中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心（神經科學研究所）、神經科學國家重點實驗室的徐寧龍研究組首次在神經環路水平揭示了基于任務結構知識的感知類別靈活決策大腦運算機制。5月5日，該研究成果在線發表于《神經元》。
在變化的環境中，生物體需要根據不同的感覺信息做出特定的行為反應。在哺乳動物中，得益于大腦新皮層的演化，動物體不僅可以做出簡單的刺激—反應，而且可以抽提出多變環境中的共同結構，形成知識，對于環境狀態變化形成預測，產生靈活可變的智能行為。
徐寧龍研究員認為，“研究這種靈活抉擇智能行為的神經機制是揭開大腦認知之謎的關鍵?！睘榇?，研究團隊在頭部固定的小鼠上建立了靈活感知抉擇行為范式，同時利用全新的神經環路光學記錄和光學操控技術研究其背后的神經環路運算機制。
在這個行為范式中，研究人員巧妙的利用簡單的聲音頻率和獎勵規則變化，引導小鼠執行基于任務規則的靈活抉擇行為。小鼠需要根據不斷變化的分類規則，對聲音刺激進行靈活分類，以獲得獎勵。經過訓練，小鼠不僅可以對聲音刺激進行靈活選擇，而且逐漸建立起了通過對潛在任務規則的推斷迅速切換選擇的策略。這一行為任務模擬了動物或人類利用已有的任務結構知識，根據不完整信息推斷環境狀態變化，從而做出靈活的適應性選擇的智能行為。
研究人員進一步利用全光學神經成像和環路操控技術，發現來自眶額葉的反饋信息支持聽皮層對于聽覺分類標準的編碼，這種神經環路運算符合基于任務狀態推斷的強化學習計算模型，可實現基于任務規則的靈活信息分類。研究人員通過對這條反饋環路的精準干預，獲得了因果性證據，支持該環路運算機制的確在靈活分類行為中起關鍵作用。
徐寧龍表示，該研究系統而完整的揭示了一個明確定義的神經環路如何編碼和計算基于結構知識的任務狀態推測，從而產生靈活決策的智能行為。該成果對于從神經環路理解智能行為和認知功能是一個關鍵突破，在國際上處于領先地位。
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