1、 对于疼痛共情的 FMRI 研究摘要：共情这种能够共享他人感受的能力，在我们的社会情感生活中十分重要。近年来研究者们对于疼痛的共情做了比较深入的 FMRI 研究。研究发现观察者间接感受疼痛激活的网络包括了直接感受疼痛激活的网络，尤其是在脑岛和扣带前回皮质。这些发现在一定程度上表明了共情是建立在直接体验和间接体验情感表征的共享网络机制上的。此外，共情还与环境有关，共情可以引起深层次的与社会认知相关网络的激活。脑岛与扣带前回的活动可以映射到负责表现和预测自我以及他人感受的区域，根据不断变化的环境产生维持自我平衡的适应性行为。关键词：社会神经科学 脑岛 扣带前回皮质 fmri 情绪 疼痛引言：共情是
2、人类情绪体验和社会合作中一个“残酷”的组成因素。和我们亲近的人乃至陌生人共享情绪状态的能力使我们能够理解并预测他人的感受，动机和行为。前人关于共情的研究主要集中在哲学和行为主义心理学范畴(Batson 2009,de Vignemont Duerden Saxe Mitchell 2009)。但是也同样与自我参照过程和白日梦过程相关联(Buckner & Carroll 2007, Christoff et al. 2009, Mason et al 2007, Schooler et al. 2012)。另一方面，基于图片的研究显示相关的激活增长，主要出现在背外侧的和背中线的 PFC，IPC
3、 和 IFG(Figure 1e)中，还包括了一个与人类部分相同的猴子的镜像神经网络相重叠的部分。(Gallese et al. 2004, Keysers & Gazzola 2007, Rizzolatti et al. 2001)。连同共情中共享的网络，两个被称为镜像神经的网络以及思维的网络在目前的社会神经科学领域关于人类如何成功的理解他人的行为，意图，信仰和感受方面给出最了具有影响力的解释(Frith & Frith 2006, Keysers & Gazzola 2007, Singer 2006). 事实上，镜像神经网络在额下回，腹侧和背侧前运动，以及顶下小叶区域的计算过程被认为负
4、责收集对动作的模仿和目标导向动作的动作信息。这些认知动作循环可能会成为一个描绘当前情况的基础(Gallese et al. 2004, Keysers & Gazzola 2007)。而且可能最终会依次的进入像 AI 这样的区域来预测刺激带来的情感后果。基于线索的范式，另一方面，则更可能触发更加内部的收集的加工过程，因为他人的疼痛并没有明确的展示。于是，情境和他的后果依次的需要通过思维形象化和先前的知识来推断，这一过程与内侧前额叶和顶叶以及颞顶相关联(Frith & Frith 2003, Mitchell 2009, Van Overwalle 2009)。因此，除了证实了脑岛和扣带回区域在
5、情感共享方面的重要作用外，Lamm 和他的同事们得到的元分析结果还表明了这个过程可能包括了灵活变化的镜像神经或者思维网络的激活，这些变化依靠着特殊的情况和环境中可利用的信息产生。脑岛和扣带前回研究发现，脑岛和扣带前回是共情激活的主要两个区域。下面，我将就这两个区域进行具体介绍。脑岛脑岛在感觉，情绪和认知上起着重要的作用。脑岛为大脑的岛叶，呈三角形岛状，位于外侧沟深面，被额叶、顶叶和颞叶所掩盖。脑岛影响脑干的自动功能。比如，屏住呼吸时，脑岛的神经冲动会抑制髓质的呼吸中枢，脑岛同时还处理味觉信息。在对灵长类动物的示踪实验显示，AI 与额叶前部的区域连结密集，比如 OFC（眼窝前额皮质） ，背外侧的
6、 PFC，颞边缘区域，比如颞极，海马旁的皮质，杏仁核，扣带回皮质，以及丘脑皮层下的目标，基底的神经中枢还有脑干(Amaral & Price 1984, Augustine 1996, Fudge et al. 2005, Mesulam & Mufson 1982b, Mufson & Mesulam 1982). 脑岛不同的部分彼此之间高度相关连结，使得信息流可以在前部和中后部双向流通(Craig 2009)。动物的各模式的连结最近被人们用制图法和静息状态的 FMRI 的信号重新做了出来。这些模式暗示了一个中心法则，尤其是在 AI，在集成的感受性和情感的信息方面。根据 Craig 的模型，
7、身体生理状态的信息被映射到脑岛更后部的位置，并且随后被表现在脑岛中(Cerliani et al. 2012, Nanetti et al. 2009)扣带前回皮质扣带回是位于大脑半球内侧面的扣带沟与胼胝体沟之间的脑回,属于边缘系统的皮质部分。扣带回的前部(即 24 区)与躯体运动区和躯体感觉区有联系。长期以来，扣带回皮质被认为是边缘系统中认知，情感和运动控制过程的中心。边缘系统在腹侧，背侧和后测包围着胼胝体，它包含着至少 4 个细胞结构的区域，即 ACC,MCC,PCCA 和扣带皮质(Vogt et al. 2005).。就像研究者们在动物示踪数据和示踪图以及人类 fmri 信号所得的结论那
8、样，这些区域在连结方面有所不同(Beckmann et al. 2009, Margulies et al. 2007, Vogt & Pandya 1987).。在每个区域内部，连接模式也都显著的不同。由于 ACC 与侧面和眼窝的 PFC 以及颞边缘区域密集的连结(Pandya et al. 1981, Vogt & Pandya 1987)，dACC/aMCC 在尾部的分离表明了一个与运动区域相关的增长的功能连结(Margulies et al. 2007).。这个区域接受从疼痛增强通路传来的直接的任务(Dum et al. 2009)，并且他和脑岛(Mesulam & Mufson 19
9、82b, Mufson & Mesulam 1982, Vogt & Pandya 1987)，杏仁核(Morecraft et al. 2007)，腹侧纹状体(Kunishio & Haber 1994)以及 PAG (Hardy & Leichnetz 1981).相互连结。除了疼痛和共情的直接经历，其他的负性情绪状态和预测方法也会激活 dACC/aMCC(Buchel et al. 1998, Ploghaus et al. 1999, Porro et al. 2002).。另外，dACC/aMCC 被包含在不同的注意和认知的要求任务中暗示了这个区域可能可以实现对大量区域范围的一般性的
10、监控和控制过程(Paus 2001)。对 939 个示踪图的元分析表明 dACC/aMCC 在对负性情绪，疼痛以及认知的控制加工时被重叠的激发(Shackman et al. 2011)。研究者们还认为这个区域综合了未习得的和习得的强化刺激。这可能会造成运动中枢负责表达情感和执行目标导向性行为的适应性反馈产生偏差。并且最终导致行为的不确定性。内感受性网络的相互作用AI 和 ACC/MCC 在不同分布的，灵活的网络中拥有一个紧密的功能性的关系(Craig 2009, Devinsky et al. 1995, Medford & Critchley 2010, Seeley et al. 200
11、7, Sridharan et al. 2008, Taylor et al. 2009)。在他们的文章中，Devinsky 和他的同事们指出 AI 和 ACC/MCC，与边缘系统和一些皮层下的区域，比如 OFC，杏仁核，PAG 以及腹侧纹状体，形成了一个一致连贯的网络，这个网络可以评价内部和外部刺激的动机内容，以此来管理前后相关联的行为(Devinsky et al. 1995)。Medford 和 Critchley 最近指出，当 AI 形成一个以自我觉知为基础的系统的入口时，这些整体的全面的情感状态最终将会体现在 ACC 中，并由 ACC 进行控制，筛选以及准备合适的反馈。实际上，AI
12、和 ACC/MCC 之间紧密的功能性联系最近被静息电位下 FMRI 相关分析所证明。研究者认为这个联系可能会使特定的内感受器的信息一体化。应用 FMRI信号的 Granger 因果分析，结果表明这些特定的网络可能会在其他比较不相关的任务执行时激活的网络，比如背外侧的 PFC 和后顶叶和一些默认模式网络，比如腹正中的 PFC 和PCU 这些通常下会在独立思考，自卫，和白日梦的情况下更活跃的网络之间转换(Buckner & Carroll 2007, Christoff et al. 2009, Mason et al. 2007, Schooler et al. 2012, Smallwood
13、& Schooler 2006).。最近，Singer, Critchley,和 Preuschoff 为神经经济学关于 AI 在不确定加工过程中作用的报告提供了一个框架。事实上，这些研究同样显示 AI 在处理危机和危机预测误差以及决策的不确定中被激活(Grinband et al. 2006, Huettel et al. 2006, Kuhnen & Knutson 2005, Paulus et al. 2003, Preuschoff et al. 2008).。根据这个模型，AI 整合了具体模式的信息，这些信息从大量的感觉状态以及在个人风险偏好和前后关联的不确定的信息中来。这些计算过
14、程被认为对当前的和可预测的感觉状态的收集起作用，并且可能最终促进在情感区域中作为在不确定情况下做出正确决策的前提的基于误差的学习。这些 AI 中的表征使得情感预测不仅和自身相关，还和预测他人情感状态相关。最后，脑岛计算可以由评价区域供给，比如 OFC和腹侧纹状体，并且还可以由 ACC 来提供反馈筛选和控制。 AI 和 ACC 强烈的相互关联以及他们在综合的功能性的网络中轴心一样的位置，同样让他们可以理想的整合具有前后关联的内感受性的输入信息到整体的感受状态，并最终达到决策和行为的整合(Singer et al. 2009, Singer & Lamm 2009).。和他人的共情因此可能与 AI
15、 和 ACC 在上文提到的产生对他人的感受状态的，具有确定计算的模型相关，因而可以使人能够预测并且理解他人的社会性和情感性的行为。AI 和 ACC 包含一种特殊的梭形细胞，Von Economo 神经(Allman et al. 2010, Craig 2009, Von Economo 1926)。他们相较于其他细胞更大的尺寸和比较简单的树枝状的形态，使得 AI 和 ACC 之间适合快速的交流，以及对情感状态，动机，控制和处于不断变化的背景中的行为能快速的整合在一起(Allman et al. 2010).。比较组织学的研究发现这些细胞在成人的体内有很多，在婴儿，猿类，大象和鲸鱼体内要少一些
16、(Allman et al. 2010).。并且，根据研究者们观察到的，这些细胞在额颞叶痴呆（一种神经组织退化障碍，表现为功能性共情障碍和社会情感缺乏）患者中被有选择的破坏。因此一些研究者认为 Von Economo 神经在共情，社会认知，和自我控制上起着重要的作用(Allman et al. 2010, Craig， 2009)。从各个研究中我们看到 AI 和 ACC 在不同的情况下被频繁的激活，他们结构上的关联表明这两部分可能负责整合从一系列不同的可以自由选择适应性反馈的区域中得来的信息。事实上，在共情的研究领域内，充足的数据表明了在 AI 中大量间接体验的反馈以及后续的可观察的行为可以由
17、不同的因素整合解释，比如人格和前后联系的处境(Figure 3).。Figure3研究展望前人对于共情的研究多集中于 ACC 和 AI 以及其他脑区的连结模式和共情的感情状态共享机制上，我认为可以在文化的差异上作进一步的研究。比如，在 inter-dependent（如美国）和 independent（中国，日本等）的文化下，人们共情会不会有差异。就像韩世辉老师在 2013 年发表的在不同文化下人们对朋友和陌生人共情激活的模式不同的文章，我们可以尝试研究不同宗教背景下，人们共情激活的模式是否会有不同，以及在 inter-dependent 文化下，relational 和 collective
18、 两种自我构建的人共情激活的模式有何不同。此外，前人的研究几乎都是在探究共情的原理和影响因素。就我个人的体验来讲，在看电视剧电影的时候，面对一些对人进行肉体折磨的场景往往会强烈的共情从而无法观看，并且十分不舒服。与此同时，我发现自己会自动的做出一些动作，比如颤抖，攥紧拳头等，如果这是一种防御机制的话，那么我就是在用这些动作来减轻自己的共情水平。我认为对如何减轻共情水平以及其相应的机制的研究是很有必要的。另外，受到发展心理学的影响，我们可以尝试探究共情的能力是否与生俱来，是否属于人类基础的反应，还有共情的可塑性，共情水平在不同年龄段的差异（我的父母并没有我这样强烈的反应）是否具有规律以及在死亡启
19、动下共情水平的变化等等。还可以探究共情是否是人类特有的属性，在其他动物身上是否也存在（是否和人类激活相同的脑区，差异在哪儿）等问题。总而言之，共情是一种奇妙的现象，前人已经做了很多努力试图研究清楚它，但是仍然有很多未解开的秘密等待我们来探索。参考文献Allman JM, Tetreault NA, Hakeem AY, Manaye KF, Semendeferi K, et al. 2010. The von Economo neurons in the frontoinsular and anterior cingulate cortex. Ann. N. Y. Acad. Sci. 12
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