神经科学家们揭示了感官信息如何在小鼠大脑的不同区域转化为运动行为的过程。他们的研究表明，决策过程是一个由学习影响的全面过程。这些洞察有可能通过为开发更分散的神经网络提供信息来增强人工智能的努力。
最近，UCL的Sainsbury Wellcome Centre进行的研究阐明了感官输入如何在小鼠不同的大脑区域转化为运动行为。研究结果表明，决策过程作为一种广泛的大脑过程，在学习的指导下进行，可能通过为设计更分布式神经网络提供有价值的信息来助力人工智能的发展。
“这项研究将先前在个别大脑区域中识别出的各种概念整合为一个统一的视角，反映了全脑的神经活动。我们现在对感官输入是如何通过决策过程被处理并最终转化为行为有了整体的理解。”UCL Sainsbury Wellcome Centre主任、此次研究的主作者汤姆·穆尔西克-弗洛格尔教授说道。
该研究发表在《自然》上，描述了研究人员如何利用Neuropixels探针这一尖端技术，在小鼠进行由伊万娜·奥尔索利奇博士设计的决策任务时，进行来自不同脑区的多个神经元的同时记录。此任务使团队能够将感官处理与运动控制分开。研究人员通过比较接受训练的小鼠与未接受训练的小鼠来评估学习的作用。
“我们经常面临基于不明确证据的决策。例如，当开始下雨时，你必须判断在决定打开伞之前，雨滴需要落下多长时间。我们研究了小鼠在这种模糊决策中的表现，以获取有关大脑如何处理感知决策的见解。”在SWC担任亨利·威尔康博士后研究员、此次研究的共同第一作者的迈克尔·洛赫斯博士表示。
在实验中，小鼠被训练在观察屏幕上移动的视觉图案时保持静止。当他们发现移动图案的速度持续增加时，必须舔一个喷嘴以获得奖励。该任务设计中包含速度波动，因此每次试验中速度增加的时机各不相同，防止小鼠仅依赖记忆。因此，小鼠需要专注于刺激并处理信息，以确定速度是否增加。
“让小鼠保持静止，我们能够进行更简单的数据分析，研究神经元在小鼠采取行动之前如何响应随机速度变化。在训练过的小鼠中，我们发现没有单一的大脑区域负责整合感官信息或协调决策过程。相反，我们识别出分布稀疏但广泛的神经元，将感官证据与行动发起联系起来。”穆尔西克-弗洛格尔实验室的高级研究员、论文的共同第一作者安德烈·基尔凯维奇博士解释道。
研究人员多次从每只小鼠收集数据，从15只训练小鼠的52个脑区中获取超过15,000个细胞的信息。为了研究学习，他们还将这些结果与来自未训练小鼠的记录进行了比较。
“我们发现，当小鼠对视觉刺激缺乏理解时，信息仅在视觉系统和几个中脑区域中表示。一旦它们学习了任务，整个大脑中的细胞开始整合这一证据。”洛赫斯博士解释道。
虽然这项研究专注于未训练的小鼠和完全学习任务的小鼠，研究人员的目标是通过长期监测神经元来进一步探索学习过程，以观察它们在小鼠理解任务时如何适应。他们还打算研究特定大脑区域是否作为中心枢纽，在感觉与行动之间建立联系。
这项研究提出了一些额外的问题，例如大脑如何预测视觉图案的速度何时会增加，从而促使动物仅对相关信息做出反应。团队计划使用收集的数据进一步探索这些主题。
该研究得到了威康奖（217211/Z/19/Z和224121/Z/21/Z）以及莎恩斯伯里威康中心核心基金（GAT3755）和威康（219627/Z/19/Z）的资助。
