ФМРТ-исследование связи нейротизма с индивидуальными различиями в активности мозга в процессе социальных взаимодействий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Социальные взаимодействия в контексте кооперации и конкуренции являются важнейшим видом активности людей, определяющим их благополучие и успех в жизни. Нейрональные основы этой активности, а также роль связанных с личностью индивидуальных особенностей изучены недостаточно. В частности, в литературе отсутствуют данные о связи нейротизма с индивидуальными различиями в активности мозга в процессе кооперативных и конкурентных взаимодействий, и целью нашей работы было восполнение этого пробела. фМРТ-данные были записаны в ходе выполнения заданий в индивидуальном, кооперативном и конкурентном режимах, и их анализ осуществлялся методом межсубъектного анализа репрезентативного сходства. Результаты анализа показывают, что у предрасположенных к эмоциональной нестабильности людей социальные взаимодействия, как в контексте кооперации, так и в контексте конкуренции, связаны с большим напряжением, проявляющимся в активности центров социального мозга, регуляции эмоций и внимания. Это потенциально может приводить к накоплению последствий социального стресса и появлению симптомов отклонений психического здоровья.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Г. Г. Князев

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины»

Автор, ответственный за переписку.
Email: knyazevgg@neuronm.ru
Россия, Новосибирск

А. Н. Савостьянов

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины»; Новосибирский государственный университет; Федеральный исследовательский центр «Институт цитологии и генетики СО РАН»

Email: knyazevgg@neuronm.ru
Россия, Новосибирск; Новосибирск; Новосибирск

А. В. Бочаров

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины»; Новосибирский государственный университет

Email: knyazevgg@neuronm.ru
Россия, Новосибирск; Новосибирск

А. Е. Сапрыгин

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины»

Email: knyazevgg@neuronm.ru
Россия, Новосибирск

Список литературы

  1. Князев Г.Г., Митрофанова Л.Г., Бочаров В.А. Валидизация русской версии маркеров факторов большой пятерки из международного пула личностных вопросов Гольдберга. Психологический журнал. 2010. 31:100–110.
  2. Chen P.H.A., Jolly E., Cheong J.H., Chang L.J. Intersubject representational similarity analysis reveals individual variations in affective experience when watching erotic movies. NeuroImage. 2020. 216:116851.
  3. Decety J., Jackson P.L., Sommerville J.A., Chaminade T., Meltzoff A.N. The neural bases of cooperation and competition: an fMRI investigation. Neuroimage. 2004. 23:744–751.
  4. Dimsdale-Zucker H.R., Ranganath C. Representational similarity analyses: a practical guide for functional MRI applications. In Handbook of behavioral neuroscience (Vol. 28, pp. 509–525). 2018. Elsevier.
  5. Dunbar R.I.M. The social brain: mind, language, and society in evolutionary perspective. Annu. Rev. Anthropol. 2003. 32:163–181.
  6. Finn E.S., Glerean E., Khojandi A.Y., Nielson D., Molfese P.J., Handwerker D.A., Bandettini P.A. Idiosynchrony: From shared responses to individual differences during naturalistic neuroimaging. NeuroImage. 2020. 215:116828.
  7. Goldberg L.R. The development of markers for the Big-Five factor structure. Psychological Assessment. 1992. 4:26–42.
  8. Goldber L.R. The structure of phenotypic personality traits. American psychologist. 1993. 48:26.
  9. Holtmann O., Franz M., Moenig C., Tenberge J.G., Schloßmacher I., Ivanova I., Preul C., Schwindt W., Melzer N., Miltner W.H.R., Straube T. Lateralized deficits in arousal processing after insula lesions: behavioral and autonomic evidence. Cortex. 2022. 148:168–179.
  10. Kim Y., Saunders G.R., Giannelis A., Willoughby E.A., DeYoung C.G., Lee J.J. Genetic and neural bases of the neuroticism general factor. Biol. Psychol. 2023. 184:108692.
  11. Kriegeskorte N., Mur M., Bandettini P. Representational similarity analysis – connecting the branches of systems neuroscience. Front. Syst. Neurosci. 2008. 2:4.
  12. Lahey B.B. Public health significance of neuroticism. American Psychologist. 2009. 64:241.
  13. Lee M., Ahn H. S., Kwon S. K., Kim S. I. Cooperative and competitive contextual effects on social cognitive and empathic neural responses. Frontiers in Human Neuroscience. 2018. 12:218.
  14. Lin J., Li L., Pan N., Liu X., Zhang X., Suo X., Kemp G.J., Wang S., Gong Q. Neural correlates of neuroticism: a coordinate-based meta-analysis of resting-state functional brain imaging studies. Neurosci. Biobehav. Rev. 2023. 146:105055.
  15. McKiernan K.A., D’Angelo B.R., Kaufman J.N., Binder J.R. Interrupting the ‘stream of consciousness’: an fMRI investigation. NeuroImage. 2006. 29:1185–1191.
  16. Oosterhof N.N., Connolly A.C., Haxby J.V. CoSMoMVPA: multi-modal multivariate pattern analysis of neuroimaging data in Matlab/GNU Octave. Frontiers in neuroinformatics. 2016. 10:27.
  17. Polosan M., Baciu M., Cousin E., Perrone M., Pichat C., Bougerol T. An fMRI study of the social competition in healthy subjects. Brain and cognition. 2011. 77: 401–411.
  18. Prince K., Brown S. Neural correlates of partnered interaction as revealed by cross-domain ALE meta-analysis. Psychology & Neuroscience. 2022. 15:1.
  19. Prince J.S., Charest I., Kurzawski J.W., Pyles J.A., Tarr M.J., Kay K.N. Improving the accuracy of single-trial fMRI response estimates using GLMsingle. Elife. 2022. 11:e77599.
  20. Raichle M.E., MacLeod A.M., Snyder A.Z., Powers W.J., Gusnard D.A., Shulman G.L. A default mode of brain function. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2001. 98:676–682.
  21. Raichle M.E., Snyder A.Z. A default mode of brain function: a brief history of an evolving idea. Neuroimage. 2007. 37:1083–1090.
  22. Rhoads S.A., Cutler J., Marsh A.A. A feature-based network analysis and fMRI meta-analysis reveal three distinct types of prosocial decisions. Social cognitive and affective neuroscience. 2021. 16:1214–1233.
  23. Singh K.D., Fawcett I.P. Transient and linearly graded deactivation of the human default-mode network by a visual detection task. NeuroImage. 2008. 41:100–112.
  24. Smith S.M., Nichols T.E. Threshold-free cluster enhancement: Addressing problems of smoothing, threshold dependence and localisation in cluster inference. NeuroImage. 2009. 44:83–98.
  25. Tackett J.L., Lahey B.B. Neuroticism. The Oxford Handbook of the Five Factor Model. Oxford Academic. 2015. 39–56.
  26. Tsoi L., Dungan J., Waytz A., Young L. Distinct neural patterns of social cognition for cooperation versus competition. NeuroImage. 2016. 137:86–96.
  27. van Baar J.M., Chang L.J., Sanfey A.G. The computational and neural substrates of moral strategies in social decision-making. Nature communications. 2019. 10:1483.
  28. Worsley K.J., Marrett S., Neelin P., Vandal A.C., Friston K.J., Evans A.C. A unified statistical approach or determining significant signals in images of cerebral activation. Hum. Brain Mapp. 1996. 4:58–73.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Временной ход одного сеанса фМРТ. Каждая из четырех сессий состояла из трех экспериментальных условий (соревнование, индивидуальная игра и сотрудничество). Каждое условие начиналось с инструкции (10 с) и включало 20 проб, по 5 с каждая, с межпробным интервалом 2 с.

Скачать (193KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Скрипичный график, показывающий распределение баллов по шкале нейротизма в выборке.

Скачать (121KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Одномерный анализ фМРТ-данных. Главный эффект фактора «Вид игры». (а) – локализация значимого кластера. (б) – оценки контраста для трех уровней фактора.

Скачать (395KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Результаты прожекторного анализа репрезентативного сходства, показывающие области мозга, в которых межсубъектные корреляции временной динамики ответов во время конкурентной игры коррелировали с межсубъектным сходством ответов на вопросы шкалы нейротизма. Цветами обозначены значения z, полученные при сравнении истинных корреляций с нулевым распределением, рассчитанным по 1000 суррогатных наборов данных, при пороговом значении z > 2.24 (pcorr < 0.0125).

Скачать (136KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Результаты прожекторного анализа репрезентативного сходства, показывающие области мозга, в которых межсубъектные корреляции временной динамики ответов во время кооперативной игры коррелировали с межсубъектным сходством ответов на вопросы шкалы нейротизма. Цветами обозначены значения z, полученные при сравнении истинных корреляций с нулевым распределением, рассчитанным по 1000 суррогатных наборов данных, при пороговом значении z > 2.24 (pcorr < 0.0125).

Скачать (119KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024