Nature子刊 | 控制人类决策制定的大脑网络在哪？

之前的研究已经发现，人类大脑在进行感知决策时会产生一种与具体运动要求无关的神经表征。然而，目前还不清楚这些表征是起源于大脑的哪个部位。本研究利用了颅内脑电图的高精度技术，成功定位了这些抽象决策信号。研究中让癫痫患者进行实验，他们需要判断随机点阵刺激的方向，并通过快速按键或延迟后口头回答。研究发现，在大脑中存在一个广泛分布的区域网络，其高频活动表现出与证据累积相关的特征，包括逐渐增加并受到感觉证据强度调节的影响，以及振幅能够预测参与者选择准确性和反应时间。这些发现为研究人员提供了新的视角，揭示了控制人类决策制定的大脑网络。

感知决策是指根据研究人员的感觉信息做出选择的过程，例如判断交通灯是红色还是绿色。这种决策通常与研究人员需要采取的行动相关联，比如看到红灯就要停下来。大脑在进行这种决策时，会逐渐积累感觉信息，并在达到一定程度后做出决策。同时，大脑也能够在不需要立即采取行动的情况下，对感知事件进行抽象的决策。研究发现，大脑中的一些区域能够独立地处理这种抽象决策，而不受特定行动要求的影响。通过电生理学和神经影像学等技术，科学家们正在努力了解大脑是如何做出这些决策的。

结果

研究人员在参与者进行双刺激运动辨别任务时记录了iEEG活动（图1a）。在每个试验中，两个不连贯运动的点阵同时出现在注视点的左右两侧，随机延迟后，其中一个被随机选择，并以高或低的一致性水平开始运动。这个运动的方向（向上或向下）需要被参与者尽快准确地报告出来。

图1 | 实验方法。

a，行为任务设计。在两个任务中，参与者观看两个同时出现的随机移动点的补丁，这些点位于注视点的左右两侧。随机延迟后，一侧（不可预测）的运动变得一致，要么向上（90°），要么向下（270°），运动一致性取两个可能值之一，大致跨越知觉门槛。左侧：手动反应任务，参与者尽可能快速和准确地报告一致运动的方向，用左/右手点击按钮，其映射到方向在参与者之间进行了平衡。右侧：语音反应任务，参与者需要等待通过运动刺激和额外的随机延迟（由视觉提示标记）然后报告他们的选择，并通过口头命名运动方向来完成。每个试验结束时为两个任务版本提供反馈。

b，手动反应任务中运动一致性的行为表现。左图：反应时间。右图：选择准确性。黑色数据点表示参与者的平均值。灰色数据点表示个别参与者数据。

c，语音反应任务中运动一致性的选择准确性。b和c的P值基于单尾t检验。

d，手动反应任务的颅内电极覆盖。每种颜色代表一个参与者。电极投射到FreeSurfer59平均膨胀的大脑上（浅灰色，回缩；深灰色，沟）。上下大脑表面分别代表外侧和内侧视图。

手动响应任务

在2000毫秒的截止时间内，参与者要求通过左/右手的按钮按压报告他们的选择。研究人员发现感觉证据（即运动一致性）强度对行为表现有显著调节作用。更强的证据导致选择准确性的提高，以及更短的反应时间。感觉证据的位置也影响行为，当刺激呈现在屏幕的右侧时，参与者倾向于反应更快、更准确。在iEEG分析中，研究人员确定了在决策期间显示出任务响应活动的接触点，并对这些接触点的活动特征进行了分类（图2、3）。研究人员发现了与效应器无关的证据积累一致的神经活动，并确定了与运动规划、选择和执行相关的活动。此外，研究人员还搜索了与空间选择性相关的低层过程一致的活动，以及表现出类似于与运动无关的累积活动的触点。具体来说，研究人员在大脑中发现了显示出感觉证据强度调制和与证据开始紧密同步的活动，这些活动与抽象证据累积过程相关。这些发现有助于研究人员更好地理解大脑在决策期间的活动模式。

图2 | 任务响应性接触的覆盖范围和信号特征概述。

a、手动反应任务中表现出任务响应性活动的接触的空间分布，定义为感觉证据（即连贯运动）出现后高频活动(HFA)显著增加。

b、每位参与者的接触数量（黑色：分析中包括的所有接触点，橙色：任务响应性位置）。

c、接触点在大脑皮层区域的分布。区域标签反映了基于脑回的神经解剖分区63。

d、两个具有任务响应性HFA的接触的活动模式，显示了与感觉证据出现和运动反应的不同对齐的示例。顶部：顶顶小裂。底部：中央后沟。请注意，这些波形仅用于说明时间对齐作为信号属性，不代表这些区域中所有记录站点的典型情况。颜色标尺表示HFA幅度。左侧：单次试验HFA随时间变化。中/右：跨试验（n=253）的平均HFA ± 标准误差随时间变化。绿色和紫色阴影区域分别显示以证据和响应为锁定数据的峰值幅度为中心的100ms时间窗口；随后使用峰值中心间隔中的HFA幅度进行统计分析，以确定具有感兴趣的活动特征的接触。

图3 | 兴趣信号特征的映射。

决策相关HFA与行为的关系

研究发现，在进行动作选择时，抽象累积证据信号的振幅会随着反应时间（RT）的增加而减少。在速度最快的试验中，抽象累积证据信号的振幅最高，随着RT的增加逐渐降低。这种模式与决策相关证据积累信号一致，即根据更多的累积证据做出更快、更准确的决策（图4）此外，研究还发现，在抽象累积器候选中，正确反应的振幅高于错误反应，这表明正确选择与较少累积证据有关。值得注意的是，这种效应也存在于效应选择活动中，尽管这些活动在运动反应时甚至在运动反应后达到峰值。这可能与运动执行的波动有关。总体来说，这项研究揭示了动作选择过程中累积证据信号的重要性，以及这些信号如何影响研究人员做出决策的速度和准确性。

图4 | HFA与决策相关行为的关系。顶部和底部面板分别代表与效应器无关（抽象）和效应选择性电极对应的数据。a、条件准确性函数：选择准确性作为响应时间段的函数，根据感觉证据的强度（即运动连贯性）分隔。y轴显示参与者之间加权平均准确性，按照为每个参与者的数据做出贡献的接触数量进行加权，加权标准误差在参与者之间±。b、响应对齐峰值处的HFA，作为响应时间段的函数。y轴显示给定电极类别中所有接触点的平均HFA。仅使用与正确选择相关的试验进行此分析。数据点呈现为跨接触的均值±标准误差。c、响应对齐平均HFA轨迹，根据选择准确性和证据强度分隔。阴影区域代表跨接触的±标准误差。请注意，b和c仅反映每个分组至少有5次试验数据的参与者的数据。对于被分类为效应选择性的电极，在这些分析中仅包括与对侧运动反应相关的试验。

语音响应任务

研究人员通过实验和数据分析发现，在执行任务时，人们的大脑活动可以独立于具体的肢体动作。即使在不需要进行肌肉运动的情况下，大脑仍然会显示出一种类似于做出行动选择的活动模式。这表明大脑在做决策时可能会采取一种相对独立于具体动作执行的神经机制。通过观察不同任务中大脑的活动(图5)，研究人员可以更好地理解决策过程中的神经基础，这对于认知神经科学的研究具有重要意义。

图5 | 验证“抽象”候选位置的效应器独立性。顶部和底部面板显示了在延迟语音响应任务中HFA的情况，这些位置先前被归类为a、抽象（即与手部响应的侧性无关）和b、选择性于效应器侧性。左侧：黑点显示了在语音响应任务期间的接触覆盖情况。彩色点标记了在手动响应任务和语音响应任务期间进行神经记录，并且符合手动响应任务数据分析中的分类标准的接触点。右侧：平均HFA的时间轮廓，分别显示了在速度手动响应任务（灰色）和语音响应任务（彩色）期间记录的数据，并根据感觉证据的强度（高vs低动作连贯性）进行了分离。阴影区域表示接触之间的±s.e.m。

讨论

研究人员发现了一个广泛分布的神经网络，其活动与形成与运动无关的知觉决策有关，并且这些信号对证据位置和运动执行器的左右性都不敏感。研究结果强调了抽象、依赖证据的决策动态，这些动态以前只能通过具有高时域但相对较差空间精度的非侵入性方法观察到。此外，研究还探讨了抽象累积候选区域的活动特点和与头皮记录的CPP信号的联系，以及活动与刺激属性和行为之间的关系。尽管研究取得了重要进展，但也提出了未来研究的方向和可能存在的局限性。

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