撰稿 | AiBrain 内容团队

排版 | AiBrain 编辑团队

这些关于运动系统中广泛投射的神经元群的组织和功能的发现产生了一个问题，即它们如何与子系统整合，并与特定的突触亚环路产生联系。

在猴子身上使用狂犬病病毒的多突触逆行追踪实验表明，确实存在高度组织的环路以非常特定的方式将子系统绑定到协调网络。最近的研究表明DCN——丘脑——皮质轴参与了运动准备。对于学习到的精细前肢运动，需要持续的丘脑输入才能在执行过程中激活皮质活动。在以触须为基础的触觉辨别任务中，与对奖励引起的延迟方向性舔舐运动反应相关，不仅ALM内的相关皮质神经元被招募和需要，而且与ALM相关的丘脑区域也显示出类似的特性。

引人注目的是，丘脑ALM和ALM之间的双向连接有助于准备活动的出现，包括峰值频率和神经元选择性（图1a）。丘脑接收来自多个大脑区域的输入，包括DCN（图1a）和中脑运动中心，这使得这些输入可能有助于反复出现的丘脑ALM和ALM的活动。

事实上，内侧DCN神经元也表现出准备活动，并且在整个延迟期内，需要从采样后期进行正确的行为选择。此外，ALM活性干扰始终影响中间DCN活性。另一项研究表明，在视觉引导的虚拟现实任务中，外侧DCN神经元有助于ALM神经元产生准备活动。此外，对特定丘脑亚区的侧向和嵌入式DCN输入传递到尾侧前肢区运动皮层，该通路为特定训练的杠杆拉动任务传递运动启动信号。刺激该通路可以替代任务go信号。有趣的是，当这条通路在精确的行为环境之外受到刺激时，经过训练的杠杆推动运动无法可靠地被诱发，而是产生可变的前肢运动。

此外，精确的DCN和相互作用的受体丘脑神经元因为这种操作是产生不会引起舌头运动的运动类型的关键。总的来说，这一通路的影响在很大程度上取决于特定任务的环境，因此运动启动计时信号只能与其它输入共同正确地与皮质环路结合。

与环形系统参与学习运动任务不同方面的想法一致，在学习前肢选择任务中，运动皮质第5层神经元和小脑颗粒细胞之间的神经元活动的一致性仅在学习期间才出现，这也表明突触可塑性参与形成参与环路的特异性（图1a）。

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纹状体和皮层的多巴胺输入也会调节学习。学习伴随着皮质层突触的突触强度增加，以及皮质层相互作用的扩展（图1b）。皮质层突触的可塑性对于小鼠学习选择导致奖赏的特定行为模式以及大脑选择重复哪个神经元模式以获得奖赏是必要的。

本文前面讨论的皮质、纹状体、SNr和脑干之间组织的粒度表明，皮质-纹状体突触的多巴胺依赖的可塑性允许大脑了解脑干和皮质中的哪些输出细胞群（即哪些运动行为）应在特定环境中解除抑制或选择。

作者假设，突触强度从特定的皮质运动特异性集合到相应的纹状体运动特异性集合的变化将增加或减少脑干或皮质中相应环路的去抑制概率（通过丘脑的再入式回路），从而在给定环境中执行特定动作。但是，虽然学习通常从快速增加执行相同粗略动作的概率开始，但随后是动作细化的较慢阶段。皮层和纹状体环路之间协调活动出现的时间过程与粗略运动的学习相匹配（图1b）。运动皮层和DLS的失活都会损害粗略运动的表现。

然而，精细运动似乎更依赖于运动皮层。因此，运动皮质中的脊髓重塑和突触增加伴随着技能学习，运动皮质中的多巴胺依赖的可塑性对于学习精细动作是必要的（图1c）。这些发现与模型一致，该模型提出多巴胺依赖的皮层可塑性可快速增加通过丘脑环路重新进入脑干或皮层中特定神经元模式的可能性（图1b），但逐渐细化所选模式也需要皮层可塑性（图1c）。考虑通过丘脑的小脑-运动皮层环路在这种逐渐发生的皮层可塑性中的作用将是有趣的（图1c）。通过丘脑神经元接收来自基底节或小脑的输入的环路可以调节学习的不同方面。

总之，在更广泛的小脑-丘脑皮质-基底神经节网络中持续存在的活动及其通过多巴胺的影响似乎对运动任务的准备和学习至关重要，但根据任务的不同，环路可能具有高度特异性。确定在涉及准备活动阶段的学习和认知任务中是否优先使用额叶网络，以及可能使用更近和更快的DCN输出路径来调节更多的自发运动和调整，这将是一件有趣的事情。

本篇综述证明运动系统的环路连接到高度组织化的系统范围网络中。这些网络支持运动行为的执行和学习，并有能力生成许多不同的动作，灵活地做出反应，以适应反馈、环境或变化的环境。最后，作者总结了基于这些结果的新兴原则，并提出了一些观点和开放性问题。

一个重要的发现是，功能不同的神经元细胞群可以彼此非常接近，但可以嵌入不同的高度特定的环路模块中（图2a）。尽管这些神经元群在空间上很接近，但它们通常可以根据基因表达、轴突投射和/或环路连接进行分层。这些知识有助于研究功能不同的细胞群，更好地理解运动环路的组织和功能。以前的数据表明，较大结构（例如，皮质、丘脑和纹状体）包含突触输出高度有序的亚区域。基于新的见解，作者还必须考虑较小的结构（例如丘脑、DCN或脑干的亚区）包含功能多样的神经元，这些神经元有助于产生精确连接的环路。

作者提出神经系统使用信息处理策略，包括多个步骤，有助于产生行为多样性和灵活性。从这个角度来看，神经元网络中的每一个处理步骤都不是一个简单的中继站，而是允许特定信息以不同的步骤集成到一个互连环路中。这种连接链可以在相对较短的距离（例如脑干内）找到，但也可以在较长的距离（例如纹状体到脑干的SNr）找到，有时甚至会导致环路的产生（见图1）。

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有关运动的信息通过全系统网络处理。作者回顾了一些工作，这些工作表明，一些投射到高度多样性靶点的大脑区域仍然可以使用高度的靶点特异性，不同的神经元细胞群投射到不同的靶点结构（图2b）。理论上，这种策略允许将不同的信息分发到不同的靶点结构。相比之下，一些神经元使用广泛的轴突侧支作用原理来实现许多靶点（图2b）。这种策略可以让连接的靶点接收到相同的信息，这对同时通知遥远地区很有用。

然而，即使一个具有多个靶点的神经元向这些靶点传递相同的信息，也不一定所有连接的神经元都对发出的信号具有相同的接收能力。因此，传递信息可能会对不同的靶点产生不同的影响。神经元募集取决于所有输入（包括神经调节剂）的特性和生物物理特性以及神经元的内在兴奋性。这些特征并不局限于运动系统：在视觉皮层中，刺激特异性反应放大通过优先连接的微环路发生，而在海马体中，兴奋性是表征的重要因素。

因此，通过同一细胞群的轴突侧支进行通讯可以促进同步或不对称的信息流，这在许多单独的神经元细胞群中更难实现。

另一个需要考虑的重要问题是靶点部位的输入整合，为此必须考虑连接神经元的精确位置和功能特性。当作者开始了解神经系统组织的细节时，作者必须在精细的水平上描述靶点结构中不同输入的收敛和发散（图2c）。一些区域接收来自两个或多个来源的聚合输入，而相邻区域仅处理这些输入的一个子集。丘脑就是一个例子，小脑输入和SNr输入在丘脑形成特定区域，这些区域甚至在不同物种之间有所不同。即使在丘脑的一个更保守的区域内，似乎也有一个SNr输入的局部投射组织。

因此，丘脑神经元有可能“倾听”一个或多个对话，这对功能和灵活性具有重要影响。这种环路组织在其它地区的存在程度正在开始得到阐明。然而，这种组织原则具有很高的潜力，可以支持动作多样性和灵活性，在动作执行和学习过程中调整环路功能。通过使用这种策略，可以精确地混合和匹配不同的信息源，这可能取决于行为背景或学习状态。

对不同行为过程中神经元活动的分析教会了作者什么？一些神经元对一个运动有强烈的调节，而另一些神经元则更混乱，可以参与几个“对话”（图2d）。类似地，一些神经元在运动过程中表现出高度的可靠性，而另一些神经元只是偶尔“调谐”。这种组织允许在特定运动中活跃的神经元群在不同的实例中有所不同。它允许有条件地、灵活地执行一个功能，也允许通过学习扩展、改变或完善整体。在精确连接的环路中微调运动参数，并通过系统范围的网络进行传递，使神经系统能够同时利用精度和灵活性。

这里回顾的环路和网络图案在整个进化过程中逐渐被解开，某些子系统在某些物种中变得更重要，而其它子系统则变得不那么重要。了解不同物种的这些原理将有助于更深入地理解运动执行和学习在运动系统中是如何调节的。