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跨期选择(intertemporal decision-making)描述了人们对于发生在不同时间点的事件的利益、后果(consequence)进行权衡从而做出的审慎决策。而在跨期选择中往往出现一种稳定的具有明显偏向性的决策偏好,即与当前或短期的(short-term)获益相比较,人们通常对那些长远的(long-term)获益赋予更小的权重和偏好,称为延迟折扣(delay discounting)(Green&Myerson,2004)。已有大量研究表明,延迟折扣是跨期选择中的核心指标,其行为倾向广泛的存在于个体人类甚至灵长类动物当中并能够在个体层面显著地预测其学业成就、健康、生育、教育、及客观社会经济地位,也能在国家和群体的层面上影响其公共政策制定、环境开发与保护及全球气候变暖问题(Heil,Johnson,Higgins,&Bickel,2006;Sheffer et al.,2013;Weller,Iii,Avsar,&Cox,2008;Wilson et al.,2015)。显然,对于延迟折扣行为的广泛研究与深入理解将能够为影响和改善个体生活及调整优化国家、群体的公共策略起到极为重要的作用。更重要的是,非侵入式神经影像学技术(如功能性磁共振成像,f MRI)的蓬勃发展和成熟应用为进一步深入探索与揭示延迟折扣的本质和底层机制提供了有效的一个强大的工具和有效的手段。值得注意的是,近来年,尽管研究者们通过f MRI技术在揭示延迟折扣的神经影像学基础上有了相对丰富的成果和较为深厚的积淀,但基于复杂网络的人脑脑连接组学和图论分析对该科学问题探索和揭示仍然显得十分不足。Sporns等人认为,要至少从三个层次上去刻画和揭示人类的脑内神经活动组织模型以探索不同认知活动的神经机制,即微观层面(microscale,神经元或神经递质)、介观层面(mesoscale,皮层柱)及宏观层面(macroscale,脑区)(Cao et al.,2018;Olaf Sporns,Tononi,&K?tter,2005)。而在宏观层面,至少存在三种递进的层次对人类认知的神经机制进行刻画,即功能脑区定位、功能子网络协作耦合/独立分离及全脑复杂网络拓扑组织。尽管已有研究对于延迟折扣神经机制探索在前两个层次上已有了丰富的成果,但缺乏利用人脑连接组及图论分析法从人脑复杂网络拓扑属性出发对延迟折扣的神经机制进行深入研究。因此,为进一步从网络拓扑层次揭示延迟折扣的神经机制,本研究分别通过探索人脑功能网络的节点度分布“无标度”组织及全脑功能网络的“小世界”通讯组织模式来刻画延迟折扣行为的神经拓扑组织机制。具体来说,研究一通过基于采集分解盲源信号的独立成分分析法(independent component analysis,ICA)在一组大样本(105人)被试的静息态功能影像信号中提取出识别出固有大尺度脑网络(resting-state large-scale brain intrinsic network,ICs),然后计算出这些网络的独立时间成分时间序列的“无标度”特性,最后计算这种“无标度”特性与延迟折扣行为的关系。研究二则进一步通过多尺度分割策略构建全脑功能网络,在全脑功能网络组织层面上去探索全脑“小世界”拓扑组织方式对延迟折扣的预测。总之,研究一、二基于复杂网络分析算法通过不同层次的网络组织拓扑属性去进一步揭示了延迟折扣的神经网络组织模式。在研究一中,为探索人脑复杂网络的特殊节点度分布属性(即“无标度”特性)对延迟折扣预测的神经机制,本研究拟通过独立成分分析(independent component analysis)在105名被试的静息态功能性磁共振神经影像(resting-state f MRI,RS-f MRI)的盲源信号中中提取并识别经典9个静息态功能子网络(modules),然后将其独立时间成分的时间序列经过小波消失矩转换法(vanishing moments of wavelet for transformation)计算表征为“赫斯特指数”(Hurst exponent,H);H越高,即该功能子网络的网络长时记忆性(long-term memory)越强。最后,在控制了人格、年龄、受教育水平等人口统计学变量后将H与延迟折扣率进行偏相关检验以揭示网络“无标度”特性对延迟折扣拓扑的刻画。结果表明:1)本研究通过Group ICA在主成分降维后通过二进制最小描述长度算法(minimum description length criterion)反向建构了30个空间独立成份(independent component,IC),并成功从中识别、提取出了9个独立空间称为作为经典静息态大尺度功能子网络,即初级视觉网络(IC4,primary visual network),辅助视觉网络(IC5,extra-striate visual network,ESVN),右侧额顶控制网络(IC11,right-lateralized frontoparietal network,RFPN),听觉网络(IC12,auditory network,AN),感觉运动网络(IC16,sensorimotor network),左侧额顶控制网络(IC17,left-lateralized frontoparietal network),默认网络(IC20,default mode network),突显网络(IC23,salience network,SN),中央执行控制网络(IC27,central executive network),均表现出良好的空间识别模式;2)为避免无关变量对于观测变量潜在的影响,本研究构建偏相关模型,将被试年龄、性别、受教育年限、人格特质及特质性焦虑水平的得分投入协方差矩阵进行控制,结果发现被试延迟折扣行为的曲线下面积(area under curve,ACU)与识别提取出的默认网络(default mode network)的赫斯特指数呈显著负相关(r(105)=-0.487;经过Bonferroni校正,p<0.05),同时也与识别提取出的突显网络(salience network)的赫斯特指数显示出显著负相关(r(105)=-0.429;经过Bonferroni校正,p<0.05)。这说明,默认网络与突显网络的“无标度”组织拓扑属性越强,延迟折扣率越高,个体越倾向于短期有利的立即奖赏而不是长远有里的延迟奖赏。在研究二当中,我们拟通过功能网络模板及结构网络模板分别定义全脑网络节点,以各节点间的时间序列信号的相关性为边连接,交叉验证全脑网络构建的结果,同时避免由于网络构建定义分辨率差异导致的效应混淆。并且,为了确保本研究的可重复性,本研究招募了两个独立样本并完全重复该研究程序,即主样本(53人)及复测样本(52人)。然后,对构建好的全脑功能连接网络进行小世界属性运算,通过马尔科夫氏随机网络仿真算法生成同等规模的随机网络以标准化聚类系数和最短平均路径,用以描述构建好的脑网络的小世界拓扑属性。最后,同样通过偏相关模型探索“小世界”拓扑属性对于预测延迟折扣的神经机制。结果发现:1)基于解剖学的AAL-90分割模板定义节点的全脑功能网络矩阵在主样本集及复测样本集间具有高度正相关(r=0.921,p<1×10-5,95%CI:0.917-0.925);此外,基于功能分区的Power-264模板定义节点构建的全脑功能连接网络矩阵在主样本集及复测样本集中同样高度正相关(r=0.938,p<1×10-5,95%CI:0.937-0.939);2)无论是通过低分辨率的解剖学模板(AAL-90)还是较高分辨率的功能分区模板(Power-264),人脑全脑静息功能连接网络在网络二元阈值化的稀疏值在6%到40%间都表现出了明显的“小世界”组织属性(γ>1,λ≈1,σ>1);3)无论是基于哪种分割策略,人脑全脑功能连接网络的“小世界”组织特性都将反向预测个体的延迟折扣率;4)无论是基于AAL-90解剖学模板还是基于Power-264功能模板,使用局部效率及全局效率去表征全脑脑功能连接网络,脑功能连接网络的局部传递效率与延迟折扣仍然存在显著负相关,但在全局效率与延迟折扣间的检验中并未见显著相关关系。这些结果说明,本研究首先成功的构建了可靠及稳定的人脑功能连接组及结构连接组,表现出了良好的可重复性;第二,与已有研究一致,本研究构建的人脑连接组均表现出同时具有良好的局部效率和全局效率的“小世界”网络组织拓扑属性;第三,最重要的是,本研究发现了在跨期选择中更高的延迟折扣率可能是由降低的人脑连接组的小世界拓扑组织属性造成的;最后,延迟折扣率的个体在功能连接组上可能表现出显著更好的局部信息处理效率。综上所述,本研究发现:1)人脑固有的大尺度静息态功能连接子网络的“无标度”拓扑属性与个体的延迟折扣率具有显著的正相关关系,即默认网路及突显网络的“无标度”拓扑越强,个体延迟折扣率越大;2)个体全脑静息态功能连接网络组织的“小世界属性”与延迟折扣率呈负相关,即全脑“小世界”组织通讯模式越强,个体延迟折扣率越小。因此,本研究通过复杂网络算法探索和揭示了人脑功能子网络的“无标度”组织特性及全脑网络的“小世界”空间拓扑特性对延迟折扣的影响,从而弥补和拓展了该科学领域内对于延迟折扣神经拓扑模式的了解,为更深入的解释人类延迟折扣行为的差异提供了新的途径。