風(fēng)險(xiǎn)決策預(yù)期效用的神經(jīng)行為模式研究

[摘要] 目的 觀察風(fēng)險(xiǎn)決策預(yù)期效用（EV）加工時(shí)的行為模式與腦激活模式及其相關(guān)關(guān)系。方法 選取26例正常人，在E-Prime系統(tǒng)下完成60%概率得到獎(jiǎng)勵(lì)的風(fēng)險(xiǎn)決策任務(wù)，同時(shí)記錄選擇模式、損益得分等。應(yīng)用SA-9800腦功能視聽(tīng)覺(jué)刺激系統(tǒng)和GE 3.0 T超導(dǎo)型核磁共振掃描儀對(duì)受試者進(jìn)行決策加工時(shí)的全腦同步掃描，SPM8及REST軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，xjview軟件觀察和分析腦激活情況。SPSS 17.0軟件分析行為模式得分與腦激活強(qiáng)度的關(guān)系。結(jié)果 風(fēng)險(xiǎn)偏好得分（12.75±2.85）分，保持策略得分（9.04±2.33）分，轉(zhuǎn)換策略得分（2.96±2.33）分，總贏利得（49.50±11.57）分。EV時(shí)雙側(cè)前額葉（PFC）、右側(cè)扣帶回、雙側(cè)殼核、左側(cè)腦島、右側(cè)顳葉、左側(cè)頂上小葉、右側(cè)頂下小葉、左側(cè)枕中回、雙側(cè)小腦后葉被激活。相關(guān)分析顯示，風(fēng)險(xiǎn)偏好與EV時(shí)激活的左眶額葉（OFC）（r=0.59，P<0.05）和左側(cè)殼核（r=0.66，P<0.05）激活強(qiáng)度呈正相關(guān)，與左側(cè)腦島激活強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)（r=-0.65，P<0.05）；保持策略與EV時(shí)左OFC激活呈正相關(guān)（r=0.57，P<0.05）；總贏利得分與EV時(shí)左OFC（r=0.61，P<0.05）和左側(cè)殼核（r=0.64，P<0.05）均激活強(qiáng)度呈正相關(guān)，與左側(cè)腦島激活強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)（r=-0.63，P<0.05）。結(jié)論 決策預(yù)期效用是以殼核激活為代表的獎(jiǎng)賞趨近行為腦功能區(qū)（保持策略）、以腦島激活為代表的損失規(guī)避行為腦功能區(qū)和以前額葉激活為代表的獎(jiǎng)?chuàng)p調(diào)樞行為腦功能區(qū)（轉(zhuǎn)換策略）同時(shí)作用下的決策活動(dòng)。

[關(guān)鍵詞] 決策；預(yù)期，心理；獎(jiǎng)勵(lì)；懲罰；腦

[中圖分類(lèi)號(hào)] R749

[文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[文章編號(hào)] 2096-5532（2018）03-0321-04

決策是在不確定性收益和損失可能結(jié)果的條件下，從中選擇其一并執(zhí)行的過(guò)程[1]。決策過(guò)程主要存在兩個(gè)階段。①預(yù)期階段：對(duì)選項(xiàng)計(jì)算預(yù)期效用（EV），形成風(fēng)險(xiǎn)偏好和趨近或規(guī)避趨向并選擇；②結(jié)果階段：對(duì)獎(jiǎng)?chuàng)p結(jié)果（R）評(píng)估、體驗(yàn)和學(xué)習(xí)，產(chǎn)生估計(jì)誤差（PE，PE=R-EV），以?xún)?yōu)化未來(lái)決策中備擇選項(xiàng)偏好的過(guò)程[2-3]。行為決策是大腦加工的結(jié)果，其產(chǎn)生出相應(yīng)的行為模式[4-5]，ERNST等[6-7]利用認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)相關(guān)方法對(duì)決策過(guò)程進(jìn)行了觀察，認(rèn)為決策激活了“紋狀體-杏仁核-前額葉”等大腦加工系統(tǒng)，并影響著行為模式，稱(chēng)之為“三角模型”。但在決策EV加工時(shí)，是否存在獎(jiǎng)賞-損失-獎(jiǎng)?chuàng)p調(diào)控轉(zhuǎn)樞等相關(guān)腦功能區(qū)相互作用的模式？是否與風(fēng)險(xiǎn)偏好和趨避行為策略有一致性相關(guān)關(guān)系，從而說(shuō)明腦決策加工與行為模式具有一致性相關(guān)關(guān)系？目前相關(guān)研究較少，本文對(duì)其進(jìn)行了研究，為探討人類(lèi)行為決策模式及情緒相關(guān)疾病如抑郁癥的發(fā)生[8-9]機(jī)制提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象

選取于青島大學(xué)附屬醫(yī)院查體的正常人26例，均為右利手，其中男11例，女15例；年齡20～55歲，平均（24.37±6.75）歲；平均受教育時(shí)間（12.40±2.28）年；本組認(rèn)知功能正常，簡(jiǎn)易智力狀態(tài)檢查量表（MMSE）評(píng)分均為30分；無(wú)心、腦、肝、腎等疾病；情緒無(wú)異常，漢密爾頓焦慮量表（HAMA）與漢密爾頓抑郁量表（HAMD）評(píng)分均<8分；無(wú)精神疾病及家族史。本研究得到青島大學(xué)附屬醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)，所有被試者均簽署知情同意書(shū)，配合檢查。

1.2 研究方法

1.2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 參照徐圣芬等[10]的方法略作修改，應(yīng)用E-Prime 2.0軟件編寫(xiě)決策任務(wù)。具體如下：盒子內(nèi)有10張牌，包括有6張方塊和4張梅花，每次兩種牌左右隨機(jī)呈現(xiàn)在電腦屏幕上并標(biāo)明了牌的數(shù)量。要求被試者每次從盒子內(nèi)抽取一種牌，假如抽到方塊（60%概率贏利）則得18元（+18），抽不到則扣18元（-18）。選左邊的牌按左鍵，選右邊的牌按右鍵，放棄則不按鍵。電腦自動(dòng)記錄被試者的選擇模式和贏利或損失情況。參照文獻(xiàn)方法計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)偏好、保持策略和轉(zhuǎn)換策略得分、贏利得分[11]。任務(wù)完成后將收益和損失得分合計(jì)，折算成人民幣付給被試者，贏利越多獎(jiǎng)賞越多。試驗(yàn)前告知被試者上述任務(wù)的要求和得失分獎(jiǎng)懲情況。

1.2.2 試驗(yàn)過(guò)程 將試驗(yàn)任務(wù)輸入腦功能視聽(tīng)覺(jué)

刺激系統(tǒng)（SA-9800）后呈現(xiàn)給被試者，被試者平臥在GE 3.0 T磁共振掃描床上，完成決策任務(wù)。功能像的掃描序列采用回波平面成像序列，掃描參數(shù)如下：

TR/TE=2 000 ms/30 ms，F(xiàn)A=75°，F(xiàn)OV=230 mm×230 mm，matrix size=96×96，voxel size=3 mm×3 mm×3 mm，層厚為4.0 mm，共掃描33層。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

在matlab平臺(tái)采用SPM 8及REST軟件分析被試者的腦區(qū)激活情況，應(yīng)用xjview軟件觀察腦激活結(jié)果。采用單樣本t檢驗(yàn)進(jìn)行群組腦激活分析，統(tǒng)計(jì)閾值概率均為P<0.05，多重比較校正（FDR），激活范圍閾值為10體素。采用Pearson相關(guān)分析行為模式得分與激活腦區(qū)激活強(qiáng)度的相關(guān)關(guān)系，以年齡和教育程度為協(xié)變量。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)偏好得分為（12.75±2.85）分，保持策略得分為（9.04±2.33）分，轉(zhuǎn)換策略得分為（2.96±2.33）分，總贏利得分為（49.50±11.57）分。同時(shí)，EV加工時(shí)激活的腦區(qū)有雙側(cè)前額葉（PFC，主要為左側(cè)額中回、左側(cè)眶額葉（OFC）、右側(cè)額中回）、右側(cè)扣帶回、雙側(cè)殼核、左側(cè)腦島、右側(cè)顳葉、左側(cè)頂上小葉、右側(cè)頂下小葉、左側(cè)枕中回、雙側(cè)小腦后葉。見(jiàn)表1、圖1。

Pearson相關(guān)分析顯示，風(fēng)險(xiǎn)偏好與EV時(shí)激活的左側(cè)OFC（r=0.59，P<0.05）和左側(cè)殼核（r=0.66，P<0.05）激活強(qiáng)度呈正相關(guān)，與左側(cè)腦島激活強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)（r=-0.65，P<0.05）；保持策略與EV時(shí)左OFC激活呈正相關(guān)（r=0.57，P<0.05）；總贏利得分與EV時(shí)左側(cè)OFC（r=0.61，P<0.05）和左側(cè)殼核（r=0.64，P<0.05）激活強(qiáng)度呈正相關(guān)，而與左側(cè)腦島激活強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)（r=-0.63，P<0.05）。見(jiàn)表2。

3 討論

本文研究結(jié)果顯示，決策預(yù)期激活了PFC、扣帶回、殼核、腦島、顳葉、頂葉、枕葉、小腦后葉，其主要包括獎(jiǎng)賞加工腦區(qū)、損失加工腦區(qū)、獎(jiǎng)賞和損失同時(shí)加工與樞轉(zhuǎn)的腦區(qū)。這些激活腦區(qū)反映了一種內(nèi)在機(jī)制，即被試者對(duì)潛在的收益與損失進(jìn)行評(píng)估時(shí)形成了偏好，對(duì)潛在的收益或損失線索效用加工后產(chǎn)生了趨向或回避選擇，與相關(guān)研究結(jié)果一致[12-14]。本文的相關(guān)分析結(jié)果顯示，風(fēng)險(xiǎn)偏好與EV時(shí)左側(cè)OFC、左側(cè)殼核激活強(qiáng)度呈正相關(guān)，與左側(cè)腦島激活強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)；保持策略與EV時(shí)激活的左OFC激活強(qiáng)度呈正相關(guān)；贏利得分與EV時(shí)激活的左側(cè)OFC、左側(cè)殼核激活強(qiáng)度呈正相關(guān)，與左側(cè)腦島激活強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)。其中，左側(cè)OFC與風(fēng)險(xiǎn)偏好、保持策略及贏利得分均呈顯著正相關(guān)，結(jié)果顯示，左側(cè)OFC在本文研究以贏利預(yù)期為主的決策任務(wù)條件下，利好風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)OFC的激活產(chǎn)生了主要的作用，與DICKHAUT等[15]的研究結(jié)果OFC與收益有關(guān)一致。OFC屬于獎(jiǎng)賞和損失加工的調(diào)控轉(zhuǎn)樞系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，本文研究決策情境中的風(fēng)險(xiǎn)偏好和對(duì)大概率選項(xiàng)的保持策略均有利于贏利，也是OFC發(fā)揮作用的結(jié)果。殼核是獎(jiǎng)賞激活而產(chǎn)生趨近行為的核心結(jié)構(gòu)功能區(qū)，殼核激活使被試者傾向于選擇有利選項(xiàng)，從而提高贏利得分。已有研究結(jié)果表明，紋狀體是獎(jiǎng)賞系統(tǒng)的核心結(jié)構(gòu)，包含尾狀核和殼核，涉及對(duì)情感、獎(jiǎng)賞、動(dòng)機(jī)等高級(jí)神經(jīng)活動(dòng)的加工，其在決策任務(wù)中的激活有行為趨近作用[16-17]。腦島是損失激活而產(chǎn)生規(guī)避行為的重要結(jié)構(gòu)功能區(qū)，其激活強(qiáng)度與風(fēng)險(xiǎn)偏好及贏利得分均呈負(fù)相關(guān)，說(shuō)明腦島激活越強(qiáng)個(gè)體對(duì)有利選項(xiàng)的規(guī)避也越少，贏利得分也越高[18-19]。

背外側(cè)前額葉（DLPFC）主要包括額中回以及額上回，本文研究中DLPFC可能發(fā)揮了評(píng)價(jià)、抑制等功能[20]。本文研究中扣帶回也被顯著激活，其可能執(zhí)行了“報(bào)警器”功能[21]。本文研究結(jié)果還顯示，決策EV加工中顳葉、頂葉、枕葉、小腦后葉顯著激活。顳葉負(fù)責(zé)處理聽(tīng)覺(jué)信息，對(duì)記憶、情緒等高級(jí)神經(jīng)活動(dòng)有重要影響[22]。頂下小葉可能參與了多種感覺(jué)、知覺(jué)及認(rèn)知功能的處理過(guò)程，如行為轉(zhuǎn)換、數(shù)字計(jì)算等[23-24]。視覺(jué)信息加工是人腦的信息處理、學(xué)習(xí)記憶等高級(jí)腦功能的重要途徑，枕葉作為視覺(jué)皮質(zhì)中樞，在本文研究中可能參與了信息初級(jí)編碼過(guò)程、數(shù)字計(jì)算和邏輯推理過(guò)程[25]。近年來(lái)有研究顯示，小腦后葉在情緒和認(rèn)知信息的初始分辨中也起到重要作用[26]。

綜上所述，殼核獎(jiǎng)賞趨近、腦島損失規(guī)避和以前額葉獎(jiǎng)?chuàng)p調(diào)樞為主的腦功能區(qū)同時(shí)支配了風(fēng)險(xiǎn)決策預(yù)期效用的大腦加工，稱(chēng)為腦決策預(yù)期效用ALR模型。

[參考文獻(xiàn)]

[1]張鳳華，張玉婷，向玲，等. 模糊決策的神經(jīng)認(rèn)知機(jī)制[J]. 心理科學(xué)進(jìn)展， 2015，23（3）：364-374.

[2]PAULUS M P. Decision-making dysfunctions in psychiatry-altered homeostatic processing[J]？ Science （New York， N.Y.）， 2007，318（5850）：602-606.

[3]SAMANEZ L R， WORTHY D A， MATA R， et al. Adult age differences in frontostriatal representation of prediction error but not reward outcome[J]. Cognitive Affective Behavioral Neuroscience， 2014，14（2）：672-682.

[4]ENDRASS T， SCHUERMANN B， ROEPKE S， et al. Reduced risk avoidance and altered neural correlates of feedback processing in patients with borderline personality disorder[J]. Psychiatry Research， 2016，243（10）：14-22.

[5]GUO Z J， CHEN J， LIU S E， et al. Brain areas activated by uncertain reward-based decision-making in healthy volunteers[J]. Neural Regeneration Research， 2013，8（35）：3344-3352.

[6]ERNST M， FUDGE J L. A developmental neurobiological model of motivated behavior： anatomy， connectivity and ontogeny of the triadic nodes[J]. Neuroscience and Biobehavioral Reviews， 2009，33（3）：367-382.

[7]ERNST M， PINE D S， HARDIN M. Triadic model of the neurobiology of motivated behavior in adolescence[J]. Psychological Medicine， 2006，36（3）：299-312.

[8]UBL B， KUEHNER C， KIRSCH P， et al. Altered neural reward and loss processing and prediction error signalling in depression[J]. Social Cognitive and Affective Neuroscience， 2015，10（8）：1102-1112.

[9]郭宗君，赤海嬌，陳娟，等. 抑郁癥患者風(fēng)險(xiǎn)決策加工腦激活特點(diǎn)分析[C]//中華醫(yī)學(xué)會(huì)第十七次全國(guó)行為醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集， 無(wú)錫：中華醫(yī)學(xué)會(huì)第十七次全國(guó)行為醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議， 2015.

[10]徐圣芬，郭宗君，李玉煥，等. 抑郁焦慮共病及抑郁癥病人抉擇加工策略研究[J]. 青島大學(xué)醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào)， 2014，50（6）：481- 486.

[11]魏巍，郭宗君，劉增強(qiáng). 不同行為激活類(lèi)型個(gè)體決策加工策略研究[J]. 中華行為醫(yī)學(xué)與腦科學(xué)雜志， 2015，24（11）：1026-1028.

[12]ROLLS E T， MCCABE C， REDOUTE J. Expected value， reward outcome， and temporal difference error representations in a probabilistic decision task[J]. Cerebral Cortex （New York， N.Y.：1991）， 2008，18（3）：652-663.

[13]YACUBIAN JULIANA， GLSCHER J， SCHROEDER K， et al. Dissociable systems for gain- and loss-related value predictions and errors of prediction in the human brain[J]. The Journal of Neuroscience： the Official Journal of the Society for Neuroscience， 2006，26（37）：9530-9537.

[14]王慧，陳飛，劉雷，等. 個(gè)體對(duì)效價(jià)預(yù)期和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的時(shí)程加工機(jī)制：來(lái)自ERP的證據(jù)[J]. 心理學(xué)探新， 2012，32（2）：139-145.

[15]DICKHAUT J， MCCABE K， NAGODE J C， et al. The impact of the certainty context on the process of choice[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 2003，100（6）：3536-3541.

[16]GRIMM O， HEINZ A， WALTER H， et al. Striatal response to reward anticipation： evidence for a systems-level interme-

diate phenotype for schizophrenia[J]. JAMA Psychiatry （Chicago， Ⅲ.）， 2014，71（5）：531-539.

[17]WIMMER G E， BRAUN E K， DAW N D. Episodic memory encoding interferes with reward learning and decreases striatal prediction errors[J]. Journal of Neuroscience， 2014，34（45）：14901-14912.

[18]FENG T Y， ZHAO W H， DONNAY G F. The endowment effect can extend from self to mother： evidence from an fMRI study[J]. Behavioural Brain Research， 2013，248（1）：74-79.

[19]YIANNAKAS A， ROSENBLUM K. The insula and taste learning[J]. Frontiers in Molecular Neuroscience， 2017，10（335）：335-344.

[20]花玲玲，姚志劍，湯浩，等. 抑郁癥患者執(zhí)行控制腦皮質(zhì)網(wǎng)絡(luò)損害的腦磁源性研究[J]. 中華行為醫(yī)學(xué)與腦科學(xué)雜志， 2015，24（4）：304-306.

[21]張超. 前扣帶回結(jié)構(gòu)和功能影像學(xué)研究進(jìn)展[J]. 中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)， 2012，28（1）：28-31.

[22]METHQAL I， PINSARD B， AMIRI M， et al. Age-related brain activation changes during rule repetition in Word-Matching[J]. Frontiers in Human Neuroscience， 2017，11（543）：1-19.

[23]HUMPHREYS G F， LAMBON RALPH M A. Fusion and fission of cognitive functions in the human parietal cortex[J]. Cerebral Cortex， 2015，25（10）：3547-3560.

[24]FREEDMAN D J， IBOS G. An integrative framework for sensory， motor， and congnitive functions of the posterior parietal cortex[J]. Neuron， 2018，97（6）：1219-1234.

[25]CHEN Y F， WANG X C， YU Y L， et al. Dissociable elect-roencephalograph correlates of visual awareness and feature-based attention[J]. Frontiers in Neuroscience， 2017，11（633）：633-641.

[26]PENG H J， ZHENG H R， NING Y P， et al. Abnormalities of cortical-limbic-cerebellar white matter networks may contri-

bute to treatment-resistant depression： a diffusion tensor imaging study[J]. BMC Psychiatry， 2013，13（72）：1-8.