人类视空间分类的神经机制

The ability to make decisions about continuously varying sensory stimuli, requiring the combination of "bottom-up" stimulus-driven with "top-down" task-specific information, is critical for selecting appropriate behavioral responses. Several neurodegenerative disorders showed decreased performance of category decision. At present, the understanding of the mechanisms of human categorization is mainly from fMRI data, obtaining estimation of local blood flow(a proxy for local neural processing) from tens of thousands of distinct neuroanatomical locations. However, human brain is a complex functional system, the corticostriatal loops play an important role in categorization. To exploring the mechanisms of categorization is a convenient and rich domain in understanding how brain works，The current project plans to collect functional imaging data from undergraduated and graduated students during making a spatial category decision. Using multi-voxel pattern analysis(MVPA), complex network analysis approaches and information processing modeling, this project aims to explore the mechanisms of the corticostriatal loops. The measures mainly concerned include the interaction between posterior parietal cortex and prefrontal cortex during abstract encoding of category and its regulatory mechanism, topological organization of large-scale functional brain networks as well hub regions and connectivity, and effective connectivity among key regions in corticostriatal loops. In the end, this project would reveal the mechanisms of corticostriatal loops during category decision. Additionally, the results of our project will give us further understanding of related neurodegenerative disorders, providing an important basis for prevention, intervention and new treatment means of them.

对连续变化的视觉刺激进行实时空间分类决策的能力，对于解释环境中的事件、选择恰当行为反应至关重要。多种常见的神经退行性疾病早期均表现出空间分类能力的下降。目前，研究者主要借助功能磁共振成像（fMRI）技术，采用基于单个体素的BOLD信号变化描述分类决策的神经机制。然而，人脑是一个极其复杂的功能系统，分类加工需要皮层-纹状体环路中多个脑区协同工作。对于分类加工神经网络的传输机制、调节机制的刻画是理解人脑认知功能的关键。因此，本项目拟采集健康被试群体的视空间分类任务的fMRI数据，运用多体素模式分析、现代复杂网络分析方法和信息传输计算模型等多种新方法和新技术，探讨人类空间分类加工依赖的皮层-纹状体环路的内在加工机制。研究发现将为深入理解相关退行性疾病的发病机制，发现新的早期预防、干预和治疗手段提供重要依据。

对连续变化的视觉刺激进行二元分类决策的能力对于解释环境事件的意义，选择恰当的行为反应至关重要。神经生理研究发现灵长类动物的前额皮层、顶后皮层存在对刺激切分或对任务规则进行抽象编码的神经元。那么，是否由早期视觉皮层对刺激特征进行加工，之后由顶后皮层和/或前额皮层进行抽象的经验依赖的表征，从而完成对刺激的分类判断呢？一种可能性是前额皮层负责刺激类别或抽象特征表征, 而在包括顶下皮层在内的早期视觉皮层的相关神经信号是由前额皮层传入的。另一种可能是刺激类别的抽象表征是在顶后皮层神经元产生的，因为顶后皮层与负责早期感觉加工的区域连接更紧密。目前，已有动物研究结果存在分歧，有不同的研究支持以上两种观点。一个可能的原因是这一差异和研究中使用的切分规则有关。前额皮层在任务比较难或动态变化时更多参与，而习惯性或过渡训练的任务则更依赖顶后皮层。本项目采用脑成像的方法研究人类进行空间分类任务的神经机制，即初级视觉皮层，前额皮层和顶后皮层与空间分类决策的关系，皮层间的交互作用等关键问题。研究发现，在分类的早期阶段，基于大尺度的分类信息在顶后皮层表征，而基于精细的分类信息之后由顶后皮层和初级视觉皮层交互作用而完成。我们的研究发现当分类需要精细辨别时，在顶后皮层获得大尺度分类信息后，我们在初级视觉皮层解码出分类信息。 当顶后皮层对初级皮层的作用增加时，分类的成绩会提高，这说明顶后皮层对初级视觉皮层的反馈作用在分类加工中十分重要。此外，该机制具有可塑性，在对被试进行新的分类训练后，顶后皮层和初级视觉皮层的分类反应也随之改变。 本研究工作对理解人类视空间分类的神经机制、神经网络功能等重大问题具有重要贡献，对理解皮层-纹状体环路的工作方式提供重要依据。此外，研究发现将为深入理解老年痴呆症、帕金森氏病、亨廷顿氏舞蹈症等表现出分类能力的下降的退行性疾病的发病机制，发现新的预防、干预和治疗手段提供重要依据。