任务转换背后的功能脑网络动态变化

来源 :西南大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lingang89029
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为了应对时刻变化的环境,人类需要根据自己的内心目标灵活地在不同的任务间进行切换。由一个任务转换到另一个任务的过程被称为任务转换(task switching),它是人类认知控制能力的一个重要成分。在实验室中,研究者通常采用任务转换范式来研究转换加工背后的心理机制。在这个范式中,被试根据要求执行任务两个或多个任务,一般会有两种情况,一种是被试需要从一个任务转到另一个任务,另一种是被试需要重复执行先前的任务。研究者们一致发现,被试在执行转换任务时的反应时比执行重复任务时的反应时长而且错误率高,这种转换过程中行为表现变差的现象被称为转换代价(switch cost)。当一个任务出现后,个体会进入一个任务特定的认知状态,并且构建一个包含知觉、注意、记忆、反应相关的过程的任务设置(task-set)。相比于重复条件,转换条件会导致一个任务设置更新的过程,该过程通常伴随着更强的神经活动。近几年神经影像研究发现任务转换依赖于多重的控制过程,分别负责不同的任务设置成分,并且受到一个一般性的额顶控制网络的调控。此外,一些研究提出认知控制功能是取决于大尺度功能脑网络间的相互作用的。其中额顶网络(fronto-parietal network,FPN)和扣带盖网络(cingulo-opercular network,CON)是两个主要的控制网络,负责对当前任务设置的控制。作为一种典型的任务设置的控制过程,任务转换应当同样依赖于大尺度脑网络间的相互作用,但其具体的脑网络动态变化仍然是不清楚的。此外,一个位于额下沟和中央前沟交汇处的脑区——额下结(inferior frontal junction,IFJ),被认为是任务转换的一个重要脑区,负责一般性的任务设置更新。不过当前的大尺度网络研究并没有突出该脑区的重要作用。这主要是因为大尺度脑网络的动态变化是任务情景特异的,之前的研究并没有直接考察与转换相关的脑网络动态变化。我们认为在转换过程中,为了完成任务设置的更新,左侧IFJ与其他转换相关脑区间功能连接会出现增强的现象。本研究采用一个典型的任务转换范式,基于事件相关的功能磁共振实验设计,通过激活分析和有效连接的分析,来描述任务转换背后的功能脑网络的动态变化。实验任务有两种,分别是判断面孔图片的性别和汉字姓名的性别。这里不区分任务因素,只考虑转换和重复两个实验条件。我们考察转换条件减去重复条件下的大脑激活情况,来确定与任务转换过程相关的脑区,然后把这些相关脑区作为种子点,使用多元心理生理交互作用分析来考察这些脑区间的功能连接变化。我们收集了26名正常被试在完成行为任务时的功能磁共振数据。在转换任务的行为结果中,被试在转换条件下的反应时变长,错误率更高,表现出一种典型的转换代价,同时,转换条件对比重复条件会导致一系列额顶脑区的正激活效应。这些脑区包括:左侧背外侧前额叶(dorsolateral prefrontal cortex,DLPFC)、双侧脑岛(bilateral anterior insula,AI)、前扣带皮质(anterior cingulate cortex,ACC)、双侧背侧前运动皮质(dorsal premotor cortex,dPMC)、左侧额下结(inferior frontal junction,IFJ)、双侧顶下小叶(inferior parietal lobule,IPL)、双侧顶内沟(intraparietal sulcus,IPS)、双侧顶上小叶(superior parietal lobule,SPL),以及枕叶皮层。这些激活脑区包括了转换加工所涉及一些主要脑区,并且与一个一般性的额顶控制网络相吻合。我们选择其中10个主要的脑区作为种子点,在转换对比重复条件下,计算了他们之间的有效连接。发现在转换条件下,这些脑区间出现增强的功能连接,并且其连接模式反映了CON和FPN间的相互作用。其中,与CON相关的连接主要反映CON对其他脑区的输出,而FPN相关的连接则反映了其网络内部的相互作用。此外,左侧AI是CON的一个关键节点且承担了CON大部分的输出,而左侧IFJ接受来自CON的输入,并且对其他FPN节点和运动脑区施加影响,在这个转换相关的网络模式中表现出一个核心节点的作用。在连接强度和行为表现的相关分析中,所有连接的强度变化与行为转换代价呈现负相关,IFJ相关连接的强度变化与行为转换代价也呈现负相关,但左侧AI相关连接的强度变化与行为转换代价表现不相关。相关分析结果说明以左侧AI为关键节点的CON更多的是负责对转换信息的监测以及启动控制,而以IFJ为核心的FPN则主导了控制的实施。当前的结果表明,任务转换是依赖于大尺度功能脑网络间的动态变化的,并且左侧IFJ在这个网络中起了核心的作用。这种转换过程中脑网络的连接模式为理解任务转换背后的神经机制提供了一个新的视角。
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