PNAS最新 | 自然笑 vs 拍照笑：面部運(yùn)動(dòng)皮層用“同步振蕩”完成分工

PsyBrain 腦心前沿 | 公眾號(hào) PSY-Brain_Frontier

一鍵關(guān)注，點(diǎn)亮星標(biāo) ??

不錯(cuò)過每日前沿資訊

認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)前沿文獻(xiàn)分享

基本信息：

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

發(fā)表時(shí)間：2025.12.23

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

影響因子：9.1

獲取原文：

1. 添加小助手:PSY-Brain-Frontier即可獲取PDF版本

一句話銳評(píng)

把“情緒表情”和“隨意面動(dòng)”從兩條通路拉回一張網(wǎng)絡(luò)圖：決定你臉上動(dòng)作差異的，往往不是哪個(gè)區(qū)更亮，而是誰在什么頻段和誰同步。

引言

我們?nèi)粘：苋菀讌^(qū)分兩類面部動(dòng)作：一種是“被逗笑時(shí)自然露出的笑”，另一種是“拍照時(shí)被要求‘笑一個(gè)’”。經(jīng)典神經(jīng)心理學(xué)觀點(diǎn)認(rèn)為，這兩類動(dòng)作由兩套相對(duì)獨(dú)立的皮層通路控制：內(nèi)側(cè)額葉/扣帶相關(guān)區(qū)域偏“情緒性表情（emotional expression）”，外側(cè)運(yùn)動(dòng)與前運(yùn)動(dòng)皮層偏“隨意/指令性動(dòng)作（volitional movement）”。這種二分法在臨床上也有對(duì)應(yīng)：某些腦卒中患者會(huì)出現(xiàn)“能自發(fā)笑、但按口令笑不對(duì)稱”，或相反的分離表現(xiàn)，于是“情緒—隨意兩通路模型”長(zhǎng)期占據(jù)主流。

但從解剖學(xué)來看，內(nèi)側(cè)與外側(cè)的面部運(yùn)動(dòng)相關(guān)區(qū)并非彼此隔絕，它們之間存在皮層—皮層連接（corticocortical connections），還與軀體感覺皮層（primary somatosensory cortex, S1）構(gòu)成回路。這就提出一個(gè)更貼近真實(shí)行為的可能：面部動(dòng)作并不是兩條線路各管一攤，而是一個(gè)會(huì)隨情境重組的“網(wǎng)絡(luò)”。要把這個(gè)問題講清楚，關(guān)鍵在于：當(dāng)動(dòng)物真的在做不同類型的面部動(dòng)作時(shí)，這些區(qū)域之間是否會(huì)出現(xiàn)可測(cè)量的功能耦合（functional coupling）與信息流（information flow）差異？作者因此把“能不能互相影響”與“做動(dòng)作時(shí)到底怎么協(xié)同”拆成兩步驗(yàn)證：先用刺激-誘發(fā)反應(yīng)證明節(jié)點(diǎn)之間存在功能通路，再用同步振蕩與因果分析在自然行為中刻畫網(wǎng)絡(luò)如何按表情類型動(dòng)態(tài)配置。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與方法邏輯

作者先用結(jié)構(gòu)/功能磁共振（structural & functional MRI, fMRI）在獼猴定位面部相關(guān)皮層區(qū)，并在右半球的M3（扣帶運(yùn)動(dòng)區(qū)，cingulate motor area）、M1（初級(jí)運(yùn)動(dòng)皮層，primary motor cortex）、PMv（腹外側(cè)前運(yùn)動(dòng)皮層，ventrolateral premotor cortex）與S1植入多通道電極陣列同步記錄局部場(chǎng)電位（local field potential, LFP）。隨后通過皮層內(nèi)微刺激（intracortical microstimulation, ICMS）在靜息狀態(tài)下測(cè)量跨區(qū)誘發(fā) LFP（eLFP）來建立“誰能驅(qū)動(dòng)誰”的功能連通性；在動(dòng)物產(chǎn)生威脅（threat）、唇鳴（lip-smack）與咀嚼（chew）等動(dòng)作時(shí)，使用成對(duì)相位一致性（pairwise phase consistency, PPC）評(píng)估跨區(qū)相位同步，并用格蘭杰因果（Granger causality）推斷方向性信息流，從而把“網(wǎng)絡(luò)耦合強(qiáng)度”“頻段特異性”和“方向性重構(gòu)”統(tǒng)一到同一套證據(jù)鏈中。

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

核心發(fā)現(xiàn)

1）ICMS 證明：內(nèi)側(cè)與外側(cè)面部運(yùn)動(dòng)區(qū)存在“可用的功能通路”（Fig.2）

在靜息且不引發(fā)可見動(dòng)作的刺激條件下，ICMS 在任一節(jié)點(diǎn)都能在其他節(jié)點(diǎn)記錄到顯著誘發(fā)電位，連通矩陣（Fig.2C）顯示網(wǎng)絡(luò)并非“各自直達(dá)面神經(jīng)核、互不來往”。尤其當(dāng)刺激 M3 時(shí)，M1 與 PMv 出現(xiàn)明確響應(yīng)；而刺激 M1 對(duì) M3 的誘發(fā)反應(yīng)更強(qiáng)，呈現(xiàn)一定不對(duì)稱性，提示內(nèi)外側(cè)之間不僅有連接，還可能存在不同方向上的有效驅(qū)動(dòng)差異。S1 的響應(yīng)幅度更小且延遲更長(zhǎng)（約 10 ms），把感覺節(jié)點(diǎn)納入了同一張功能網(wǎng)絡(luò)圖譜。

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

2）同步頻段決定“動(dòng)作類別”：情緒表情偏 α/β，咀嚼偏低頻（Fig.3A–F；Table 1）

在自然行為中，作者用 PPC 發(fā)現(xiàn)跨區(qū)同步具有清晰的頻段指紋：情緒性表情（威脅、唇鳴）時(shí)，M3 與外側(cè) M1/PMv 以及與 S1 的耦合主要增強(qiáng)在 α/β（8–40 Hz）；而隨意性咀嚼時(shí)，M3—外側(cè)系統(tǒng)的同步重心下移到 θ/α（約 4–10 Hz），β 同步相對(duì)不突出。更細(xì)的表情差異也能被讀出：威脅相較唇鳴在低頻段同步更強(qiáng)（Fig.3 多處粗線標(biāo)示顯著區(qū)間），Table 1 進(jìn)一步給出不同回路在各動(dòng)作下的峰值耦合頻率，為“同一網(wǎng)絡(luò)按動(dòng)作重調(diào)頻段”提供了定量落點(diǎn)。

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：運(yùn)動(dòng)區(qū)之間更“雙向”，而運(yùn)動(dòng)→S1 更“單向”（Fig.3G–L；Fig.4）

僅看同步無法回答“誰驅(qū)動(dòng)誰”，作者用 Granger causality 補(bǔ)上方向性證據(jù)：M3 與 M1/PMv 之間總體呈雙向信息交換，但在威脅動(dòng)作中出現(xiàn)更強(qiáng)的 M3→外側(cè)信息流增強(qiáng)（Fig.3G–H），暗示高喚醒、持續(xù)性的表情可能更依賴內(nèi)側(cè)節(jié)點(diǎn)對(duì)外側(cè)運(yùn)動(dòng)輸出的協(xié)調(diào)。與此形成對(duì)比的是感覺皮層：S1 與運(yùn)動(dòng)區(qū)的方向性明顯不對(duì)稱，整體表現(xiàn)為 運(yùn)動(dòng)區(qū)→S1 強(qiáng)于 S1→運(yùn)動(dòng)區(qū)（Fig.3J–L；Fig.4 網(wǎng)絡(luò)圖線條粗細(xì)/顏色），提示該網(wǎng)絡(luò)在執(zhí)行期可能向感覺系統(tǒng)發(fā)送更多“運(yùn)動(dòng)相關(guān)信息”（如拷貝/反饋信號(hào)），而非簡(jiǎn)單由感覺輸入反向主導(dǎo)。

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

4）局部功率變化“差別不算大”，真正區(qū)分動(dòng)作的是“跨區(qū)協(xié)同方式”（Fig.4C–D）

作者進(jìn)一步分析各區(qū)振蕩功率（power）與時(shí)頻圖（time–frequency representation, TFR）：在多個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)普遍看到類似上肢運(yùn)動(dòng)研究中常見的 β 抑制（beta suppression），但其時(shí)間鎖定與強(qiáng)度在不同區(qū)域/表情間各有細(xì)節(jié)（Fig.4D），同時(shí)在部分區(qū)域出現(xiàn) γ（>40 Hz）增強(qiáng)。關(guān)鍵結(jié)論是：?jiǎn)慰淳植抗β剩榫w與隨意動(dòng)作在面部運(yùn)動(dòng)區(qū)內(nèi)的分化并不“劇烈”；相反，真正穩(wěn)定區(qū)分動(dòng)作類型的，是 M3、外側(cè)運(yùn)動(dòng)區(qū)與 S1 之間在 α/β 或低頻段的相位耦合與信息流重構(gòu)（Fig.3–4）。也就是說，“網(wǎng)絡(luò)層面的配合”比“單點(diǎn)的興奮或抑制”更能解釋不同面部動(dòng)作如何被組織出來。

歸納總結(jié)和點(diǎn)評(píng)

這項(xiàng)工作用“fMRI 精確定位 + 多區(qū)同步記錄 + ICMS 因果驗(yàn)證”的組合，把長(zhǎng)期爭(zhēng)論的“情緒—隨意兩通路模型”從“非此即彼”推進(jìn)到更可檢驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)框架：面部運(yùn)動(dòng)控制在皮層層面更像一個(gè)由 M3、M1、PMv 與 S1 構(gòu)成的分布式傳感—運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)（sensorimotor network），它會(huì)隨表情類型在特定頻段上重配同步與信息流。研究的亮點(diǎn)在于證據(jù)鏈完整：既證明節(jié)點(diǎn)間存在有效影響，又在真實(shí)表情中捕捉到頻段特異、表情選擇性的協(xié)同狀態(tài)。更重要的是，作者把 PMv 指向潛在“樞紐（hub）”的可能，并將結(jié)果自然延伸到卒中后面癱的網(wǎng)絡(luò)靶向調(diào)控設(shè)想，為后續(xù)神經(jīng)調(diào)控（如 TMS、tDCS）從“點(diǎn)刺激”走向“網(wǎng)絡(luò)治療”提供了扎實(shí)的生理學(xué)依據(jù)。

請(qǐng)打分

這篇?jiǎng)倓偟巧?strong>PNAS的研究，是否實(shí)至名歸？我們邀請(qǐng)您作為“云審稿人”，一同品鑒。精讀全文后，歡迎在匿名投票中打分，并在評(píng)論區(qū)分享您的深度見解。

前沿交流|歡迎加入認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)前沿交流群！

核心圖表、方法細(xì)節(jié)、統(tǒng)計(jì)結(jié)果與討論見原文及其拓展數(shù)據(jù)。

分享人：BQ

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部