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陈安涛课题组研究揭示额顶网络的子网络间功能连接构建了默认网络和背侧注意网络功能交互的桥梁
发布时间:2022-08-18        阅读量:

陈安涛课题组研究揭示额顶网络的子网络间功能连接

构建了默认网络和背侧注意网络功能交互的桥梁

2022年6月,上海体育学院37000cm威尼斯陈安涛教授课题组在国际神经科学知名学术期刊Brain Structure and Function上在线发表了题为Functional coupling between frontoparietal control subnetworks的研究论文,首次揭示了额顶控制网络(frontoparietal control network, FPCN)的子网络间功能连接在默认网络(default network,DN)和背侧注意网络(dorsal attention network,DAN)的功能交互中起到了桥梁的作用。

已有研究表明FPCN具有双系统结构,并且这两个FPCN子网络具有不同的功能模式。其中,FPCNa更倾向于与默认网络建立连接,以调节与自我相关的内省等心理活动;而FPCNb更倾向于与背侧注意网络建立联结,以调节自上而下注意选择等过程(Dixon et al., 2018)。但是,尚不清楚在自我信息参与注意选择的任务情境下,FPCN是如何分别与DN和DAN之间建立功能耦合来支持该任务完成的。由于内省活动通常被认为是完成外显目标任务时的内部噪音,所以默认网络与注意网络常常相互拮抗。因此,对这个问题的研究,有助于理解大脑是如何通过内部“噪音”促进外显任务完成的。为此,研究人员设计了一个包含自我参照信息的工作记忆任务,将自我参照加工过程引入到工作过记忆的表征过程中。先前研究已经证实自我参照加工可以促进自我相关工作记忆内容的表征(Yin et al., 2019;Yin et al.,2011)。在这一任务中负责自我参照加工的DN与负责工作记忆表征的DAN存在合作性的功能耦合。基于FPCN双系统模型,研究人员提出假设:依赖于FPCN两个子网络间的连接所构建的桥梁调节了DN与DAN之间的功能耦合。

为检验上述假设,研究人员运用功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)技术记录了被试完成任务时的大脑活动。实验任务根据自我参照加工程度的大小分为三个任务条件(Self-Friend、Self-Stranger、Friend-Stranger)和一个基线条件,研究人员利用一般线性模型估计了单个试次下全脑所有体素的回归系数,再根据实验条件対试次进行分类,形成特定条件下的试次序列。研究人员利用Dixon等人(2018)确立的FPCNa、FPCNb、DN和DAN节点模板提取特定条件下试次序列的回归系数并计算了连接矩阵。功能连接的分析发现,相比于低自我参照条件(Friend-Stranger),高自我参照加工卷入的条件(Self-Friend)表现出在DN-FPCNa-FPCNb-DAN环路上的功能连接增强,但是DN与DAN之间直接的连接并没有改变。在整个网络中,增强的功能连接值可以预测被试的自我优先效应的大小。随后基于所有被试的中介分析发现,在四个条件中,FPCNa和FPCNb在DN和DAN之间都起到了链式中介效应,并且基于单个被试的中介分析发现这种链式中介效应在高自我参照条件下显著强于低自我参照条件。最后,通过网络拓扑属性的计算,研究人员考察了不同条件对网络整合和分割程度的影响,发现高自我参照条件下,网络的全局效率和局部效率提升了,而且这些提升主要是来自于FPCN节点的贡献。

1.主要结果。(A)各条件下的功能连接矩阵;(B)网络间和网络内部的功能连接值在条件间的比较;(C)网络水平上Self‒Friend和Friend‒Stranger间的差异;(D)各条件下的链式中介模型;(E)中介分析回归系数和调节效应在条件间的比较;(F)网络整合和分割程度在条件间的比较。

本研究从多个角度全面地检验了研究人员的假设,揭示了FPCN的子网络间功能连接在DN和DAN功能交互的过程中起到了桥梁的作用。这种功能架构可能是认知控制系统对内源性的心理活动和外源性的知觉注意进行调控的基础,也是这两种活动相互影响的基础。该研究结果也显示了特定任务状态下的脑网络功能,是脑网络功能从静息态到任务态的一次扩展。论文第一作者尹首航为西南大学全职博士后,其合作导师陈安涛教授为论文通讯作者。本研究得到国家自然科学基金项目和博士后创新人才支持计划的支持。

论文信息:

Yin, S., Li, Y., & Chen, A. (2022). Functional coupling between frontoparietal control subnetworks bridges the default and dorsal attention networks.Brain Structure Function. doi: 10.1007/s00429-022-02517-7

相关文献:

Dixon, M. L., De La Vega, A., Mills, C., Andrews-Hanna, J., Spreng, R. N., Cole, M. W., & Christoff, K. (2018). Heterogeneity within the frontoparietal control network and its relationship to the default and dorsal attention networks.Proceedings of the National Academy of Sciences, 115, E1598-E1607. https://doi.org/10.1073/pnas.1715766115

Yin, S., Bi, T., Chen, A., & Egner, T. (2021). Ventromedial prefrontal cortex drives the prioritization of self-associated stimuli in working memory.The Journal of Neuroscience, 41, 2012-2023. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1783-20.2020

Yin, S., Sui, J., Chiu, Y.-C., Chen, A., & Egner, T. (2019). Automatic prioritization of self-referential stimuli in working memory.Psychological Science, 30, 415-423. https://doi.org/10.1177/0956797618818483

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