小鼠的行为依赖于多脑区的共同神经元活动，但大多数实验仅记录单个脑区的神经元活动。这就好像在一场足球比赛中只观察一个队员的动作，虽然也可以从中推测整场比赛的走势，但终究难以像观察全场队员那样把握比赛全貌。此外，之前的研究通常在不同的行为中以各自的测量方式分别记录不同脑区的活动，这也给整合多个研究中的结论带来了困难。

2024年2月1日，在霍华德·休斯医学研究所 （Howard Hughes Medical Institute, Janelia Research Campus）及艾伦神经动力学研究所（Allen Institute for Neural Dynamics）的Dr. Karel Svoboda、斯坦福大学（Stanford University）的Dr. Shaul Druckmann和贝勒医学院（Baylor College of Medicine）的Dr. Nuo Li指导下，由霍华德·休斯医学研究所博士后Dr. Susu Chen和斯坦福大学的博士生Yi Liu共同一作，在Cell上发表了题为Brain-wide neural activity underlying memory-guided movement的研究长文。该研究利用多个Neuropixels电极，记录了与前侧运动皮质（anterior lateral motor cortex, ALM）相连的多脑区回路在小鼠进行短期记忆引导下的定向舔水任务中的神经活动， 通过数据分析揭示了外界刺激、决策、行动和奖励，以及身体动作在该多脑区回路中表示的分布，比较了决策在不同脑区中出现的时间顺序，并通过降维分析探索了神经信号在不同脑区、不同子空间中随时间的变化。

与ALM相连的多脑区回路主要包含纹状体（striatum）、丘脑（thalamus）、中脑（midbrain）、和延髓（medulla）。在小鼠进行决策任务时，研究者同时记录这其中多个脑区的神经电生理信号，并且在其决策时间中对ALM的神经活动利用光遗传学进行抑制，从而观测其对回路中其他脑区神经活动的影响。研究者首先分析行为相关的变量在不同脑区中的分布。单神经元编码的统计显示，外界刺激、决策、行动和奖励信号广泛分布于这些脑区中，其中ALM关于决策的编码尤为丰富。将同时记录的小鼠动作视频数据利用自编码器压缩成嵌入向量后，研究者利用嵌入向量对单神经元活动做线性回归，并发现周围神经系统对于身体动作的编码相较其他记录的脑区更为丰富。

利用MouseLight 【1】数据库，研究者获取了ALM对于回路中其他脑区的投射密度的空间分布。通过将其与决策信息在神经活动中编码的空间分布进行对比，研究者发现在ALM投射密度更高的下游区域中，决策信息的编码总体上也更加丰富。在ALM的神经活动受到抑制时，这些区域也会损失更多的决策信息编码。此外，通过对比各脑区不同时刻的神经元群体活动对决策预测的准确程度，研究者发现决策信息首先出现在ALM，而中脑紧随其后。由此揭示了ALM在产生决策过程中是该多脑区回路中的关键节点。

最后，研究者在神经元群体活动的高维空间中，找到若干在不同时间段编码了不同信息的子空间。不同脑区的活动在这些子空间中具有相关性，且该相关性的强弱因时间和编码的信息而异。值得注意的是，相关性最强的子空间受到行为阶段的调控，在任务的不同阶段分别出现了编码不同信息的子空间，而这些子空间也承载了更高的跨脑区活动相关性。

综上所述，该研究揭示了行为变量在多脑区回路中的广泛分布，但同时也存在一些关键脑区编码较其他脑区更丰富的决策和运动等信息。决策信息的丰富程度和该区域接收到的ALM的投射密度总体呈正相关性，且光遗传学干扰试验显示这在一定程度具有因果性。决策信息出现在不同脑区的时间也存在差异，以ALM和中脑为最早的两个脑区。对神经元活动的群体分析表明，跨脑区活动具有功能相关性，且该相关性的强弱和其所存在于的子空间受到行为阶段的调控。该研究从多脑区回路的层面研究了不同脑区在决策和行为中的作用和差异。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.12.035

参考文献

[1] Winnubst J, Bas E, Ferreira TA, et al. Reconstruction of 1,000 Projection Neurons Reveals New Cell Types and Organization of Long-Range Connectivity in the Mouse Brain. Cell. 2019;179(1):268-281.e13. doi:10.1016/j.cell.2019.07.042