Neuron綜述 | 中科院深圳先進院王立平/劉清晴團隊提出“顆粒性動機調控攝食行為”新理論

日常生活里，吃飯看似是簡單的本能行為，實則受復雜的心理與大腦調控。我們常會出現想吃卻吃不下、明明飽腹還想進食、壓力大就暴飲暴食等矛盾狀態，這些現象背后，都是進食相關動機在動態變化、相互博弈。

當下，各類飲食失調、情緒性進食及精神共病問題日漸普遍，而現有研究多籠統看待進食動機，難以解釋不同場景下進食行為的階段性差異。因此，亟需細化進食的動機調控邏輯，結合大腦神經活動與身心狀態變化，厘清進食行為的分段調控機制，為理解日常飲食異常、防治相關身心疾病提供理論支撐。

基于此，近日，中國科學院深圳先進技術研究院王立平研究員、劉清晴副研究員團隊在《Neuron》雜志發表了“Granular motivational interaction and behavioral choice during feeding”揭示了進食過程中的顆粒性動機交互與行為選擇。

動物時刻處在不斷變化的環境中，往往同時存在多種生理需求。不同動機相互動態調控，幫助動物做出利于生存和繁衍的行為選擇。本綜述提出顆粒性動機狀態概念并構建理論框架，解析進食各類動機的動態調控機制。依托人工智能，進食行為可劃分為準備、啟動、維持、中斷、結束階段，各階段由不同細分動機主導。弓狀核、下丘腦等腦區整合內外信號，編碼調控各類進食動機；外界壓力與機體狀態變化會干擾神經活動和獎賞感知，打破動機平衡。多維度精準監測調控技術，不僅能闡釋進食動機的動態過程，也為解析大腦智能行為、探究精神疾病發病機制提供新方向。

圖一 動機如何掌控動物的本能行為

包括人類在內，動物都依靠行為適應環境、獲取生存和繁衍所需資源，行為也是個體之間相互認知的主要方式。動機連接著身體內在狀態與外在行為，而天生自帶的本能行為，能讓動物不用后天學習，就能應對復雜環境。因此，搞清楚動機如何調控本能行為，對理解動物生存與演化十分關鍵。

很早開始，就有多種理論解釋動機與行為的關系：本能理論認為行為由天生本能主導；驅力理論提出，行為是為滿足生理需求、緩解身體壓力；誘因理論則強調，外界誘惑也會影響行為。這些理論共同說明，動機由身體狀態和環境刺激共同決定，幫助機體維持穩定平衡。

自然環境中，動物往往同時存在多種需求，對應不同動機，但同一時間只能做出一種行為。就像馬斯洛需求理論提到的，生理、安全等基礎需求優先級更高，比如饑餓時，覓食進食會壓倒防御、育幼等行為。

近二十年，光遺傳、腦神經實時記錄、AI行為識別等技術快速發展，讓我們能精準捕捉、拆分不同動機。研究發現，小鼠會在進食、探索之間來回切換，進食全程分為多個階段，受不同動機依次調控。

以往研究只關注進食總量，太過片面，難以看清食欲調控的復雜機制。本文以進食為研究切入點，結合前沿技術，提出顆粒性動機理論框架。細分覓食、靠近、探查、持續進食等不同動機，從行為和神經層面，梳理各類動機的相互作用，深入解析進食行為邏輯，也為研究其他本能行為提供新思路。

圖二 從覓食到停嘴，是誰在調控？

饑餓會讓身體缺少能量，進而優先觸發進食動機，通過吃東西補足能量、維持身體平衡。

進食不是簡單的瞬間行為，完整過程分為準備、啟動、維持、中斷和終止多個階段。饑餓狀態下，動物會在進食、探索等行為間交替切換，每個階段都由專屬神經環路與細分動機調控。

饑餓相關神經元能感知血糖、激素變化，腸胃和脂肪分泌的促食欲信號會進一步激活這類神經細胞。沒找到食物時，這類神經會驅使動物四處搜尋；開始進食后，活動隨之減弱，以此主導進食需求，同時抑制其他無關行為，優先保障進食。

多條神經通路分工配合，調控進食全程：下丘腦神經負責探查食物、啟動進食；多巴胺神經引導主動靠近食物；中縫核神經管控深淺不同的覓食探索行為。

飽腹感會反向抑制進食通路，讓動物停止進食、轉為單純探索。進入持續進食階段后，多種神經細胞協同作用：部分神經維持進食行為，部分神經及時控量、防止吃太多；再結合獎賞調控機制，共同形成一套完整的神經網絡，分段調控進食的啟動、持續與終止。

圖三 腸腦聯動：管住食欲的關鍵

進食后，身體會通過腸腦通路產生飽腹感，進而抑制進食欲望。胃部膨脹、腸道吸收的糖分、脂質、蛋白質等營養信號會被腸道細胞感知，再經由神經傳遞到大腦。

大腦依靠多個核心腦區接收并整合信號，及時抑制進食行為、控制進食節奏。腸道激素也能直接壓制饑餓神經，解除對其他行為的限制。多重神經協同配合，從短期和長期層面共同調控食欲，及時停止進食。

若攝入有害物質，身體會觸發惡心、嘔吐等防御反應，阻斷進食并留下厭惡記憶。

綜上，大腦會整合腸道的飽腹、營養及危險信號，靈活調控進食終止與自我保護。

圖四 新型動機理論框架的提出

總結來說，在本能理論、驅力降低理論、誘因理論等經典動機學說的基礎上，結合BBQSM 技術，我們提出了一個全新的研究框架。

該框架強調：覓食等本能行為背后的動機狀態可被拆分為獨立的細分狀態。這些狀態是連續的、動態過渡的，既能從行為上觀察到，也能通過神經活動檢測到。多種細分動機會同時存在、實時波動，當下占主導的那個，就決定了動物下一步的行為選擇。

不過，這個理論也有局限。借助 AI雖然能識別動物每一個細微動作，但這不代表細分動機可以無限拆分，目前的框架也無法界定細分動機的 “最小單位”。針對具體問題，必須選擇一個合適的尺度，這個尺度要同時滿足：行為可測、神經可見、心理邏輯能解釋。

簡而言之，先天行為的復雜性與多變性，正是源于并反映了這些細分動機的動態波動與相互作用。

總結

先天行為復雜多變，本質是各類細分動機動態調控、相互博弈的結果。精準劃分行為階段、解析神經活動，是厘清動機機制的關鍵。深入研究該方向，既能闡明機體穩態的大腦調控原理，也能為自然智能與新一代具身智能、人工智能的研發，提供全新思路。

文章來源：

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.12.025

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