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张航课题组合作揭示非自杀性自伤与抑郁程度在决策中的复杂交互效应

2024-06-20 点击：

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张航课题组合作揭示非自杀性自伤与抑郁程度在决策中的复杂交互效应

2024年6月11日，北京大学心理与认知科学学院、IDG麦戈文脑科学研究所、北大-清华生命科学联合中心张航课题组，与北京大学第六医院、北京大学精神卫生研究所的阎浩课题组合作，在Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging 期刊在线发表题为“Cognitive Phenotype Shifts in Risk-Taking: Interplay of Non-Suicidal Self-Injury Behaviors and Intensified Depression”的学术论文。该研究将行为决策与认知计算模型相结合，深入探讨了非自杀性自伤(NSSI)与抑郁严重程度在决策中的复杂关系及其认知基础。

非自杀性自伤（Non-suicidal self-injury, NSSI）行为指不以自杀为目的的故意自伤行为，包括切割、抓挠或撞击等。这类行为在青少年和精神疾病患者，尤其是在重度抑郁障碍（MDD）患者中非常普遍，并且与未来自杀风险密切相关。NSSI行为可以看作是患者在应对消极情绪时风险决策行为的异常：在面对不同应对方法时，NSSI患者选择了自伤而不是其他伤害较小的替代方法。了解这种决策异常背后的认知机制对预防与干预NSSI行为具有重要意义。

然而，由于任务的随机性及个体决策行为的复杂性，以往关于有无NSSI人群决策行为的研究结果往往并不一致。此外，NSSI与抑郁等疾病的并发也容易混淆研究结果。在本研究中，研究者使用仿真气球冒险任务 (Balloon Analogue Risk Task, BART) 任务（图1A）评估了57名有NSSI的MDD 患者、42名无 NSSI 的MDD患者和142名健康对照者的决策行为。在这个任务中，被试需要给多个气球充气以赢得分数。充气越多奖励越高，但气球爆炸（失败）的风险也就越高。

图1. BART任务流程图及计算模型

研究结果发现，三组被试的决策行为表现出了显著的差异，NSSI患者的充气次数要显著低于健康人群。通过计算建模（图1B），研究者进一步剖析了不同人群决策行为在各个认知维度上的差异，并分离了NSSI 与抑郁严重程度之间的交互效应（图2）。研究者发现，相较于其他被试，有 NSSI 行为的被试风险偏好会更低。同时，NSSI 和抑郁严重程度之间存在着复杂的相互作用。随着抑郁症状的加剧，NSSI患者的风险先验信念在下降，决策行为也变得更加随意。

这些结果表明，NSSI 行为表现出对风险的普遍厌恶，而不是传统观点所认为的更加“冲动”。在进行决策（如需要缓解情绪）时，NSSI患者更倾向于更可控的行为（自伤），即使这种行为伴随着伤害。这降低了患者探索其他方法来进行应对的可能性。此外，抑郁的加深放大了NSSI患者参与危险行为的可能性。NSSI及其与抑郁在决策过程中复杂的作用部分解释了前人研究中的争议结果，也为进一步预防患者的自伤乃至未来自杀行为提供了理论启示。

图2. 三组被试的模型参数估计结果

张航课题组的博士生卢义龙与阎浩课题组的硕士生葛雨琪为本文的共同一作，张航研究员与阎浩研究员为本文共同通讯作者。长治医学院张晓晰团队也对本研究做出了重要贡献。本研究获得北京大学临床医学+X 青年专项、国家自然科学基金委及北大-清华生命科学联合中心的资助。

全文链接

Lu, Y.-L., Ge, Y., Li, M., Liang, S., Zhang, X., Sui, Y., Yang, L., Li, X., Zhang, Y., Yue, W., Zhang, H., & Yan, H. (2024). Cognitive Phenotype Shifts in Risk-Taking: Interplay of Non-Suicidal Self-Injury Behaviors and Intensified Depression. Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging. https://doi.org/10.1016/j.bpsc.2024.05.011

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张航

北京大学北京大学心理与认知科学学院、北京大学IDG麦戈文脑科学研究所研究员

北大-清华生命科学联合中心PI

邮箱：

hang.zhang@pku.edu.cn

研究领域：

张航实验室（“计算与决策实验室”）使用行为实验、计算建模和无创脑成像技术研究人类的感知觉和认知系统中的各种决策问题，在心理学、认知神经科学、统计决策理论和经济决策之间建立桥梁。我们关注不同领域的判断和决策背后普适的神经计算原理，结合计算建模和脑成像来破解脑中的运算。

我们的许多研究都围绕着“不确定性”展开。如果没有不确定性，世界上大部分的决策问题将变得无比简单。然而，不确定性无处不在，概率运算因而成为大脑的一项重要功能。我们试图回答的问题包括：大脑如何利用有限的认知资源进行高效的概率运算？如何为自身和外部世界中的不确定性建立概率模型？有着怎样的先验信念或偏见？又能带给人工智能什么启示？