小脑通过调控区域间兴奋/抑制动态差异区分动作执行与观察的神经机制

这篇研究采用动态因果模型（DCM）分析fMRI数据，揭示了小脑（CRBL）在动作执行（AE）与观察（AO）任务中通过切换兴奋/抑制连接模式调控大脑网络动态的机制。研究发现，CRBL与辅助运动前区皮层（SMAPMC）的闭环连接在AE中表现为非线性兴奋传递，而在AO中转为线性抑制，表明小脑通过前馈控制（forward control）区分感觉运动反馈需求，为理解脑网络动态及人工控制器设计提供新视角。

　　

摘要

运动学习理论预测，大脑-小脑环路通过感觉运动预测调控动作执行（AE）与观察（AO），但其因果机制尚不明确。本研究利用动态因果模型（DCM）分析健康受试者在挤压球任务中的功能磁共振成像（fMRI）数据，发现AE与AO激活相同的脑区网络，包括双侧初级视觉皮层（V1）、左侧初级运动皮层（M1）、辅助运动前区皮层（SMAPMC）、扣带回皮层（CC）、顶上小叶（SPL）和右侧小脑（CRBL）。尽管网络连接模式相似，但小脑向大脑皮层的通信在AE中为兴奋性，而在AO中转为抑制性。此外，AE中SMAPMC至CRBL的信号调制及CRBL自身连接呈现非线性特征，提示小脑通过前馈控制机制整合运动计划。

引言

运动任务触发大脑-小脑多环路的强烈神经活动。小脑被认为通过内部模型计算动作逆模型，并将结果反馈至皮层执行。既往fMRI研究显示，挤压球任务中，不同握力（GF）水平可线性或非线性调制BOLD信号，但区域间因果影响仍未知。本研究通过DCM量化AE与AO的效应连接，揭示小脑如何通过动态调控兴奋/抑制平衡参与前馈控制。

方法

受试者与数据采集：21名健康受试者（AE组）和9名（AO组）接受3T fMRI扫描，执行或观察握力任务。
预处理与时间序列提取：采用MP-PCA去噪、运动校正等步骤，结合Brodmann和SUIT图谱定义感兴趣区（VOI）。
动态因果建模：分两步分析：（1）固定效应连接（矩阵A）；（2）任务调制效应（矩阵B）。模型通过随机效应贝叶斯模型选择（RFX-BMS）评估。

结果

固定效应连接：AE与AO的获胜模型（S1.4）显示，V1驱动SMAPMC和CRBL的双向闭环连接。关键差异包括：

• CRBL→SMAPMC在AE中为兴奋性（+0.12 Hz），AO中为抑制性（-0.10 Hz）；
• CRBL自身连接在AE中呈非线性调制，AO中为线性抑制。

调制效应：

• AE：SMAPMC→CRBL及CRBL自身连接显示非线性调制，提示小脑对运动计划的动态更新；
• AO：所有调制均为线性，反映缺乏感觉运动反馈需求。

讨论

小脑通过切换兴奋/抑制模式区分AE与AO的神经机制：

1. AE中的非线性动态：CRBL整合SMAPMC的运动计划与V1的感官反馈，通过非线性更新实现前馈控制；
2. AO的线性抑制：无实际动作需求时，小脑抑制运动皮层活动，防止错误执行。
   研究局限性包括样本量差异及DCM的泰勒近似假设。未来可结合多尺度模型（如小脑均值场模型）深化机制解析。

结论

小脑通过动态调控效应连接的兴奋/抑制性质，区分动作执行与观察的神经计算需求。这一发现为理解脑网络动态及设计人工感觉运动控制器提供了理论基础，尤其在神经退行性疾病（如多发性硬化）的干预策略中具有潜在应用价值。