Elife：采用高通道数无线神经信号记录的方式解码猕猴运动模式
而传统实验方式都是将实验动物固定在装备上，实验动物的头或者身体部分是被固定住的，研究人员只能研究实验动物手掌或手臂的运动模式。实验动物仅能对身边的物体施加一个行动指令，比如按一按面前的按钮，晃一晃身边的摇杆。但实际生活中的运动控制和这非常不一样。
假设我们躺在沙发上，想要拿餐桌上的苹果，我们一定是先知道苹果在餐桌上，然后起身，走到餐桌前，最后抓取我们需要的苹果。因此为了更好探究在真实环境下大脑对于运动模式的编码，创建一个不受限制的实验环境就显得尤为重要。
为此Berger实验室创建了一个真实的实验环境，硬件上使用能发光并能记录精确按压时间的传感器，软件上使用能分析运动模式的DeepLabCut开源工具箱(Mathis et al., 2018)，发明了一套能完全记录环境内动作的系统。
在动物的行为方面已经能完美地训练并记录动物的行为模式，而对于自由活动猕猴大脑内神经元的信号模式，Berger实验室敢为人先，使用高通道数无线神经信号记录方式，记录到猕猴在执行精确的运动控制任务下的神经元信号。
研究近身按键（reach）和到远处按键（walk and reach）的不同简单但清晰的实验范式背后的神经机制。从而更好阐明，真实运动控制状态下，脑子里神经元不同反应的编码模式。
在新的实验环境和高通道数无线神经信号记录方式的帮助下，Berger实验室更好的分离出了运动规划（movement planning），运动（walking），按键（reaching）三个不同成分，以及背后不同的脑区所承担的不同功能。
实验部分，猕猴执行按键任务，分为近（near）和远（far）两种条件，猕猴需要记住亮灯的位置，保存在工作记忆里，延迟一段时间进行反应。同时在两只猕猴的初级运动皮层(M1)、背侧前运动皮层(PMd)和后顶叶皮层(PRR)共植入192通道的微电极，使用6个不同长度的32通道阵列(FMA)，同步记录所有神经元的数据。
在开放的实验环境中，为了量化手臂姿势的变异性，实验人员分别计算单次试验轨迹和跨次试验平均轨迹之间的欧氏距离，比较变异大小，结论是猕猴的每一次试验和每一阶段的运动轨迹高度一致，证明了尽管猕猴身体没被固定住，动作在不同试次中却表现出较小的变异性。在此基础上，观察所记录的不同脑区的神经元发放。在所有记录的脑区上，都显示出能编码不同条件的能力，由此可以进行进一步分析。
Berger实验室使用支持向量机SVM解码的方法，解码猕猴神经元编码目标的位置，可以发现无论是近身按键（reach），还是到远处按键（walk and reach），背侧前运动皮层(PMd)和后顶叶皮层(PRR)脑区对记忆和运动阶段都有重要意义，而初级运动皮层(M1)仅对于运动阶段有编码，揭示出背侧前运动皮层(PMd)和后顶叶皮层(PRR)脑区在运动规划上的特殊作用。
开放的实验环境和Blackrock Microsystems高通道数无线神经信号记录系统的组合为将来动作规划的研究提供了更多可能性，将被更多的采纳，为研究多关节和全身运动的运动控制，复杂工作空间的空间认知，或社会互动行为提供了可能性，开启了一系列新的机会。
Mathis A, Mamidanna P, Cury K M, et al. DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning[J]. Nature neuroscience, 2018, 21(9): 1281-1289.
Berger M, Agha N S, Gail A. Wireless recording from unrestrained monkeys reveals motor goal encoding beyond immediate reach in frontoparietal cortex[J]. Elife, 2020, 9: e51322.