编辑推荐：
这篇研究发现运动想象（MI）不仅能提升想象动作的表现，还能促进相关联的外显动作学习。通过实验，证实 MI 可助力运动适应，且其神经振荡变化与适应能力相关。该成果为体育训练和康复治疗提供了新的理论依据和实践方向。
一、研究背景
运动想象（Motor Imagery，MI）指在没有实际身体动作执行的情况下，对运动进行心理模拟或演练的过程。过往研究表明，执行动作与想象动作在多个方面存在相似性，如时间特征、相关心脏和呼吸活动、激活的脑结构以及神经反应等，这意味着二者可能共享某些机制 。同时，MI 在多种场景中都展现出对运动表现提升的积极作用，像实验室运动任务（序列学习、力量和平衡任务等）、神经和肌肉骨骼损伤后的康复，以及体育训练等领域。
从大脑层面来看，功能磁共振成像（fMRI）和脑磁图研究发现，MI 和实际执行动作时，运动相关区域（包括运动前皮质、辅助运动区、顶叶区域和小脑网络等）会出现重叠激活，支持了二者共享神经底物的观点。并且，训练干预研究显示，MI 能诱导与身体练习相当的皮质可塑性 。
然而，以往关于 MI 的研究大多聚焦于特定目标运动的心理演练所引发的行为和大脑反应，而日常生活中的运动通常是由多个个体运动组成的序列。例如在体育项目里，预备动作虽不一定在生物力学上具有优势，但能为后续特定的肌肉激活、节奏或时机做准备。另外，运动适应是指运动系统根据环境或身体变化调整输出的过程，已有研究发现，特定的先前运动能帮助参与者更好地适应干扰力场中的目标运动。基于此，本研究提出疑问：当序列中的先前运动是想象而非实际执行时，是否也存在类似的促进机制？
二、研究方法
- 参与者：招募 65 名 18 - 35 岁的志愿者，最终样本为 60 名（30 名女性，30 名男性），均为右利手，视力正常或矫正后正常，无已知神经、感知或运动障碍。研究获得当地伦理委员会批准，参与者均签署知情同意书。
- 实验设备与刺激：实验在 Kinarm 外骨骼实验室进行，该设备可在水平二维平面以 1000Hz 的频率追踪手臂运动。同时使用 60 个被动电极（遵循国际 10 - 20 系统）测量脑电图（EEG），4 个电极测量眼电图（EOG），2 个双极电极测量心电图（ECG），8 个双极电极测量右臂和肩部肌肉（肱桡肌、肱三头肌外侧头、胸大肌、三角肌后束）的肌电图（EMG），所有生物信号采样率为 2500Hz。
- 实验任务与流程
- 分组：参与者随机分为对照组、主动组和 MI 组。
- 伸手任务：参与者进行右臂伸向目标的任务，共 60 个块，包括 6 个基线块、50 个适应块和 4 个消退块，每个块有 16 个正常试验和 2 个夹紧试验。在适应阶段的正常试验中，速度相关的卷曲力场会干扰从中间目标到最终目标的伸手运动，力场方向取决于提示目标相对于最终目标的位置。主动组进行两次连续的外显伸手动作；MI 组想象第一次伸手动作，随后进行一次主动的最终伸手动作；对照组仅进行一次伸手动作。
- 定时检查任务：所有参与者都进行此任务，包含两次伸手动作：从提示到中间目标，再从中间目标到最终目标，共两个块，每个块 24 次试验。
- 想象握拳任务：仅 MI 组参与者进行此任务。在实验后期，参与者坐在 Kinarm 机器人中，右手置于中间目标位置，看到白色固定十字变为红色时，想象尽可能用力地握拳 3 秒，红色变回白色时放松，该序列重复 40 次。由于新冠疫情限制，部分参与者未进行此任务，最终该任务样本为 16 名参与者。
- 问卷调查：实验结束后，参与者填写问卷，一方面了解他们是否注意到力场方向和提示位置之间的特定模式，另一方面让 MI 组参与者对想象伸手动作的难易程度进行主观评分。
三、研究结果
- 运动学结果
- 适应情况：在适应阶段开始时，伸手轨迹会朝着力场方向弯曲。主动组在适应阶段结束时能够调整伸手动作以抵消力场影响，而对照组的伸手动作仍受到较大干扰。关键发现是，MI 组也表现出了适应，但适应程度较弱，在适应阶段结束后，伸手轨迹仍有明显弯曲。通过计算最大垂直误差（Maximal Perpendicular Error，MPE）发现，主动组和 MI 组在适应阶段的 MPE 变化显著，且主动组的 MPE 变化最大，MI 组次之，对照组最小。在消退阶段，主动组的后效应最强，MI 组次之，对照组几乎没有后效应。
- 预测补偿：在夹紧试验中测量力场补偿（Force Field Compensation，FFC）发现，各实验组的 FFC 适应模式与 MPE 相似，表明想象与力场方向相关的先前运动能够实现运动适应，尽管不如实际进行先前运动那么有效。
- 定时检查任务结果
- 反应时间与停留时间：在定时检查任务中，所有组开始向中间目标伸手的速度相似。但分析在中间目标的停留时间发现，主动组在中间目标的停留时间比 MI 组和对照组都短，MI 组的停留时间也比对照组短。这表明 MI 组能够将混合序列训练应用于完整序列的执行，形成了两个关联运动的表征。
- 速度融合：对伸手动作速度融合的分析结果与停留时间分析结果一致，主动组的伸手动作融合程度最高，MI 组高于对照组，说明混合序列训练有助于提高两个伸手动作的执行效率，减少动作间的速度下降。
- 运动想象期间的神经振荡变化
- 想象握拳任务中的 EEG 变化：在想象握拳任务中，观察到在对侧感觉运动皮层的电极上，α 和 β 频段出现事件相关去同步（Event - Related Desynchronization，ERD），这与先前研究结果相符。
- 伸手任务中的 EEG 变化：在更复杂的伸手任务中，未观察到典型的侧向化运动想象模式，可能是由于想象、计划和执行运动的神经活动重叠。比较对照组、MI 组和主动组的功率变化，发现差异主要出现在任务不同的时间窗口以及伸手动作完成并给予反馈之后。
- 想象握拳任务的 EEG 预测运动适应
- 综合分析：将 3 个行为适应指标（适应阶段 MPE 的变化、基线和消退阶段 MPE 的变化、适应阶段结束时的 FFC）线性组合成一个整体误差减少指标，测试其与想象握拳任务中每个时间 - 频率 bin 的相关性。结果发现，误差变化与功率变化呈负相关，该相关性主要由 2 - 3.7 秒的功率变化驱动，涉及 α 和 β 频段，在 C3 和 F3 通道最为显著。负相关意味着更大的振荡功率增加与更大的误差减少（即更强的性能改善）相关。
- 峰值分析：对通道 C3 中个体 α 峰值 ERD 和 ERS 值与误差减少的相关性分析表明，峰值 ERD 与误差减少无显著相关性，而峰值 ERS 与误差减少强相关，基于 ERD 和 ERS 峰值差异的整体振荡反应指标也与误差减少相关。这表明想象握拳任务中更强的 ERS 和 α 频段功率的更强整体调制都能预测伸手任务中的运动适应性能。
- 源重建分析：源重建结果显示，在 ERS 时间窗口（2.5 - 3 秒），最强的负相关性主要出现在左后中央和额上区域；在想象握拳任务完成后的时间窗口（3 - 3.5 秒），最强的负相关性出现在左后中央和前中央区域。
- 伸手任务的 EEG 和运动想象主观评分与运动适应的关系：在伸手任务中，未发现想象运动期间的振荡活动与运动适应性能之间存在显著相关性，可能是由于运动想象和运动计划 / 执行过程重叠，掩盖了振荡动力学与适应性能之间的关系。同时，也未发现 EEG 功率与适应性能之间的关系，且运动想象的主观生动性评分与运动表现或神经数据无关，这表明主观评分可能无法可靠地反映与运动表现相关的运动想象方面。
四、研究讨论
- 运动想象的作用机制：本研究表明，运动想象可以带来超出目标运动本身表现提升的益处。通过将运动想象融入部分执行的运动序列中，训练这种混合序列一方面有助于选择期望的运动反应，另一方面可以将训练效果转移到外显序列的生产中。这支持了功能等效模型，即运动想象涉及生成完整的运动计划，只是在执行阶段被抑制使用。想象的运动序列可以激活前向模型，预测相关的假设感觉结果，从而帮助个体应对序列中后续出现的力场干扰。
- 运动想象与实际运动的差异：尽管运动想象和实际运动在某些方面存在相似性，但二者仍有明显区别。例如，运动想象期间一个脑区的活动增加并不一定意味着实际运动时该区域活动也会增加。本研究中观察到，执行运动想象的参与者的适应性能低于实际执行整个伸手序列的参与者，可能是因为运动想象期间的神经激活较弱，对后续运动执行和混合序列学习的影响较小。有研究表明，运动想象主要激活初级运动皮层（M1）的浅层，而实际运动则激活浅层和深层，M1 深层的激活对大鼠的运动学习似乎至关重要，这可能解释了本研究中观察到的适应性能差异。
- 神经振荡的意义：α 和 β 频段的 ERD 通常被认为反映皮质兴奋性，是运动系统皮质和脊髓参与的生物标志物，运动表现的改善通常与增强的 ERD 相关 。在运动想象中，实际运动和想象运动的 ERD 模式高度相似，表明它们具有共享的神经基础。而 ERS 则在想象运动结束时出现，尤其是在 β 频段，可能反映了感觉运动系统的重置、神经处理效率的提高或从想象动作中的脱离。本研究中，想象握拳任务中的 ERS 与伸手任务中的运动适应性能相关，可能是因为成功的运动适应需要执行功能的参与，而更强的 ERS 可能反映了在想象过程中执行控制的充分参与，进而与更好的适应性能相关。
- 相关脑区的作用：想象握拳任务中振荡功率与运动适应之间的相关性在空间上广泛分布，涉及对侧感觉运动和前额叶区域。腹侧运动前皮层（PMv）在编码手部动作和物体操作相关动作中起关键作用，在运动想象研究中常被激活，其激活可能与存储运动概念、运动准备、模拟或维持运动想象与实际运动执行的边界等过程有关。背外侧前额叶皮层（DLPFC）在运动想象中也持续被报道有活动，可能与高级控制过程有关，既参与运动抑制，也与适应性认知控制相关 。此外，成功的运动适应还需要躯体感觉皮层的参与，想象握拳后的振荡活动同步可能反映了形成和更新运动记忆的能力，这也有助于解释观察到的相关性模式。
- 研究的应用与展望：本研究结果为体育训练和康复治疗开辟了新的可能性。例如，在中风恢复过程中，患者通常上肢大运动技能（如手臂伸展）比精细运动技能（如手指运动）恢复得更早。通过训练由外显伸手和想象抓握（或反之）组成的混合序列，可能借助运动想象对目标抓握运动的促进作用（如刺激与实际运动相同的神经通路、促进大脑可塑性）来帮助患者重新学习抓握运动。而且，经过练习，先前的伸手运动可以提示特定的（想象的）抓握运动，进一步促进学习过程。未来研究需要确定哪些类型的运动适合应用混合序列干预，以及最佳的训练方法。同时，还应明确个体差异和有效干预的先决条件，通过功能成像研究更精确地描绘不同脑区在运动想象、适应和序列生产过程中的作用，以及它们对混合序列学习的贡献。另外，由于本研究中想象运动的主观生动性与表现改善或神经相关性无关，未来需要探索更有效的方法来评估运动想象的效果。
综上所述，本研究证明了结合外显和想象运动的混合序列能够显著提高对干扰力场扰动的适应能力。运动想象不仅可以提升想象动作的表现，还能改善相关联的外显动作的表现。并且，建立了运动适应能力与无关运动想象任务中观察到的神经振荡动力学之间的明确联系，强调了个体运动想象能力差异的重要性，为未来基于运动想象的运动适应研究和应用提供了重要参考。
