引言

科学家一直致力于了解灵长类动物大脑如何支持自然行为，尤其是社交互动和交流行为。然而这些自然行为中存在较大的复杂性与自发性，导致传统任务导向的实验和分析方法在自然行为研究中难以解析神经活动模式。在这项研究中，作者采用自然行为导向的实验和分析方法，记录了自由移动的狨猴在对话中的神经活动，揭示了前额叶皮层和前运动皮层如何参与到自然交流和发声行为中。

近日，美国加州大学圣地亚哥分校Cory T. Miller和Jingwen Li团队在Neuron上发表了文章Representing the dynamics of natural marmoset vocal behaviors in frontal cortex。

通过记录狨猴自然发声时的神经活动，作者发现了前额叶皮层中一组神经元的复杂活动模式。与以往在固定任务中进行的研究不同，研究人员使用广义线性模型(GLM)来量化这些神经元在自然发声中的连续变化，以更好地理解前额叶和前运动皮层的功能分布及其对复杂社交行为的支持。研究发现，不同神经元集群对狨猴在自然交流行为的不同方面—听声、发声、以及社交状态—都有显著响应，这些集群并未局限在特定的皮层区域，而是广泛分布于整个前额叶和前运动皮层中。

作者使用广义线性模型（GLM）来分析狨猴在自然发声行为中的神经活动。GLM可以通过引入行为事件、内部状态和神经元发放历史等变量作为因素，预测神经元在连续自然行为中的发放率。分析表明，GLM不仅可以捕捉到听声和发声行为的神经反应，还能揭示传统分析方法（PSTH）无法发现的与社交状态相关的神经元活动，从而更全面地表征大脑与行为的互动。通过GLM分析，研究人员发现了多个与自然发声行为相关的神经元集群， 包括听声、回应性发生、自发性发声、内部行为状态（如对话或自发状态）相关的神经元集群。

狨猴自然发声实验与GLM分析模型（Credit: Neuron）

一个令人惊讶的发现是，这些功能集群并未局限在大脑的某个特定区域，而是广泛分布在整个前额叶和前运动皮层。作者进一步分析了这些神经元对狨猴是否会在听到声音后发声的预测能力。结果显示，近1/3的神经元能够预测狨猴的对话发声行为，其中一些神经元的预测准确率(AUC)达到0.8以上。值得注意的是，高预测性能的神经元分布在不同的功能集群中，显示了整个前额叶皮层和前运动皮层在自然社交行为中的重要作用。

总之，该研究揭示了狨猴自然发声行为中额叶皮层的广泛功能集群，并指出这些集群在整个皮层中分布，而不仅仅局限于某些特定区域。这一发现打破了传统任务导向的神经科学研究框架，为理解灵长类动物如何在自然环境中进行社交互动提供了新的视角。

参考文献

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.08.020

责编|探索君

排版|探索君

文章来源|“BioArt”

End