导 读

　　人类大脑具有惊人的运动控制能力，能够精准执行书写、乐器演奏等高度复杂的动作。这些复杂动作往往可以进行“分解”——比如书写一个单词可以分解为连续的字，每个字又可拆解为笔画，而笔画本身又由更细微的运动轨迹组成。这种动作“分解”能够降低动作控制的复杂度，对于运动的执行具有重要意义。然而，神经科学领域仍存在两个关键问题：第一，在精细运动控制中是否存在基础动作单元？第二，运动皮层究竟采用何种神经编码机制来表征这些基础单元？这些问题的解答将深化我们对运动控制神经机制的理解。

　　2025年4月2日，浙江大学脑机智能全国重点实验室脑机接口团队在Nature Human Behaviour期刊在线发表了题为“Human Motor Cortex Encodes Complex Handwriting Through a Sequence of Stable Neural States”的研究论文，该研究表明大脑运动皮层是通过将书写动作分解成一系列微小动作片段来进行编码的。

图1: 实验范式及状态依赖的运动序列神经编码机制

　　实验发现，我们书写的过程不是“一蹴而就”的，而是将复杂的运动序列分成若干个小片段（状态）序列，从而“分而治之”地完成。具体而言，在书写单个汉字过程中，神经元的运动编码会在数个“神经状态”间动态切换，每个状态只负责编码汉字书写过程中的一个小片段（图1d-f）。进一步分析表明，神经元在书写过程中，其方向编码特性会随状态转换而发生显著变化，即运动编码模型具有状态依赖特性（图1g）。基于神经元群体活动的书写轨迹解码精度提高了69%（图1h）。

　　该研究揭示，大脑会将复杂的书写动作分解为一系列连续的“神经状态”，采用动态的、状态依赖的编码机制来实现对复杂书写动作的精确控制。基于此，研究团队进一步提出了状态依赖的动态脑信息解码算法，并实现了脑控机械臂在线汉字书写（图2）。该研究为未来面向语言功能及精细动作的脑机接口系统研究提供了新的神经机制和研究思路。

图2: 在线脑控机械臂汉字书写

　　浙江大学脑机智能全国重点实验室/脑与脑机融合前沿科学中心/医学院附属精神卫生中心祁玉研究员为论文第一兼共同通讯作者，脑机智能全国重点实验室/计算机学院/南湖脑机交叉研究院王跃明教授、脑机智能全国重点实验室/医学院附属第二医院朱君明主任医师为论文共同通讯作者，浙江大学博士研究生祝歆韵、熊心竹为论文共同第一作者；医学院附属第二医院张建民主任医师、吴承瀚主治医师，浙江大学丁鼐、许科帝教授、杨晓萌博士生为本研究做出了重要贡献；同时感谢段树民院士、郑筱祥教授、潘纲教授、李响等人对本工作的大力帮助与指导。该研究受到国家重点研发计划、浙江省“尖兵”项目、国家自然科学基金等项目的资助。