为了更好地观察周围的世界，动物总是在运动。灵长类动物和人类使用复杂的眼球运动来集中视觉（比如人类在阅读时所做的）；鸟类、昆虫和啮齿动物通过移动头部来实现同样的效果，甚至可以用这种方式估计距离。然而，这些运动是如何在大脑用来“看见”的神经元的复杂电路中发挥作用的，在很大程度上是未知的。这可能是一个潜在的问题领域，因为科学家们创建了人工神经网络来模拟自动驾驶汽车的视觉工作原理。

为了更好地理解运动和视觉之间的关系，哈佛大学的一个研究小组研究了当动物可以自由地自由漫游时，大脑中用来分析图像的主要区域之一发生了什么。周二发表在《Neuron》杂志上的这项研究结果表明，初级视觉皮层的图像处理电路不仅在动物移动时更活跃，而且它们接收来自大脑运动控制区域的信号，该区域独立于处理动物所看到的东西的区域。事实上，研究人员描述了视觉皮层中两组与运动相关的模式，它们是基于头部的运动以及动物是在光明还是黑暗中。

这项与运动有关的发现出乎意料，因为视觉往往被认为是一种前馈计算系统，视觉信息通过视网膜进入，在单向运行的神经回路上传播，逐块处理信息。研究人员在这里看到的更多证据表明，视觉系统有更多的反馈组件，其中信息可以以相反的方向传播，这比我们想象的要多。

这些结果提供了一个微妙的一瞥，神经活动如何在大脑的感觉区域工作，并重写了教科书中的大脑视觉模型。

哈佛医学院神经生物学系博士后研究员、该研究的主要作者Grigori Guitchounts说：“在视觉皮层中看到这种（与运动有关的）信息真的令人惊讶，因为传统上人们认为视觉皮层只处理图像。”

“大脑在某种程度上需要协调感知和行动，”Guitchounts说。“你需要知道什么时候感觉输入是由你自己的行为引起的，而不是由世界上其他事物引起的。”

在这项研究中，Guitchounts与前分子和细胞生物学系教授David Cox，博士后研究员Steffen B.E.Wolff合作进行了这项研究。这项工作于2017年开始，2019年结束，当时Guitchounts是Cox实验室的研究生。该论文的预印本于1月出版。

过去视觉实验的典型设置是这样工作的：给小鼠或猴子等动物注射镇静剂，将它们的头固定在固定的位置，然后给予视觉刺激，比如照片，这样研究人员就可以看到大脑中哪些神经元有反应。这种方法是由哈佛大学的科学家David H. Hubel和Torsten N. Wiesel在20世纪60年代首创的，1981年他们因此获得了诺贝尔医学奖。自那以后，许多实验都遵循了他们的模型，但没有阐明运动是如何影响分析神经元的。

在这项最新的实验中，研究人员想探索这一点，于是他们观察了10只小鼠。科学家们把每只鼠放在一个围栏里，这个围栏是它的家的两倍，并连续记录它们的头部运动。通过植入电极，他们测量了小鼠移动时初级视觉皮层的大脑活动。

一半的录像是在灯亮的情况下拍摄的。另一半被记录在完全黑暗中。研究人员想比较有视觉输入时和没有视觉输入时视觉皮层的活动。为了确保房间漆黑一片，他们用胶带封住了任何能让光线进来的缝隙，因为老鼠在晚上的视力是出了名的好。

数据显示，平均来说，在黑暗中，小鼠运动时视觉皮质的神经元比休息时更活跃。这让研究人员措手不及：在一个漆黑的房间里，没有视觉数据可供处理。这意味着活动来自运动皮层，而不是外部图像。

研究小组还注意到，在运动过程中，视觉皮层的神经模式在黑暗和光明中是不同的，这意味着它们没有直接的联系。一些在黑暗中准备激活的神经元在光线下处于一种睡眠模式。

研究人员使用机器学习算法对两种模式进行编码。这样他们不仅可以通过观察小鼠视觉皮层的神经活动来判断小鼠头部的运动方式，而且还可以在小鼠移动之前的几百毫秒内预测出这种运动。

研究人员证实，这些运动信号来自大脑的运动区域，主要集中在第二运动皮层。他们在几只小鼠身上进行了手术破坏，然后再次进行实验。大脑这一区域受损的小鼠不再在视觉皮层发出信号。然而，研究人员无法确定信号是否来自第二运动皮层。他们说，可能只有在它经过的地方。

此外，科学家们指出了他们发现的一些局限性。例如，他们只测量头部的运动，而不测量眼睛的运动。这项研究也以夜间活动的啮齿动物为基础。它们的视觉系统与人类和灵长类动物有相似之处，但复杂性不同。尽管如此，这篇论文增加了新的研究思路，而且这一发现有可能应用于控制机器视觉的神经网络，比如自动驾驶汽车。

“这一切都是为了更好地理解视觉是如何工作的，”Guitchounts说。“神经科学正在进入一个新的时代，在这个时代里，我们明白感知和行动是相互交织的循环……没有知觉就没有行动，没有行动就没有知觉。我们现在有技术来衡量这一点。”