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M079 PLOS Biol | 学会的技能如何应用到新事物上？加拿大女王大学揭示默认网络驱动迁移学习神经机制

来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜发布：2025-09-22 ｜原文链接

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基本信息：

Title:Transfer of motor learning is associated with patterns of activity in the default mode network

发表时间：2025.8.14

Journal: PLOS Biol

影响因子：7.2

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研究背景

你有没有过这样的体验：学会用惯用手操作一项新技能后，用另一只手尝试时，居然也能部分完成？这种现象被称为学习迁移（transfer of learning）。它不仅在日常生活中常见，更在康复训练和技能学习中极其重要。

过去，神经科学家们一直以为这种迁移主要依赖于大脑的运动区和小脑，因为这些区域直接负责运动控制。但一个最新发表在 PLOS Biology 的研究却提出了新的答案——学习迁移的关键，可能藏在我们平时常说的“默认网络”里。

省流总结

加拿大女王大学的团队设计了一个经典的“视觉运动适应”实验：被试先用右手适应光标被旋转45°的操作规则（学习阶段），随后换左手进行同样的任务（迁移阶段）。研究者利用fMRI和大规模网络分析方法，追踪了整个大脑在学习与迁移过程中的活动模式。

结果出乎意料：迁移阶段的大脑活动模式与初始学习阶段高度相似，但主要发生在默认模式网络（Default Mode Network, DMN）,一个传统上与记忆、计划和“走神”相关的高级脑区网络，而非经典的运动区。进一步分析显示，DMN的这些变化与其结构特性（低髓鞘含量、高受体密度）密切相关，也能预测个体在任务中的表现好坏。换句话说，大脑在进行学习迁移时，并不是单纯依靠运动区“复制”动作模式，而是通过DMN重新激活了策略性、显性学习的神经表征。这与过往行为学研究发现学习迁移更多依赖显性策略高度契合，提供了更全面的证据。

这项研究首次在全脑尺度上描绘了运动学习迁移的神经图景，强调了DMN在“把经验迁移到新场景”中的作用。对我们而言，这不仅加深了对大脑学习机制的理解，也为康复医学提供了新思路：未来或许可以通过调控DMN，提升偏瘫患者用未训练肢体恢复功能的效率。

核心图片

Fig 1. Task structure and overview of fMRI analysis.

Fig 2. Main connectivity axes extracted from Baseline trials.

Fig 3. Multiplexing of task-based information in global manifold architecture.

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本文解读基于：Transfer of motor learning is associated with patterns of activity in the default mode network，Doi： 10.1371/journal.pbio.3003268。核心图表、方法细节、统计结果与讨论见原文及其拓展数据。

分享人：天天

审核：PsyBrain 脑心前沿编辑部

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