基于虚拟现实技术的灵长动物目标趋向行为及相关神经机制研究

In order to acquire water, food and other scarce resources, after assess own needs, organisms would move towards the targets, and this is referred as the approaching behavior. Lower animals depend on aerotaxis, anemotaxis, chemotaxis and other concentration gradients to guide approaching behaviors. Higher animals, especially primates, could perform approaching behaviors much more effectively, but the underlying neuronal mechanism is still not clear. During visually guided approaching behavior, since the concentration gradient does not exist, whether primates establish a virtual potential field to simulate the concentration gradients, in order to guide the approaching behavior, is our research object. .Present project studies the behavior and neuronal mechanism of approaching behavior. We have established the in vivo electrophysiology platform with virtual reality technique. While monkey navigates in the virtual reality environment, both behavior and electrophysiology data are collected. We have recorded around 100 neurons, and some neurons showed task-related properties. The psychophysical study conducted on human subjects also supports the potential field theory, and we are collecting more data now..The study of approaching behavior, not only lead us to the understanding of related neuronal mechanism, but could also contribute to path planning, robotic motion and artificial neural networks.

为获得水、食物等稀缺资源，生物体需要依据自身需求朝向目标移动，即目标趋向行为。低等动物完成目标趋向行为，主要依靠氧气浓度、风向、化学浓度等梯度信号进行，高等动物尤其是灵长动物，能够完成更为高效的趋向行为，但其神经机制尚不十分清楚。在视觉指导的目标趋向行为中，并不真实存在浓度梯度，灵长动物是否通过在大脑中构建虚拟势场来模拟浓度梯度，进而完成趋向行为是本课题的研究目标。. 本课题以目标趋向行为为研究方向，探索灵长动物的行为特点及神经机制。目前已搭建基于虚拟现实技术的在体电生理平台，在猕猴完成探索任务的同时，同步记录胞外电生理数据，已采集约100个神经元数据，且部分神经元表现出任务相关性。在人类被试上进行的行为学实验预结果也基本支持虚拟势场理论，目前正在进行数据采集。. 目标趋向行为的研究结果，不仅能够帮助揭示相应神经机制，且对路径规划、机器人运动及人工神经网络构建有一定的意义。

在研究中我们对于趋避行为的核心脑区中脑边缘多巴胺系统提出了全新的理论模型。模型提出由于生物体存在的耗散性特点，趋向躲避行为起始于对于内在需求的均衡。而在单一时间节点，多种需求不能通过趋避行为得到同时的满足。那么需求的抉择就是后续执行趋避行为的前置环节。在大量实验证据的基础上我们提出了中脑边缘多巴胺系统完成需求—动机计算的整体理论框架。模型提出，中脑边缘多巴胺系统通过门控的循环神经网络完成动机抉择，而强直性放电和爆发性放电执行了循环神经网络中的局部增强/全局管控的功能。这些信号在伏隔核中得到整合，并且负责需求感知门控的开放。模型的性状通过侧枝输入得到调节，从而发挥应对不同环境的功能。在仿真实验的过程中，我们发现依照中脑边缘多巴胺系统实验结果建立的需求动机模型存在三个方面的调控能力。对于相同的需求，个体代理人的动机水平、动机稳定度和抉择时间可以由于网络形状（神经元连接强度和分子调控）而存在明显的区别，这些多样性的表现，构成了解释不同个体趋向躲避行为不同的向量空间，并且为解释相关疾病的发生发展提供了可能性。