Neuron解密长期难题：大脑如何为即将发生的快速运动做准备？一个丘脑-皮层环路模型

机体在做快速运动时需要对肌肉系统做精确的控制，但是大脑如何为即将发生的快速的运动做准备一直众说纷纭。

其中一派学者从动态系统的角度来理解运动准备，认为在运动初始时，初级运动皮层的反应状态就决定了机体之后的运动。基于此提出的“最佳子空间假说”（optimal subspace hypothesis）认为，每个运动产生之前，运动皮层的反应会被精确调整成某种状态，从而将其限制在一个最佳的子空间内。

但这个子空间的结构长成什么样，是需要非常精确还是允许一定的误差，以及它是否会因具体运动参数的不同而有所区别，仍然是一个悬而未决的谜团，需要一个合适的理论框架帮助人们去理解。

图 1 快速运动的准备和执行

为此，本文作者将适用于运动期间的最佳控制理论（optimal control theory）做了推广，以解释在运动准备期间神经活动和动物行为之间的关系，并由此对最佳子空间假说进行了规范化。该理论在运动准备阶段向运动网络引入了控制输入，以确保接下来的运动能快速产生，且误差保持最小。

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1.将最佳控制理论推广到运动准备阶段

作者发现，在运动的准备过程中，对神经元活动的轻微扰动可能会对其未来的反应产生不同的效果，并进一步区分出了几种扰动模式。

包括在神经元活动和运动行为输出水平都会产生影响的有效扰动（prospectively potent），和不会改变运动行为输出的无效扰动（prospectively null），后者进一步根据其能否改变群体活动的读取以及动力学性质可分为输出无效（readout-null）和动力学无效(dynamic-null)。

据此，运动准备的反应应该致力于消除在有效扰动方向的变异，而允许在无效扰动方向存在误差。

图2 三种扰动及其对后续反应以及机体运动的影响

作者用一个抑制-稳定网络（inhibition-stabilized network, ISN）来模拟运动皮层的反应，并发现如果仅仅靠前馈输入（一个稳定的输入）来让网络达到一个运动前的最佳子空间，那么运动准备需要很长的时间，和实验数据不符；相反，如果加入了反馈控制，这个准备过程就能加速。并且此结论不仅局限于ISN模型，在其它运动皮层的模型中也成立。

2.准备和运动的正交子空间

运用主成分分析（principal-component analysis, PCA），作者将运动的准备阶段和执行阶段的群体反应进行降维，找到其各自的主成分，并发现准备阶段能解释最多方差的准备主成分能够解释的运动阶段的方差就很小，反之亦然。在猴子的真实数据中情况也是这样。

进一步的分析指出，在各种运动皮层的模型中，只要存在最佳准备控制，即加入了反馈控制就总是能出现这种准备和运动阶段的反应正交性，反之，仅有前馈控制的情况就不会出现这种正交性。

3.准备控制的环路模型

皮层丘脑门控环路

作者接着讨论实际的生物体如何实现关键的负反馈控制，一种可能是靠皮层内部的相互连接，但迄今为止没能发现任何可能机制。另一种可能就是需要其它脑区的参与，比如皮层丘脑环路，而且该环路还被基底神经节门控调节。

具体来说，在运动准备开始的时候，基底神经节会对丘脑的神经元产生一个快速并持续的去抑制，从而恢复了其对皮层输入的反应，从而开启了控制闭环。

这个闭环会驱动皮层网络进入合适的准备子空间，减少对未来行为会产生影响的有效扰动。当运动被触发时，运动特异性的对皮层的持续输入将会停止，基底神经节恢复了对丘脑的持续抑制。

因此控制又变为开环状态，皮层状态从此状态开始经过一段不受控的动力学过程，并产生了在准备期间就希望产生的运动。

图3 最佳运动准备的环路结构

4.模型预测

最后，作者对自己建立的模型做了虚拟的操纵实验，并借鉴前人在小鼠上的类似工作的分析方法来分析神经元反应在受到扰动以后的恢复情况。

具体来说，他们找出了三个子空间，一个是在未受扰动时最能区分各个实验条件的编码子空间（CS），另一个是最能区分扰动和未扰动时反应状态的持续子空间（PS），最后一个是和前两个空间都正交的剩余子空间（RS）。

作者发现，在扰动时，反应在三个子空间都发生了扰动，但是当扰动撤掉以后，编码子空间的反应很快恢复，但另外两个子空间的反应则继续偏离对照情况。这正合最佳准备控制的预测——只选择性地恢复那些携带运动信息的子空间的活动，而不管其它子空间的活动。

图4 扰动后选择性地恢复编码子空间的反应

总 结

本文利用数学建模的方法，结合在猴子以及小鼠等动物中获得的实验数据和现象，将控制理论应用到运动准备的过程中，提出了用来理解运动皮层如何实施运动准备的理论框架，认为准备活动会在一个不影响运动输出的子空间里面存在变异，且任何被扰动的活动只有在编码未来运动的子空间会恢复，并提出了丘脑-皮层控制环可能作为关键的最佳反馈控制的环路，为更好地理解相关实验证据提供了帮助。

编译作者：道九问（brainnews创作团队）