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2019年10月10日，中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心、中科院靈長類神經生物學重點實驗室、上海腦科學與類腦研究中心空間感知研究組顧勇研究員團隊與瑞士日內瓦大學認知計算神經科學Alexandre Pouget研究組合作在Neuron雜誌上發表了題為“Neural Correlates of Optimal Multisensory Decision Makingunder Time-Varying Reliabilities with an Invariant Linear Probabilistic Population Code”的文章，利用靈長類動物獼猴，揭示了複雜環境下多模態感覺信息最優整合及決策的神經機制。
研究人員以自身運動感知為模式系統，建立了一套基於前庭和視覺的虛擬現實實驗平臺。在該平臺上，研究人員訓練獼猴通過前庭與視覺兩種不同模態的感覺信息來分辨其自身的運動方向。重要的是，系統提供的運動刺激具有先加速後減速的過程；由於內耳前庭器官對加速度敏感，而視覺通道通常對速度敏感，因此大腦所接收到的這兩種感覺信息具有不同的時間動力學，從而模擬了自然環境中證據可靠性實時變化的複雜多模態輸入。經過訓練，獼猴在多模態刺激（前庭+視覺）的實驗條件下，可以分辨更加精細的自身運動角度變化，並且相對於單模態刺激的實驗條件，其行為表現的提高符合貝葉斯最優整合理論的預期。這些結果表明獼猴的確可以通過整合來自不同感覺渠道的信息來提高認知的精度，並且該過程中幾乎不會發生信息的丟失（即“最優”）。
在獼猴分辨自身運動方向的同時，研究者通過金屬微電極記錄位於獼猴後頂葉皮層一個決策相關區域——頂內溝外側區（LIP）神經元的電生理活動。研究者發現，在兩種不同的單模態刺激條件下，LIP神經元分別跨時間累積了來自不同物理量的證據——前庭來自加速度，而視覺來自速度。因此，神經元所接收的前庭和視覺證據的確具有實時變化的可靠性。那麼，在多模態的實驗條件下，神經元將如何實現貝葉斯最優整合的兩個關鍵步驟，即“估計可靠性”和“實現加權操作”呢？一種被稱為“線性不變概率性群體編碼（ilPPC）”的假說則認為，群體神經元的實時放電活動可以直接表徵信息輸入的可靠性：在這種情況下，只需要神經元群體對感覺輸入進行一種突觸權重不變的簡單線性疊加，就可以實現信息的貝葉斯最優整合。因此，ilPPC假說提出的這種計算方式對於生物大腦來說會更加簡易、快速和可行。
為了檢驗實驗數據是否與ilPPC假說相符，研究人員構建和完善了一個基於ilPPC理論框架的神經網絡模型。理論估計和數值模擬的結果證實，網絡中的神經元集群對前庭與視覺信息進行跨模態和跨時間的簡單線性疊加的確可以自動實現證據可靠性依賴的加權操作，從而最優地完成多感覺決策的任務。重要的是，神經網絡模型中的神經元活動與真實的獼猴LIP數據具有一致的特性，提示大腦在複雜環境中面臨實時多變的感覺輸入時，的確可以採取線性不變概率性群體編碼的方式實現貝葉斯最優決策。
因此，該項工作首次為最優多感覺決策的ilPPC理論框架提供了實驗和計算的支持，指出了決策神經元累積複雜多模態感覺證據的計算法則，從而填補了多感覺整合與感知決策這兩個領域之間長期以來存在的空白。
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