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      科研進(jìn)展

      心理所研究揭示狀態(tài)焦慮和特質(zhì)焦慮具有相同的腦網(wǎng)絡(luò )拓撲機制

      發(fā)布時(shí)間:2022-11-11 作者:中國科學(xué)院行為科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室 穆妍研究組

        焦慮是人類(lèi)最為普遍的情緒狀態(tài)之一,對我們身心健康具有重要且復雜的意義。焦慮是一種由即將到來(lái)的潛在威脅引起的消極的情緒狀態(tài),可以細分為狀態(tài)焦慮和特質(zhì)焦慮。以往研究多聚焦于單一維度焦慮的神經(jīng)機制,很少有研究從腦網(wǎng)絡(luò )層面對焦慮的拓撲機制進(jìn)行深入地探討。

        因此,中國科學(xué)院行為科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室穆妍研究組的姜黎黎副研究員開(kāi)展了一項研究,通過(guò)收集60個(gè)被試靜息狀態(tài)下的結構和功能磁共振數據,從宏觀(guān)大腦尺度層面測量不同腦區大腦灰質(zhì)形態(tài)學(xué)指標的分布相似性以構建形態(tài)相似性網(wǎng)絡(luò );通過(guò)計算不同腦區時(shí)間序列的皮爾遜相關(guān)系數以構建功能連接網(wǎng)絡(luò ),隨后采用滑窗法計算不同腦區之間的動(dòng)態(tài)功能連接以測量功能網(wǎng)絡(luò )拓撲特征的時(shí)間變化,同時(shí)改變大腦形態(tài)指標的分組數量以測量形態(tài)相似性網(wǎng)絡(luò )拓撲特征的空間變化。最后采用一般線(xiàn)性回歸模型對狀態(tài)焦慮和特質(zhì)焦慮的拓撲特征進(jìn)行系統地探討(圖1)。

      圖1.(A)形態(tài)相似網(wǎng)絡(luò )和(B)功能連接網(wǎng)絡(luò )及其時(shí)空變化構建流程圖

        研究結果發(fā)現,在靜態(tài)功能連接網(wǎng)絡(luò )層面,狀態(tài)焦慮和特質(zhì)焦慮均與右側腦島(RH_SalVentAttn_FrOper)網(wǎng)頁(yè)排序中心度(pagerank centrality)呈顯著(zhù)正相關(guān)(圖2),而在靜態(tài)結構網(wǎng)絡(luò )層面沒(méi)有顯著(zhù)結果。

      圖2.(A)狀態(tài)焦慮和(B)特質(zhì)焦慮均與右側腦島網(wǎng)頁(yè)排序中心度呈顯著(zhù)正相關(guān)

        在結構網(wǎng)絡(luò )的空間變化層面,狀態(tài)焦慮和特質(zhì)焦慮均與體積相似性網(wǎng)絡(luò )的左側額葉眼動(dòng)區(LH_Default_FEF)節點(diǎn)效率(nodal efficiency)的變異系數呈顯著(zhù)負相關(guān)(圖3);而在功能網(wǎng)絡(luò )的時(shí)間變化層面,狀態(tài)焦慮和特質(zhì)焦慮均與右側腦島網(wǎng)頁(yè)排序中心度和度中心度(degree centrality)的時(shí)間變異呈顯著(zhù)正相關(guān)(圖4)。

      圖3.(B)特質(zhì)焦慮和(C)狀態(tài)焦慮均與體積相似性網(wǎng)絡(luò )的空間變異呈顯著(zhù)負相關(guān)

      圖4.(A、B)狀態(tài)焦慮和(C、D)特質(zhì)焦慮均與功能連接網(wǎng)絡(luò )的時(shí)間變異呈顯著(zhù)正相關(guān)

       

        綜上,無(wú)論是在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)腦網(wǎng)絡(luò )層面,狀態(tài)焦慮和特質(zhì)焦慮均與相同的大腦區域的拓撲測量顯著(zhù)相關(guān)。研究證明了狀態(tài)焦慮和特質(zhì)焦慮具有相同的腦網(wǎng)絡(luò )拓撲機制,并且該結果具有高度的時(shí)空魯棒性。該研究不僅提高了研究者對于人腦時(shí)間和空間組織的理解,也豐富了焦慮的腦網(wǎng)絡(luò )機制研究。

        本研究受到國家自然科學(xué)基金的支持(No.11674388)。碩士生李宇斌為第一作者,姜黎黎副研究員為通訊作者。

        該研究成果已在線(xiàn)發(fā)表于Frontiers in Neuroinformatics。

        論文信息:

        Li, Y., & Jiang, L*. (2022). State and trait anxiety share common network topological mechanisms of human brain. Frontiers in Neuroinformatics, 16, 859309. https://doi.org/10.3389/fninf.2022.859309


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