人脑情感网络在情绪信息的感知、学习与理解，以及个体情感认知、情绪管理和心理健康中起着重要的作用。自主神经系统是人类情感的重要组成部分，参与个体日常生活中各种心理与生理功能，如应激反应、焦虑情绪、生理唤醒以及睡眠等。识别和捕捉大脑情感网络如何调控人类自主神经系统的潜在模式，不仅对理解情感认知的生理心理与脑机制具有理论价值，而且对发展情绪问题及相关障碍的客观标记和早期预测指标具有重要意义。综合利用高空间分辨率下功能性磁共振成像（fMRI）与皮肤电生理记录同步记录技术，秦绍正课题组揭示了人脑杏仁核情感网络的动态功能整合与分化跟自发生理唤醒之间的关联模式。该研究成果于年6月7日在NeuroImage在线发表。自主神经系统作为人类生理和情感调节的重要部分，参与并调控个体日常生活中的多种心理、生理功能。其中，生理唤醒作为一种重要的生理反应.近年来被诸多研究发现与人体情绪刺激和情感事件的诱发存在紧密联系。为此，探索人脑调控生理唤醒反应的相关神经环路与神经机制是当下尚待探索的问题。另一方面，杏仁核作为人脑情感网络的核心节点，广泛参与了对外界情绪刺激的反应与内在情绪信息的加工（自发性活动）。其中，中央内侧杏仁核CMA和基底外侧杏仁核BLA在解剖结构与神经投射上均存在着显著的分离。然而，杏仁核亚区的情绪网络自发活动是否与自发生理唤醒活动间存在着潜在的联系这一问题尚未被研究。基于以上问题，课题组开展了两个研究，收集了两组共79名成年被试的fMRI静息态扫描脑成像数据（其中37名被试同步记录了生理唤醒信号），并综合运用fMRI、生理心理和机器学习等方法探究了杏仁核亚区情感功能网络活动与生理唤醒水平之间的动态关联模式。研究一：运用42名成人被试的静息态功能性磁共振成像（fMRI）数据，采用滑动窗和非监督学习算法识别和分析杏仁核亚区动态功能网络组织模式。研究二：运用37名成人被试高分辨率的静息态功能性磁共振成像（fMRI）数据，结合同步采集记录的皮肤电水平，考察杏仁核亚区动态功能网络模式与皮肤电表征的生理唤醒水平的关系。
图1.非监督学习算法揭示杏仁核亚区情感网络的动态功能连接模式
研究一中，我们选取了杏仁核亚区BLA和CMA的概率图谱，并计算了杏仁核亚区与全脑的功能连接指标。发现BLA和CMA在皮层、边缘系统区域均存在着明显的分离。接着我们运用滑动窗方法（slidingwindowapproach）计算了杏仁核亚区情绪网络的动态功能连接指标，并运用K-means聚类分析识别潜在的连接模式。聚类结果稳健地识别出杏仁核亚区动态功能连接呈现出两种相互区别的模式，我们称为整合与分离模式。我们发现整合模式呈现出更高的功能连接水平，且BLA网络与CMA功能网络在空间上和时间上呈现出高度整合特性，而分离模式则呈现出较低的大脑功能连接水平，且BLA与CMA功能网络之间表现出显著的分离特性。总的来说，研究一识别出杏仁核亚区情绪网络的两种模式，分别表征杏仁核BLA与CMA功能网络间的整合与分离行为。研究二中，我们在复现了研究一结果的基础上，深入探究了杏仁核情绪网络动态连接模式与被试生理唤醒水平间的关系。我们发现整合模式下被试的皮肤电水平显著高于分离模式下的皮肤电水平。我们进一步地运用基于机器学习的弹性网络回归（Elastic-net）算法来考察不同模式下的杏仁核连接网络能否预测实时的皮肤电水平，发现整合模式下的动态功能连接模式能够显著预测实时皮肤电水平，且整合模式下的预测精度显著高于分离模式，而分离模式下的杏仁核功能连接网络并不能显著预测实时皮肤电水平。
图2.杏仁核功能网络的动态整合和分离模式与生理唤醒水平的关联
最后,我们比较了在两种模式下弹性网络回归模型的系数差异，发现对预测实时皮肤电水平贡献最大的杏仁核亚区功能连接在整合模式与分离模式间存在着较大的空间差异。整合模式下对预测实时皮肤电水平贡献最大的功能连接主要分布在感觉皮层（SM,STG,ITC），脑岛（insula）和内侧扣带回（mCC）以及丘脑(thalamus)。而在分离模式下，则主要集中在内侧前额叶（mPFC），额叶中、下回(MFG、IFG)，海马（hippocampus)及旁海马区域（parahippocampus）和小脑脚（crus）。总的来说，研究二通过运用机器学习的方法证实了杏仁核亚区的动态功能连接模式与皮肤电水平存在紧密的关联。
图3.机器学习揭示生理唤醒相关的整合与分离模式的空间差异
总结:本研究综合运用fMRI、生理心理和机器学习等方法，发现了静息态下杏仁核两个亚区（BLA和CMA）间形成灵活的整合与分离模式，并与由皮肤电表征的生理唤醒水平形成了动态的关联模式，为深入理解杏仁核情绪网络调控自主神经系统的神经机制提供了新的见解，也为寻找相关神经生物标记及脑网络靶点提供了一定的启示。致谢：感谢本项目合作者北师大刘超教授、北脑中心崔再续研究员和上交大杨志教授以及北师大脑成像中心和北京大学脑成像中心的大力支持，感谢参与本项目的所有被试对科学研究的支持和奉献。本项目获得了国家自然基金委等项目以及认知神经科学与学习国家重点实验室开放课题等资助。论文链接：