在步行等有节奏的运动中，肌腱和伸肌的活动是交替的，负责这种行为的神经回路也表现出类似的交替活动。由于明显的左右和屈伸交替，调节运动的不同组或“模块”的中间神经元以推拉的方式被激活。
调节运动的神经回路包括前脑、小脑和脑干等区域，但运动的核心执行位于脊髓。这些脊髓运动回路通常称为中枢模式发生器 (CPG)，能够自主产生协调肌肉的节奏。
传统的运动回路模型侧重于成对肌肉之间的交替活动：兴奋性神经元引起一块肌肉的爆发性活动，同时驱动抑制性神经元抑制控制对侧肌肉的神经元的活动，如此循环往复，肌肉在屈曲和伸展之间交替。
2022年10月12日，研究小组发现龟在行走过程中神经纤维的活动表现出旋转动态特征，神经网络模型证实了驱动旋转动态模式的脊髓神经回路的组织结构特征。
控制海龟运动旋转动力学的神经活动模式
利用多个电极记录海龟腰椎在节律性活动时的神经元放电活动，单个神经元的放电活动接近正弦波的特征，但整个神经元群的变化却呈现出一种出乎意料的变化模式：神经活动不断循环经过各个阶段，形成一个“环”。这种活动模式被称为旋转动力学，此前在控制手臂运动的非人类灵长类动物的皮层中也发现过这种活动模式。
图 1：控制运动的神经元以循环方式运作
BSG神经网络模型可以模拟旋转动力模式
传统的推拉结构组织不能很好地解释上述神经元群的旋转动力学。研究人员开发了一种BSG（平衡序列生成器）网络模型来解释脊髓神经元如何组织以驱动旋转动力学。该模型由一个中间神经元网络和两条或多条控制运动的神经纤维组成。
在这个模型中，神经元几乎是随机连接的，但仍然可以产生适当的活动模式来驱动交替的肌肉。肌肉本身的活动模式比脊髓神经元（真实的或模拟的）的活动模式更简单，这意味着旋转动力学模式是神经回路的属性，而不仅仅是肌肉动力学的反映。
该模型可以快速轻松地调整参数，以产生不同强度和速度的运动。通过改变这些神经元的“增益”，研究人员确定了分别增加或降低运动速度的“加速器”或“刹车”细胞。
图 2：神经网络模式识别加速或减慢运动的细胞
BSG神经网络模型解释运动系统多功能输出
能够执行多种运动行为（即多功能输出）是运动系统的显著特征。研究人员在龟类两种经典后肢运动过程中记录了神经纤维的电活动，同时根据两种不同的行为调整BSG网络模型中不同神经元群体的增益，从而诱导出与两种不同行为相关的神经元群体的活动模式。这说明BSG网络模型适合解释脊髓回路的多功能输出。
图 3：海龟的多种运动功能输出
总结
过去，脊髓回路中的神经元会交替出现上升和下降活动。这项研究发现，控制运动的神经元活动以循环方式运作，这挑战了传统的运动控制模型。
【参考】
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