面部表情藏神經密碼！Science：大腦用“動態+穩定”雙模式編碼微笑與威脅，顛覆百年認知

當一個嬰兒對你微笑時，你幾乎不可能不回以微笑。這種對面部表情的自發反應，是我們理解彼此情緒和心理狀態的核心社交互動過程。

面部對于社交溝通的重要性不言而喻——洛克菲勒大學的Winrich Freiwald早已發現，人類進化出了專門識別面部的腦細胞。

過去十年，他的團隊在面部感知神經科學領域屢獲突破，而現在，他們將目光轉向了其對應面：面部表情的產生機制。

正如發表在《科學》雜志上的研究所示，Freiwald團隊首次揭示了面部運動的皮層網絡及神經編碼規則，推翻了流傳百年的“情感與隨意運動分離編碼”假說，為社交溝通神經機制及腦機接口研發提供了全新視角。

“我們對面部表情如何被接收已有深入理解，但現在終于摸清了它如何產生，”Freiwald表示，其研究得到洛克菲勒大學社會腦普萊斯家庭中心支持。共同第一作者、賓夕法尼亞大學醫院神經內科住院醫師Geena Ianni補充道：“所有皮層區域都會參與所有類型的面部動作，但各有獨特的時間運作尺度，這讓每個區域都能精準適配自身的功能角色。”

面部表情的神經起源深深扎根于大腦深處。腦干中的面神經核包含控制面部肌肉的運動神經元，它們直接投射到多個皮層區域，包括參與運動控制和復雜思維的額葉皮層。

神經解剖學早已證實，靈長類動物的皮層存在多個可直接支配面部肌肉的區域，這是其獨特特征，但每個區域的具體作用長期不明。對腦損傷患者的研究曾暗示分離編碼：外側額葉皮層受損會導致說話、進食等隨意運動能力喪失，內側額葉皮層受損則無法自發表達微笑等情感，但這一假說從未被直接驗證。

為破解謎題，研究團隊采用創新方法：先通過功能磁共振成像（fMRI）定位獼猴產生面部表情時的激活皮層區域，精準鎖定四個核心區域——外側的初級運動皮層（M1）、腹側運動前皮層（PMv）、內側的扣帶運動皮層（M3），以及頂葉的初級體感皮層（S1）。

隨后，他們通過植入微電極陣列，在獼猴產生三種典型面部動作時記錄神經活動：具有社交意義的威脅表情（直視、張嘴露齒）、咂嘴（噘嘴+貼耳，傳遞順從或合作意愿），以及非社交性的隨意運動——咀嚼。

為模擬自然社交場景，研究團隊用動態刺激引發這些表情，包括獼猴互動、同類視頻、人工虛擬形象等，同時通過無標記追蹤技術捕捉面部關鍵點的協調運動。

核心發現徹底顛覆傳統認知：所有皮層區域都會參與情感性和隨意性面部動作的編碼，不存在嚴格的功能分離。

但更關鍵的是，每個區域都有獨特的編碼策略，形成 “動態-穩定” 的層級結構：外側的M1和S1采用快速動態編碼，神經活動毫秒級變化，實時調控面部運動學細節（如嘴唇開合幅度、耳朵位置），通過偏好性子空間識別（PSID）分析證實，這兩個區域對運動學特征的解碼準確率最高；內側的M3則是穩定編碼，神經狀態在運動前和運動中保持一致，持續傳遞社交情境等抽象信息；PMv 處于中間狀態，編碼穩定性介于兩者之間。

更令人意外的是，面部動作的神經編碼在運動發生前1秒就已啟動。通過主成分分析發現，不同手勢的神經軌跡從共同基線出發，提前1秒便開始分離，且全程不重疊——威脅表情和咀嚼的軌跡呈線性，咂嘴則呈旋轉式，這表明大腦在動作執行前就已完成 “手勢規劃”。

此外，神經元之間的相關性是手勢特異性的：同一對神經元在咂嘴時高度相關，在威脅表情中可能完全無關甚至反向關聯，而非保守不變，這意味著大腦為不同面部動作調配了專屬的神經協同模式。

這些發現不僅刷新了對社交溝通神經機制的理解，更具有重要的臨床轉化價值。對于腦機接口研發，目前解碼肢體運動已取得進展，但社交溝通相關的面部表情解碼仍是難題。

該研究揭示的神經編碼規則，可為植入式電極提供精準靶點，比如通過M1/S1的動態信號解碼實時面部運動，通過M3的穩定信號捕捉社交意圖，從而開發出能還原自然表情的溝通輔助設備。

“腦損傷患者不僅需要恢復運動能力，更需要重建社交溝通，”Ianni表示，“我們的研究為設計更豐富、更自然的人工溝通系統奠定了基礎。”

未來，團隊計劃進一步探索面部感知與表情產生的協同機制，破解情緒在 “接收-反應” 回路中的編碼邏輯。同時，他們還將關注動態社交線索（如眼神方向）、內部狀態對該網絡的調控，為理解情緒決策提供新視角。

從微笑、威脅到日常咀嚼，這些看似本能的面部動作，實則是大腦通過精密神經編碼完成的社交“語言”，而這一語言的破解，正讓我們離理解人類社交本質、幫助溝通障礙者重獲表達能力更近一步。

參考資料：

[1]Geena R. Ianni et al, Facial gestures are enacted through a cortical hierarchy of dynamic and stable codes, Science (2026). DOI: 10.1126/science.aea0890.

來源 | 生物谷

撰文 | 生物谷

編輯 | 木白

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