日常生活里，吃饭看似是简单的本能行为，实则受复杂的心理与大脑调控。我们常会出现想吃却吃不下、明明饱腹还想进食、压力大就暴饮暴食等矛盾状态，这些现象背后，都是进食相关动机在动态变化、相互博弈。
当下，各类饮食失调、情绪性进食及精神共病问题日渐普遍，而现有研究多笼统看待进食动机，难以解释不同场景下进食行为的阶段性差异。因此，亟需细化进食的动机调控逻辑，结合大脑神经活动与身心状态变化，厘清进食行为的分段调控机制，为理解日常饮食异常、防治相关身心疾病提供理论支撑。
基于此，近日，中国科学院深圳先进技术研究院王立平研究员、刘清晴副研究员团队在《Neuron》杂志发表了“Granular motivational interaction and behavioral choice during feeding”揭示了进食过程中的颗粒性动机交互与行为选择。
动物时刻处在不断变化的环境中，往往同时存在多种生理需求。不同动机相互动态调控，帮助动物做出利于生存和繁衍的行为选择。本综述提出颗粒性动机状态概念并构建理论框架，解析进食各类动机的动态调控机制。依托人工智能，进食行为可划分为准备、启动、维持、中断、结束阶段，各阶段由不同细分动机主导。弓状核、下丘脑等脑区整合内外信号，编码调控各类进食动机；外界压力与机体状态变化会干扰神经活动和奖赏感知，打破动机平衡。多维度精准监测调控技术，不仅能阐释进食动机的动态过程，也为解析大脑智能行为、探究精神疾病发病机制提供新方向。
图一 动机如何掌控动物的本能行为
包括人类在内，动物都依靠行为适应环境、获取生存和繁衍所需资源，行为也是个体之间相互认知的主要方式。动机连接着身体内在状态与外在行为，而天生自带的本能行为，能让动物不用后天学习，就能应对复杂环境。因此，搞清楚动机如何调控本能行为，对理解动物生存与演化十分关键。
很早开始，就有多种理论解释动机与行为的关系：本能理论认为行为由天生本能主导；驱力理论提出，行为是为满足生理需求、缓解身体压力；诱因理论则强调，外界诱惑也会影响行为。这些理论共同说明，动机由身体状态和环境刺激共同决定，帮助机体维持稳定平衡。
自然环境中，动物往往同时存在多种需求，对应不同动机，但同一时间只能做出一种行为。就像马斯洛需求理论提到的，生理、安全等基础需求优先级更高，比如饥饿时，觅食进食会压倒防御、育幼等行为。
近二十年，光遗传、脑神经实时记录、AI行为识别等技术快速发展，让我们能精准捕捉、拆分不同动机。研究发现，小鼠会在进食、探索之间来回切换，进食全程分为多个阶段，受不同动机依次调控。
以往研究只关注进食总量，太过片面，难以看清食欲调控的复杂机制。本文以进食为研究切入点，结合前沿技术，提出颗粒性动机理论框架。细分觅食、靠近、探查、持续进食等不同动机，从行为和神经层面，梳理各类动机的相互作用，深入解析进食行为逻辑，也为研究其他本能行为提供新思路。
图二 从觅食到停嘴，是谁在调控？
饥饿会让身体缺少能量，进而优先触发进食动机，通过吃东西补足能量、维持身体平衡。
进食不是简单的瞬间行为，完整过程分为准备、启动、维持、中断和终止多个阶段。饥饿状态下，动物会在进食、探索等行为间交替切换，每个阶段都由专属神经环路与细分动机调控。
饥饿相关神经元能感知血糖、激素变化，肠胃和脂肪分泌的促食欲信号会进一步激活这类神经细胞。没找到食物时，这类神经会驱使动物四处搜寻；开始进食后，活动随之减弱，以此主导进食需求，同时抑制其他无关行为，优先保障进食。
多条神经通路分工配合，调控进食全程：下丘脑神经负责探查食物、启动进食；多巴胺神经引导主动靠近食物；中缝核神经管控深浅不同的觅食探索行为。
饱腹感会反向抑制进食通路，让动物停止进食、转为单纯探索。进入持续进食阶段后，多种神经细胞协同作用：部分神经维持进食行为，部分神经及时控量、防止吃太多；再结合奖赏调控机制，共同形成一套完整的神经网络，分段调控进食的启动、持续与终止。
图三 肠脑联动：管住食欲的关键
进食后，身体会通过肠脑通路产生饱腹感，进而抑制进食欲望。胃部膨胀、肠道吸收的糖分、脂质、蛋白质等营养信号会被肠道细胞感知，再经由神经传递到大脑。
大脑依靠多个核心脑区接收并整合信号，及时抑制进食行为、控制进食节奏。肠道激素也能直接压制饥饿神经，解除对其他行为的限制。多重神经协同配合，从短期和长期层面共同调控食欲，及时停止进食。
若摄入有害物质，身体会触发恶心、呕吐等防御反应，阻断进食并留下厌恶记忆。
综上，大脑会整合肠道的饱腹、营养及危险信号，灵活调控进食终止与自我保护。
图四 新型动机理论框架的提出
总结来说，在本能理论、驱力降低理论、诱因理论等经典动机学说的基础上，结合BBQSM 技术，我们提出了一个全新的研究框架。
该框架强调：觅食等本能行为背后的动机状态可被拆分为独立的细分状态。这些状态是连续的、动态过渡的，既能从行为上观察到，也能通过神经活动检测到。多种细分动机会同时存在、实时波动，当下占主导的那个，就决定了动物下一步的行为选择。
不过，这个理论也有局限。借助 AI虽然能识别动物每一个细微动作，但这不代表细分动机可以无限拆分，目前的框架也无法界定细分动机的 “最小单位”。针对具体问题，必须选择一个合适的尺度，这个尺度要同时满足：行为可测、神经可见、心理逻辑能解释。
简而言之，先天行为的复杂性与多变性，正是源于并反映了这些细分动机的动态波动与相互作用。
总结
先天行为复杂多变，本质是各类细分动机动态调控、相互博弈的结果。精准划分行为阶段、解析神经活动，是厘清动机机制的关键。深入研究该方向，既能阐明机体稳态的大脑调控原理，也能为自然智能与新一代具身智能、人工智能的研发，提供全新思路。
文章来源：
https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.12.025
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