蝙蝠翼运动皮层在自然灵巧飞行中的高维群体编码
A high-dimensional population code in the bat motor cortex during natural dexterous flight
这篇 Cell 研究发现，蝙蝠翼运动皮层在自然灵巧飞行中并非主要跟随翅膀拍动周期，而是以稀疏、彼此方差共享较低的群体状态编码动作，由此得到高维编码。该模式与既往受限任务下观察到的群体编码明显不同，提示在自然行为条件下运动皮层的群体编码维度更高。
长期以来，运动皮层的群体动力学被认为具有相对低维的结构。早期在伸手任务中，研究者曾意外发现群体响应中短暂而强烈的节律性振荡成分，且其振幅与相位可由准备态自然延续而来 [2]；与之呼应，循环网络的建模结果显示，运动皮层活动可能是一种能生成多相肌肉指令的低维振荡"自然解" [4]。在短时记忆与决策准备方面，前外侧运动皮层的工作进一步揭示了离散的吸引子动力学如何支持持续活动 [6]，而关于准备期活动与"输出-零空间"的综述 [1] 则把对运动皮层计算维度的认识推向更复杂的群体层面。然而，这些工作大多来自头固定或约束条件下的实验范式。
新研究将目光投向自由飞行的蝙蝠。研究者利用 Neuropixels 探头对自由飞行状态下蝙蝠翼运动皮层的大规模神经元群体进行了无线记录 [7]。结果显示，翼运动皮层并未主要追踪翼拍周期的节律，而是在每个翼拍之间生成稀疏且彼此区分度高的群体状态，跨翼拍的共享方差很低 [8]，由此构成一种与传统约束任务显著不同的高维编码。考虑到蝙蝠以类似手的翼对飞行进行翼拍级精度的精细调控，这种高维活动可能正是其自然灵活运动得以实现的基础。
相对于既有认识，这项工作的推进之处在于将"高维群体编码"这一此前主要在视觉皮层自然图像表征中被确立的原理 [3]，扩展到了运动皮层在自然行为下的情境中。视觉皮层中曾证明，群体响应的高维性与方差谱的幂律衰减相伴出现，并由此维持了编码的平滑性 [3]；而运动皮层传统上以低维模式生成节律性输出 [2][4]，当前结果则提示，在自由飞行的精细运动控制中，运动皮层或许更接近一种"每次运动都不同"的高维计算。
仍待回答的问题包括：这种高维编码与具体肌肉输出之间究竟通过怎样的"输出-零空间"机制相连 [1]；以及在学习与适应过程中，群体活动是否同样经历从扩展到稳定的重组 [5]。此外，自由飞行条件下记录稳定性与可重复性的技术挑战，也使得该编码模式在更长时程、更复杂行为中的表现仍需进一步检验。
- 1.Preparatory activity and the expansive null-space · Nat Rev Neurosci 2024
- 2.Neural population dynamics during reaching · Nature 2012
- 3.High-dimensional geometry of population responses in visual cortex · Nature 2019
- 4.A neural network that finds a naturalistic solution for the production of muscle activity · Nat Neurosci 2015
- 5.Emergence of reproducible spatiotemporal activity during motor learning · Nature 2014
- 6.Discrete attractor dynamics underlies persistent activity in the frontal cortex · Nature 2019
- 7.Motor Cortical Computations Underlying Natural Dexterous ... · biorxiv.org 2026
- 8.Motor Cortical Computations Underlying Natural Dexterous ... · biorxiv.org 2026
该研究在自然灵巧飞行而非约束任务下刻画运动皮层群体编码，为在更接近真实行为的环境中评估皮层编码维度提供参照。
来源：Cell · cell.com