学习过程（不论是运动、感知或者认知）需要神经元网络生成新的活动模式。我们都知道，某些行为学起来更容易，某些行为学起来很难。举例来说，钢琴家学一首新乐曲就比学网球发球要容易得多，这是为什么呢？
Carnegie Mellon 大学和 Pittsburgh 大学的科学家们，让恒河猴学习通过运动皮层的不同活动模式来控制电脑上的光标，并在此基础上检测了神经元网络的重组。他们首次发现，大脑已有的神经网络限制了神经元生成新模式的能力，这种限制决定了学习的容易程度。这一成果作为封面文章发表在 8 月 28 日的《自然》（Nature）杂志上，有望为治疗中风和其他大脑损伤提供一种新的途径。
论文第一作者、Pittsburgh 大学的 Patrick Sadtle 表示：“假设你有面粉、糖、小苏打、鸡蛋、盐和牛奶。你就可以通过不同的组合做出面包、薄煎饼和饼干，但用这些材料做汉堡肉饼就很难。我们发现，大脑学习时的运作方式与此类似。重组已有活动模式形成新的神经活动模式更容易。”
研究团队使用脑机接口（BCI）来训练恒河猴，这类设备最近在临床试验中表现良好，有望为瘫痪和截肢的患者提供帮助。
资助这项研究的 NINDS 项目主管 Daofen Chen 表示：“这一技术是大脑研究的强力工具。它能帮助科学家们研究大脑回路的动态，解释学习过程的神经基础。”
研究人员记录了恒河猴大脑运动皮层的神经活动并输入电脑，将这种活动转换成电脑屏幕上的光标移动。他们让恒河猴学习把光标移动到屏幕上的特定目标，由此生成指定的神经活动模式。如果恒河猴完成了任务，就意味着它们已经学到了指定的神经活动模式。
研究显示，有些神经活动模式学起来更容易，有些则比较困难。研究人员发现，容易学习的模式都是已有神经活动模式的重组，而那些全新的活动模式难度要大得多。
Pittsburgh 大学的助理教授 Aaron P. Batista 表示：“我们希望了解的是，大脑如何在学习过程中改变自己的活动，以及大脑活动在什么情况下无法改变。认知灵活性是有限制的，而我们在神经元水平上展示了这种限制。”
Carnegie Mellon 大学的助理教授 Byron Yu 相信，这项工作体现了 BCI 在基础科学研究中的实用性。 Yu 表示：“在这些发现的基础上，我们可以为神经活动异常的疾病开发新的康复策略。恢复神经功能需要个体生成新的神经活动模式，我们可以通过类似技术对患者加以训练。”
