近日，eLife期刊在线发表了题为《Dynamics of mesoscale brain network during visual discrimination learning revealed by chronic, large-scale single-unit recording》的研究论文。该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）赵郑拓研究组完成。研究团队在执行视觉分辨任务的小鼠上实现了领域领先的千通道级长期胞外记录，系统揭示了学习抑制性行动控制过程中脑网络功能连接的等级分化规律，并发现各脑区功能连接等级与视觉信息在网络中的传播顺序呈高度线性相关，为学习领域研究提供了新颖发现和有价值的参考。

习得与外界环境刺激相匹配的适应性行为，是动物生存的核心能力之一，其神经基础依赖于感觉区域、联系区域与运动区域之间协调一致的环路活动。以往的小鼠研究表明，众多皮层区域和皮层下区域在视觉任务的学习过程中发挥作用，并且视觉任务信息的表征在脑内分布广泛，具有相似的时间动态。

然而，上述区域作为整体网络时，其功能连接结构在任务学习过程中如何发生重组, 尤其是任务信息在各个区域中的表征在学习过程中如何随着网络结构的改变而变化，仍有待深入阐明。回答这一问题，需要在学习全程对皮层及皮层下区域的神经活动进行长期同步监控。

图1 该研究主要结果的总结

为此，研究团队采用自主研发的超柔性植入式神经电极阵列uFINE-M（ultra-Flexible Implantable Neural Electrodes for Mouse），在执行视觉Go/No Go任务的小鼠上实现了覆盖多个皮层-皮层下区域的千通道胞外同步记录，并基于峰电位的交叉相关分析构建了脑网络功能等级评价体系。

研究发现，在小鼠学习执行抑制性行动控制的过程中，脑网络功能连接等级出现明显的分化，多个视觉区域与额叶区域之间的连接优先级增强，进而形成结构紧密的功能子网络。与此同时，当小鼠主动抑制舔水行为时，各脑区的神经发放活动构成了一条紧凑的序列激活链，加速了视觉刺激信息在整个网络中的广播传递；进一步分析表明，视觉信息在各脑区的峰值响应顺序与相应区域的功能连接等级呈线性相关。上述发现深化了对学习过程中脑网络动态重组机制的理解，为相关领域研究提供了重要参考。

中国科学院脑智卓越中心赵郑拓研究员与任驰副研究员为该论文共同通讯作者。脑智卓越中心博士后王天一，博士生冯成聪为该论文共同第一作者。助理研究员王成尧为研究作出了重要贡献。该研究得到了中国科学院、科技部、国家自然科学基金委、上海市和临港实验室的资助。