Curr Biol | 預判你的預判！小腦Beta振蕩如何幫大腦“未卜先知”？

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基本信息：

Title:Cerebellar-cortical beta oscillations emerge as a predictive signal facilitating the stability of behavioral performance

發表時間：2025.12.16

Journal:Current Biology

影響因子：7.5

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研究背景

當我們置身于一個新的環境中（例如駕駛一輛剎車靈敏度未知的汽車），最初的操作往往充滿試探與誤差。但很快，我們的大腦就能捕捉環境規律，讓行為變得穩定而精準。這背后，大腦究竟是如何從“不確定”的試探過渡到“確定”的穩定狀態？

過往研究多聚焦于大腦如何處理“誤差”（Prediction Errors），卻往往忽視了大腦如何在動作發生前就構建“預測”（Predictions）以維持穩定性 。特別是作為神經通訊重要載體的 Beta 振蕩 (13-30 Hz)，其在動作準備階段的時空動態及其在環境適應中的具體預測機制，一直未被完全揭示 。

核心發現與啟示

近日，巴黎腦研究所（Paris Brain Institute）的 Martina Bracco 團隊在 Current Biology 發表題為 Cerebellar-cortical beta oscillations emerge as a predictive signal facilitating the stability of behavioral performance 的研究，利用腦磁圖（MEG）技術，揭示了小腦-皮層網絡中的 Beta 振蕩作為一種內源性預測信號，在行為穩定化過程中的關鍵作用 。

1. Beta 振蕩隨穩定性增強：研究發現，隨著環境特征被習得、行為表現趨于穩定，動作開始前約 2 秒的 Beta 振蕩功率會顯著增強 。這表明 Beta 振蕩不僅僅是運動指令的反映，更代表了一種基于過往經驗的“預測置信度” 。
2. 小腦與前額葉的動態“對話”：通過有效連接分析，研究者發現了一個包含小腦后部、頂葉和前額葉（PFC）的網絡 。有趣的是，在動作準備的早期，小腦主導了對前額葉的驅動（提供基于感官后果的預測）；而臨近動作發生時，信息流發生反轉，轉由前額葉對小腦進行自上而下的微調 。
3. 單次試驗的預測價值：利用單試次分析（Single-trial analysis），研究證實動作前的 Beta 爆發（Beta bursts） 能夠根據過去的誤差，有效預測下一個試次的表現提升幅度 。

該研究不僅闡明了 Beta 振蕩在動作準備階段的“預測性”本質，更打破了小腦僅作為“誤差修正器”的傳統刻板印象，凸顯了小腦在認知預測和行為穩定化中的前饋控制作用 。這為我們理解大腦如何通過神經振蕩整合過往經驗、適應動態環境提供了全新的視角。

核心圖片

Figure 1. Behavioral results

Figure 2. Averaged pre-movement beta synchronization results

Figure 3. Effective connectivity results

Figure 4. Predictive model results

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分享人：天天

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部