书写汉字时脑部如何运作？︱《自然-人类行为》

通讯作者：Yu Qi、Junming Zhu、Yueming Wang（浙江大学）

第一作者：Yu Qi、Xinyun Zhu、Xinzhu Xiong（浙江大学）

DOI：10.1038/s41562-025-02157-x

发表日期：2025年4月2日

人类如何精准且高效地执行复杂精细动作一直是神经科学领域的未解之谜。运动皮层神经元通常会对运动方向等特征产生选择性响应 ；然而，这种相对简单的运动编码机制并不足以解释运动皮层如何娴熟地控制复杂动作；此外，运动皮层神经元的方向选择随时间呈现高度不稳定性，因而仍有大量神经活动无法被现有模型有效解释。

书写作为一种复杂精细运动，其动作可分解为一系列简单运动：书写单词可分解为字母序列，每个字母又可拆解为笔画组合，而每个笔画本身又由若干小片段构成。作为精细运动控制的典型动作之一，书写为娴熟动作的神经机制提供了良好的研究范式。

浙江大学医学院祁玉博士与合作者探索了汉字书写的神经基础。相较于英文字母，汉字具有更高复杂度（常用字超3500个，由32种笔画构成），对运动控制提出更大挑战。研究者通过植入式96通道犹他微电极阵列 ，记录了一名高位截瘫受试者尝试书写时的运动皮层单神经元活动。由于受试者无法实际执笔，研究者要求其跟随视频中虚拟手的书写轨迹进行摹写，同步记录虚拟手书写轨迹与神经元放电活动进行分析。

研究发现，在尝试书写过程中运动皮层存在两类具有稳定活动模式的神经元：一类是方向选择性保持稳定的"简单调谐神经元"，另一类是虽然偏好方向会变化、但能稳定响应特定笔画片段的"复杂调谐神经元"。为识别运动皮层编码这些书写片段的基本单元，作者提出“时序函数聚类”算法（termed temporal functional clustering, TFC），该算法根据神经元的运动编码函数（每个函数代表一种神经状态）对神经信号进行分段，成功将书写过程分解为连续的神经状态序列（图1）。这种状态分段方法进一步揭示了两种神经元均存在状态依赖的运动特征编码：无论是简单调谐还是复杂调谐神经元，其方向编码特性在相同神经状态下保持稳定，而在不同状态间则存在差异。这就解释了为何运动皮层神经元的方向选择随时间高度不稳定性，却依然能精准控制复杂运动。与传统运动调谐模型相比，这种状态依赖的运动调谐模型对单个神经元活动的解释能力提升229%，基于群体神经活动的书写轨迹解码精度提高69%，并实现了在线脑控机械臂进行中文书写。

新研究证实大脑通过将复杂书写动作分解为连续的小神经状态来编码运动序列。这一发现为理解运动皮层神经元如何可靠控制精细动作提供了新的视角。状态依赖性编码-解码机制也将为未来重建书写功能及其他精细运动控制脑机接口的设计提供重要思路。

参考文献：

1. Georgopoulos, A. P. et al. Neuronal population coding of movement direction. Science 233, 1416–1419 (1986).

2. Hatsopoulos, N. G. et al. Encoding of movement fragments in the motor cortex. J. Neurosci. 27, 5105–5114 (2007). This paper reports MC neurons encode movement trajectory segments during reaching.

3. Suway, S. et al. Temporally segmented directionality in the motor cortex. Cereb. Cortex 28, 2326–2339 (2018).

4. Qi, Y. et al. Dynamic ensemble Bayesian filter for robust control of a human brain-machine interface. IEEE Trans. Biomed. Eng. 69, 3825– 3835 (2022). 

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