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尽管对长时程增强所依赖的细胞机制已进行了广泛研究，但尚未识别出任何能够编码单个信息单元或“记忆比特”的特异性蛋白质或基因。事实上，大脑记忆痕迹（engram）仍然是一个知识空白。排除理论促使我们逐一否定若干不现实的生物学选项，提示其解释存在于别处。 最多可达同心300层的髓鞘呈螺旋状并高度致密地包裹单根轴突，而每一层包裹都可容纳数百至数千个作为记忆细胞的微位点，整体上构成一个庞大的细胞阵列。彼此分离的三维空间叠加使电荷得以存储，各节点在层与层之间并不彼此相对。单层髓鞘的厚度范围为7.0至20 nm。这一尺度大致与电荷陷阱、隧穿层及介电层的精确尺寸相当，而这些结构同样装备于当前的人工智能微芯片中。 所存储的电荷为正离子；无论电荷为负还是为正，其作用相似，均可产生电磁场。为写入数据，在动作电位之后，该电压施加于髓鞘层的控制栅极，产生离子电荷注入。这使电荷获得能量，并经由量子隧穿穿过郎飞结处的髓鞘层，深入进入同心髓鞘多层结构之中。由此形成了与系统隔离的K+离子的绝缘性俘获。 在长距离白质束中，数百万轴突在受压缩的髓鞘包裹—K+/Na+离子通道系统内实现近乎完美的隔离，这为异步放电特性提供了量子相干性与精确性。被注入的离子电荷（K+）在物理上滞留于髓鞘层内的陷阱中。K+离子可能无法自由移动，在动作电位终止后被完全俘获。类似于单比特、单层级单元，一个被俘获的离子电荷（K+离子）可表示1，而一个空单元（无K+）则表示0。 这种试错过程结合了贝叶斯推断，而这也可能是具备学习能力的人脑进化的核心。基于所选数学方程，我们分析了深度学习可能如何嵌入大脑的一般机制。
尽管对长时程增强所涉及的细胞机制已进行了广泛研究，但尚未鉴定出任何单一的特异性蛋白质或基因能够编码单个信息单元，即记忆比特。事实上，脑内记忆痕迹仍然是一个知识空白。排除理论促使我们逐一否定若干不现实的生物学选项，这表明其解释应当存在于别处。
多达同心的300层髓鞘可螺旋式并高度致密地包裹单根轴突，而每一层包裹都可容纳数百至数千个微位点，作为记忆细胞，整体上构成一个规模巨大的细胞阵列。彼此分离的三维空间叠加使电荷得以储存，各节点不会从一层正对到下一层。单层髓鞘的厚度范围为7.0至20 nm。这一尺度近似于电荷陷阱、隧穿层和介电层的精确尺寸，而这些结构同样装备于当前的人工智能微芯片中。
被存储的电荷是正离子；无论电荷为负还是为正，只要形成电磁场，其效应都是相似的。为写入数据，在一次动作电位之后，该电压施加于髓鞘层的控制栅极，产生离子电荷注入。这使电荷获得能量，并经由量子隧穿穿过郎飞结处的髓鞘层，深入同心髓鞘多层结构之中。由此形成了与系统隔离的K+离子的绝缘俘获。
在长距离白质束中，数百万根轴突在压缩的髓鞘包裹—离子通道K+/Na+系统内实现近乎完美的隔离，从而提供量子相干性以及异步放电特性的精确性。被注入的离子电荷（K+）在物理上会滞留于髓鞘层内的陷阱中。K+离子可能无法自由移动，在动作电位终止后被完全俘获。类似于单比特、单层级存储单元，被俘获的离子电荷（K+）可表示1，而空单元（无K+存在）表示0。
这种试错过程结合贝叶斯推断，也可能正是学习型人脑进化的核心。基于所选的数学方程，我们分析了深度学习可能如何嵌入大脑的一般方案。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.29.733154v1?rss=1
🏷️ 髓鞘 记忆痕迹 电荷陷阱 量子隧穿 动作电位 长时程增强