猕猴内侧额顶网络在三维空间伸手运动中的区域特异性编码机制

研究人员针对前额叶和顶叶皮层在三维空间伸手运动中的功能分化问题，开展了猕猴内侧额顶网络（FPN）的空间参数编码研究。通过单神经元记录和群体解码技术，发现内侧后顶叶皮层（mPPC）比背侧前运动皮层（PMd）具有更强的空间调谐特性，尤其在深度信息编码方面表现突出。该研究揭示了FPN不同节点在空间表征上的功能特化，为理解复杂运动控制的神经机制提供了新见解。

　　

在自然界中，猕猴摘取果实或捕捉昆虫时，需要精确控制手臂在三维空间中的运动轨迹。这种看似简单的行为背后，隐藏着大脑精密的计算机制——内侧额顶网络（Fronto-Parietal Network, FPN）通过整合视觉信息与运动指令，完成从目标定位到动作执行的全过程。然而长期以来，神经科学家们对这个网络中的两个关键节点——背侧前运动皮层（dorsal Premotor cortex, PMd）和内侧后顶叶皮层（medial Posterior Parietal Cortex, mPPC）在三维空间参数编码上的分工仍存在争议。传统中心-外展（center-out）实验范式主要关注二维平面内的方向编码，忽视了日常生活中至关重要的深度维度，使得我们对空间表征的理解存在明显缺口。

来自意大利博洛尼亚大学（University of Bologna）的研究团队通过创新性的三维伸手任务设计，首次系统比较了猕猴mPPC（V6A区）与PMd（F2区）在深度和方向编码上的差异。这项发表在《NeuroImage》的研究揭示：mPPC表现出更精确的空间调谐特性，特别是在深度信息处理方面显著优于PMd，这种功能分化可能反映了两个脑区在感觉运动转换中的不同作用。

研究团队采用多电极阵列技术，在四只猕猴执行指令延迟伸手任务时，同步记录V6A和F2区的单神经元活动。任务设计包含9个空间靶点，覆盖三个深度水平（6.9°-17.1°辐辏角）和三个方向（±15°方位角）。通过广义线性模型（GLM）量化神经元对空间参数的敏感性，结合解混主成分分析（dPCA）和卷积神经网络（CNN）解码技术，从单细胞和群体水平系统比较了两个脑区的编码特性。

在神经元响应特性方面，研究显示mPPC神经元表现出强烈的空间选择性。典型V6A神经元对远距离靶点放电率显著高于近处靶点，这种差异从目标注视阶段持续到运动执行期。相比之下，PMd神经元虽然也参与运动准备和执行，但不同靶点间的放电差异较小。GLM分析证实，mPPC中61%-74%的神经元至少对一个空间参数（深度或方向）敏感，而PMd中仅有35%-47%的神经元表现出显著调制。特别值得注意的是，mPPC神经元对深度参数的编码强度（β系数中位数0.32）显著高于PMd（0.21）。

群体水平分析通过dPCA揭示了更深刻的功能差异。在mPPC中，前几个主成分就捕获了深度（21.4%方差）和方向（13.2%方差）的关键信息，而PMd的相关信号分散在解释力较弱（<10%方差）的高阶成分中。这种差异在CNN解码结果中得到进一步验证：mPPC群体对深度和方向的解码准确率超过80%，显著高于PMd的70%以下水平。即使控制神经元数量因素，mPPC仍保持解码优势，证实其空间编码效率更高。

讨论部分指出，这种功能分化可能反映两个脑区的不同计算角色。mPPC的精确空间编码与其感觉整合功能一致，可能通过眼位信号（eye position signals）和躯体中心参考系（egocentric reference frame）实现三维空间表征。而PMd的广泛调谐特性更符合其在运动计划和上下文依赖转换中的核心作用。特别值得注意的是，与人类fMRI研究结果一致，mPPC表现出更"分类式"的空间表征，而PMd则采用更连续的编码策略。

该研究的创新价值在于首次在三维空间框架下揭示了FPN的功能分工，突破了传统二维运动研究的局限。从临床角度看，这些发现为理解脑损伤导致的空间认知障碍（如视性共济失调）提供了新视角。在工程应用方面，对生物空间编码机制的解析将为新一代脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）的设计提供重要启示，特别是在三维空间控制领域。研究团队建议未来采用同步记录技术，直接比较同一动物两个脑区的实时信息流，这将有助于揭示FPN内部更精细的交互机制。