2024年1月19日，北京师范大学心理学部认知神经科学与学习国家重点实验室暨IDG/McGovern脑科学研究院秦绍正课题组在《Developmental Cognitive Neuroscience》杂志上在线发表了题为“Development of the triadic neural systems involved in risky decision-making during childhood”的研究论文。该研究结合“三元神经系统模型”(Triadic Neural Systems Model)，揭示了风险决策相关的情感-奖赏-认知控制系统在6-12岁学龄儿童期激活与功能连接模式的异质性特征。

在个体、家庭、社会环境等多方面因素的影响下，风险决策及冒险行为往往在学龄儿童期开始出现。从儿童期到成年期，与风险决策认知过程所对应大脑功能系统的发展，能够支撑个体在应对奖赏与风险兼有的决策情境时做到适当的平衡，对于适应自然与社会环境以及心理健康至关重要。为解析风险决策行为背后复杂的大脑机制，前人研究提出了“双系统模型”、“三元神经系统模型”、“失衡模型”(imbalance models)等相关假说；其中，“三元神经系统模型”主张“认知控制Control”(核心脑区包括背侧前扣带回dACC、背外侧前额叶dlPFC、腹内侧前额叶vmPFC)、“奖赏趋近Approach”(包括伏隔核nucleus accumbens、尾状核caudate、豆状核putamen等纹状体脑区)、“情感规避Avoidance”(包括杏仁核amygdala、脑岛insula、海马hippocampus等脑区)等三大脑功能系统通过共同协作来驱动决策行为 (表1)。然而，以往关于这些模型的理论与实证研究大多局限于对青少年与成年群体的考察，我们对风险决策行为与相关大脑功能系统在儿童时期的活动模式、发展特征仍然知之甚少。

表1 “三元神经系统模型”的功能模块构成及相应脑区

针对上述问题，本研究使用结合功能磁共振成像(fMRI)扫描序列的气球模拟风险任务(Balloon Analogue Risk Task, BART)，在包含218名6-12岁儿童以及80名20-26岁成人的样本上对任务过程中不同风险决策条件(图1A；包括“充气Inflation”(即给屏幕中所呈现的气球充气——随着充气次数的增加，被试在此气球上累积的奖赏以及气球发生爆炸的概率也会提高)、“赢利结果Win Outcome”、“损失结果Loss Outcome”三种条件）下的行为表现、大脑激活模式与功能连接进行考察，主要发现如下：

图1 “气球模拟风险任务”实验设计与被试行为表现

在行为层面上，首先对BART中用于测量风险决策行为的主要指标平均调整打气次数(average adjusted pumps；指任务中未爆炸气球的平均累积打气次数)、累积总赢利数(total earnings)、气球爆炸比例(proportion of explosion)进行组间差异比较，结果显示：总体上，儿童组的三项指标均显著低于成人组，即在风险决策任务过程中所表现出的奖赏需求、冒险倾向均较弱，满足于较低的奖赏数额水平(图1B)。在此基础上，为进一步探索儿童期风险决策行为在6-12岁年龄阶段的发展趋势，本研究应用广义加性模型(generalized additive model)对年龄变量与各行为指标之间的线性或非线性关系进行验证，并分别拟合出了相应的变化轨迹(图1C)，结果表明：随着年龄的增长，儿童逐渐倾向于追求更高额的奖赏、变得更为冒险。

图2 不同风险决策条件下大脑激活区域的年龄相关发展差异

在脑功能基础层面上，首先基于全脑激活结果，在不同的风险决策条件下，按照对部分人数较少组别进行合并处理后的年龄分组，考察相应年龄组别任务相关的大脑激活情况。如图2A所示，使用不同颜色来标注“充气”（蓝色）、“赢利结果”（绿色）、“损失结果”（红色）等任务条件所对应的激活结果——并通过透明度设置使不同条件下激活的重合区域得到显示。这一从“横断”角度进行的数据分析结果表明，风险决策过程中不同奖赏及风险条件下的大脑活动有如下特征：1、脑区的空间分布较广；2、不同任务条件所对应的激活区域之间存在大量重合；3、随着年龄的增长，任务相关激活脑区的范围总体呈现出逐渐扩大的趋势。为量化风险决策过程中相关大脑活动在儿童期的发展趋势，本研究以成年组别被试在三种任务条件下激活模式的平均结果作为成熟模板，分别针对具体风险决策条件，从每名儿童被试的模板相应脑区中提取激活数据，计算其与成熟模板之间的相似性，作为衡量发育成熟度的指标。进一步，以年龄作为自变量，以不同风险决策条件下儿童的发育成熟度指标作为因变量，分别开展线性回归分析，结果显示(图2B-D)：与“赢利结果”及“损失结果”相关认知过程对应的大脑激活模式持续发展、趋近于成熟；而与“充气”这一涉及更多控制功能的认知过程所对应的大脑活动并无与年龄相关的显著变化。

图3 儿童与成人在“三元神经系统”激活模式上的差异

基于“三元神经系统模型”中的功能模块划分与感兴趣区域选择，使用整合多个解剖结构模板以及NeuroSynth元分析数据库进行定义的ROI(图3A)，对风险决策过程不同条件下儿童与成人在大脑激活模式上的发展差异进行更具针对性的考察。首先，在功能模块水平上，对不同条件下儿童与成人的激活差异进行考察，组间比较的结果显示(图3B-D上部)：1、在“充气”条件下，相较于成人，儿童在控制、趋近、规避等功能模块所对应大脑区域内的激活均显著更弱；2、在“赢利结果”条件下，儿童与成人仅在趋近这一功能模块对应的脑区内表现出了显著的激活差异：儿童的激活程度显著高于成人；3、在“损失结果”条件下，儿童与成人在功能模块水平的三个ROI上均未表现出显著的激活差异。进一步，分别在三大功能模块内部各个具体脑区的水平上，比较不同条件下儿童与成人激活模式的差异(图3B-D下部)：1、在“充气”条件下，儿童与成人在各具体脑区内的激活差异与所对应功能模块水平的结果一致，即儿童的激活程度低于成人——表现出显著差异的脑区包括：控制模块中的背侧前扣带回与背外侧前额叶，趋近模块中的豆状核，规避模块中的杏仁核与脑岛；2、在“赢利结果”条件下，针对趋近功能模块中各具体脑区的组间比较显示：儿童在伏隔核、尾状核、豆状核等纹状体区域内的激活均显著强于成人；3、在“损失结果”条件下，尽管在功能模块水平上并未观察到明显的组间差异，针对具体脑区的跟进分析显示：相较于成人，儿童在伏隔核区域内表现出了更高程度的激活。

图4 “赢利结果”条件下儿童与成人在“三元神经系统”功能连接上的差异

进一步，沿用“三元神经系统模型”中的功能模块划分与感兴趣区域选择(图4A)，结合使用相应脑区作为种子点的心理生理交互分析(psychophysiological interaction analysis)，对儿童与成人在风险决策过程中大脑功能连接模式的差异进行量化，结果显示：1、三元神经系统模型中的各功能模块仅在“赢利结果”的条件下表现出了显著的功能连接发展差异。在加工奖赏相关信息的认知过程中，儿童网络内连接(within-network connectivity)、“两两配对”网络间连接(pairwise between-network connectivity)的强度均显著高于成人(图4B)——对应条件下儿童与成人在9个种子点脑区之间具体的连接矩阵以及功能连接差异如图4C所示；2、在“充气”以及“损失结果”条件下，儿童与成人在各功能模块网络内连接、“两两配对”网络间连接上均未表现出显著的组间差异。

综上所述，通过在一定规模的儿童以及成人样本上整合并分析行为与磁共振功能成像的横断数据，本研究系统性考察了儿童期风险决策的认知神经发展机制。综合理论框架与实证结果，研究中的系列发现进一步揭示了“三元神经系统”在儿童期“未成熟、不平衡”的功能组织模式——具体表现为“前额控制系统调控相对不足，而纹状体奖赏相关脑区高度活跃”，为探明儿童期风险决策行为的大脑功能基础提供了新的思路与见解。

本研究依托于中国学龄儿童脑发育项目北京队列(Children School Functions and Brain Development Project, CBD Beijing Cohort)，是课题组近年来在儿童青少年情感认知与脑智发育领域所发表的一系列成果(Chen et al., 2023; Hao et al., 2021; He et al., 2023; Jiang et al., 2021; Su et al., 2023; Tian et al., 2021; Xu et al., 2022)的延伸和拓展。本研究受到科技创新2030-“脑科学与类脑研究”重大项目、国家自然科学基金委重点项目、国家社科基金重大项目、北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室开放课题等支持。本研究主要贡献者包括课题组硕士毕业生蒋敏、博士后丁瑞、北京回龙观医院赵艳丽助理研究员等，通讯作者为秦绍正教授。同时，感谢北京师范大学董奇教授、陶沙教授、贺永教授，北京大学磁共振成像研究中心高家红教授、北京回龙观医院谭淑平教授等对本研究中神经影像数据的采集工作所给予的大力支持和帮助。

研究论文信息：

Jiang, M., Ding, R., Zhao, Y., Xu, J., Hao, L., Chen, M., . . . Qin, S. (2024). Development of the triadic neural systems involved in risky decision-making during childhood. Developmental Cognitive Neuroscience, 101346. https://doi.org/10.1016/j.dcn.2024.101346

课题组网站：

http://icanbrainlab.bnu.edu.cn/en/default.html

课题组前期相关成果：

Jiang M., Ding R., Zhao Y.,. . ., Qin S. (2024). Development of the triadic neural systems involved in risky decision-making during childhood. Developmental Cognitive Neuroscience, 101346. https://doi.org/10.1016/j.dcn.2024.101346

Jiang N., Xu J., Li X., …, Qin S. (2021). Negative Parenting Affects Adolescent Internalizing Symptoms Through Alterations in Amygdala-Prefrontal Circuitry: A Longitudinal Twin Study. Biological Psychiatry, 89(6), 560-569. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2020.08.002

Tian T., Young C. B., Zhu Y., . . . Qin, S. (2021). Socioeconomic Disparities Affect Children’s Amygdala-Prefrontal Circuitry via Stress Hormone Response. Biological Psychiatry, 90(3), 173-181. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2021.02.002

Su H., Young C. B., Han Z. R., . . ., Qin S. (2023). Atypical child-parent neural synchrony is linked to negative family emotional climate and children's psychopathological symptoms. American Psychologist. https://doi.org/10.1037/amp0001173

Chen M., He Y., Hao L.,. . ., Qin S. (2023). Default mode network scaffolds immature frontoparietal network in cognitive development. Cerebral Cortex, 33(9), 5251-5263. https://doi.org/10.1093/cercor/bhac414

Hao L., Li L., Chen M., . . ., Qin S. (2021). Mapping Domain- and Age-Specific Functional Brain Activity for Children’s Cognitive and Affective Development. Neuroscience Bulletin, 37(6), 763-776. https://doi.org/10.1007/s12264-021-00650-7

He Y., Liang X., Chen M., . . ., Qin S. (2023). Development of brain state dynamics involved in working memory. Cerebral Cortex, 33(11), 7076-7087. https://doi.org/10.1093/cercor/bhad022

Xu J., Hao L., Chen M., . . . , Qin S. (2022). Developmental Sex Differences in Negative Emotion Decision-Making Dynamics: Computational Evidence and Amygdala-Prefrontal Pathways. Cerebral Cortex, 32(11), 2478-2491. https://doi.org/10.1093/cercor/bhab359