面部表情藏神经密码！Science：大脑用“动态+稳定”双模式编码微笑与威胁，颠覆百年认知

当一个婴儿对你微笑时，你几乎不可能不回以微笑。这种对面部表情的自发反应，是我们理解彼此情绪和心理状态的核心社交互动过程。

面部对于社交沟通的重要性不言而喻——洛克菲勒大学的Winrich Freiwald早已发现，人类进化出了专门识别面部的脑细胞。

过去十年，他的团队在面部感知神经科学领域屡获突破，而现在，他们将目光转向了其对应面：面部表情的产生机制。

正如发表在《科学》杂志上的研究所示，Freiwald团队首次揭示了面部运动的皮层网络及神经编码规则，推翻了流传百年的“情感与随意运动分离编码”假说，为社交沟通神经机制及脑机接口研发提供了全新视角。

“我们对面部表情如何被接收已有深入理解，但现在终于摸清了它如何产生，”Freiwald表示，其研究得到洛克菲勒大学社会脑普莱斯家庭中心支持。共同第一作者、宾夕法尼亚大学医院神经内科住院医师Geena Ianni补充道：“所有皮层区域都会参与所有类型的面部动作，但各有独特的时间运作尺度，这让每个区域都能精准适配自身的功能角色。”

面部表情的神经起源深深扎根于大脑深处。脑干中的面神经核包含控制面部肌肉的运动神经元，它们直接投射到多个皮层区域，包括参与运动控制和复杂思维的额叶皮层。

神经解剖学早已证实，灵长类动物的皮层存在多个可直接支配面部肌肉的区域，这是其独特特征，但每个区域的具体作用长期不明。对脑损伤患者的研究曾暗示分离编码：外侧额叶皮层受损会导致说话、进食等随意运动能力丧失，内侧额叶皮层受损则无法自发表达微笑等情感，但这一假说从未被直接验证。

为破解谜题，研究团队采用创新方法：先通过功能磁共振成像（fMRI）定位猕猴产生面部表情时的激活皮层区域，精准锁定四个核心区域——外侧的初级运动皮层（M1）、腹侧运动前皮层（PMv）、内侧的扣带运动皮层（M3），以及顶叶的初级体感皮层（S1）。

随后，他们通过植入微电极阵列，在猕猴产生三种典型面部动作时记录神经活动：具有社交意义的威胁表情（直视、张嘴露齿）、咂嘴（噘嘴+贴耳，传递顺从或合作意愿），以及非社交性的随意运动——咀嚼。

为模拟自然社交场景，研究团队用动态刺激引发这些表情，包括猕猴互动、同类视频、人工虚拟形象等，同时通过无标记追踪技术捕捉面部关键点的协调运动。

核心发现彻底颠覆传统认知：所有皮层区域都会参与情感性和随意性面部动作的编码，不存在严格的功能分离。

但更关键的是，每个区域都有独特的编码策略，形成 “动态-稳定” 的层级结构：外侧的M1和S1采用快速动态编码，神经活动毫秒级变化，实时调控面部运动学细节（如嘴唇开合幅度、耳朵位置），通过偏好性子空间识别（PSID）分析证实，这两个区域对运动学特征的解码准确率最高；内侧的M3则是稳定编码，神经状态在运动前和运动中保持一致，持续传递社交情境等抽象信息；PMv 处于中间状态，编码稳定性介于两者之间。

更令人意外的是，面部动作的神经编码在运动发生前1秒就已启动。通过主成分分析发现，不同手势的神经轨迹从共同基线出发，提前1秒便开始分离，且全程不重叠——威胁表情和咀嚼的轨迹呈线性，咂嘴则呈旋转式，这表明大脑在动作执行前就已完成 “手势规划”。

此外，神经元之间的相关性是手势特异性的：同一对神经元在咂嘴时高度相关，在威胁表情中可能完全无关甚至反向关联，而非保守不变，这意味着大脑为不同面部动作调配了专属的神经协同模式。

这些发现不仅刷新了对社交沟通神经机制的理解，更具有重要的临床转化价值。对于脑机接口研发，目前解码肢体运动已取得进展，但社交沟通相关的面部表情解码仍是难题。

该研究揭示的神经编码规则，可为植入式电极提供精准靶点，比如通过M1/S1的动态信号解码实时面部运动，通过M3的稳定信号捕捉社交意图，从而开发出能还原自然表情的沟通辅助设备。

“脑损伤患者不仅需要恢复运动能力，更需要重建社交沟通，”Ianni表示，“我们的研究为设计更丰富、更自然的人工沟通系统奠定了基础。”

未来，团队计划进一步探索面部感知与表情产生的协同机制，破解情绪在 “接收-反应” 回路中的编码逻辑。同时，他们还将关注动态社交线索（如眼神方向）、内部状态对该网络的调控，为理解情绪决策提供新视角。

从微笑、威胁到日常咀嚼，这些看似本能的面部动作，实则是大脑通过精密神经编码完成的社交“语言”，而这一语言的破解，正让我们离理解人类社交本质、帮助沟通障碍者重获表达能力更近一步。

参考资料：

[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.

来源 | 生物谷

撰文 | 生物谷

编辑 | 木白

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