本体感觉（proprioception），可以定义为对身体及其肌肉骨骼部分的机械和空间状态的意识，对运动动作至关重要，有助于我们的身体所有权感（ sense of body ownership）。迄今为止，临床本体感觉测试主要关注个人检测、区分或匹配肢体位置或运动能力，并揭示本体感觉缺陷与身体功能之间的关系强弱差异。不幸的是，这些测试不能评估更高水平的本体感觉能力。

说起“第六感”，你的第一反应会是什么？是近些年来比较热门的磁感应，还是有研究认为的肠-脑轴呢？科学界一直想在视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉之外，添加上全新的第六种人体感觉，不过现在仍然是众说纷纭，难下定论。

除了磁感与肠脑感应，一种全新的概念也被不断提及，这种感觉被称作本体感觉（proprioception），这种感觉系统主要会帮助我们收集肌肉、关节的运动和位置信息，然后传递给中枢系统处理。本体感觉的存在，可以让我们实时了解自己所处的位置，协调四肢，支配肌肉。相关学者认为这种感觉是无意识的，但却不可或缺。一旦出现损伤，人体的运动会不协调，甚至产生运动障碍。

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目前，科学界对本体感觉的研究仍然不多，这使得我们难以很好地理解这种潜在“第六感”。最近，《细胞》杂志发表了一篇来自洛桑联邦理工学院的研究论文，研究团队通过模拟肌肉骨骼模型以及训练任务驱动神经网络，对本体感觉的产生进行了探索，他们发现大脑会优先整合来自身体各处的肌梭（muscle spindle）信息，来帮助理解运动情况和位置。

肌梭通常分布在骨骼肌中，用于感受拉伸、收缩刺激，也是本体感觉的感受器。研究中，作者通过模拟肌肉骨骼模型，生成了大量自然运动产生的本体感觉信号，包括肢体长度、运动速度，在此基础上作者构建了一个运动指令集合。这些指令也被用在了16个计算任务上，用于训练任务驱动的神经网络，相关任务都是基于过往文献对本体感觉信号传递的假说建立的。

任务驱动神经网络已经被用于多种感觉系统的研究，比如预测腹侧视觉通路中视觉驱动下的反应。此前，该模型是否适用于本体感觉研究并不清楚。为此，作者还额外收集了非人灵长类动物主动和被动肢体运动时的数据，并使用训练后的神经网络对特定脑区活动进行了预测，他们进一步分析了这些预测与实际活动是否相似。

▲研究示意图（图片来源：参考资料[1]）

根据相关数据，任务驱动模型神经网络可以准确预测单次试验中的神经动力学过程，并且任务驱动模型要优于经典编码模型。他们发现，大脑楔束核和躯体运动感觉皮层2中存在的本体感觉神经元，专门被用于编码肢体的运动状态。而肌梭的信号会通过背根神经节、脑干、丘脑以及初级和次级躯体感觉皮层来传递，构建出本体感觉通路。

新研究首次确认，在研究本体感觉系统时，通过预测肢体位置、速度任务训练出来的神经网络是最有效的。此外，基于任务驱动模型建立的表征，能更好地预测主动肢体运动时的神经活动，而非被动肢体运动，因此作者推测当发生目标导向的运动时，楔束核以及躯体运动感觉皮层的神经活动是自上而下调节的。这些结果对于我们理解本体感觉，揭开“第六感”的神秘面纱有重要意义。

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参考资料：

[1] Alessandro Marin Vargas, Axel Bisi, et al. Task-driven neural network models predict neural dynamics of proprioception. Cell (2024). DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.02.036