Nature Communications | 小脑如何影响运动学习？最新研究揭示关键机制

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医工学人评论

揭示小脑在运动适应中的关键作用，为康复医学、人工智能和机器人技术的未来发展提供了新思路。

在日常生活中，我们无时无刻不在调整自己的动作：无论是学骑自行车、适应新球拍的重量，还是在湿滑的路面上保持平衡，我们的运动系统都具备强大的适应能力。这种能力被称为运动适应（motor adaptation），是人类精确控制动作、应对复杂环境的基础。

尽管科学界早已认识到，小脑在运动控制和协调中起着重要作用。许多小脑受损的患者（如中风或神经退行性疾病患者）常表现出动作不协调、学习新运动困难。然而，关于小脑如何与大脑皮层（cerebral cortex）协同作用，以优化运动适应的神经机制，仍然存在诸多未解之谜。

近日，来自以色列希伯来大学的研究团队在《自然·通讯》发表了一项重要研究，揭示了小脑如何通过影响大脑皮层的活动，帮助个体在运动适应过程中调整自身的运动策略。这一发现不仅加深了我们对小脑-大脑皮层相互作用的理解，也为脑损伤康复、人工智能及机器人运动控制提供了新的思路。

阻断小脑信号，观察大脑如何补偿

为了探究小脑在运动适应中的作用，研究团队设计了一项巧妙的实验。他们训练恒河猴在佩戴机械臂（Kinarm系统）的情况下完成一项触及任务。实验的关键在于，在某些训练阶段，研究人员人为施加了一种“粘性力场”（viscous force field），类似于让猴子在水下移动手臂，使其需要不断调整运动策略来适应这种外力。

科学家们采用高频电刺激（HFS）技术阻断猴子的小脑输出，观察大脑皮层是否能独立完成适应过程，以及会发生何种变化。

图1实验设计与表现结果。

研究发现：小脑信号缺失会导致适应受损

实验结果表明，在小脑正常工作的情况下，猴子能够快速调整手臂运动，逐渐适应外部施加的力场，使运动轨迹趋于稳定。然而，在小脑信号被阻断后，猴子的适应能力显著下降，表现出：

运动轨迹更加不稳定，误差更大；

学习速率降低，适应新环境的时间明显延长；

对错误的敏感度下降，无法像正常情况下那样通过“试错”机制优化运动策略。

这些现象与小脑损伤患者的运动障碍非常相似，进一步证实了小脑在运动适应中的核心作用。

图2高频电刺激对适应率的影响。

图3HFS以靶标依赖性和独立方式改变神经活动。

进一步分析：大脑如何“弥补”小脑的缺失？

尽管小脑受阻后，猴子的运动适应能力下降，但研究人员发现，大脑皮层的活动模式发生了显著变化，似乎在尝试补偿小脑的功能。具体表现为：

运动前的神经活动变得更加复杂：相比于正常情况下的低维度、规则性强的神经模式，小脑受阻后，大脑皮层的活动维度增加，意味着运动控制的计算变得更加混乱。

皮层活动的“角度偏移”：研究人员发现，阻断小脑后，运动前的神经活动在某些特定方向上出现偏移，可能是大脑皮层试图通过改变运动规划来弥补适应能力的不足。

为了验证这一现象，研究人员构建了计算模型，模拟小脑与大脑皮层的相互作用。结果表明，小脑提供的反馈信号有助于保持大脑皮层运动规划的低维度结构，使运动控制更加稳定、泛化能力更强。当小脑信号缺失时，大脑皮层被迫自行调整，但其适应能力和泛化能力受到严重影响。

从脑科学到人工智能的广泛应用

这项研究不仅深化了我们对运动适应的神经机制理解，还可能对多个领域产生深远影响：

脑损伤康复：对于中风、帕金森病或其他神经系统疾病患者，这项研究表明，小脑受损后，大脑皮层仍能部分补偿其功能。未来的康复训练可以针对这一机制，设计促进大脑皮层补偿性调整的治疗方法，如神经调控技术或个性化康复训练。

人工智能和机器人控制：目前，大多数机器人在适应复杂环境（如不规则地形或未知干扰）方面仍然存在很大挑战。而人类能快速适应，是因为小脑在幕后发挥作用。如果能在机器人运动控制系统中引入类似的小脑反馈机制，未来的机器人可能会更加灵活和智能，能够自主适应新环境。

运动训练和增强：研究表明，小脑的作用不仅限于适应新环境，还影响运动技能的泛化能力。这意味着，在运动员训练、康复训练、甚至增强现实和脑机接口技术中，都可以利用这些发现，优化运动学习过程。