科技日报记者 张佳欣
大脑拥有强大的能力执行和学习多样的运动，这有赖于脑内的神经网络产生多样的神经活动模式。美国斯坦福大学的Shenoy团队近期在《自然》杂志发表论文，展示了大脑运动皮层的神经网络如何利用高维神经状态空间中的多种活动模式来实现对新习得的运动的记忆索引。
截图来源：《自然》网站相关论文
在这项研究中，研究人员探索了大脑运动皮层的神经准备活动伴随运动学习所产生的系统性的变化。他们训练猕猴学习在力场中伸展手臂的任务，这个力场会产生与猕猴手臂运动方向垂直并与运动速率成正比的作用力。为适应和抵抗这个力场，猕猴需要学会使用手臂肌肉产生日常活动中未使用过的新的作用力。
研究团队用电极记录了猕猴运动皮层的情况，并用神经数据降维的数学方法分析了神经准备活动在不同神经状态空间中的活动模式。
他们发现在一个可预测手臂力量的神经状态子空间中，神经准备活动的变化直接反映了运动学习引起的行为变化，并且学习前存在的神经活动模式在学习后被重新使用。而在一个与此子空间正交的维度，神经准备活动产生了学习前未使用过的新的活动模式。
令研究人员意想不到的是，这些新的神经活动模式并不直接反映行为上的变化，但是当猕猴学习多个不同的力场时，每个力场会引发与该力场相应的独特的新神经活动模式。此外，这些新的神经活动模式似乎会形成运动记忆，存储在神经准备活动中。
综合这些发现，研究人员推测，在这些神经准备活动的正交维度上，学习特定力场所产生的新神经活动模式有可能参与运动记忆索引，这也许有助于大脑学习和保存新的运动技能，同时不忘记旧的运动技能。
这项研究主要由美国斯坦福大学Shenoy实验室博士研究生孙旭璐等合作完成。
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