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基本信息：

Title:Brain-wide analysis reveals movement encoding structured across and within brain areas

發(fā)表時間：2025.11.18

Journal:Nature Neuroscience

影響因子：24.8

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引言

在傳統(tǒng)教科書里，我們常說大腦的工作是“從感覺到行動”：前面是視覺、聽覺等感覺皮層，中間是聯(lián)結(jié)區(qū)，后面是運(yùn)動皮層，最后驅(qū)動肌肉完成動作。但在真實(shí)的實(shí)驗(yàn)記錄中，科研人員越來越發(fā)現(xiàn)：幾乎到處都在對“動”做出反應(yīng)——視覺皮層會跟著眼球微動而變化，體感皮層會被須 whisker 的撥動重刷一遍，連我們以為主要做“感覺”的區(qū)域，也充滿了運(yùn)動相關(guān)活動。

這就帶來一個棘手的問題：

當(dāng)我們在研究“決策”、“記憶”、“注意力”等高級認(rèn)知時，記錄到的大量神經(jīng)活動，究竟有多少是在“想事情”，又有多少只是動物在悄悄做小動作（uninstructed movements）？比如，人類在思考時會無意識地抖腿、動手指，實(shí)驗(yàn)中的小鼠也會在等待信號時舔嘴、伸爪、微微偏頭——這些動作往往和未來的選擇方向高度相關(guān)，卻又不是任務(wù)規(guī)定要做的“正式反應(yīng)”。如果不把這一層拆清楚，我們很難判斷：某個腦區(qū)的放電，是在編碼證據(jù)累積和決策，還是僅僅在回響一連串細(xì)碎的動作。

之前的工作已經(jīng)提示，運(yùn)動相關(guān)信號在感覺、運(yùn)動多個腦區(qū)廣泛存在，并且能解釋掉相當(dāng)一部分單次試次（single-trial）的神經(jīng)波動。但大多數(shù)研究要么只看少數(shù)幾個腦區(qū)，要么行為范式和記錄技術(shù)各不相同，很難在同一套任務(wù)中，系統(tǒng)地比較全腦不同區(qū)域、不同層次的運(yùn)動編碼特征：哪些地方更像“發(fā)號施令的運(yùn)動指揮部”，哪些更像“反饋監(jiān)控的感覺回路”；同一個腦區(qū)里，又是否存在精細(xì)的層次或核團(tuán)差異？

為了解答這些問題，Wang 等人借助多根 Neuropixels 探針，同時記錄小鼠大腦十余個皮層與皮層下結(jié)構(gòu)中超過 5 萬個神經(jīng)元的活動，讓小鼠在一個基于聲音頻率的記憶指導(dǎo)舔水任務(wù)（memory-guided licking decision task）中做左右選擇；與此同時，用 300 Hz 的高速多視角視頻精細(xì)捕捉面部和前肢的細(xì)微動作，并用從簡單線性回歸到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一系列機(jī)器學(xué)習(xí)方法，將“每一幀視頻”映射到“每一刻放電”。通過比較神經(jīng)活動是領(lǐng)先還是滯后運(yùn)動，他們刻畫出全腦范圍內(nèi)感覺與運(yùn)動編碼在空間和時間上的結(jié)構(gòu)化分布，并進(jìn)一步利用單試次視頻對未來選擇的預(yù)測，把“決策相關(guān)活動”與“未指令運(yùn)動相關(guān)活動”區(qū)分開來，為理解大腦如何在“動”與“想”之間分工協(xié)作，提供了一張分辨率極高的全腦運(yùn)動編碼地圖。

核心結(jié)果

1. 運(yùn)動信號遍布全腦，但有清晰空間梯度

基于視頻預(yù)測神經(jīng)活動的模型顯示，大多數(shù)腦區(qū)都存在顯著運(yùn)動相關(guān)放電，但靠近感覺/運(yùn)動外周的區(qū)域（如延髓、部分中腦與丘腦核團(tuán)）“可由運(yùn)動解釋的方差”最高，而聯(lián)結(jié)區(qū)和部分皮層弱得多，形成從外周向高級中樞遞減的梯度。

2. 感覺與運(yùn)動編碼在腦區(qū)內(nèi)外呈細(xì)粒度分層

通過掃掠神經(jīng)活動相對于視頻的時間偏移，作者把“領(lǐng)先運(yùn)動”的放電視作運(yùn)動指令/傳出信號，“滯后運(yùn)動”的放電視作感覺反饋/再傳入信號。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不僅丘腦、中腦等皮層下結(jié)構(gòu)之間存在系統(tǒng)性差異，連 ALM 皮層內(nèi)部也隨皮層深度從“更偏感覺”平滑過渡到“更偏運(yùn)動”，提示感覺–運(yùn)動編碼在單一區(qū)域內(nèi)高度結(jié)構(gòu)化。

3. 未指令小動作可在單試次水平預(yù)測未來選擇

端到端視頻解碼器表明，在樣本與延遲階段，雖然小鼠尚未真正舔水，面部和前肢的細(xì)微未指令動作已能預(yù)測將要選擇左還是右（平均 ROC-AUC≈0.66），到反應(yīng)期預(yù)測幾乎完美（AUC≈0.99），且這些預(yù)備動作的強(qiáng)度與該次實(shí)驗(yàn)整體行為表現(xiàn)正相關(guān)，說明“小動作”本身就是決策過程的一部分外顯讀出。

4. 剝離未指令運(yùn)動后，不同腦區(qū)“更像決策”或“更像運(yùn)動”

利用“真實(shí)選擇”和“由視頻預(yù)測的選擇”組合成四類試次，作者區(qū)分出只對選擇敏感的神經(jīng)元（choice-modulated）和只對未指令運(yùn)動敏感的神經(jīng)元（movement-modulated），并繪制全腦 3D 分布圖。結(jié)果顯示，兩類神經(jīng)元在每個區(qū)域內(nèi)高度交錯，但比例顯著不同：ALM 和中腦明顯富集決策相關(guān)神經(jīng)元，延髓則以運(yùn)動相關(guān)神經(jīng)元為主，凸顯全腦在同一行為中對“動”與“選”的分工和層級。

Fig. 1 | Multiregional neural recordings and prediction of neural activity from video.

Fig. 2 | Movement encoding varies across brain areas.

Fig. 3 | Differences of movement encoding across thalamic nuclei

Fig. 4 | Temporal relation between neural activity and behavior.

Fig. 5 | Temporal relation between activity and movement at the level of individual neurons.

Fig. 6 | Prediction of single-trial behavior directly from video.

Fig. 7 | Single-trial analysis of movement and spike rate reveals neurons modulated by choice and movement.

AI 一句話銳評

這篇工作把以往被當(dāng)作“噪聲”的小動作變成了主角，用機(jī)器學(xué)習(xí)和全腦多點(diǎn)記錄畫出了一張精細(xì)的“運(yùn)動編碼地圖”，為今后在復(fù)雜行為中真正看清“大腦在想什么”打下了地基。

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審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部