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4 月 24 日消息，中国科学院自动化研究所牵头的联合研究团队通过记录猕猴执行自然抓取任务时的神经活动，首次发现在大脑的运动皮层中存在一种类似“GPS”的神经编码机制，能够在抓取过程中实时表征手在空间中的位置。

这一发现为理解大脑如何控制运动提供了全新的视角，并为脑机接口的设计和机器人运动控制带来了重要启发。相关成果已于 4 月 12 日发表于国际学术期刊《自然・通讯》（Nature Communications）。

人类以及猕猴等灵长类动物的手臂可以灵巧地执行各种抓取任务。大脑如何规划和执行这些任务一直是神经科学的核心问题之一。此前的研究表明，大脑海马体中的“位置细胞”（place cells）能够为身体导航提供空间信息，帮助动物构建认知地图。然而，对于手等身体部位的运动，是否存在类似的导航框架一直是个未解之谜。

本研究通过在四只猕猴的大脑背侧前运动皮层（PMd）植入了微电极阵列，记录了它们在自然抓取任务中的神经活动，并通过多个摄像头记录猕猴手部的运动轨迹，从而分析了 PMd 神经元在抓取任务中的活动模式。

▲ 猕猴自然抓取范式以及 PMd 神经元的“位置野”活动模式

研究发现，约 22% 的 PMd 神经元在手部处于特定空间位置时活动显著增强，形成了“位置野”（position fields）。这些神经元能够实时、高效地表征运动中的手位置，仅使用 50 个最活跃的位置神经元（约占总记录神经元的 10%），就能以 80% 的准确率解码手部运动轨迹。这一结果表明，手位置信息在 PMd 中以“位置野”编码的形式存在，类似于海马体中用于导航的位置细胞。

研究进一步发现，手位置信息与手的运动方向、速度和抓取目标的位置等信息在同一个 PMd 神经元群体中共同编码。这种混合编码方式使得大脑能够同时考虑空间信息和运动信息，从而实现了高效的运动规划和执行。这一混合编码方式也正是海马体在空间导航任务中所采用的方式，提示大脑利用了相似的神经计算框架实现不同尺度上的空间导航。

这一研究结果也为脑机接口和机器人的发展提供了新的思路。通过解码这些位置神经元的活动，未来可能实现更精准高效的神经假肢控制，同时，可以基于大脑的运动导航原理，设计更加灵巧的机械臂控制算法。

本研究由中国科学院自动化研究所、解放军第九医学中心、吉林大学第一医院等单位共同完成。自动化所博士研究生曹盛浩为第一作者，余山研究员为论文通讯作者。论文的合作者还包括自动化所韩新勇工程师、蒋田仔研究员，解放军第九医学中心顾建文教授以及吉林大学第一医院赵智平博士。该研究得到了国家科技创新 2030——“脑科学与类脑研究”重大项目以及脑认知与类脑智能全国重点实验室的资助。

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