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Sci Adv丨抬手转身全靠它!北大于佳宁团队突破性发现DLS对运动发起与执行的持续调控作用

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随手端起水杯、闻声迅速抬手、转身拿到目标物品,这些经过反复练习、流畅连贯的成套动作早已融入日常,但大脑究竟依靠哪一核心脑区全程实时把控动作的启动、推进与完成?同样是熟练行为,为何中途抬手动作受阻时恢复难度更大,而动作末尾简单触碰行为几乎不受干扰?


2026年8月7日,北京大学IDG麦戈文脑科学研究所于佳宁团队在《Science Advances》上发表研究” Continuous contributions of the dorsolateral striatum to movement initiation and execution”。

该研究以大鼠音调提示杠杆释放反应时任务为范式,证实背外侧纹状体神经元持续参与熟练前肢动作发起、行进执行与全身转向觅食调控,抑制该脑区会延缓动作启动、打断行进、降低移动效率,对取食探鼻动作影响微弱;背内侧纹状体扰动效应极弱,且 DLS 抑制会双向改变黑质网状部放电,证明 DLS 是习得运动全流程持续调控的核心脑区。


DLS 神经元编码任务阶段与运动动力学

团队利用高密度电极(Neuropixels)记录大鼠DLS棘突投射神经元(SPNs)活动,筛选出548个目标神经元。

广义线性模型显示 87.2% 神经元受杠杆靠近、握持、提示释放、取食等行为事件调控,群体主成分分析证明不同行为阶段由独立神经元子集编码,前肢动作、全身移动对应的神经子空间存在部分分离。

构建侧视前爪、俯视头部两套运动学泊松广义线性模型,解析神经元与肢体位置、速度、转向等运动参数关联。位置状态类特征对神经元放电解释度高于单纯运动速度;时序偏移分析显示部分神经元放电提前于肢体运动变化,部分滞后反映体感反馈,群体无统一时序偏向。

因此,DLS神经元持续编码动作各阶段和运动学参数,同时整合指令和反馈,无统一时序偏向。


闭环光遗传抑制揭示 DLS 对不同动作的实时调控作用

团队借助mDlx病毒特异性激活纹状体抑制中间神经元,实现SPNs毫秒级稳定抑制,并在任务不同阶段进行闭环光遗传抑制。

结果显示,杠杆靠近阶段抑制会显著延后抬爪启动、降低成功按压比例,不影响抬爪速度与握力;抬爪行进中实时抑制会造成前爪中途坠落、拉长动作时长;音调提示阶段抑制大幅延长杠杆释放反应时间。杠杆释放后抑制会延长觅食路径、降低移动速度、扭曲转向轨迹,大幅削弱全身运动效率;但若在即将抵达食孔时施加抑制,仅轻微干扰探鼻动作。同步开展背内侧纹状体(DMS)对照实验,同等抑制条件下前肢动作无显著损伤,全身运动缺陷幅度远低于 DLS 组,残留效应多由病毒扩散至 DLS 导致。

DLS从动作筹备、行进入到跨躯体移动全程参与;抑制效果因动作类型而异(前肢/转向>探鼻),DMS几乎不参与。


DLS扰动如何影响下游基底节输出?

团队同步记录基底神经节输出核团黑质网状部(SNr)神经元放电。

结果显示,该区域神经元同样分两类波形,能编码全流程行为事件,但神经元混合选择性远高于 DLS。DLS 光抑制会双向调控 SNr 神经元放电,部分细胞放电升高、部分降低,响应潜伏期仅数毫秒,且抑制全程调控效应无大幅衰减。即便 SNr 输出持续异常,大鼠仍可完成各类动作,说明存在并行代偿神经环路。

因此,DLS 并非动作产生的必需脑区,但持续支撑熟练动作高效发起与连贯执行;其调控强度随动作类型存在差异,前肢精细动作、全身转向依赖度最高,末端探鼻动作依赖度极低,DMS 不主导熟练运动实时调控。


全文总结

该文在同一套杠杆释放反应时范式内,同步观测背外侧纹状体神经元对前肢精细动作、全身转向觅食的编码模式,通过时序偏移模型区分运动指令与体感反馈编码;分阶段光抑制证实 DLS 从动作筹备、行进到跨躯体移动全程持续参与运动调控,动作类型不同依赖程度存在显著梯度,同时排除 DMS 的核心调控作用;下游黑质网状部记录阐明 DLS 扰动会双向改变基底神经节输出信号,动物可依靠其他环路完成基础动作,完整阐明背外侧纹状体调控习得熟练运动的连续、分场景功能特征,完善纹状体亚区功能分化理论。

小编寄语:

生活里我们反复练习的写字、取物、转身等熟练动作,看似自然而然,实则大脑背外侧纹状体一刻不停实时调控。

这篇来自北大团队的研究跳出静态观测思路,用分时段精准光抑制,直观证明该脑区贯穿动作从启动到移动的全过程,还区分出不同动作对它的依赖强弱。研究厘清的纹状体功能分化、基底节环路响应规律,不仅填补基础神经科学对习得运动调控的认知空白,也为帕金森、脑损伤引发的运动迟缓、动作断裂问题,提供了全新的干预靶点与研究思路,让我们对日常肢体活动背后精密的大脑调控网络有了更完整的理解。

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adt2097


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