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皮层抓取网络（cortical grasping network，CGN）负责使我们能够利用双手与周围世界进行物理交互。对于因神经退行性疾病或创伤性损伤而出现运动障碍的患者而言，脑机接口（brain-machine interfaces，BMIs）通过记录整个CGN中的神经活动，为恢复灵巧的手部控制提供了一条潜在途径。然而，在仅利用运动皮层（motor cortex，MC；CGN的一个子区域）的神经信号时，通过机器人BMI设备抓取物体一直面临挑战。目前尚不清楚物体的存在可能如何损害BMI性能；因此，本研究探讨了整个CGN中抓取动作与物体之间的交互性神经表征。我们在记录三名四肢瘫痪的人类受试者的神经活动的同时，让其在想象操控物体的过程中执行抓取动作的运动想象；记录区域包括缘上回（supramarginal gyrus，SMG）、前顶叶内侧皮层（anterior intraparietal cortex，AIP）、运动皮层（MC）和初级躯体感觉皮层（primary somatosensory cortex，S1）。在运动计划和想象执行期间，CGN内的所有区域均表征了想象抓取动作的整手构型。此外，每个区域中与抓取相关的神经活动均受到情境的调节（运动计划与想象执行，以及存在物体与不存在物体）。在运动计划期间，SMG和AIP表征了物体形状。后顶叶皮层（posterior parietal cortex，PPC）能够同时编码抓取属性和物体属性，且主要由彼此不同的神经元亚群完成。这种高阶皮层区域中的可分离性可能是实现稳定BMI抓取性能的关键。
皮层抓握网络（cortical grasping network，CGN）负责使我们能够运用双手与周围世界进行实际互动。对于因神经退行性疾病或创伤性损伤而出现运动功能障碍的患者而言，脑机接口（brain-machine interfaces，BMIs）通过记录整个CGN中的神经活动，为恢复灵巧的手部控制提供了一种潜在途径。然而，在仅利用运动皮层（motor cortex，MC；CGN的一个亚区）的神经信号时，使用基于机器人BMI的设备抓取物体一直面临挑战。目前尚不清楚物体的存在可能如何损害BMI的性能；因此，本研究探讨了整个CGN中抓握动作与物体之间的交互性神经表征。我们在记录三名四肢瘫痪的人类受试者位于缘上回（supramarginal gyrus，SMG）、前顶叶内侧皮层（anterior intraparietal cortex，AIP）、运动皮层（MC）和初级躯体感觉皮层（primary somatosensory cortex，S1）的神经活动的同时，让他们在想象操纵物体的过程中进行抓握运动想象。
在运动计划和想象执行期间，CGN内的所有区域均表征了想象抓握动作的整手构型。此外，每个区域中与抓握相关的神经活动都会受到情境的调节（运动计划与想象执行，以及物体存在与否）。在运动计划期间，SMG和AIP表征了物体形状。后顶叶皮层（posterior parietal cortex，PPC）能够同时编码抓握属性和物体属性，而且主要依赖于彼此不同的神经元亚群。这种高阶皮层区域中的可分离性可能是实现稳定BMI抓握性能的关键。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.10.750758v1?rss=1
🏷️ 皮层抓握网络 脑机接口 运动想象 神经编码 四肢瘫痪