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冯廷勇教授团队采用人类全脑复杂功能及结构连接网络拓扑属性揭示跨期决策的神经机制

发布时间:2018-11-22 来源:本站原创 作者:本站编辑   浏览次数:

跨期决策是人类行为决策中最重要的选择之一,它通常要求个体对发生在不同时间点事件的成本和收益进行权衡从而做出选择。已有研究表明,跨期选择能够有效地预测个体人类的主观幸福感、健康及财务稳定,甚至能够影响一个国家的繁荣昌盛及全球性问题。因此,研究者们长期致力于探索和揭示跨期决策的神经基础以充分了解这种重要的人类行为的内在机制。

近期,冯廷勇教授团队在国际著名神经影像学术期刊 Human Brain Mapping 上刊发题为“Altered structural and functional brain network overall organization predict human intertemporal decision-making”的文章,通过构建全脑复杂连接网络 (见图1) 揭示了人脑的全脑功能连接及结构连接的图论拓扑属性对跨期决策的预测。


1 完整的数据分析流程。a 表示通过T1*像分别以低分辨率的AAL模板和Power模板将全脑定义为90264个节点(脑区)的图谱,并通过FACT确定性纤维追踪构建结构连接网络;b 表示通过T2*静息扫描影像以同样的分割策略定义脑图节点,以功能连接定义脑图边构建功能连接矩阵;c 表示通过阈值化的方法从全脑连接矩阵中获取邻接矩阵,然后计算相应的空间拓扑组织属性;d 表示将功能连接矩阵与结构连接矩阵间通过皮尔逊积差相关在投射的高斯空间上求耦合性;e 表示将这种耦合性与跨期选择的延迟折扣率做相关分析。

 

该研究的结果提示,全脑多尺度的功能连接及结构连接网络的全局拓扑属性能够显著的正向预测个体的更优跨期选择,即网络存在更好的“小世界”属性 (Small-world organization) 及“富人俱乐部”属性 (Rich-club metric) 将预测个体更多的选择长远有利的未来奖赏 (见图23)。此外,本研究还揭示了全脑功能连接网络的模块化拓扑水平能够显著的正向预测个体在跨期选择中更多的选择远期奖赏,即全脑功能连接网络模块化系数越高,其个体的选择更能够抵制非理性的朝向短期奖赏的寻求。但该效应并未在全脑多尺度的结构连接网络中发现。

2 “小世界”属性与跨期选择的关系。 (a) 表示以AAL-90模板构建的全脑功能连接网络在的六项“小世界”组织属性的特征(b) 表示以Power-264模板构建的全脑功能连接网络中的六项“小世界”组织属性的特征(c) 表示以AAL-90模板构建的全脑结构网络的六项“小世界”组织属性的特征(d) 表示以Power-264模板构建的全脑结构网络在的六项“小世界”组织属性的特征。红色表示在样本一中的结果;蓝色表示在样本二中的结果。* 表示在两个样本中都与跨期选择的延迟折扣率显著相关 (p < 0.05)*表示在一个样本中相关显著。

 

 

 

3 “富人俱乐部”属性显示与重构。(a) (b) 图分别表示基于AAL-90分割方案的功能连接网络在样本一和独立样本二中的“富人俱乐部”属性,其右侧对应的玻璃脑图谱显示对应的该组织属性的节点 (脑区)(c) (d) 图分别表示基于AAL-90分割方案的结构连接网络在样本一和独立样本二中的“富人俱乐部”属性,其右侧对应的玻璃脑图谱显示对应的该组织属性的节点 (脑区)

 

令人兴奋地是,本研究首次揭示了全脑结构连接-功能连接耦合 (Coupling of structural-functional connectivity; SC-FC Coupling) 与跨期选择间的显著的负相关关系,提示着严重的结构约束 (Structural constraints) 将可能损害全脑灵活的全局信息通讯模式。以上研究结果均在两独立样本中得到交叉验证,显示出良好的可重复性 (见图4)

4 网络构建的可重复性检查。 结果显示,无论是AAL-90还是Power-264模板的分割策略,全脑功能连接网络及全脑结构连接网络的重构在两独立样本间得到了重复验证。

 

本研究结果为推动领域内关于跨期选择的更大尺度的神经机制认识作出了一定的贡献,在区域性神经活动、连接及大尺度脑网络的基础上拓展了人们关于该人类决策在全脑复杂连接网络的全局及局部信息通讯模式上的了解,并为进一步基于拓扑学的跨神经影像模态研究提供了一定的参考。

论文的第一作者为西南大学心理学部硕士生陈志毅,冯廷勇教授为通讯作者。该研究得到国家自然科学基金面上项目(31571128)和中央高校基本业务经费的资助(SWU1809357)。

 

文章链接

Chen Z, Hu X, Chen Q, Feng T. Altered structural and functional brain network overall organization predict human intertemporal decision-making. Hum Brain Mapp. 2018; 1–23. DOI: https://doi.org/10.1002/hbm.24374

 

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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hbm.24374