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本文研究红核小细胞部（RNp）和大细胞部（RNm）在运动控制和学习中的作用。发现 RNp 神经元编码视觉和运动误差信号，刺激 RNp 可导致伸手误差增加，而 RNm 作用不同。该研究为理解运动控制和学习机制提供重要依据。
引言
红核（RN）作为位于腹侧中脑的重要皮质下结构，在组织学上可分为大细胞部（RNm）和小细胞部（RNp）。RNm 接收来自小脑间位核的大量输入以及初级和运动前皮质的皮质输入，并通过红核脊髓束投射到对侧脊髓，在运动控制方面发挥着重要作用，已有众多神经生理学研究证实，其神经元会被特定运动激活。
相比之下，RNp 在运动控制中的功能却一直不明确，虽然它接收来自运动皮质和顶叶 5 区的皮质输入、小脑齿状核的皮质下输入，并投射到下橄榄核，但运动参数与 RNp 神经元活动之间的直接关联尚未建立。考虑到下橄榄核为小脑提供运动学习误差信号，RNp 的功能可能与误差信号生成密切相关。有研究初步表明，RNp 能将注视 - 伸手校准误差传递给下橄榄核。
在伸手运动中，攀爬纤维的误差信号包含视在误差（AE）和非视觉运动误差（ME）。AE 代表目标与手之间的差异，ME 则由运动命令和本体感受信息预测得出。而运动皮质和顶叶 5 区主要编码 AE 信息，对 ME 的编码较少。基于此，研究人员推测 RNp 可能是一个关键枢纽，整合来自皮质和皮质下区域的信息，将 AE 从皮质源传递并生成 ME，随后将这些综合误差信号传输到下橄榄核。
本研究旨在阐明 RNp 和 RNm 在伸手运动的运动控制和学习中的作用，具体探究它们是否代表非视觉 ME 和视觉 AE，以及所识别的误差信号是否与伸手适应存在因果关系。研究人员通过在伸手运动后立即对编码 ME 或 AE 的位点进行电微刺激，假设若该区域与适应存在因果关系，微刺激应能逐次试验地增加伸手误差。
结果
实验中，猴子需快速将手臂伸向随机出现在切线屏幕上 40×40mm2 方形目标区域内的视觉目标，运动持续时间短于 400ms。实验利用电机驱动的楔形棱镜在目标呈现前引入视觉位移，且通过特殊程序使猴子无法预测位移方向和大小。同时，使用液晶快门在运动过程中遮挡手和目标的视觉，触摸屏幕时快门打开 300ms 以显示最终伸手误差，猴子需保持触摸位置 1s 以获取与误差成反比的果汁奖励。
1. AE 和 ME 的分布
由于棱镜位移不可预测，猴子每次试验都会朝着棱镜位移方向偏离目标。AE 作为从虚拟目标位置到虚拟触摸位置的误差向量，几乎均匀分布在棱镜位移的 40×40mm2 区域内。ME 则通过从 AE 中减去棱镜位移计算得出，通常遵循二维高斯分布，其均值接近原点，标准差小于 10mm。尽管 ME 和 AE 看似随机分布，但实际上 ME 会受到前一次试验 AE 的调制，每次试验中 ME 会在与前一次 AE 相反的方向上有少量调整，且学习率在水平方向上普遍高于垂直方向。
2. RNp 和 RNm 神经元的分离
研究人员主要依据解剖位置、电刺激诱发运动的躯体定位排列、运动阈值以及实验后的组织学检查来识别 RNp 和 RNm 神经元。在 RN 的身体图谱中，不同位置的刺激会诱发不同部位的运动。RNm 神经元的运动阈值通常小于或等于 30μA，而 RNp 神经元的阈值则多超过 30μA 或无法诱发运动。通过聚类分析，利用 A - P 和 L - M 坐标、记录位置距脑表面的深度以及运动阈值这四个变量，进一步验证了存在两个不同的细胞群体，传统分类与聚类分析的结果高度吻合。
3. RNp 和 RNm 活动的一般时间特征
利用聚类分析，将所有记录的神经元（123 个 RNp 和 72 个 RNm 神经元）的时间特征分为两类。两类均表现为在运动开始前激活或抑制，运动过程中持续，触摸后衰减。RNp 中两类神经元数量相近，而 RNm 中多数神经元属于激活类。研究还发现，RNp 和 RNm 神经元的活动均与伸手运动的峰值速度相关，不过 RNp 神经元在运动前阶段更易表现出显著相关性，RNm 神经元则在运动阶段更明显。
4. RNp 神经元编码 AE、ME 和目标位置信息
以一个 RNp 神经元（OR016）为例，在触摸后的 150 - 250ms 内，其放电在不同 AE 位置分布不均，在第二象限产生的尖峰更多，表明该神经元能编码 AE 信息，其偏好方向为左上方。同时，在运动期间，该神经元也编码 ME 信息，偏好方向为右下方，且在运动前阶段编码目标位置信息，偏好方向与 AE 相似。统计显示，43% 的 RNp 神经元在触摸后编码显著的 AE 信息，45% 的 RNp 神经元在运动前编码显著的 ME 信息，62% 的 RNp 神经元在目标出现后编码显著的目标位置信息。
5. 对 RNp 的微刺激导致伸手误差逐渐增加
为验证 RNp 误差信号与适应的因果关系，研究人员在每次伸手运动结束后立即对 RNp 进行微刺激。以记录到的神经元 OR067 为例，其编码显著的 AE 信息，偏好方向为右下方。在预测试阶段，误差分布在目标位置附近；刺激阶段，重复的运动 - 刺激配对使误差沿左上方逐渐线性增加，幅度可达 40mm；刺激停止后，误差呈指数下降。对多个 RNp 刺激位点的分析表明，平均误差在刺激期间向反偏好方向增加，且刺激位点的神经元若编码 AE 或 ME 信息，均会出现类似效果。
6. RNm 神经元编码 AE、ME 和目标位置信息
对 RNm 神经元（72 个）的信息分析发现，80% 的神经元编码 AE、ME 或目标位置信息。如 RNm 神经元 ORM060 在运动前、运动中和运动后分别编码目标位置、ME 和 AE 信息。RNm 神经元的平均信息在运动前、运动中和运动后也呈现出三个峰值，与 RNp 神经元类似，且在两只猴子中具有相似的时间特征。
7. 对 RNm 的运动后微刺激效果不明显
对 RNm 中 17 个记录到神经元编码显著 AE 或 ME 信息的位置进行运动后微刺激，多数位置（13 个）未发现误差在反偏好方向有显著增加。例如，对神经元 ORM009 的刺激未引起误差的显著变化。对多个编码 AE 或 ME 信息位置的平均误差分析也得到类似结果，表明 RNm 误差信号对伸手适应的贡献不大。
8. 运动后微刺激结果的决定因素
刺激位点的分类、立体定位坐标、神经元放电模式和诱发运动的身体部位等因素会影响微刺激效果。通过贝叶斯信息准则（BIC）比较不同线性模型发现，刺激效果与 AP 位置密切相关，在 RNm 所在的后区刺激效果最小，而在 RNp 内向前移动刺激位点，效果逐渐增强。同时，簇 1 神经元更靠前，后区刺激易诱发面部运动，前区刺激则多诱发肢体运动，提示前区 RNp 神经元在运动后受刺激更易导致误差逐次增加。
9. RNm 在运动开始前编码前一次 AE 信息
部分 RNm 神经元在运动开始前不仅编码 ME 信息，还编码前一次伸手运动的 AE 信息。这种信息编码与当前 ME 和前一次 AE 的关系有关，调整 ME 的方向与前一次 AE 相反。RNm 神经元中，AE 和 ME 的偏好方向夹角通常大于 90°，且前一次 AE 信息在运动前达到峰值，与当前 ME 信息峰值重合，运动过程中则主要编码当前 ME 信息。部分 RNp 神经元也在运动前编码当前 ME 和前一次 AE 信息，但两者偏好方向无明显关系。
讨论
本研究表明，RNp 和 RNm 神经元均编码 AE 和 ME 信息，但对伸手运动进行运动后微刺激的结果却截然不同。刺激 RNp 可使终点误差在与 AE 和 ME 偏好方向相反的方向上逐渐显著增加，而刺激 RNm 则无此效果。此外，RNm 神经元在运动前阶段编码前一次伸手运动的 AE 信息，这些差异反映了 RNm 和 RNp 在运动控制和适应中的不同作用。
1. RNp 中的 AE 和 ME 信号
此前研究发现，猴子在无视觉位移的目标伸手运动中，小脑复杂尖峰编码了两个误差信息峰值，但由于 ME 和 AE 在大小和方向上相同，两者的区分存在假设性。本研究通过引入随机视觉位移，成功使 ME 和 AE 分离，发现 RNp 神经元分别在运动中和运动后编码 ME 和 AE 信息，其曲线与小脑攀爬纤维信号的误差信息双峰相似，表明 RNp 将 ME 和 AE 信息发送到下橄榄核，进而传递给小脑浦肯野细胞。
RNp 接收来自运动皮质和顶叶 5 区的输入，这些区域的神经元编码 AE 信息，因此 RNp 可能作为中继核，将 AE 信息从大脑皮质传递到下橄榄核。而 RNp 中的 ME 信息可能由其自身生成或来源于齿状核。鉴于小脑在运动控制中的重要作用，推测小脑外侧半球通过齿状核在预测 ME 方面发挥关键作用。总之，RNp 在整合 ME 和 AE 信息并传递到下橄榄核的过程中至关重要。
2. RNp 中的误差信号驱动伸手适应
本研究最显著的发现是对 RNp 进行运动后电微刺激可导致终点误差逐次增加，且刺激停止后误差呈指数下降，这是伸手适应后的典型表现，表明 RNp 中的误差信号驱动伸手适应。这种适应可能通过红核 - 橄榄通路介导，因为 RNp 直接向下橄榄核主橄榄体发送输出，该通路能有效诱发小脑皮质的攀爬纤维信号。同时，RNp 神经元的 ME 和 AE 信息曲线与攀爬纤维误差信号曲线相似，且根据相关理论，攀爬纤维误差信号可导致小脑修改以减少未来尝试中的误差，从而实现适应。
此外，本研究结果为反馈误差学习理论提供了直接证据，该理论认为运动前电路产生的误差信号被传递到小脑以诱导运动学习和适应。此前虽有研究表明运动皮质和小脑攀爬纤维编码伸手误差，但攀爬纤维误差信号对伸手适应的直接影响一直未得到验证，本研究填补了这一空白，巩固了反馈误差学习模型。
3. RNp 中的目标信息可能驱动伸手运动
RNp 神经元在运动开始前尖锐地编码目标位置信息，这些信息被传递到浦肯野细胞的复杂尖峰中。目标相关的攀爬纤维信号可能通过同步简单尖峰活动，提供精确的时间和方向线索，促进特定方向的伸手运动启动。在运动过程中，目标信息还可能与 ME 信息协同作用，调整伸手运动。
4. RNm 中的误差信号
RNm 神经元中有三分之二编码运动期间的 ME 信息或运动结束后的 AE 信息。推测 AE 信息来源于运动前和初级运动皮质，ME 信息则来自投射到 RNm 的间位核。然而，对 RNm 进行运动后微刺激并未显著增加与 AE 或 ME 偏好方向相反的终点误差，表明 RNm 误差信号对伸手适应或内部模型的逐次修改无贡献。RNm 的主要作用可能是通过红核脊髓束抵消运动中的 ME，但这一假设还需进一步验证。
虽然 RNm 神经元在运动前阶段编码前一次伸手运动的 AE 信息，但由于该记忆活动在运动开始前消失并被当前运动的预测性 ME 信号取代，因此它不太可能直接用于纠正运动输出。不过，结合其他研究发现，人类和猴子运动前的活动可能反映前一次试验误差导致的适应结果，考虑到 RNm 接收来自 M1 的皮质输入，其运动前编码的前一次 AE 信息可能源于 M1，反映的是适应结果而非适应的原因。
5. RNp 在运动规划中的作用
RNp 和 RNm 均编码目标位置信息，且在运动开始前达到峰值，但 RNp 的峰值信息更高。此外，RNp 神经元在运动前阶段表现出速度依赖性放电的比例高于 RNm，而在运动阶段则相反。这些结果表明，RNp 可能以速度依赖的方式参与运动规划，与 RNm 在运动控制中的既定作用有所不同。
6. 研究的局限性
本研究有力地证明了 RNp 通过向下橄榄核和攀爬纤维传递预测性 ME 和视在误差信号来驱动伸手适应，但下橄榄核和小脑在有和无 RNp 调制情况下的功能动态仍不明确，需要直接记录这些区域和 RNp 的活动来深入研究。同时，RNm 和 RNp 中目标位置信息的作用以及 RNm 中运动前前一次 AE 信息的作用也有待进一步探究。
资源可用性
如需进一步信息和资源，可联系通讯作者 Shigeru Kitazawa（kitazawa.shigeru.fbs@osaka - u.ac.jp）。本研究未生成新的独特试剂，神经尖峰数据可向通讯作者索取，用于信息理论分析的原始 MATLAB 代码已存入 Dryad，可通过
https://doi.org/10.5061/dryad.x95x69pwb公开获取，重新分析本文数据所需的其他信息也可向通讯作者索取。
致谢
作者感谢 Shigehiro Miyachi 博士和 Taro Kaiju 博士在组织学方面的协助。本研究得到了 JSPS KAKENHI 多项资助。
作者贡献
M.I. 和 S.K. 负责概念构思；M.I. 进行研究；M.I. 和 S.K. 开展分析；M.I. 和 S.K. 撰写文章；S.K. 负责监督；M.I. 和 S.K. 获取研究资金。
利益声明
作者声明不存在利益冲突。
STAR★Methods
1. 关键资源表
实验使用日本猕猴（Macaca fuscata），来源于国家生物研究项目和 KAWAHARA BIRD - ANIMAL TRADING CO. LTD.。实验中使用 MATLAB 软件和已存入 Dryad 的信息分析代码，硬件方面包括 FHC 的钨微电极、Plexon 的 MAP 数据采集系统以及 EIT 的触摸传感器。
2. 实验模型和研究参与者详情
使用三只雄性日本猕猴（猴子 O、A 和 F），猴子 A 和 O 曾用于其他相关皮质的记录研究。动物的饲养和实验操作遵循日本科学委员会制定的动物实验规范，所有实验均获得大阪大学前沿生物科学研究生院动物实验伦理审查委员会的批准。
3. 方法详情
- 任务程序：实验前，在无菌条件下为猴子固定头部约束装置，术后给予抗生素和充足的水、食物。猴子恢复后，训练其用左臂快速伸向屏幕上的视觉目标。实验过程中，通过楔形棱镜引入随机视觉位移，猴子无法预测位移情况。每次试验中，猴子需按特定规则操作，根据触摸位置和目标位置的误差获取相应奖励，试验中会记录各种数据，包括错误率等。
- 记录程序：训练完成后，在猴子头骨植入慢性记录腔，使用钨电极记录红核单个神经元的细胞外动作电位，数字化存储数据，并在记录结束后测定神经元的运动阈值。共对两只猴子进行了 132 次穿刺，获取了 195 个红核神经元的稳定数据用于离线分析。
- 组织学：在猴子 O 的记录结束后，对其进行安乐死并灌注固定，取出大脑制作冰冻切片，进行 Nissl 染色，根据细胞体大小和位置确定 RNm 和 RNp 区域。
- 电微刺激：在 72 个位置对红核进行运动后电微刺激实验。先记录神经元活动，若其放电编码视在误差信息，则进行微刺激。实验分为预测试、刺激
