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人类行为受预期影响显著，但背后神经机制不明。研究人员通过对 23 例癫痫患者进行颅内脑电图（iEEG）测量，开展刺激检测任务研究。结果发现预期偏差存在双重行为和神经特征。该研究为理解大脑预期处理提供新视角。
在日常生活中，我们常常会根据对未来事件的预期来调整自己的行为。比如，在等红绿灯时，看到绿灯即将亮起，我们会提前准备启动车辆。这种预期行为在人类的各种活动中普遍存在，然而，大脑究竟是如何产生和处理这种预期的，一直是神经科学领域的未解之谜。此前的研究虽然对预期行为进行了量化，但由于研究方法的限制，对于其在人脑中的神经机制了解甚少。头皮脑电图（EEG）研究虽支持预期处理，但信号难以对应特定神经回路；功能磁共振成像（fMRI）研究虽有发现，但结果不一致且难以关联反应时间（RT）变异性。为了深入探究这一神秘领域，来自斯坦福大学（Stanford University）、宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）等机构的研究人员展开了一项重要研究，相关成果发表在《Communications Biology》上。
研究人员采用了颅内脑电图（iEEG）技术，对 23 例患有药物难治性癫痫的患者进行研究。这些患者因临床治疗需要，在大脑广泛区域植入了脑实质内电极。研究人员让患者进行一个刺激检测任务，任务中呈现视觉目标（“警告信号”，S1），经过随机选择的 500 毫秒（“短”）或 1500 毫秒（“长”）的前期延迟后，目标颜色改变（“刺激”，S2），患者需尽快按键响应。通过这个任务，研究人员可以测量患者的反应时间，并观察不同前期延迟下的预期行为表现。
研究人员在研究中用到的主要关键技术方法包括：一是采用 iEEG 技术记录患者大脑神经活动，通过植入的电极获取高分辨率的神经信号；二是运用数据驱动的聚类算法，对电极记录的神经活动模式进行分析，以识别不同的神经功能群体；三是构建扩展的 LATER 模型，对反应时间数据进行建模分析。
研究结果如下：
- 双重行为特征的预期偏差：参与者在长延迟试验中表现出两种预期偏差。一是反应时间偏差（RT bias），长延迟试验的 RT 比短延迟试验更快（配对 t 检验，t (22)=5.57 ，p<0.001）；二是虚报偏差（FA bias），长延迟试验的虚报率更高（配对 t 检验，t (22)=4.43 ；p<0.001）。研究人员用 “上升到界限” 的运动准备过程的刺激前调制模型对这些预期效应进行建模，发现该模型能较好拟合参与者的 RT 和预期反应偏差。
- 任务和 RT 调制的神经反应广泛分布于大脑：研究人员从 2609 对脑实质深度电极记录数据，发现任务相关的神经活动变化在大脑中广泛分布且相互交织。任务调制通常表现为对任务相关感觉和 / 或运动事件的活动增加，显著分布在突显网络（salience network）。RT 调制也广泛分布，但空间模式不同，视觉神经群体与较慢 RT 正相关更频繁，躯体运动神经群体与较快 RT 负相关更频繁。
- 数据驱动的神经活动模式聚类：通过数据驱动的层次聚类算法，研究人员识别出 4 个神经簇。簇 0 显示任务相关增加但无 RT 调制；簇 1 显示任务相关增加且与 RT 负相关；簇 2 显示任务相关减少且无 RT 调制；簇 3 显示任务相关增加且与 RT 正相关。
- 预期偏差的双重神经特征在刺激前活动中：簇 1 的刺激前活动与 FA 偏差相关，簇 3 的刺激前活动与 RT 偏差相关。簇 1 在刺激 S2 前表现出峰值相关性，其活动模式类似运动准备过程；簇 3 在警告信号 S1 出现时显示峰值相关性，其活动模式受感觉事件激活更强，与视觉空间注意和反应抑制有关。
研究结论和讨论部分指出，该研究识别出人类大脑中预期对简单感觉运动行为的两种可区分效应的神经关联。FA 偏差由前期延迟接近结束时的刺激前神经活动编码，与运动准备相关；RT 偏差由前期延迟开始时的刺激前神经活动编码，与视觉空间注意和反应抑制有关。这一研究成果揭示了预期处理的神经机制具有功能异质性和分布式特点，表明算法模型与大脑动力学之间的映射更为复杂。虽然研究存在一些局限性，如可能受患者群体影响、聚类分析可更精细、未研究跨试验偏差等，但该研究为理解人类大脑中支持预期对感觉运动行为影响的分布式神经过程提供了新的见解，有助于解释简单感觉运动处理如何涉及广泛的大脑网络，也强调了高分辨率神经测量结合复杂计算模型对于理解行为的计算基础及其复杂神经底物的重要性 。
