全脑范围颅内记录解码人类连续目标导向运动：揭示非方向性手部运动与目标中心参考框架的神经表征

本研究针对运动皮层受损患者的运动功能恢复需求，利用立体脑电图（sEEG）技术从18名受试者的122个脑区记录数据，成功解码出12种三维目标导向手部运动学参数。研究发现非方向性运动速度（v?）和加速度（a?）可在全脑范围内被显著解码，且仅当采用目标中心参考框架（goal-centric reference frame）时才能有效解码手部位置信息。该成果为新一代脑机接口（BCI）开发提供了新思路，尤其适用于运动皮层损伤患者的功能替代。

　　

伸手抓取物体是人类日常生活中看似轻松却极其复杂的目标导向行为。对于因中风或脊髓损伤导致运动功能丧失的患者而言，恢复这种能力被列为最高优先级的康复需求。传统脑机接口（BCI）研究主要聚焦于运动皮层，但新兴证据表明目标导向行为涉及全脑范围的神经活动。然而，连续三维运动轨迹能否从分布式脑区活动中被解码，以及神经表征的具体形式如何，仍是未解之谜。

发表于《Cell Reports》的这项研究通过立体定向脑电图（stereotactic-electroencephalography, sEEG）技术，从18名药物难治性癫痫患者（植入1,903个记录触点，覆盖122个独特脑区）采集全脑神经信号，同时通过LeapMotion控制器记录三维手部运动轨迹。研究者设计了一个自然化的三维目标捕捉任务：受试者需控制屏幕上的河豚光标匹配并维持目标气泡的位置与大小（通过前移手部缩小光标，后移放大）。研究采用偏好子空间识别（Preferential Subspace Identification, PSID）算法，从低（δ波，<5 Hz）、中（α-β波，8-30 Hz）、高（宽带高频伽马波，80-200 Hz）三个频段解码12种运动学参数（包括位置r、速度v、加速度a的xyz分量及标量值）。

关键技术方法包括：1) 使用sEEG记录全脑神经活动并进行拉普拉斯重参考处理；2) 通过运动追踪器采集连续手部运动轨迹；3) 应用PSID算法进行神经-行为关联解码；4) 采用目标中心参考框架转换分析位置编码特性。

手部运动学可从全脑区域通过低、中、高频信息解码

研究发现非方向性运动速度（v?）和加速度（a?）在所有频率波段均能被显著解码（相关系数CC：δ波0.40±0.22，α-β波0.25±0.16，高频伽马波0.36±0.16）。方向性速度分量v_x和v_z仅能通过δ波信息解码（CC=0.18±0.14），而位置参数在任何频段均无法有效解码。联合δ波与高频伽马波特征可使v?解码性能提升至0.48±0.17。个体间解码性能差异较大，最佳个案（受试者18）的v?解码相关性达0.76±0.03。

运动神经关联遍布全脑

通过拉普拉斯重参考分析发现，15.9%的触点（280/1,757）显示高频伽马功率与运动速度显著相关，这些触点分布遍及额叶、顶叶、颞叶、枕叶及深部脑结构（如基底节和岛叶）。δ波活动与运动速度的相关性呈双向分布（-0.48至0.55 CC），中频功率主要呈负相关，而高频伽马功率以正相关为主。49个独特脑区发现显著神经-运动关联，证实运动表征的全脑分布式特性。

仅目标中心参考框架可实现位置解码

研究团队创新性地将传感器中心参考框架转换为目标中心参考框架（即将坐标原点置于目标中心），使位置解码性能发生根本性转变：距离目标矢量（r_goal）的解码相关性从低于偶然水平提升至显著水平（δ波：0.03→0.23 CC；高频伽马波：0.08→0.26 CC）。17/18受试者在高频波段、13/18在δ波段显示显著解码性能。线性变换对比证实唯有目标中心框架能有效解码位置信息。

本研究通过全脑范围神经解码证明：①目标导向运动信息广泛分布于皮质及皮质下结构；②低频频相信息（非功率）对运动解码至关重要，可能与局部运动电位（LMP）机制相关；③运动位置信息仅在以目标为参考系时才能有效解码，提示高级认知处理参与运动规划。该发现对运动皮层受损患者（如中风后遗症）的脑机接口开发具有重大意义——全脑分布的运动信号为替代性神经解码提供了新途径，而目标中心编码机制为自然化BCI控制策略提供了理论依据。未来研究需进一步探索如何直接从神经活动中推断用户意图目标，以实现真正意义上的自适应脑机交互系统。