《自然-通讯》：大脑如何绘制“情绪地图”？科学家揭示海马体-前额叶回路的新功能

在心理学经典理论中，人类的情绪可以通过两个维度来定位：效价（Valence，即愉悦或不愉悦的程度）和唤醒度（Arousal，即身体反应的强度，如呼吸加快或心跳加速）。如果将“愉悦感”视为经度，将“身体反应”视为纬度，人类的大脑中似乎存在一张坐标清晰的“情绪认知地图”。

近日，来自美国埃默里大学（Emory University）的神经科学家在《自然-通讯》（Nature Communications）上发表研究。他们首次揭示了原本用于处理空间记忆和导航的海马体-前额叶回路（Hippocampal-prefrontal circuits），正是支撑这张“情绪认知地图”的核心神经机制。

发现：情绪在脑区中的“坐标化”表征

由埃默里大学心理学教授 Philip Kragel 领导的研究团队发现，大脑并非杂乱无章地处理情绪，而是将其组织成一种结构化的分级体系。

1. 海马体（Hippocampus）： 这一形似海马的结构负责将情绪概念分类。研究发现，海马体内部存在明确的分工：其前部（Anterior）倾向于表征宏观的情绪类别（如“好”与“坏”），而其后部（Posterior）则负责处理更细腻、更具颗粒度的情绪概念。

2. 腹内侧前额叶皮层（vmPFC）： 该区域则扮演了“制图师”的角色。它不只是存储单个节点，而是实时追踪不同情绪节点之间的空间关系，以及它们在心理地图上的分布情况。

方法创新：神经成像与 AI 模型“TEM”的结合

为了客观、科学地解码主观的情绪体验，研究团队采用了多模态数据集 Emo-FiLM（包含志愿者观看电影短片时的情绪自评及对应的 fMRI 脑电扫描数据）。

研究的一大亮点是引入了名为 Tolman-Eichenbaum Machine (TEM) 的人工智能神经网络。这种模型专门用于模拟大脑的关联记忆（Relational memory）。

• 人工智能代理实验： 研究人员构建了一个基于情绪评分的抽象图形环境，让 TEM “机器人”在其中进行“漫游”学习。

• 预测与路径规划： 经过训练后，这些虚拟机器人能够预测当它们在“情绪地图”上向上、下、左、右移动时会经历什么。这一模拟过程与人类参与者在观看电影时的大脑活动模式高度吻合。

临床意义：情绪“颗粒度”与心理健康

这项研究不仅填补了认知地图理论的空白，还为精神疾病的治疗提供了新思路。

Philip Kragel 教授指出：“研究表明，抑郁症和焦虑症患者对情绪的表征往往是‘压缩’且缺乏区分度的。而那些能够以更高颗粒度（Granularity）和差异化方式表征情绪的人，通常拥有更好的心理健康预后。”

通过精准定位产生这类地图化表征的神经机制，未来的治疗方法或许可以侧重于帮助患者重塑或细化其大脑中的情绪地图，从而改善情绪调节能力。

未来追问：情绪地图是先天还是后天的？

尽管研究揭示了地图的存在，但仍有许多未解之谜。例如：人类是生来就具备分辨“好与坏”这种大框架的能力，然后逐渐学习添加细微节点？还是先学会了通用的关联结构，再将情绪填入其中？

研究团队计划下一步探索这张“情绪地图”在不同文化背景以及不同心理健康状况人群中的差异，并追踪这张图是如何随时间发育完善的。

参考文献：Yumeng Ma et al, Map-like representations of emotion knowledge in hippocampal-prefrontal systems, Nature Communications (2026). DOI: 10.1038/s41467-025-68240-z

编辑：王洪

排版：李丽