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最新大脑图谱研究表明,手部的运动区域也与整个身体相连

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脑机接口社区
发布2020-07-16 14:52:48
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发布2020-07-16 14:52:48
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导读

使用多单元记录,研究人员探究了四肢瘫痪者的运动前皮层(中央回)hand knob区域中面部、头部、手臂和腿部运动如何表现。与传统观点相反,研究人员发现所有动作都有很强的表现,并且将所有四个肢体链接在一起的部分“组成”神经代码。

该神经代码由(1)代表要移动的肢体的肢体编码组件和(2)代表来自每个肢体的类似运动(例如,手抓和脚趾弯曲)的运动编码组件组成。合成编码可能有助于不同肢体的技能转移,这为思考运动系统如何构造运动提供了有用的框架。最后,研究人员利用这些结果创建了一个全身皮层内大脑-计算机界面,其可将目标分布在所有肢体上。

大脑图谱研究表明,手部的运动区域也与整个身体相连

绘制大脑的不同部分并确定它们与思想,动作和其他神经功能的对应关系是神经科学领域的研究重点。在先前的研究中,研究人员利用功能磁共振成像(fMRI)扫描和脑电图(EEG)进行研究,能够粗略了解与不同类型相关的大脑区域对于神经活动,不过他们没有绘制单个神经元的活动图。

据悉,在首次提出“运动小人”(motor homunculus)概念之后数十年,人们仍不清楚在单个神经元分辨率下人体运动皮层区域中不同的身体部位如何相互混合以及相互关联。

在3月份发表在《Cell》杂志上的一篇论文中,研究人员报告说,他们已经在两个受试者的大脑中植入了微电极阵列,以绘制出单个神经细胞水平的运动功能。研究表明,一个被认为只控制身体某个部位的区域实际上在多种运动功能中起着作用。它还演示了不同的神经元是如何相互协调的。

第一作者FrankWillett表示:“这项研究首次表明,以前认为仅与手臂和手相连的大脑区域具有有关整个身体的信息。”“我们还发现该区域具有共享的神经代码,该代码将所有身体部位链接在一起。”

这项研究是斯坦福大学(Stanford)和布朗大学(Brown University)的神经科学家合作进行的,是“BrainGate2”的一部分。“BrainGate2”是一项多阶段试点临床试验,专注于开发和测试医疗设备,以恢复瘫痪等神经疾病患者的交流和独立性。斯坦福大学团队的一个主要关注点是研究如何恢复这些人通过脑机接口(BCIs)进行交流的能力。

这项新研究涉及两名患有慢性四肢瘫痪的参与者,即四肢部分或全部功能丧失。其中一个患有严重的脊髓损伤,另一个患有肌萎缩性侧索硬化症。研究人员在两名受试者的大脑运动皮层的hand knob区域植入了电极。在以前,hand knob区域被认为只控制手和手臂的运动。

实验室研究人员会要求参与者尝试执行某些任务(例如,抬起手指或转动脚踝),然后他们使用电极测量单个神经元的动作电位。研究人员研究了大脑中的微阵列如何被激活的。实验中热门发现,hand knob区域不仅被手和手臂的动作激活,,而且在腿、脸和身体的其他部分也被激活。

Hand Knob区域中面部,头部和对侧手臂和腿部运动的可分离且鲁棒的神经调制

如上图A中,在参与者T5和T7完成提示运动任务时记录他们的神经活动,这些任务指示他们做(或试图做)面部、头部、手臂和腿部的运动,与电脑显示器上显示的文字同步。

在上图B中,展示了参与者的MRI的大脑解剖结构和微电极阵列位置。通过将术后计算机断层扫描(CT)图像与术前MRI图像共同配准来确定微电极阵列的位置。

上图中显示了来自参与者T5的一个示例电极的每个提示动作的平均放电速率。阴影区域表示95%置信区间(CIs)。神经活动通过卷积高斯平滑核(30-ms SD)去噪。

威利特表示:“我们在这项研究中关注的另一件事是手臂和腿的运动匹配,例如,向上移动手腕或向上移动脚踝。我们本以为运动皮层的神经活动模式会有所不同,因为它们是完全不同的一组肌肉。事实上,我们发现它们比我们预期的要相似得多。这些发现揭示了四肢运动皮层中出人意料的联系,这可能有助于大脑将从一只肢体学到的技能转移到另一只肢体。

Hand knob区域不仅被手和手臂的运动所激活,而且在腿、脸和身体的其他部分也被激活

研究人员观察了大脑中的微阵列是如何被激活的。他们惊奇地发现,hand knob区域不仅被手和手臂的运动所激活,而且在腿、脸和身体的其他部分也被激活。

研究人员表示,新的发现对BCIs的发展有重要的意义,BCIs可以帮助瘫痪的人再次活动。威利特指出:“我们过去认为,要想控制身体的不同部位,我们需要在大脑的许多区域植入芯片。而这项研究发现,我们可以探索仅在一个区域内植入植入物就能控制整个身体的运动。"

BCIs的一个重要潜在应用是让瘫痪或患有闭锁综合症的人通过控制电脑鼠标或其他设备进行交流。“这可能是因为我们可以将不同的身体动作与不同类型的电脑点击联系起来,”威利特说。“我们希望我们能更准确地利用这些不同的信号,使不能说话的人能够使用计算机,因为BCI较来自手臂或手的神经信号更容易区分来自身体不同部位的神经信号。”

文章由Tina编译

论文信息

Hand Knob Area of Premotor Cortex Represents the Whole Body in a Compositional Way

https://neurosciencenews.com/hand-body-motor-15998/

文章来源于网络,仅用于学术,不用于商业行为

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原始发表:2020-07-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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