2025年8月11日，哈佛大学Bence P. Ölveczky在nature neuroscience发表：Differential kinematic coding in sensorimotor striatum across behavioral domains reflects different contributions to movement，揭示了感觉运动纹状体在不同行为领域中的差异性运动学编码反映了其对运动的不同贡献。
基底神经节的感觉运动部分是哺乳动物运动控制网络的重要组成部分，尚未明确基底神经节的感觉运动区域是否仅仅负责特定目标导向的行为，还是对所有的运动都起到支持作用。为了探究这一点，作者研究了大鼠感觉运动纹状体（背外侧纹状体，DLS）在两个行为领域中的作用：一个是自由探索，在此过程中动物表现出自然行为；另一个是执行特定运动任务。与先前研究表明DLS对产生特定任务的习得性运动至关重要不同，DLS损伤对直立、理毛或行走等自然行为没有影响。为了探索这种功能分离的神经基础，比较了DLS在这两个行为领域中的活动。尽管神经活动在两种情况下都反映了运动学特征，但其运动学编码却存在显著差异。这些发现表明，感觉运动基底神经节并非哺乳动物运动控制的必需部分。
图一 DLS的损伤会影响习得性运动技能的运动学特征，但不会影响探索性行为
结果表明，DLS损伤不会影响自由探索期间物种典型行为的运动学特征或发生频率。这与先前关于高度刻板的、为特定任务专门习得的运动的研究结果相反。因此开发了一种分析流程以更直接地比较DLS损伤对习得性运动与类似刻板的物种典型运动的影响。为了比较习得性运动和物种典型行为中的刻板运动，在两种行为领域中识别出模板运动并评估DLS损伤是否减少了这些模板的表达。为了使用基于模板的分析重新描述DLS损伤对定时压杆任务中习得性运动的影响，分析了六只熟练大鼠的二维爪部位置追踪数据。与先前的分析一致，在DLS损伤后未发现类似损伤前模板的运动。损伤后的任务相关运动也更加多变。相比之下，背内侧纹状体（DMS）损伤对模板表达没有影响，这与先前的分析结果一致。通过将每个模板与所有术前测试中的前肢位置进行互相关分析，量化了每个模板的匹配次数。与任务相关模板不同，损伤前的理毛在DLS损伤后仍然存在，甚至在某些情况下比假手术对照组更多。这表明正常的理毛运动学不需要DLS。为了探究这一结果是否适用于其他物种典型行为，进行了更广泛的基于1秒长全身运动的模板匹配分析。与理毛行为一样，作者在DLS损伤后观察到每个模板的匹配次数相当，并且与对照组没有差异。
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图二 任务特异性的放电率和簇状放电调控
本研究探讨了DLS在不同行为领域中的作用是否有所不同，特别是它是否对特定任务运动至关重要。基于损伤实验结果，若功能分离则应在神经元活动上有所体现。首先，考虑两种可能性解释这种差异：一是放电统计特性不同，如更高的活动水平或更强的簇状放电模式可能增强对下游环路的控制；二是对任务相关运动的调谐强于自发行为，表明更有效的编码方式驱动下游控制。为验证这些假设，在掌握定时压杆任务的大鼠DLS中植入16通道电极阵列，记录其在执行任务和自由探索时的神经活动。通过定制软件分析神经元类型及其波形特征，并使用标记系统记录全身运动学数据以分割和比较不同行为。结果显示，棘状投射神经元在自发探索期间的平均放电率高于任务期间，而快速放电中间神经元无显著差异。虽然初步观察到探索期间更强的簇状放电特性，但在调整了行为领域的运动变异性后这些差异消失。最终发现，简单的放电统计特性不足以解释DLS在不同行为领域中的功能特异性。这表明其他机制如神经元间同步性或网络层面的变化可能是导致DLS功能分离的关键因素。
图三 DLS神经元在不同行为领域中对运动学的表征方式不同
尽管DLS神经元在任务执行和自由探索中的放电率和放电模式差异较小，难以解释其功能上的显著区别，但研究发现其对运动的神经编码方式具有领域特异性。分析显示，即使动物做出相似的身体姿态，DLS神经元的反应也取决于行为背景。在执行习得性任务时的编码模式与自由探索时明显不同。这种差异并非源于动作分布的差别，因为在探索中重现任务相关动作时，编码模式仍不一致。多种分析方法（包括模型拟合、无模型的行为调谐分析和姿态序列比较）均表明，DLS神经元的“行为野”和姿态调谐随任务或探索情境而变化。这说明DLS并非简单记录身体运动，而是根据行为类型动态调整编码策略，这种情境依赖的编码机制可能正是其在目标导向行为中起关键作用、而在自发行为中作用较弱的根本原因。
这项研究揭示了感觉运动纹状体在不同行为领域中对运动学编码的差异，这种差异反映了其在不同类型运动中的不同贡献。具体来说，即使面对相似的身体姿态或动作，感觉运动纹状体内的神经元也会根据动物是正在进行有目标导向的任务还是自由探索而采用不同的编码方式。这种领域特异性的运动学编码不仅增进了对基底神经节如何参与运动控制的理解，还提供了关于大脑如何根据不同行为需求调整其内部处理机制的新见解。未来的研究需要进一步探究感觉运动纹状体内神经元是如何实现领域特异性编码的，包括可能涉及的分子机制、突触可塑性和网络动力学。
文章来源
https://doi.org/10.1038/s41593-025-02026-w
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