PNAS最新 | 自然笑 vs 拍照笑：面部运动皮层用“同步振荡”完成分工

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基本信息：

Title:Neural synchrony links sensorimotor cortices in a network for facial motor control

发表时间：2025.12.23

Journal:Proceedings of the National Academy of Sciences（PNAS）

影响因子：9.1

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一句话锐评

把“情绪表情”和“随意面动”从两条通路拉回一张网络图：决定你脸上动作差异的，往往不是哪个区更亮，而是谁在什么频段和谁同步。

引言

我们日常很容易区分两类面部动作：一种是“被逗笑时自然露出的笑”，另一种是“拍照时被要求‘笑一个’”。经典神经心理学观点认为，这两类动作由两套相对独立的皮层通路控制：内侧额叶/扣带相关区域偏“情绪性表情（emotional expression）”，外侧运动与前运动皮层偏“随意/指令性动作（volitional movement）”。这种二分法在临床上也有对应：某些脑卒中患者会出现“能自发笑、但按口令笑不对称”，或相反的分离表现，于是“情绪—随意两通路模型”长期占据主流。

但从解剖学来看，内侧与外侧的面部运动相关区并非彼此隔绝，它们之间存在皮层—皮层连接（corticocortical connections），还与躯体感觉皮层（primary somatosensory cortex, S1）构成回路。这就提出一个更贴近真实行为的可能：面部动作并不是两条线路各管一摊，而是一个会随情境重组的“网络”。要把这个问题讲清楚，关键在于：当动物真的在做不同类型的面部动作时，这些区域之间是否会出现可测量的功能耦合（functional coupling）与信息流（information flow）差异？作者因此把“能不能互相影响”与“做动作时到底怎么协同”拆成两步验证：先用刺激-诱发反应证明节点之间存在功能通路，再用同步振荡与因果分析在自然行为中刻画网络如何按表情类型动态配置。

实验设计与方法逻辑

作者先用结构/功能磁共振（structural & functional MRI, fMRI）在猕猴定位面部相关皮层区，并在右半球的M3（扣带运动区，cingulate motor area）、M1（初级运动皮层，primary motor cortex）、PMv（腹外侧前运动皮层，ventrolateral premotor cortex）与S1植入多通道电极阵列同步记录局部场电位（local field potential, LFP）。随后通过皮层内微刺激（intracortical microstimulation, ICMS）在静息状态下测量跨区诱发 LFP（eLFP）来建立“谁能驱动谁”的功能连通性；在动物产生威胁（threat）、唇鸣（lip-smack）与咀嚼（chew）等动作时，使用成对相位一致性（pairwise phase consistency, PPC）评估跨区相位同步，并用格兰杰因果（Granger causality）推断方向性信息流，从而把“网络耦合强度”“频段特异性”和“方向性重构”统一到同一套证据链中。

Fig. 1. Cortical facial motor representations in the primate brain and facial motor behaviors.

核心发现

1）ICMS 证明：内侧与外侧面部运动区存在“可用的功能通路”（Fig.2）

在静息且不引发可见动作的刺激条件下，ICMS 在任一节点都能在其他节点记录到显著诱发电位，连通矩阵（Fig.2C）显示网络并非“各自直达面神经核、互不来往”。尤其当刺激 M3 时，M1 与 PMv 出现明确响应；而刺激 M1 对 M3 的诱发反应更强，呈现一定不对称性，提示内外侧之间不仅有连接，还可能存在不同方向上的有效驱动差异。S1 的响应幅度更小且延迟更长（约 10 ms），把感觉节点纳入了同一张功能网络图谱。

Fig. 2. Mapping Facial Sensory and Motor Connectivity through Intracortical Microstimulation.

2）同步频段决定“动作类别”：情绪表情偏 α/β，咀嚼偏低频（Fig.3A–F；Table 1）

在自然行为中，作者用 PPC 发现跨区同步具有清晰的频段指纹：情绪性表情（威胁、唇鸣）时，M3 与外侧 M1/PMv 以及与 S1 的耦合主要增强在 α/β（8–40 Hz）；而随意性咀嚼时，M3—外侧系统的同步重心下移到 θ/α（约 4–10 Hz），β 同步相对不突出。更细的表情差异也能被读出：威胁相较唇鸣在低频段同步更强（Fig.3 多处粗线标示显著区间），Table 1 进一步给出不同回路在各动作下的峰值耦合频率，为“同一网络按动作重调频段”提供了定量落点。

Fig. 3. Functional interactions between facial motor and sensorimotor cortices during the production of emotional facial movements.

3）方向性信息流揭示：运动区之间更“双向”，而运动→S1 更“单向”（Fig.3G–L；Fig.4）

仅看同步无法回答“谁驱动谁”，作者用 Granger causality 补上方向性证据：M3 与 M1/PMv 之间总体呈双向信息交换，但在威胁动作中出现更强的 M3→外侧信息流增强（Fig.3G–H），暗示高唤醒、持续性的表情可能更依赖内侧节点对外侧运动输出的协调。与此形成对比的是感觉皮层：S1 与运动区的方向性明显不对称，整体表现为 运动区→S1 强于 S1→运动区（Fig.3J–L；Fig.4 网络图线条粗细/颜色），提示该网络在执行期可能向感觉系统发送更多“运动相关信息”（如拷贝/反馈信号），而非简单由感觉输入反向主导。

Fig. 4. Summary of Network analysis during facial expressions, and local oscillatory activity within motor face and S1 areas.

4）局部功率变化“差别不算大”，真正区分动作的是“跨区协同方式”（Fig.4C–D）

作者进一步分析各区振荡功率（power）与时频图（time–frequency representation, TFR）：在多个运动区普遍看到类似上肢运动研究中常见的 β 抑制（beta suppression），但其时间锁定与强度在不同区域/表情间各有细节（Fig.4D），同时在部分区域出现 γ（>40 Hz）增强。关键结论是：单看局部功率，情绪与随意动作在面部运动区内的分化并不“剧烈”；相反，真正稳定区分动作类型的，是 M3、外侧运动区与 S1 之间在 α/β 或低频段的相位耦合与信息流重构（Fig.3–4）。也就是说，“网络层面的配合”比“单点的兴奋或抑制”更能解释不同面部动作如何被组织出来。

归纳总结和点评

这项工作用“fMRI 精确定位 + 多区同步记录 + ICMS 因果验证”的组合，把长期争论的“情绪—随意两通路模型”从“非此即彼”推进到更可检验的网络框架：面部运动控制在皮层层面更像一个由 M3、M1、PMv 与 S1 构成的分布式传感—运动网络（sensorimotor network），它会随表情类型在特定频段上重配同步与信息流。研究的亮点在于证据链完整：既证明节点间存在有效影响，又在真实表情中捕捉到频段特异、表情选择性的协同状态。更重要的是，作者把 PMv 指向潜在“枢纽（hub）”的可能，并将结果自然延伸到卒中后面瘫的网络靶向调控设想，为后续神经调控（如 TMS、tDCS）从“点刺激”走向“网络治疗”提供了扎实的生理学依据。

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分享人：BQ

审核：PsyBrain 脑心前沿编辑部