Bayesian multilevel hidden Markov models identify stable state dynamics in longitudinal recordings from macaque primary motor cortex

Neural populations, rather than single neurons, may be the fundamental unit of cortical computation. Analysing chronically recorded neural population activity is challenging not only because of the high dimensionality of activity but also because of changes in the signal that may or may not be due to neural plasticity. Hidden Markov models (HMMs) are a promising technique for analysing such data in terms of discrete latent states, but previous approaches have not considered the statistical properties of neural spiking data, have not been adaptable to longitudinal data, or have not modelled condition-specific differences. We present a multilevel Bayesian HMM addresses these shortcomings by incorporating multivariate Poisson log-normal emission probability distributions, multilevel parameter estimation and trial-specific condition covariates. We applied this framework to multi-unit neural spiking data recorded using chronically implanted multi-electrode arrays from macaque primary motor cortex during a cued reaching, grasping and placing task. We show that, in line with previous work, the model identifies latent neural population states which are tightly linked to behavioural events, despite the model being trained without any information about event timing. The association between these states and corresponding behaviour is consistent across multiple days of recording. Notably, this consistency is not observed in the case of a single-level HMM, which fails to generalise across distinct recording sessions. The utility and stability of this approach is demonstrated using a previously learned task, but this multilevel Bayesian HMM framework would be especially suited for future studies of long-term plasticity in neural populations

La représentation du but dans le cortex premoteur et moteur primaire lors d'un apprentissage d'utilisation d'outil chez le macaque

The brain has evolved to control behavior in a constantly changing environment. This means that the individual cannot be satisfied with the current situation, but must use past experiences to sequentially organize his or her behavior to achieve the upcoming or distal goal. When the individual faces a new situation, experiences are less useful, and it can be approached by a problem-solving paradigm. To model this situation, we subjected two macaque monkeys to a tool-use learning task. Tool use is not part of the motor repertoire of monkeys in captivity, so it is ideal to study the learning of a means-end skill learning. We also exposed monkeys to observation of different types of reaching and grasping actions, with the hand and with different tools before and during the tool learning task. This visual task models how problem solving and/or skill learning changes activity in the motor cortex during observation of the same or similar actions. We performed longitudinal recordings of neural activity in primary and premotor cortex using chronically implanted multi-electrode arrays, with longitudinal quantification of behavior. Study 1 showed that different behaviors can be categorized and that their changes during learning allow the identification of three stages of learning with transitions around goal selection (or understanding) and the second transition around the emergence of flexibility in use. Study 2 showed that training to use a tool had more impact on the observation of reach-to-grasp action on multi-unit activity in premotor cortex than in primary motor cortex. These results underlie the role of premotor cortex in goal-directed movement and perhaps the role of motor experience in this function. Study 3 focuses on the implementation of hidden Markov models to fit longitudinal recordings with multi-electrode arrays. To do this, we used our control task, monkey performing a reach-to-grasp hand movement, which is already acquired by the monkey and shows no plasticity associated with learning during recording. We showed that the model identifies spatiotemporal states of population activity in the primary motor cortex that are closely related to the behavioral event of the movement over several days of recording.Le cerveau a évolué pour contrôler le comportement dans un environnement en constante évolution. Cela signifie que l'individu ne peut pas se satisfaire de la situation actuelle, mais qu'il doit utiliser ses expériences passées pour organiser séquentiellement son comportement afin d'atteindre son objectif. Lorsque l'individu fait face à une situation nouvelle, les expériences sont moins utiles, et peut s’apparenter à une résolution de problèmes. Pour modéliser cette situation, nous avons soumis deux singes macaques à une tâche d'apprentissage d'utilisation d'outil. L'utilisation d'outils ne faisant pas partie du répertoire moteur des singes en captivité, cette tâche est idéale pour étudier le rôle du cortex moteur dans la résolution de problème. Nous avons également exposé les singes à l'observation de différentes interactions, avec la main et avec différents outils, avant et pendant la tâche d'apprentissage de l'utilisation d'outils. Cette tâche visuelle modélise la façon dont la résolution de problèmes et/ou l'apprentissage d'une compétence modifie l'activité dans le cortex moteur pendant l'observation d'actions identiques ou similaires. Nous avons effectué des enregistrements longitudinaux de l'activité neuronale dans le cortex primaire et prémoteur en utilisant des multi-électrodes chroniques, avec une quantification longitudinale du comportement. L'étude 1 a montré que les différents comportements peuvent être catégorisés et que leurs changements au cours de l'apprentissage permettent d'identifier trois étapes d'apprentissage avec des transitions autour de la sélection du but (ou compréhension) et la seconde transition autour de l'émergence de la flexibilité d'utilisation. L'étude 2 a montré que l'entraînement à l'utilisation d'un outil avait plus d'impact sur l'observation de l'action dans le cortex prémoteur que dans le cortex moteur primaire. Ces résultats soulignent le rôle du cortex prémoteur dans le mouvement dirigé vers un but et peut-être le rôle de l'expérience motrice dans cette fonction. L'étude 3 se concentre sur l'implémentation de hidden Markov models adaptés aux enregistrements longitudinaux avec des multi-électrodes chroniques. Pour ce faire, nous avons utilisé notre tâche de contrôle, le singe effectuant un mouvement de main de type " reach-to-grasp ", qui est déjà acquis par le singe et ne montre aucune plasticité associée à l'apprentissage pendant l'enregistrement. Nous avons montré que le modèle identifie les états spatio-temporels de l'activité de la population neuronale dans le cortex moteur primaire qui sont étroitement liés à l'événement comportemental du mouvement sur plusieurs jours d'enregistrement