《自然·通讯》期刊通过访谈多位领域专家，探讨了感觉引导运动控制研究中的若干开放性问题。专家们讨论了感觉-运动整合的主要理论、该领域的挑战和开放性问题，以及令人兴奋的未来方向（包括神经康复）。受访专家包括：Karl Friston教授（UCL）、Andrew Pruszynski和Mehrdad Kashefi博士（Western University）、Fan Wang教授和Kyle Severson博士（MIT）、以及Anne Churchland教授和Felicia Davatolhagh博士（UCLA）。

核心问题与专家观点

访谈围绕几个关键问题展开：

• 运动控制与感知能否分离？ 专家普遍认为两者难以分离。感知推理依赖于对感觉的运动采样，而运动控制也离不开感知。即使在无意识状态下，中枢模式发生器可独立于感觉输入产生运动，但感觉反馈仍在运动执行和调节中起关键作用。

• 感觉-运动整合的最佳理论框架是什么？ Karl Friston认为主动推理提供了统一的理论框架，因为它能包容强化学习、模型预测控制等特殊情况。其他专家则认为不同理论可能描述不同层面的现象（连续vs离散状态），而非相互竞争。

• 感觉处理在神经分解与组合中的作用？ 感觉反馈对于运动基元的跨情境移植至关重要，提供状态变量、支持序列控制，并通过前向模型预测身体物理状态，实现流畅的运动组合与误差修正。

• 统一理论框架的差距与挑战？ 专家指出，目前仍缺乏对感觉信息如何转化为自愿运动命令的机制性理解。不同研究之间的任务和数据格式不统一，阻碍了结果的整合与比较。需要向“水平式”神经科学转变，推动标准化。

• 感觉引导运动控制中的突触可塑性规则？ 可能涉及多种机制，包括赫布/STDP学习、资格迹、三因素规则以及行为时间尺度可塑性（BTSP），以适应不同时间尺度的学习需求。

• 神经调节对感觉-运动整合的影响？ 神经调节系统（如去甲肾上腺素）通过增益控制影响运动活力（vigor），并在上下文的敏感性中起关键作用，是计算精神病学和神经病学的重要基石。

• 对神经康复和精神病学的转化应用？ 主动推理框架提示，可通过精确加权的预测误差来促进康复。此外，理解感觉处理和运动控制的变化，可能为自闭症、精神分裂症、ADHD等精神疾病的神经回路变化提供切入点。

• 该领域最令人兴奋的进展？ 感觉表征是稀疏且常与其他信号混合的，而运动信号的编码方式（如动力系统）与感觉信号根本不同。

• 社区面临的挑战？ 领域内存在不同层面的研究范式（如基于细胞类型 vs. 基于群体动力学），缺乏将电路组件与神经动力学联系起来的统一解释。

• 鼓励研究社区追求的开放科学问题？ 专家建议关注：能够移动操纵杆的细胞培养物或类器官、发育神经机器人学、自主车辆和无人机研究中的机器学习应用，以及协调骨骼肌与自主神经系统（如心率、呼吸、血压变化）的运动控制。

参考文献

(2026). Open questions in elucidating neural mechanisms underlying sensory-guided motor control. Nature Communications, 17, 3260. DOI: 10.1038/s41467-026-71150-3

该访谈通过与多位神经科学专家的对话，探讨了感觉引导运动控制领域的开放性问题，包括感觉与运动是否可分离、统一理论框架的现状、神经可塑性规则、神经调节的作用、以及从基础研究到神经康复和精神病学的转化应用。受访专家来自伦敦大学学院、西安大略大学、麻省理工学院、加州大学洛杉矶分校等机构。