Nature重磅：斯坦福團隊發布首個單神經元級人類中央前回全身體表征圖譜

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基本信息

Title:A mosaic of whole-body representations on the human precentral gyrus

發表時間:2026-06-17

發表期刊:Nature

影響因子:56.1

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研究背景

近一個世紀前，Penfield 等人通過電刺激人類大腦皮層，提出了經典的“運動侏儒圖”（motor homunculus），認為運動皮層嚴格按照身體部位進行地形圖式分區。然而，近年來在非人靈長類動物和人類低分辨率成像（如 fMRI）研究中，科學家越來越頻繁地觀察到不同身體部位表征的重疊。運動皮層究竟是嚴格分區的，還是高度混合的？由于缺乏在人類大腦中跨越整個中央前回（PCG）的單神經元分辨率記錄，這個問題一直未能得到解決。

為了填補這一空白，斯坦福大學團隊近日一項發表在 Nature 的新研究利用腦機接口（BCI）臨床試驗的契機，記錄了 8 位因脊髓損傷、肌萎縮側索硬化癥（ALS）或腦干中風導致癱瘓的患者的神經活動。研究團隊在患者的中央前回植入了 20 個微電極陣列，覆蓋了從經典的背側手臂區到腹側面部與語言區的廣泛區域。這項工作不僅在單神經元尺度上重繪了人類運動皮層圖譜，也為未來的腦機接口設計提供了關鍵的靶點信息。

研究核心總結

一、全身運動表征在中央前回高度交織

研究者首先讓患者嘗試執行涵蓋面部、頭部、手臂和腿部的 46 種不同動作。結果出乎意料：幾乎所有的微電極陣列都記錄到了對全身各類運動的廣泛神經調節。即使在單個電極甚至單個神經元層面，也能觀察到對多個身體部位的混合調諧。盡管如此，不同區域的相對調節強度依然大致符合經典的“侏儒圖”分布，例如背側 PCG 對手臂運動的響應更強，而腹側 PCG 對口面部運動的響應更強。這種“整體混合、局部偏好”的模式，挑戰了過去對運動皮層絕對隔離的認知。

Fig 1. 跨越中央前回背側、中部和腹側的微電極陣列記錄顯示，單個電極對全身多個部位的運動均有廣泛的神經發放率響應。

Fig 2. 神經調節強度的區域分布特征表明，盡管每個區域對全身運動都有廣泛調諧，但背側偏好肢體、腹側偏好口面部的宏觀趨勢依然存在。

既然全身信息高度交織，這些神經信號是否足夠清晰以區分具體動作？研究者訓練了一個循環神經網絡（RNN）解碼器，利用單次試驗的神經活動來對運動進行分類。結果表明，除了背側區域對語音的解碼表現較弱外，所有微電極陣列都能在高于隨機水平的準確率下，成功區分同一類別內的不同動作。特別是在腹側偏上區域，解碼器對全身 45 種運動的分類準確率表現極高。這證明了人類運動皮層的每一個位置都包含著可被有效提取的、具有運動特異性的全身表征。

Fig 3. 循環神經網絡解碼結果證實，中央前回的每個采樣位置都包含可被有效分類的全身運動信息，且腹側偏上區域展現出極高的全類別解碼潛力。

基于各陣列的神經調諧幅度和解碼準確率，研究者通過主成分分析（PCA）在低維空間中提取了區域特征，并結合解剖位置，提出了中央前回采樣的四個主要功能區假說：一是偏好手臂運動的背側區；二是偏好語音的中部區；三是位于兩者之間、對全身運動具有最廣泛調諧的腹側偏上口面部區；四是偏好語音的腹側偏下區。這一精細劃分不僅細化了經典理論，也與近期基于靜息態 fMRI 發現的語言和軀體運動網絡相吻合。

Fig 4. 基于神經調諧特性與解碼表現的降維分析，研究者將中央前回重新劃分為四個具有不同表征偏好和調諧寬度的功能區。

除了空間分布，研究者還深入探討了全身體表征的內在結構。他們發現，四肢的運動在神經層面是高度關聯的。具體而言，不同肢體的同源運動（例如手腕屈曲與腳踝屈曲、手部抓握與腳趾卷曲）在多個 PCG 區域中表現出高度相關的神經表征。此外，背側 PCG 還存在一個獨立于具體動作的“偏側性”神經維度，專門用于區分左肢與右肢。這種跨肢體的組合式神經代碼表明，運動皮層不僅在控制具體的肌肉，還在更高層面上表征抽象的運動概念，這可能有助于運動技能在不同肢體間的遷移。

Fig 5. 神經活動在同源肢體運動之間表現出高度相似性，揭示了運動皮層中存在一種獨立于具體肢體的抽象組合式神經代碼。

研究意義

這項研究推進了我們對人類運動皮層組織原則的理解。理論上，它為“行為中心論”（ethological action maps）提供了強有力的人類單神經元證據——運動皮層并非按孤立的身體部位機械拼接，而是為了協調全身以完成復雜行為，形成了高度交織、相互關聯的表征網絡。

在應用層面，這份高分辨率的運動圖譜為腦機接口（BCI）的靶點選擇提供了直接指導。例如，致力于恢復語言功能的 BCI 應優先考慮腹側偏下或中部 PCG；而旨在恢復手臂功能的 BCI，除了傳統的背側區域，還可以將廣泛調諧的腹側偏上區域作為重要補充。這種全身信息在局部區域的廣泛可解碼性，意味著未來的 BCI 有望用更少的電極陣列實現多功能的運動恢復。

當然，這項研究的邊界在于其數據全部來自患有嚴重運動障礙的患者。盡管現有證據表明截肢或癱瘓后成人大腦的運動重組程度有限，且研究者已盡量排除了代償性共運動的干擾，但這些高度混合的表征模式是否完全適用于健康人群，仍需未來進一步驗證。

分享人：飯鴿兒

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部

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