神經特徵活動與運動學習進程

在學習過程中大腦的神經網路是如何改變且適應出遇到外界刺激給予適當正確的反應。加州大學聖地牙哥分校的研究人員利用老鼠觀察整個學習過程中，大腦的活動是如何慢慢改變其活動。

研究人員訓練老鼠聽到特定聲音提示時按壓槓桿，若有正確按壓則給予獎勵。同時使用雙光子鈣離子顯影技術觀察老鼠運動皮層M1，M2的L2/3跟L5的神經活動，並且將鈣離子活動分析評估其可能神經脈衝頻率(inferred spike rates)。研究結果發現，在學習初期每個神經對之間活動的相關性較高(cross correlation of neuron pair)，隨著學習進程神經對之間的活動相關性持續下降。若將每個學習階段之間的神經對活動相關性與前一個學習階段的神經對活動相關性再做一次相關性分析，這可以觀察出每一學習階段之間的神經網路活動是否有顯著改變。結果發現學習初期的神經對活動相關性變化較大，到學習末期則神經對活動相關性則沒有明顯變化。

研究人員進一步將單顆神經的峰值活動與槓桿的位置做關聯性分析。發現出學習初期，每顆神經沒有明顯對應的槓桿位置。但到學習後期，每顆神經峰值活動都有顯著對應的槓桿活動，其表示神經活動會逐漸對應到適當的反應。不過研究人員對整個神經網路做大型神經活動(avalanche size)分析時發現其大型神經活動發生的機率並沒有隨著學習而有所改變。這也表示整個神經網路依然穩定不隨學習而改變。

此研究展露出老鼠在學習過程中，神經活動從初期快速變化到末期穩定反應整個神經網路的大型神經活動並沒有顯著變化，表示整體神經網路是穩定反應。而每顆神經活動都會對應到其任務活動。

(編：延伸出幾個問題。怎樣的結構容易產生大型神經活動？或者大型神經活動的不變性是否可以表示出結構不變？即多種結構有一樣的大型神經活動，或者單一結構有唯一大型神經活動。另外研究顯現出神經活動有所改變但卻不影響大型神經活動。那神經網路結構如何變化適應任務？其背後何種機制平衡使其不會改變大型神經活動？)

撰稿：王誠德

原始論文: Stability of motor cortex network states during learning-associated neural reorganizations.

https://journals.physiology.org/doi/abs/10.1152/jn.00061.2020?af=R