大脑的最终目的是产生行为。灵长类怎样产生合适的运动指令去驱动精巧的骨骼肌肉系统以应对复杂多变的环境是目前神经科学的一项重要挑战。通过结合行为,电生理和计算等多种方法,本实验室一直致力于预测性感知运动控制的神经解码研究,并已揭示神经生理证据支持顶叶皮层神经活动参与前向模型预测的假说。 

  由于感知运动行为涌现于多脑区神经元的群体活动,顶叶皮层神经的感知运动信号必然依赖于其他皮层及皮层下脑区的协同。下一步,我们不仅要把单细胞记录扩展至运动皮层和小脑,还将使用多单元阵列和双光子等高分辨率成像等方法去长期记录大尺度神经元活动以揭示运动技能学习的神经编码机理。在行为学上,我们还将在动物训练中引入动态的虚拟现实环境以进一步分解感知和运动信号,并尝试使用光基因和药理失活等技术干预神经活动以揭示各个脑区具体的行为作用。 

  揭示运动控制的神经机理还将会大力促进神经假肢和类脑机器人的开发。一方面,我们将与临床研究人员合作开展脑机接口和神经假肢方面的研究,即通过解码运动神经信号来控制机械手臂等。另一方面,我们还将与人工智能和机器学习等方面的专家合作在新一代机器人学的研制中引入当代运动神经科学的最新思想和成果。 

  
  
崔 翯 博士

研究员