核磁共振掃描器的巨大而嘈雜的孔徑內。她試圖忽略機器的巨大嗡嗡聲，並將注意力集中在安裝在掃描器內的螢幕上，就在她眼前。火焰的影像上下跳動並閃爍，大小略有變化。對她來說，火焰代表了她頸部和肩部的劇烈疼痛，其波動反映了她的不適的起伏。對於從隔壁控制室的窗戶仔細觀察她的神經科學家來說，火焰是對她大腦某部分活動的一種衡量。
隨著瑟恩斯特羅姆的疼痛加劇，她大腦這個被稱為前扣帶皮層（ACC）區域的活動量也隨之增加。這個迴旋鏢形的區域位於額葉，橫跨大腦中線，位於雙耳和前額之間。瑟恩斯特羅姆的任務是用意志力讓火焰縮小，從而減少該區域的神經元喧囂和疼痛感。藉助軟體快速解析機器的資料以更新她的 ACC 影像，瑟恩斯特羅姆可以窺視自己的內心。她幾乎可以即時觀察到自己大腦的內部運作與她不適的意識表現同步。
疼痛是大腦告訴你身體正面臨即將發生或實際的組織損傷的方式。為了發出該訊號，大腦構建了一種令人不快的感覺和情感體驗。例如，當你的手指被紙劃傷時，手指中的神經會將資訊傳遞到大腦，大腦會解釋傳入的資訊，從而產生疼痛感。ACC 有助於調節疼痛反應。手指尖被割傷的刺痛感充當內部危險訊號，提醒你受到攻擊或威脅，並且它會與你的其他感知和認知狀態（對午餐的思考、傳入電子郵件的提示音、同事刺鼻的古龍水味）爭奪你的注意力。
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大腦並非身體疾病的準確直譯器。對於瑟恩斯特羅姆來說，慢性疼痛阻礙了她繼續生活的能力，她經常感覺疼痛像面紗一樣籠罩著她的思想。如果她能揭開面紗，她就能恢復她放棄的日常活動。為了做到這一點，我們和我們的合作者假設，她必須學習如何有意識地控制自己的 ACC。
指揮自己的神經元以某種方式運作並非易事。就像嬰兒可能透過反覆試驗學習如何操縱自己的手指和腳趾一樣，瑟恩斯特羅姆必須發現哪些思維模式會助長火焰，哪些會熄滅火焰。首先，她試圖說服自己，灼熱感是令人舒緩的溫暖，就像她在海灘上沐浴陽光或在按摩浴缸中放鬆身心一樣。火焰放大了。閃爍的影像讓她想起了她最近讀到的一本神學書中的場景，其中宗教殉道者被綁在火刑柱上燒死。這給了她一個想法。
她想起了阿基巴·本·約瑟夫的故事，據說他欣然接受酷刑的命運，以此來表達他對上帝的虔誠。當她想象自己扮演類似的角色時，她注意到火焰開始減弱，疼痛也隨之減輕。只要她專注於投降的感覺，頸部和肩部的疼痛就會失去其尖銳感。
瑟恩斯特羅姆是幾位慢性疼痛患者之一，他們自願幫助我們的實驗室研究一種新興技術，稱為即時 fMRI (rtfMRI) 神經反饋。成像技術廣泛用於生成大腦活動快照，現在正作為康復、治療和更廣泛的大腦訓練工具而受到關注。這種神經反饋技術建立在這樣一種理念之上，即讓一個人接觸到他或她自己的大腦活動模式，可以幫助該個體改變有害或不良的認知過程。這種方法並非透過教授一項新任務（例如，學習雜耍以提高手眼協調能力）來訓練某人的大腦養成新習慣，而是旨在透過一個人自己的發現過程直接改變大腦活動。
對於某些疾病，其中包括慢性疼痛和帕金森病中的運動喪失，科學家已經確定了與該疾病相關的關鍵大腦區域。透過向一個人展示目標區域在當前時刻的行為方式，神經反饋的接受者可以嘗試心理策略來改變大腦的行為。隨著技術的發展，rtfMRI 有潛力幫助眾多基於大腦的疾病患者更好地控制他們的疾病過程。我們最新的工作已經研究了將其用於調節抑鬱症患者的大腦，它也可能有助於治療焦慮症、恐懼症和中風後的身體康復。
它也可能透過識別關鍵大腦區域何時準備好學習或透過幫助個人內化與創造性思維模式相關的思維模式來增強健康人的認知能力。腦成像徹底改變了神經科學家和心理學家看待人類體驗的方式。現在，它已準備好幫助我們其他人從內而外地改變這種體驗。
窺視內心
研究人員在 20 世紀 70 年代初開始探索神經反饋的應用。當時，他們專注於腦電圖 (EEG)。腦電圖讀數使用放置在人頭皮上的電極來拾取表面附近的電活動模式。通常，研究參與者可能會戴上電極並執行一些認知任務，例如想象移動手臂。研究人員會記錄訊號，將其轉換為參與者可以看到的圖片，並要求該受試者嘗試透過在心理上改變圖片來調節他們的大腦活動。
神經反饋的臨床潛力很快引起了研究人員的注意。神經科學家試圖緩解的疾病包括癲癇、焦慮症、抑鬱症、成癮和慢性疼痛。他們發現使用 EEG 神經反饋訓練癲癇患者使癲癇發作的神經元節律正常化取得了一些成功。然而，當時的技術存在重大侷限性。將 EEG 電極拾取的訊號對映到特定的大腦區域極其困難，而且通常是不可能的。電極最清楚地記錄大腦表面附近的神經活動，但無法監聽與許多疾病相關的深部大腦結構。
在 20 世紀 90 年代，fMRI 徹底改變了神經影像學研究。這種現在廣泛使用的技術透過測量血液中的氧含量來工作。當大腦特定區域的神經元變得高度活躍時，它們會從附近的血管中吸取更多氧氣作為燃料，從而引發流向該區域的血流量增加。富含氧氣的血液和缺氧的血液在磁性上有所不同，這些差異可以作為大腦啟用水平的替代指標。因此，當 fMRI 機器的強大磁鐵釋放出無線電波時，參與程度較高或較低的大腦區域將產生相應強或弱的訊號。透過比較不同條件下血液中氧含量變化的結果圖譜，神經科學家和心理學家可以深入瞭解大腦如何執行給定的任務。
首次認真嘗試將 fMRI 應用於神經反饋發生在 1995 年，當時威斯康星醫學院的生物物理學家羅伯特·考克斯及其同事找到了一種即時處理腦部掃描資料的方法，而不是在實驗結束後處理資料——這是一個關鍵的初步步驟。七年後，幾個實驗室表明，他們可以與正在接受掃描的人員分享連續的資料流，並指導該個體改變特定區域的大腦活動。
在隨後的幾年中，我們在斯坦福大學的實驗室與神經科學家 R. 克里斯托弗·德查姆斯一起，將注意力轉向訓練疼痛患者使用神經反饋來減輕他們的痛苦。我們要求八名健康參與者和八名慢性疼痛患者接受 fMRI 掃描。健康受試者將熱探頭握在左手掌中，頭部躺在機器內。每個探頭的溫度都設定為其持有者可以忍受的最大水平而不至於蠕動，相當於疼痛等級中的 7 分（滿分 10 分）。
然後，我們向健康參與者和慢性疼痛患者描述了一些策略，以增強或抑制他們的疼痛。例如，為了增強疼痛，我們建議受試者關注他們的不適，將這種感覺視為威脅——也許透過關注其可怕的方面——或者讓疼痛感蔓延到全身。為了減輕疼痛，我們提供了諸如將注意力從疼痛上轉移開、將這種感覺解釋為沒什麼特別的或試圖控制這種體驗等技巧。還鼓勵參與者提出自己的策略。這種自由很快成為治療成功的關鍵部分。研究人員誰也沒有猜到，瑟恩斯特羅姆想象自己是殉道者被綁在火刑柱上燒死對她來說最有效。
當我們的受試者嘗試他們的認知策略時，軟體分析了與其 ACC 相對應的 fMRI 訊號，並將其作為不斷增長或縮小的虛擬火焰反饋給他們。參與者調整他們的思維模式，直到找到一種可以朝所需方向驅動火焰的模式。之後，他們都對自己的疼痛進行了評分。
我們發現，兩組人都能夠改變他們的疼痛體驗；事實上，慢性疼痛患者的疼痛評分降低了一半。參與者控制 ACC 功能的能力越強，該人的疼痛減輕得就越多。即使不再接受視覺反饋，兩組人也能夠保持對其 ACC 活動和疼痛體驗的控制。我們的對照組——由接受無反饋、虛假反饋或生物特徵（如心率和排汗）的受試者組成——在練習他們的認知策略後，並沒有表現出對疼痛和 ACC 啟用的相同程度的控制。
其他科學家已將這種神經反饋方法應用於對抗帕金森病的症狀。2011 年，威爾士卡迪夫大學的神經科學家莉娜·蘇布拉馬尼安及其同事在 10 名早期帕金森病患者身上測試了 rtfMRI 方法，在跨越 2 到 6 個月的療程中對他們進行了兩次掃描。在第一次就診期間，一半的參與者觀察了他們的輔助運動區 (SMA) 的活動，這是一個運動控制區域，在帕金森病患者中活動不足，同時躺在掃描器中。這些個體被自由地想象任何型別的運動，以努力更多地調動 SMA。另外五名受試者組成了對照組。他們也在掃描器中想象運動，但沒有看到他們的大腦活動。在隨後的幾個月裡，所有 10 名參與者都在家中花費時間想象自己執行復雜的運動，例如進行體育運動。
當研究人員第二次掃描參與者時，接受神經反饋的患者的 SMA 顯示出更多的啟用，手指敲擊任務的執行速度更快，帕金森病的臨床症狀比對照組改善了 37%。神經反饋似乎幫助這些患者開發了一種比那些缺乏該資訊的人更有效的心理意象策略，這使前一組在他們的家庭練習中具有優勢。
正如這兩項研究那樣，專注於單個大腦區域已經產生了令人興奮的結果，但這種方法有其侷限性。任何想法或感覺都會呼叫大腦中的複雜網路。即使是簡單的行為，例如彎腰嗅聞花朵或思考雲中的形狀，也是從化學和神經元集合的精確編排中產生的。隨著我們對心理狀態背後動態的掌握不斷提高，我們可以釋放 rtfMRI 的真正潛力。
大腦網路的調整
這項技術向前邁進的一大步將來自將特定的心理狀態與包含整個大腦的啟用模式相匹配，以便人們學習如何改變廣泛的模式而不是特定的區域。科學家們已經能夠將 fMRI 影像中看到的複雜啟用模式對映到一個人正在思考的主觀報告，從而使神經科學家能夠實現一種基本的讀心術形式。
為了如此深入地侵入一個人的思想，該人首先必須在躺在掃描器中時檢視數千張影像。在建立啟用模式對和觸發它們的影像的資料庫後，計算機可以解碼一個人在給定時間可能在想象什麼 [參見 Christof Koch 的“皮層劇院中的電影”；《大眾科學·思想》，2012 年 1 月/2 月]。我們還可以透過讓計算機學習區分與特定刺激或體驗相關的不同大腦狀態來獲得更高的解析度——例如，對小馬照片的快樂想法與悲傷反應。
改進 rtfMRI 的一種方法是結合神經反饋進行這種型別的模式匹配。我們需要為每位參與者重新組裝大腦狀態和刺激對，因為思想和記憶的編碼因人而異。這裡的挑戰之一是，當將志願者的啟用資訊分類為特定的大腦狀態時，軟體可能會出錯。由於大腦活動在幾分之一秒內微妙地變化，所需的狀態最終可能會被錯誤地標記或被重疊的認知狀態所混淆。與志願者分享他們的大腦狀態是如何分類的，可以暴露錯誤並鼓勵該人 conjurer 產生更清晰的大腦狀態，這些狀態更能代表某種想法或感覺。理想情況下，這種協作過程將產生完美的準確性，以便我們的軟體始終能夠判斷您是快樂還是悲傷。
弗吉尼亞理工大學卡里利昂研究所的斯蒂芬·拉孔特及其同事的初步工作表明，這種新技術可能有助於訓練與減少成癮者渴望相關的腦狀態。2009 年，研究人員發現，他們可以根據全腦資料模式預測慢性吸菸者是否處於渴望狀態。針對減少大腦模式強度的療法可能有助於物質濫用者克服有害的衝動。最近，我們的實驗室使用了這種模式匹配方法來檢測急性和慢性疼痛的存在與否。
甚至療法本身也可以針對個人使用進行定製。隨著我們更多地瞭解哪些大腦過程支援特定的認知技術，rtfMRI 神經反饋可以加強相關的網路。更廣泛的人群最終可能會受益於諸如正念冥想或認知行為療法等策略，這些策略已經用於改善情緒、認知和生理功能障礙。
rtfMRI 的潛力不僅限於疾病。神經反饋可用於訓練人們發展微妙的心理策略，以改變他們的神經功能，從而促進創造力。一旦他們學會了誘導更具創造性的大腦狀態的技術，他們就可以在日常活動中排練這種心境，類似於前面提到的帕金森病研究中使用的方法。從業者可能會返回掃描器進行偶爾的精神調整，以在他們的大腦適應時更新他們的策略。
神經科學家在將 rtfMRI 應用於增強學習、感知、表現和健康方面取得了初步進展。我們獲取新資訊和技能的能力會波動——有時，我們或多或少準備好學習，神經影像學揭示了與這種準備狀態相關的潛在大腦狀態。例如，在 2012 年發表的一項實驗中，由麻省理工學院的約翰·加布裡埃利領導的團隊向受試者展示了場景圖片，並即時解析他們的大腦資料，以監測海馬旁回位置區 (PPA) 的表現，該區域參與記憶和識別場景。科學家們發現，當 PPA 處於準備狀態時，受試者對他們觀看的圖片的記憶比 PPA 處於不太理想狀態時更準確。這些研究表明，我們可以透過使培訓計劃適應大腦的當前狀況來加速學習。
更普遍地說，rtfMRI 神經反饋也可以用作探索大腦功能的新工具。傳統的 fMRI 研究包括要求參與者執行一項任務並測量對大腦的影響。結果給了我們關聯，但我們無法明確知道該任務是否引起了大腦變化。藉助 rtfMRI，我們能夠透過選擇性地操縱特定的大腦區域或網路並觀察結果來檢驗我們對大腦如何運作的假設。日本 ATR 計算腦資訊通訊研究所所長川人光男為這個新興領域創造了“操縱性神經科學”一詞。
在 2012 年發表的著作中，川人及其同事使用 rtfMRI 技術來測試他們是否可以在受試者從未有意識地意識到他們正在學習的情況下，改善他們視覺感知的一個小方面。首先，他們讓計算機學習與特定線條方向（30 度、70 度或 120 度）相關的視覺皮層中的啟用模式。然後，他們向受試者反饋他們視覺皮層中的啟用與這些模式之一的相似程度，並試圖誘導他們將他們的大腦活動與與看到特定對角線相關的活動相匹配。實驗者這樣做時沒有向受試者展示任何線條，沒有解釋他們正在追求的神經模式的含義，也沒有透露實驗的意圖。
之後，參與者在檢測他們剛剛接受訓練的對角線方面明顯優於實驗開始時。這項研究揭示了一種優雅的方法來測試我們懷疑與給定刺激或行為相關的啟用模式——在本例中，觀察特定的對角線——確實是相關的。傳統腦部掃描暗示的模糊關係最終讓位於更具體的結果。
然而，在 rtfMRI 神經反饋能夠成為廣泛使用的治療工具之前，我們將不得不解決 fMRI 掃描器的過高成本問題。因此，它的初步應用很可能是在緩解長期難以治療或費用高昂的疾病，例如慢性疼痛和成癮。其他機會在於將 rtfMRI 與成本較低、更便攜的成像技術（例如 EEG 或近紅外光譜 (NIRS)）相結合。NIRS 類似於 fMRI，但它使用光而不是磁鐵來測量大腦功能。雖然 EEG 和 NIRS 不提供與 fMRI 相同的全腦訪問，但研究人員或許能夠將透過 rtfMRI 神經反饋獲得的大腦活動肖像轉換為 EEG 或 NIRS 簽名。
藉助 rtfMRI 神經反饋，我們有機會窺視引擎蓋下——訪問我們有意識和無意識思維過程的起源。它允許治療師提供治療並同時監測大腦對治療的反應。它還開闢了使療法和訓練方案與適應性大腦同步發展的可能性。在探索這個新領域，既為了幫助研究，也為了加速康復，我們才剛剛開始瞭解我們自身自我導向成長的能力。