大脑如何判断一个信号是“好事”还是“危险”并决定靠近还是躲开？背内侧前额叶皮层（dmPFC）就像一个“决策中心”，能同时读取刺激的突出程度、好坏和价值。
基于此，2026年1月7日，波尔多大学Daniel Jercog研究团队在Nature杂志发表了“Prefrontal neural geometry of learned cues guides motivated behaviours”揭示了前额叶神经对习得性线索的表征结构引导动机行为。
在此，作者利用钙成像技术，在自由活动的雄性小鼠中记录了dmPFC单个神经元群体的活动，同时让小鼠区分预测不同奖赏或惩罚结果的刺激。这一范式前所未有地实现了对显著性、效价和价值信息的分离。发现dmPFC神经元群体主要编码习得性刺激的趋近性（奖赏）和回避性（惩罚）价值，而不同的亚群则沿着相互正交的信息轴分别编码效价和显著性。这些结果揭示了在关联学习过程中，dmPFC神经网络对刺激的价值、显著性和效价进行并发且多维度的群体编码。dmPFC神经表征的几何结构动态地塑造了趋近性和回避性动机行为。
图一 用于评估显著性、效价和价值编码的行为框架与任务
为了弄清大脑如何区分“重要但不同性质”的信号（比如“有大奖”和“有大危险”），作者设计了一个巧妙的行为任务：让小鼠听到不同声音，分别预示奖励、轻微电击或强烈电击。关键在于，小鼠对“大奖”和“强电击”的反应强度差不多，都会快速穿梭到另一侧，说明这两个刺激同样重要（高显著性），但一个让人靠近，一个让人躲开（效价相反）。
研究发现，小鼠能清楚区分它们：听到奖励信号后会去舔水口，而听到电击信号则不会。而且，抑制dmPFC小鼠就分不清这些信号了，说明dmPFC对判断刺激意义至关重要。
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这个任务成功分离了动机行为中的三个关键维度：显著性（有多重要）、效价（是好是坏）和价值（具体多好或多坏）。
图二 dmPFC神经群体活动符合价值编码模式
作者通过钙成像记录小鼠dmPFC在趋近-回避任务中的神经活动，发现：不同预测结果的线索（奖励、弱惩罚、强惩罚）。虽然单个神经元反应多样，但群体活动能清晰区分每种线索且这种区分并非由声音本身或动作驱动，而是由线索所关联的结果价值决定。
关键证据来自“奖赏贬值”和“厌恶再赋值”实验：当奖励变得不那么诱人时，大脑对奖励线索的表征变得模糊；当弱惩罚升级为强惩罚时，其神经表征也随之“升级”变得更像强惩罚信号。在消退学习中，当某个线索不再预示结果，它的神经活动也逐渐“回归空白”。
这些结果表明：dmPFC并不单独编码“重要性”或“好坏”，而是以群体活动整体反映刺激的预期价值。
图三 dmPFC并行编码显著性、效价与价值
在识别出 dmPFC 中存在分别参与显著性和效价编码的部分重叠神经元亚群后，作者进一步探究了显著性、效价和价值这三个动机维度如何在该脑区共同组织。由于“价值”涉及对刺激行为意义的综合评估，难以用简单的二元分类捕捉，研究者改用多变量回归方法：以刺激诱发的运动速度变化量化显著性，以动物的穿梭反应概率衡量价值并用逻辑回归解码具有明确正负属性的效价。
结果表明，从刺激出现起，dmPFC 的群体神经活动就能同时可靠地解码这三个维度。在表征结构上，显著性将强趋近与强厌恶刺激聚在一起（因二者都突出），而价值则将它们按行为意义梯度分开；效价则清晰区分正负类别。将各维度的解码权重投影到共享的神经活动主成分空间后，发现三者彼此接近正交，说明它们由相对独立的神经子空间支持。
此外，单个神经元对这三个维度的贡献呈现混合模式：有的特异编码某一维度，有的则同时参与多个维度。这表明 dmPFC 通过灵活组合特异性和多路复用的神经编码策略，并行处理多种动机信息，从而支持复杂的行为决策。
总结
本研究发现，dmPFC通过同一群神经元同时编码奖赏与威胁线索的多维信息（如显著性、效价、预测性），形成一种灵活的“关联地图”。这种多维表征机制使大脑能根据环境线索动态调整趋近或回避行为。该发现为理解焦虑、抑郁、PTSD等精神疾病中关联学习缺陷（如过度恐惧或快感缺失）提供了神经环路基础，提示dmPFC的整合功能失调可能是多种精神障碍的共同机制。
文章来源
https://doi.org/10.1038/s41586-025-09902-2
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