《Progress in Neurobiology》：Model-based separation of visual and oculomotor signals in marmoset lateral intraparietal area
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摘要翻译：本研究采用编码模型（encoding model）分析，在绒猴（marmoset）侧顶内区（lateral intraparietal area, LIP）中鉴定了视觉响应性和眼动响应性的神经单元。通过对视觉成分和眼动成分进行解复用（demultip
摘要翻译：本研究采用编码模型（encoding model）分析，在绒猴（marmoset）侧顶内区（lateral intraparietal area, LIP）中鉴定了视觉响应性和眼动响应性的神经单元。通过对视觉成分和眼动成分进行解复用（demultiplexing）后，仅有极少比例的神经元表现出与基于视觉检测的任务表现相关的选择性放电。LIP神经元并未表现出强烈的扫视前活动，而是显示出对扫视后眼动活动的清晰编码。
论文解读文章
**一、研究背景与问题**
后顶叶皮层（posterior parietal cortex, PPC）在感觉输入与运动输出之间发挥关键桥梁作用，支持空间注意、决策和运动规划等功能。侧顶内区（lateral intraparietal area, LIP）作为PPC的重要组成部分，被认为整合视觉信号与任务需求以引导扫视性眼动。解剖学上，LIP位于额顶网络内，与额叶眼动区（frontal eye fields, FEF）和上丘（superior colliculus, SC）存在双向单突触连接。传统研究多在猕猴中采用长延迟任务，将感觉与运动信号在时间上分离，从而观察到LIP神经元在扫视前的大量放电活动，并据此提出LIP参与运动规划、注意和决策等认知功能。然而，在自然快速的目标导向行为中，扫视通常以短潜伏期发生，视觉刺激与眼动信号在时间上高度重叠，这使得难以区分神经元活动究竟反映感觉处理、运动规划还是二者混合。目前对于LIP不同神经元类别如何参与快速、实时感觉-运动转换的理解仍存在显著不足。因此，研究人员开展本研究，旨在通过计算建模方法对绒猴LIP在多单元电生理记录中的放电活动进行定量分解，以回答两个关键问题：单个LIP神经元在眼动转换中扮演何种角色，以及它们如何参与扫视的发起。
**二、主要技术方法**
研究人员采用编码模型（encoding model）方法，将神经元放电预测为多个解释变量的线性时间核卷积之和。解释变量包括视觉目标刺激位置、眼位、眼速、瞳孔直径和眨眼事件，共918个变量。模型使用岭回归（ridge regression）进行五折交叉验证拟合，并计算模型预测与观测放电之间的皮尔逊相关以评估性能。研究样本来自两只成年雄性绒猴（M1和M2），通过32电极层状探针在LIP区记录多单元活动（multi-unit activity, MUA），共获得920个符合纳入标准的MUA。数据涵盖训练任务期间和任务间期，利用反应时自然变异以及未跟随扫视的视觉刺激和自发扫视来辅助分解视觉与眼动成分。此外，采用ROC曲线分析量化神经元活动对正确与失败试验的区分度，并在单试次水平上估计神经潜伏期与行为潜伏期，进而分析二者相关性。
**三、研究结果**
**（一）线性编码模型能够预测训练和非训练扫视期间的神经元放电**
研究人员对三个示例MUA（α、β、γ）分别进行视觉目标触发、失败试验和自发扫视触发的事件相关分析。结果显示，模型能够准确捕捉不同情境下神经元的放电变化，群体水平上模型预测与观测放电的平均相关系数为0.86±0.15。通过分解各成分发现，α单位主要由视觉成分驱动，β单位主要编码眼位，γ单位则混合了视觉、眼速和眼位成分。进一步计算各成分与观测放电的相关性，发现视觉和眼动编码特性在神经元群体中呈广泛连续分布，而非聚为离散类型。此外，视觉目标编码MUA倾向于位于皮层较深层，而眼速编码MUA则较浅。
**（二）表观的任务表现相关神经活动可由线性核解释**
研究人员分析了在视觉目标出现在神经元偏好方向时，正确与失败试验中放电的区分度（AUC）。部分MUA在未去除线性成分前表现出对正确与失败试验的显著区分，但这些区分主要集中在优先编码眼速的神经元中。然而，在将编码模型估计的线性成分（视觉目标刺激、眼速、眼位）从观测放电中减去后，眼速驱动MUA对任务结果的区分能力大幅下降，剩余具有高区分度的MUA在视觉驱动、眼速驱动和整合型神经元中分布更为均匀，但比例极低。这表明先前观察到的多数任务表现相关放电实际上可由眼动相关线性成分解释，仅有极少数神经元可能在去除了感觉和运动成分后仍保留与检测相关的选择性活动。
**（三）神经潜伏期与行为潜伏期的相关性取决于编码类型**
研究人员在单试次水平上分别估计了神经潜伏期（视觉目标出现至神经元放电阈值跨越的时刻）和行为潜伏期（视觉目标出现至扫视起始的时间），并计算二者之间的斯皮尔曼相关。结果表明，具有高潜伏期相关性的MUA主要分布在优先编码眼速而非视觉目标的神经元群体中。对于这些神经元，神经潜伏期平均滞后于行为潜伏期约72毫秒，即神经元放电发生在扫视起始之后。相反，主要编码视觉刺激的神经元其放电时间与扫视起始时间无稳定的试次间关联。这说明能够预测扫视潜伏期的神经元是那些编码眼动信号的神经元，且其放电活动并非在扫视前产生，而是扫视后的反馈信号。
**四、讨论与结论**
**（一）扫视发起**
先前在猕猴和绒猴LIP中观察到的大量扫视前活动，通常被认为是LIP参与扫视目标选择的证据。然而，本研究中未发现一致地在扫视起始前放电的神经元。在非间隙扫视任务中，LIP神经元的放电活动与扫视起始时间缺乏稳定的试次间锁定关系，而紧密锁定于扫视事件的神经元仅在扫视后放电。已有研究在间隙扫视任务或记忆引导扫视任务中观察到扫视前活动，这提示LIP的扫视前活动具有任务依赖性，仅在需要较长准备期的情境中出现，而非快速目标导向行为的普遍特征。
**（二）眼位编码**
后顶叶皮层神经元依据眼位调节放电率，被认为参与将视网膜输入转换为稳定视觉表征。本研究观察到的扫视后活动可能反映眼位信号的更新。由于眼位信号在扫视后多达150毫秒内仍不精确，本研究中出现的扫视后放电与眼位信号更新的时间特征相符。
**（三）认知过程参与**
本研究中许多LIP神经元在正确与失败试验间表现出放电差异，但去除眼动相关线性成分后，这些差异几乎消失。这与另一项绒猴LIP研究报告中多数神经元对视觉目标与干扰物表现出选择性的结果看似矛盾。研究人员提出两种可能的解释：其一，当前任务要求检测单一超阈值目标，而另一研究要求对多个同时呈现的刺激进行辨别，LIP可能不直接参与视觉目标检测本身，而是在存在多个竞争刺激时参与刺激辨别；其二，先前报告的视觉目标选择性可能反映的是眼动编码而非刺激辨别，因为那些神经元放电与扫视方向紧密耦联。去复用分析方法有助于区分运动相关活动与潜在认知信号。
**（四）研究结论**
本研究采用编码模型对绒猴LIP在快速目标导向扫视任务中的多单元放电进行分解，发现LIP神经元群体表现出多样的视觉和眼动编码特性。视觉与运动成分解复用后，极少神经元表现出与视觉检测任务表现相关的选择性放电。LIP神经元缺乏强扫视前活动，但在扫视后表现出清晰的眼动编码，且该编码与视觉刺激无关。这些发现表明，绒猴LIP虽然深度参与快速自然眼动行为，但其功能可能位于视觉刺激检测和运动指令发起之后，提示LIP在感觉-运动转换过程中发挥更为细微的作用。未来研究应采用间隙扫视任务和记忆引导扫视任务等不同范式，结合模型化分析进一步阐明任务情境如何塑造LIP神经元的响应特性。
