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抑郁倾向对合作的影响： 双人同步近红外脑成像研究
张丹丹 王驹 赵君 陈淑美 黄琰淋 高秋凤
( 深圳大学心理学院) ( 深圳市情绪与社会认知科学重点实验室) ( 深圳大学社会学系, 深圳 518060)
“ 摘要
抑郁人群不但表现出注意、记忆等个体认知层面的负性偏向, 还伴随有明显的社会认知障碍。已有研究在抑郁对社会认知的影响方面还考察得不多。本研究采用囚徒困境范式考察抑郁倾向对社会合作的影响。结果显示, 高抑郁倾向组比低抑郁倾向组的合作率更低, 双侧背外侧前额叶的激活更弱, 抑郁对右侧背外侧前额叶及眶额叶的脑间同步性有调节作用; 低抑郁被试与低抑郁被试配对时右侧颞顶联合区脑间同步性强于高抑郁被试与高抑郁被试配对, 或者高抑郁被试与低抑郁被试配对时的右侧颞顶联合区脑间同步性, 该效应当且仅当双方的选择相同时显著。结果表明, 抑郁群体在社会奖赏加工、冲突控制及心理理论脑区均存在功能性缺陷, 这些结果为理解抑郁人群合作意愿下降提供了脑成像证据。
关键词 抑郁; 脑间同步性; 合作; 眶额叶皮层; 背外侧前额叶; 颞顶联合区
分类号 B845
1 引言
抑郁症是心境障碍的主要类型之一, 目前全球 共有超过 3亿名抑郁症患者, 其中每年约有 80万人 死于自杀(WHO, 2018)。患者对自我、世界及未来 抱有负性态度, 对负性刺激过度关注(何振宏, 张 丹丹, 罗跃嘉, 2015)。大量流行病学及神经生物学 研究表明, 社会、生物及心理因素在抑郁症发生与发 展的过程中共同起到了至关重要的作用(Kupferberg,Bicks, & Hasler, 2016)。研究发现, 社会孤立、更小 的社交网络, 以及对社会支持的低感知度均与抑郁 程度高度相关(Jacobson, Lord, & Newman, 2017)。加 强对抑郁症社会功能障碍脑机制的研究, 并用以指 导抑郁症的防治, 可预防心理和行为问题的发生,具有重大现实意义。 合作是伴随人类发展的亲社会行为。与其他物 种不同, 人类可以在没有血缘关系的情况下建立稳 定的合作关系(Bowles & Gintis, 2011), 甚至在自己 利益受损的情况下也是如此 (Rilling & Sanfey,2011)。这是因为合作行为会激活大脑的奖赏系统,因此尽管有时物质奖赏减少了, 但人们会为了追求 社会奖赏和自我肯定而进行合作(Ruff & Fehr,2014)。囚徒困境游戏(prisoner’s dilemma game,PDG)是较常用的研究合作的范式。在囚徒困境游 戏中, 两名玩家同时选择合作或背叛。对于每名玩 家来说, 不论对家的决策如何, 选择背叛带来的个 人收益高于选择合作。然而实验发现, 人们愿意频 繁地尝试合作方案(Rilling et al., 2002), 大量 PDG 研究中观测到的合作率均值为 50%左右(Camerer,2003)。脑成像 PDG 研究发现, 合作激活了内侧前 额叶皮质(medial prefrontal cortex, mPFC)、颞顶联 合区(temporoparietal junction, TPJ)等心理理论相关脑区 (Emonds, Declerck, Boone, Vandervliet, &Parizel, 2012), 眶额叶皮层 (orbitofrontal cortex,OFC)、腹侧纹状体等奖赏加工脑区、以及背外侧前 额叶(dorsolateral prefrontal cortex, dlPFC)等负责认 知控制的脑区(Fermin et al., 2016)。而抑郁相关研 究已表明, mPFC/OFC (Bludau et al., 2016)、TPJ(Poeppl et al., 2016)、dlPFC (Wise et al., 2017)在抑 郁症患者或高抑郁倾向群体中的结构缩小、功能性 激活不足、或与其他脑区的功能连接出现异常, 这 可能是抑郁影响合作行为的神经机制之一。 目前已有少量研究考察了抑郁对合作的影响,发现抑郁会降低个体的合作倾向(Kupferberg et al.,2016; Pulcu et al., 2015)。例如, Clark, Thorne, Hardy 和 Cropsey (2013)观察到, 抑郁症患者在 PDG 中难 以维持互惠合作, 在公共物品游戏中比健康对照贡 献的金额更少。Gradin 等(2016)进行了此领域迄今 唯一的一项脑成像研究, 他们采用功能磁共振技术 在 PDG 中发现, 抑郁症患者在互惠合作中难以体 验到社会奖赏带来的快感, 他们的伏隔核和背侧尾 状核等奖赏脑区的激活显著低于健康对照; 同时患 者的认知控制和情绪调节能力受损, 表现为其 dlPFC 激活减弱。此外, 由于合作为一项多人交互 的社会行为, 抑郁个体在决策过程中是否决定合作 还取决于同伴的特质。Sorgi 和 van 't Wout (2016) 在解决这一问题上进行了很好的尝试, 他们在 PDG 中采用计算机模拟的假被试作为游戏对家,发现高抑郁倾向被试虽然在与“无偏性对家” (即合 作率为 50%的假对家)进行游戏时比低抑郁倾向被 试表现出更多的背叛行为, 但他们在与“高合作性 对家” (即合作率为 75%的假对家)进行游戏时却能 表现出较稳定的合作行为。受此启发, 为了更直接 地考察抑郁对合作的影响, 我们在本研究中将被试 分为以下 3 组进行实验：低抑郁倾向−低抑郁倾向 组, 高抑郁倾向−高抑郁倾向组, 高抑郁倾向−低抑 郁倾向组。 本研究的神经活动观测手段选用了基于近红 外光谱成像(near-infrared spectroscopy, NIRS)的超 扫描技术(hyperscanning), 该技术同时记录并考察 特定认知活动过程中两名或多名被试之间的大脑 活动的同步性, 已成为社会认知神经科学的重要研 究方法(Babiloni & Astolfi, 2014)。近年来, 研究者 利用双人同步记录技术发现, 游戏双方在合作过程 中 mPFC、OFC、dlPFC 以及右侧 TPJ 的含氧血红 蛋白浓度序列或脑电周期性振荡的同步性增高(Abe et al., 2019; Cheng, Li, & Hu, 2015; Lu, Xue,Nozawa, & Hao, 2018; Xue, Lu, & Hao, 2018)。 综上, 本研究采用 PDG范式, 按照抑郁得分将 被试分为 3 组(低低抑郁组、高高抑郁组、高低抑 郁组), 利用双人同步近红外脑成像技术考察抑郁 倾向对合作的影响。根据上述与抑郁相关的研究结 果, 本文假设：行为方面, 抑郁导致合作率降低 (Clark et al., 2013; Pulcu et al., 2015), 情绪满意度 降低(Gradin et al., 2016)。单人脑激活强度方面, 高 抑郁倾向被试在 mPFC (Bludau et al., 2016)、右侧 TPJ (Poeppl et al., 2016)等心理理论相关脑区, OFC 等奖赏加工脑区, 以及 dlPFC (Gradin et al., 2016) 等认知控制脑区的激活水平可能会低于低抑郁倾 向被试。双人脑间同步性方面, 高抑郁倾向被试与 对家的上述脑区的含氧血红蛋白浓度序列的同步 性降低, 且当对家同样为高抑郁倾向被试时此现象 更明显(Sorgi & van 't Wout, 2016)。
2 方法
2.1 被试
采用贝克抑郁量表(Beck Depression InventorySecond Edition, BDI-II)从 3500 名大学本科生中筛 选被试。根据 BDI-II 常模, 本研究邀请分数 ≤ 13(无抑郁)以及分数 ≥ 20 (中重度抑郁)的志愿者参 与实验。由于实验中需将被试按照抑郁倾向高低随 机分配至低−低组、高−高组、高−低组, 每种配对 组在正式实验中拟搜集 25 对数据, 在预实验中拟 搜集 1 对数据, 即每种配对组需 26 对被试参与实验,3 组共 78 对被试参与实验。因此, 本次实验纳入被 试共 156 名, 其中高抑郁倾向(即 BDI-II 提示中重度 抑郁)、低抑郁倾向(即 BDI-II 提示无抑郁)各 78 人。 正式实验在 BDI-II 筛查后的 1 周内进行。实验 前所有被试填写抑郁自评量表 ( S e l f - R a t i n gDepression Scale, SDS)和斯皮尔伯格特质焦虑量表 (The Trait form of Spielberger's State-Trait AnxietyInventory, STAI-T)。考虑到合作行为还可能受到焦 虑的影响(Fett et al., 2016), 本研究匹配了高、低抑 郁倾向组组间的特质焦虑水平, 以排除焦虑因素对 结果的影响。根据 SDS 常模, 我们将被试分为两 组：SDS < 0.5 为低抑郁倾向组(n = 78), SDS ≥ 0.5 为高抑郁倾向组(n = 78)。所有被试在事前 BDI-II 筛查和实验前 SDS 评分中获得的分组身份(即高、低 抑郁倾向)均保持一致。两组被试在年龄、性别和 STAI-T 评分方面均无显著差异(表 1)。被试均无癫痫、脑外伤等病史, 视力或矫正视力正常。所有被 试均为右利手。共同完成实验的两名被试性别相同, 互为陌生人, 在实验过程中不允许交流。实验方案 经实验所在大学医学院伦理委员会批准。主试在实 验前向每名被试解释了实验内容以及参加实验的 收益和潜在风险。所有被试都自愿参加实验并签署 了知情同意书。由于预实验进行顺利, 数据分析时 将预实验的 3 对被试也纳入分析, 因此本研究在低− 低组、高−高组、高−低组各有 26 对数据。
2.2 实验过程
实验采用经典的 PDG。在多轮游戏中, 两名玩 家在合作和不合作之间进行选择, 每轮的收益取决 于双人的选择。两名玩家的配对固定, 即在整个实 验过程中不更换对家。如果双人均选择合作 (cooperation-cooperation, CC), 则每人获得 2 元; 如 果双人均选择不合作(defection-defection, DD), 每 人获得 1 元; 如果单人选择合作(CD/DC), 则合作 方得 0 元, 不合作方得 3 元。因此, 对个体而言, 选 择不合作的预期收益高于选择合作, 但对双人而言,合作会使两人的总收益大于不合作的情况(Gradinet al., 2016; Rilling et al., 2002)。 实验前, 主试向被试介绍游戏规则, 被试进行 10 个回合的练习。被试的最终收益正比于个人在任 务中累积的总分。被试被鼓励最大限度地提高自己 的收益。在实验中, 两名被试相对而坐, 每人各自面对一块计算机屏幕。实验共 120 个回合(试次), 分 3 个 block 进行, 每个 block 8 min, block 之间休息 5 min。每一回合的时间流程如图 1 所示, 首先出现 一个 2×2 的收益矩阵, 被试通过按键选择“合作”或 “不合作”。1 号被试按 D 和 F 键进行选择, 2 号被试 按 J 和 K 键进行选择。按键所对应的含义(合作/不 合作)在不同的被试配对间进行平衡。当一名被试 进行选择后, 他/她的编号会以红色高亮显示。在双 人做出选择后, 收益矩阵中的对应单元从白色变为 灰色。从收益矩阵开始出现到结果呈现结束共 6 s。 试次间的 jitter 为 2~10 s 的随机数。 在 PDG后, 被试需完成一份情绪问卷, 该问卷 要求他们在 4 种结果下(双人合作 CC、双人不合作 DD、本人合作对家不合作 CD、本人不合作对家合 作 DC)对以下 5 项内容进行 9 点评分：(1)收益的满 意度, (2)对家的满意度, (3)高兴, (4)内疚, (5)愤怒 (Gradin et al., 2016; Sun et al., 2016)。
2.3 近红外数据采集及通道定位
本研究使用 NirScan-2442 设备(丹阳慧创, 中 国江苏)在任务中以连续波形式记录 NIRS 数据, 采 样率 21 Hz。每名被试的光极包含 10 个发射器(光 源)和 11 个探测器(探头), 组成 29 个通道, 发射器 和探测器的距离均值为 3.2 cm (范围为 2.8~3.6 cm)。 光极的放置采用 10/20 系统脑电帽(EASYCAP,Herrsching, Germany)。基于已有研究(Cui, Bryant, &Reiss, 2012; Gradin et al., 2016), 本实验主要观测 的脑区为前额叶和右侧颞顶联合区; 每名被试额叶 有 22 个通道, 右侧颞顶联合区有 7 个通道(图 2)。 本文定义每个通道的中点(即发射器和探测器 连线的中点)下方脑区为该通道的主要探测区域,并以此为标准进行通道的脑区标定。通道中点的 MNI 坐标采用 NFRI 工具包计算(http://brain.job.affrc.go.jp/tools/), 之后在成人脑模中查找对应的 脑区。本文使用的成人脑模为 Brodmann Talairach 模 板 (Lancaster et al., 2000) 和 LPBA40 模 板 (Shattuck et al., 2007)。每个通道对应的脑区见附录表1。
2.4 近红外数据分析
数据分析使用 Matlab R2017b (MathWorks,Natick, MA, USA)。按照以下步骤对信号进行预处理：
(1)删除数据中光强过饱和的通道;
(2)由光强信号计算得到光密度信号的变化值;
(3)采用样条插值去除信号中的运动伪迹;
(4)使用 0.01~0.2 Hz 的带通滤波器去除生理噪声及基线漂移;
(5)基于修正的Beers-Lambert 定律从光密度信号解算出 HbO 和 Hb的浓度变化值(即 Δ[HbO]和 Δ[Hb])。由于 Δ[HbO]比 Δ[Hb]对条件间的变化更敏感, 后续分析仅使用Δ[HbO]数据。
本文所关注的脑区(regions of interest, ROI)分别对应以下 brodmann 分区：mPFC (8, 9, 10, 24, 32),OFC (10, 11, 47), dlPFC (8, 9, 10, 46), TPJ (39, 40)。参考通道定位(附表 1)及光极排布(图 2), 每个 ROI 对应的通道为：mPFC 对应通道 11、12、19、21, OFC对应通道 1、2、4、5, 左侧 dlPFC 对应通道 9、17、18, 右侧 dlPFC 对应通道 16、20、22, 右侧 TPJ 对应通道 23、24、27、28。考虑到 NIRS 技术较低的空间分辨率以及较低的信噪比, 本文将脑激活水平以及脑间同步性指标先在每个 ROI 内进行通道间的平均后再进行统计分析(Dai et al., 2018)。单人脑激活水平采用一般线性模型(generallinear model, GLM)计算。以每个试次中结果反馈开始呈现的时刻为零时刻。在 GLM 中对 β 值进行估计时采用 AR (n)模型(1 < n ≤ 30), 用极大似然法计算超定线性方程组的最小二乘解。在每个 fNIRS通道中, 基于所有被试的被试内条件(CC、CD、DC和 DD)的 β 值进行 Fisher z 变换, 求得归一化 β 值。统计时基于 ROI 求通道均值, 得到 5 个 ROI 的归一化 β 值。双人脑间同步性以 Pearson 相关系数 r 作为度量指标(Dai et al., 2018)。首先计算每个通道 3 个被试内条件(CC、CD/DC 和 DD)双人 Δ[HbO]的 6 s时间序列之间的 Pearson 相关系数 r, 再基于 ROI求通道均值, 得到 5 个 ROI 的 r 值。经 K-S 正态检验, 确认 r 值符合正态分布, 无需进行 Fisher z 变换。
2.5 统计
统计分析采用 SPSS Statistics 20.0 (IBM,Somers, USA)。除非有特别说明, 描述性统计量表示为“均值 ± 标准差”。对因变量进行多因素重复测量方差分析, 显著性水平为 p < 0.05。单人脑激活强度的考察采用 2(抑郁倾向：高、低) × 4(决策结果：CC、CD、DC 和 DD)的混合设计。双人脑间同步性的考察采用 3(配对组：低−低抑郁倾向、高−高抑郁倾向、高−低抑郁倾向) × 3(决策结果：双人合作、双人不合作、单人合作)的混合设计。对每个ROI的ANOVA, 采用Greenhouse-Geisser方法对自由度进行校正, 采用 Bonferroni 方法进行事后多重比较矫正。Pearson 相关系数 r 的显著性采用 Bonferroni方法在条件间及 ROI 间进行多重比较矫正。
为了排除由“相似认知任务” (又称为条件相似性, condition similarity)而非“交互认知任务”引发的脑同步现象, 本研究使用置换检验(permutation test)考察脑间同步性的可靠程度。具体的做法是打乱真实的被试配对, 随机将没有真实互动的两名被试作为一个配对并计算脑间同步性指标, 这一过程重复500 次, 可生成一个脑间同步性指标的零假设分布(即仅由条件相似性引起的脑间同步性改变)。如果我们发现的脑间同步性改变超出了该零假设分布的 95%置信区间, 即可认为此脑间同步性改变更可能是由“交互认知任务”引发的脑同步现象。本文仅对这种脑同步效应进行报告和讨论。
3 结果
3.1 合作率和反应时
首先在单人层次上对合作行为进行分析。本文定义合作率为单个被试在任务中选“合作”的比例。所有被试的合作率为 0.49 ± 0.12。在 120 个试次的任务 中, 双方合作(CC) 33 ± 15 试 次, 单方合作(CD/DC) 51 ± 10 试次, 双方背叛(DD) 35 ± 14 试次。独立样本 t 检验结果表明, 高抑郁倾向被试的合作率(0.45 ± 0.12)显著低于低抑郁倾向被试的合作率(0.54 ± 0.10), t(154) = −4.89, p < 0.001。采用双因素(高/低抑郁倾向 × 合作/背叛)混合方差分析对反应时进行统计, 发现各条件间反应时无显著差异(F ≤ 2.64, p ≥ 0.106; 合作：高 vs.低抑郁倾向= 840 ± 326 ms vs. 912 ± 343 ms, 背叛：高 vs.低抑郁倾向 = 839 ± 308 ms vs. 940 ± 408 ms)。
进一步地, 我们分析了对方前一次的决策结果对被试当前决策的影响。这种影响可能有 4 种模式：投桃报李(对方合作后我也合作, XCCX), 以德报怨(对方背叛后我还合作, XDCX), 以牙还牙(对方背叛后我也背叛, XDDX), 恩将仇报(对方合作后我却背叛, XCDX)。采用双因素(高/低抑郁倾向 × 4种决策模式)混合方差分析分别对 4 种决策模式的“出现概率”以及“反应时”两个因变量进行统计(描述性统计量见图 3)。对于出现概率, 影响模式的主效应显著, F(3,462) = 59.1, p < 0.001, η2p = 0.277：投桃报李(0.31 ± 0.15)和以牙还牙(0.32 ± 0.12)的出现概率显著高于以德报怨(0.18 ± 0.07)和恩将仇报(0.19 ± 0.07; ps < 0.001)。高低抑郁组间效应以及二者的交互作用不显著(F ≤ 1.91, p ≥ 0.151)。对于反应时, 影响模式的主效应显著, F(3,462) = 4.72,p = 0.003, η2p = 0.030：投桃报李(843 ± 0.15 ms)的反应时显著短于以德报怨(899 ± 0.15 ms, p = 0.015)和恩将仇报(911 ± 0.15 ms, p = 0.005)。高低抑郁组间效应(F(1,154) = 2.37, p = 0.126)以及二者的交互作用不显著(F(3,462) = 2.02, p = 0.113)。
最后, 我们在双人层次上对合作行为进行分析。对互惠合作率(即 CC 的概率)进行单变量三水平统计, 发现组间效应显著, F(2,75) = 3.70, p =0.029, η2p = 0.090。3 组被试的互惠合作率有以下趋势：低−低抑郁倾向(0.32 ± 0.11) > 高−低抑郁倾向(0.28 ± 0.12) > 高−高抑郁倾向(0.23 ± 0.12); 其中低−低抑郁倾向组的互惠合作率显著大于高−高抑郁倾向组(p = 0.024), 高−低抑郁倾向组的互惠合作率与其他两组无显著差异(p ≥ 0.461)。
图3 对方前一次的决策结果对被试当前决策的影响。
A,不同影响模式的出现概率;
B, 不同影响模式对应的反应时。
本研究关注的 4 种影响模式为：投桃报李(XCCX)、以德报怨(XDCX)、以牙还牙(XDDX)、恩将仇报(XCDX)。
图中 errorbar 表示均值的标准误。
3.2 事后情绪评分
对 5 项情绪评分进行单人层面的双因素方差分析, 以下仅报告显著结果。对收益的满意度方面, 决策结果的主效应显著,F(3,462) = 272, p < 0.001, η2p = 0.639：对家不合作时被试对收益的满意度降低, 即 CD (3.00 ± 0.16)和DD (3.85 ± 0.14)条件小于 CC (7.08 ± 0.12)和 DC(7.32 ± 0.13)条件(ps < 0.001); 此外 CD 条件被试对收益的满意度低于 DD 条件(p < 0.001)。
对对家的满意度方面, 决策结果的主效应显著,F(3,462) = 184, p < 0.001, η2p = 0.545：对家不合作时被试对对家的满意度降低, 即 CD (3.87 ± 0.16)和DD (4.39 ± 0.15)条件小于 CC (7.57 ± 0.11)和 DC(6.83 ± 0.14)条件(ps < 0.001); 此外 CC 条件被试对对家的满意度高于 DC 条件(p < 0.001)。抑郁倾向主效应显著, F(1,154) = 5.7, p = 0.018, η2 p = 0.036：高抑郁倾向的被试对对家的满意度(5.55 ± 2.33)显著低于低抑郁倾向被试(5.98 ± 2.40)。
对自身高兴情绪评分方面, 决策结果的主效应显著, F(3,462) = 251, p < 0.001, η2p = 0.620：对家合作比对家不合作增加了被试的高兴程度。4 个决策结果对应的高兴评分具有以下关系：CC (7.29 ±1.44) > DC (6.54 ± 1.78) > DD (3.73 ± 1.85) > CD(2.96 ± 1.86), 两两间差异显著(ps ≤ 0.001)。对自身内疚情绪评分方面, 决策结果的主效应显著, F(3,462) = 83.3, p < 0.001, η2p = 0.351：被试在DC 情况下的内疚情绪最强(4.58 ± 2.45; ps < 0.001),其次是 DD (2.28 ± 1.87)情况, 被试在 CC (1.68 ±1.38; CC vs. DD, p = 0.004)和 CD (1.89 ± 1.68; CCvs. DD, p = 0.063)情况下的内疚情绪最弱。
对自身愤怒情绪评分方面, 决策结果的主效应显著, F(3,462) = 96.0, p < 0.001, η2p = 0.384。4 个决策结果对应的愤怒评分具有以下关系：CD (4.36 ±2.54) > DD (2.72 ± 2.14) > DC (1.69 ± 1.36) > CC(1.36 ± 1.00), 两两间差异显著(ps ≤ 0.041)。
3.3 单人脑激活强度(归一化 β 值)
在 OFC 脑区, 决策结果主效应显著, F(3,462)= 10.6, p < 0.001, η2p = 0.065：CC 条件的脑激活(0.219 ± 0.835)强于 DC 条件(0.159 ± 0.834, p <0.001), 这二者的脑激活又强于 CD (−0.216 ± 0.940,p ≤ 0.001)和 DD 条件(−0.167 ± 1.230, p ≤0.046), 后二者的差异不显著(p = 1.000)。组间效应和决策结果的交互作用显著, F(3,462) = 3.54, p =0.043, η2p = 0.022; 图 4A, 图 5A。简单效应分析表明, 决策结果的效应(CC > DC > CD/DD)仅在低抑
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