全脑神经活动图谱揭示复杂行为决策的分布式编码机制

国际脑实验室团队通过标准化决策任务，利用Neuropixels探针在139只小鼠中记录了621,733个神经元活动，构建了首个覆盖279个脑区的全脑神经图谱。研究发现视觉刺激在经典视觉区短暂编码后向中脑/后脑区域扩散，选择信号在中脑网状结构(如GRN、MRN)呈现显著斜坡式激活，而反馈和运动信号在全脑广泛分布。该研究为理解分布式神经计算如何驱动行为提供了重要资源，数据集已公开共享。

　　

在神经科学领域，理解数百个相互连接的脑区如何整合感觉输入与先验预期以产生运动决策，一直是重大挑战。传统研究受限于技术手段，通常只能记录少数脑区的活动，且不同实验室采用不同行为范式和分析方法，使得数据难以整合。更棘手的是，即使沉默某些已知参与决策的脑区，动物行为往往不受显著影响，暗示存在未被发现的神经环路参与决策过程。随着Neuropixels探针等技术的突破，大规模记录全脑神经元活动成为可能，为绘制行为相关的全脑神经图谱带来了曙光。

国际脑实验室(International Brain Laboratory)的这项研究采用了标准化决策任务，训练139只小鼠（94雄性和45雌性）完成包含感觉、运动和认知成分的视觉辨别任务。研究团队通过699次Neuropixels探针插入，记录了左前脑、中脑和右后脑、小脑共279个脑区的621,733个神经元活动，其中75,708个为高质量分离的单个神经元。主要技术包括：1)标准化的行为训练系统和视觉决策任务；2)多实验室协同的Neuropixels探针阵列记录；3)基于Kilosort的尖峰排序和严格质量控制；4)脑区定位和轨迹重建技术；5)四种互补的神经活动分析方法（解码模型、单细胞统计、群体轨迹分析和编码模型）。

行为任务设计

小鼠需要通过转动前爪控制的轮子，将出现在屏幕左右侧的视觉刺激（Gabor斑块）移至中央。任务采用区块设计，初始90个无偏试验后，转入80:20或20:80的左右刺激概率区块。研究发现小鼠能利用区块先验信息，在零对比度（0%）试验中正确率达58.7±0.4%，显著高于随机水平（t₁₃₈=20.18，P=5.2×10^-43）。

视觉刺激表征

解码分析显示，刺激出现后100ms内，视觉信息在初级视觉皮层(VISp)、高级视觉区(VISam、VISI)和外侧膝状体(LGd、LGv)等经典区域短暂编码（图4）。单细胞分析发现仅0.5%神经元对刺激方位敏感，主要分布在视觉皮层和丘脑。群体轨迹分析揭示了视觉信息处理的时空动态：LGd（34ms）→VISp/LP（42ms）→VISpm（57ms）→VISam（78ms）→中脑网状核(MRN)等区域（100-120ms），呈现从短暂激活向持续编码的转变。

选择信号编码

决策前的100ms窗口内，选择信号在中脑网状核(GRN)、黑质网状部(SNr)等区域呈现最强编码（图5）。单细胞分析显示4%的神经元编码选择方向，且在控制刺激和区块变量后仍显著。值得注意的是，中脑和后脑区域（如GRN、MRN）表现出与皮层相当的早期选择信号（约100ms潜伏期），挑战了传统认为决策主要依赖前脑结构的观点。

反馈与运动表征

反馈（奖励/错误）信号在全脑广泛分布，约90%脑区在200ms窗口内可解码反馈类型（图6）。群体轨迹分析发现奖励传递时全脑出现10Hz振荡，与舔舐行为同步。运动相关信号同样普遍，81%的脑区可解码轮速，其中GRN、PRNc等区域的编码强度最高（△R²达17.9×10^-3）（图7）。视频分析进一步证实，超过半数神经元的活性与鼻子、爪子等运动参数显著相关。

这项研究通过全脑尺度的系统记录，揭示了决策行为中不同变量的分布式编码特征：视觉刺激在特定通路中短暂表征，选择信号在中脑和后脑区域呈现显著斜坡式激活，而反馈和运动信号则几乎遍布全脑。这些发现颠覆了传统"功能定位"的简单模型，表明认知功能可能通过多脑区协同的动力学实现。公开的神经数据集（含621,733个神经元记录）为深入研究行为背后的全脑计算机制提供了宝贵资源。未来结合细胞类型特异性记录和扰动实验，将有助于解析不同神经环路在决策中的具体作用。该研究发表于《Nature》杂志，标志着神经科学向全脑系统理解认知行为迈出了重要一步。