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闡明神經(jīng)回路如何整合感覺信息并據(jù)此引導(dǎo)決策行為，是解析大腦認知功能的核心問題之一。在感知信息不確定的情境下所進行的決策尤為復(fù)雜，其依賴于一系列高級認知計算過程，包括證據(jù)積累、感覺輸入與先驗知識的貝葉斯整合，以及對環(huán)境狀態(tài)的概率性推斷。揭示這些計算過程背后的神經(jīng)機制面臨諸多挑戰(zhàn)，其中一個關(guān)鍵難點在于大腦皮層神經(jīng)元活動具有高度的跨試驗變異性，這使得基于單次試驗的神經(jīng)測量難以獲得穩(wěn)定的生理學(xué)解釋。

基于此，2025年7月2號，加州大學(xué)洛杉磯分校神經(jīng)生物學(xué)系A(chǔ)nne K. Churchland研究團隊在Neuron雜志發(fā)表了“Spontaneous movements and their relationship to neural activity fluctuate with latent engagement states”，揭示了自發(fā)性運動及其與神經(jīng)活動的關(guān)聯(lián)會隨著動物所處的潛在認知狀態(tài)（如專注或脫離）而動態(tài)變化。

即使是對任務(wù)已經(jīng)熟練的專家，大腦在不同認知狀態(tài)之間切換也是一種自然傾向。為了研究不同認知狀態(tài)如何影響神經(jīng)活動和行為，作者測量了小鼠在決策過程中全皮層范圍的神經(jīng)活動。在注意力“脫離”狀態(tài)下神經(jīng)活動在不同試驗間的變異性更大，并且能夠更好地被線性編碼模型所解釋。這種在注意力脫離狀態(tài)下解釋力增強的現(xiàn)象與兩個變化相關(guān)：一是神經(jīng)對運動的整體編碼略有增強，二是特定的、與任務(wù)無關(guān)的運動顯著增加。行為視頻顯示，在兩種認知狀態(tài)下動物的總體運動能量是相似的。然而，盡管總運動量保持不變，運動的模式卻發(fā)生了變化：當動物進入注意力脫離狀態(tài)時其動作變得更加非典型、缺乏規(guī)律性。這些個體化的、不規(guī)則的動作成為預(yù)測任務(wù)表現(xiàn)和注意力水平的一個強有力指標。作者的研究結(jié)果表明，動作模式的時間結(jié)構(gòu)構(gòu)成了認知狀態(tài)的一種“具身化”特征，并與神經(jīng)活動存在密切關(guān)系。

圖一 在聽覺感知決策過程中，小鼠會處于“專注”與“脫離”的潛在狀態(tài)

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作者訓(xùn)練了四只小鼠完成一項聽覺辨別任務(wù)。實驗中小鼠頭部被固定在一個行為裝置上，其頭部左右兩側(cè)分別放置了揚聲器。小鼠通過抓住前方的一對手柄來啟動試驗，試驗開始前0.5秒的時間窗作為基線期。隨后，系統(tǒng)在隨機時間播放左右聲道的點擊聲。經(jīng)過一個可變延遲期后，兩個舔水管進入小鼠面前，小鼠通過舔管報告判斷舔向點擊聲頻率更高一側(cè)時會獲得獎勵。作者通過系統(tǒng)性地調(diào)整左右聲道點擊聲的平均頻率，來改變每次試驗的難度。所有小鼠表達了EMX-Cre-GCaMP6s蛋白標記全部錐體神經(jīng)元，然后進行全腦范圍的寬場鈣成像。當小鼠完成所有難度級別的訓(xùn)練后，作者計算了每只小鼠以及整體的心理測量函數(shù)。為了識別小鼠潛在的行為狀態(tài)，作者使用了一種結(jié)合廣義線性模型的隱馬爾可夫模型（GLM-HMM）對行為數(shù)據(jù)進行擬合。該模型廣泛用于分析時間序列數(shù)據(jù)，以提取潛在的狀態(tài)動態(tài)。測試結(jié)果顯示，隨著潛變量狀態(tài)數(shù)目的增加，模型性能逐漸提升并在一定數(shù)量后趨于穩(wěn)定。最終作者選擇了三狀態(tài)模型，因為它能較好地區(qū)分一種專注狀態(tài)和兩種脫離狀態(tài)，其中脫離狀態(tài)表現(xiàn)出不同程度的選擇偏向。模型擬合完成后，作者使用前向-后向算法計算每次試驗中動物處于某一狀態(tài)的概率，并據(jù)此將試驗分為不同組別，分別繪制心理測量函數(shù)曲線。結(jié)果顯示，專注狀態(tài)下決策偏差最小、靈敏度最高，而脫離狀態(tài)則表現(xiàn)為明顯的偏向性和較低的分辨能力。作者還觀察到狀態(tài)概率在整個實驗過程中存在波動，狀態(tài)切換發(fā)生在數(shù)十至數(shù)百次試驗之間?？傮w來看，專注狀態(tài)和右偏脫離狀態(tài)占比較高，左偏脫離狀態(tài)較少。在后續(xù)分析中，作者將左偏和右偏脫離狀態(tài)合并為“脫離”狀態(tài)，以排除因偏好某一邊而帶來的干擾，從而更準確地分析神經(jīng)活動與認知狀態(tài)之間的關(guān)系。

圖二 總體運動幅度在不同狀態(tài)之間保持一致

為了更深入理解“專注”與“脫離”狀態(tài)下小鼠動作的差異，作者開發(fā)了一種新的分析方法，基于對個體身體部位運動的追蹤。作者使用一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動作追蹤軟件對27個身體部位的運動進行了追蹤。結(jié)果表明在脫離狀態(tài)下，非指導(dǎo)性動作解釋了更多的神經(jīng)活動變異，而與任務(wù)相關(guān)的神經(jīng)變異在兩種狀態(tài)下保持穩(wěn)定。為了測試小鼠是否在脫離狀態(tài)下有更多動作，作者量化了刺激期和延遲期內(nèi)所有標記身體部位的運動能量（即幀間位置變化的累積）。為了避免像前肢這類自然移動范圍較大的部位主導(dǎo)總運動能量，作者在計算平均值前對每個身體部位的運動能量進行了標準化處理。結(jié)果顯示，在大多數(shù)試驗中，標準化后的運動能量從試驗開始逐漸上升，直到水杯出現(xiàn)并做出決策時達到高峰。有趣的是，無論是在專注還是脫離狀態(tài)下，小鼠的總體運動能量都非常接近。此外，處于專注狀態(tài)的概率與運動能量之間沒有顯著相關(guān)性。

圖三 動作的一致性與動物的潛在狀態(tài)之間存在強相關(guān)性

為了量化動物動作與任務(wù)事件在時間上的一致性程度，作者構(gòu)建了一個基于任務(wù)變量（如刺激強度、即將做出的選擇）來預(yù)測標記身體部位運動軌跡的模型。一些動作模式依賴于任務(wù)變量，例如在做出選擇前，不同選擇對應(yīng)的前臂運動可能存在差異；而另一些動作則與任務(wù)無關(guān)比如某些試驗中特有的手部動作。作者將模型預(yù)測與實際軌跡之間的差異定義為“任務(wù)無關(guān)運動”（TIM）并在所有標記身體部位和整個試驗過程中進行平均，以反映每次試驗中動作偏離典型任務(wù)軌跡的程度。分析發(fā)現(xiàn)，TIM 在脫離狀態(tài)下顯著升高，并且與處于專注狀態(tài)的概率呈負相關(guān)：當 TIM 較低時，動作更一致、更符合任務(wù)節(jié)奏，動物更傾向于處于專注狀態(tài)；而當 TIM 升高時，動作更加隨意，動物更容易進入脫離狀態(tài)。此外，在 TIM 較高的試驗中，身體標記點的空間分布范圍更大，說明脫離狀態(tài)下動作的變異性更強。進一步分析顯示，專注狀態(tài)通常伴隨著更高的任務(wù)表現(xiàn)和更低的 TIM。通過時間滑動法計算 TIM 與認知狀態(tài)之間的互相關(guān)，發(fā)現(xiàn)它們的相關(guān)峰集中在時間差為 0 左右，表明兩者之間幾乎沒有時間延遲。這些分析共同表明TIM作為認知狀態(tài)敏感指標的有效性。

圖四 全文摘要圖

總結(jié)

研究表明，脫離狀態(tài)下的決策行為（表現(xiàn)為選擇偏向）伴隨著更高的神經(jīng)活動變異性、更強的運動相關(guān)皮層活動，以及更不典型的自發(fā)動作，這表明行為狀態(tài)、認知過程與運動模式之間存在深刻的內(nèi)在聯(lián)系。

文章來源

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.06.001