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研究背景
Background
奖励正波（Reward Positivity, RewP）是反馈刺激后约250至350毫秒内出现的一种事件相关脑电位（ERP）成分，广泛认为在强化学习和奖励处理过程中起着重要作用。尽管大量定位研究表明前扣带皮层（ACC）是这一成分的神经生成器，其他研究却指出其生成源位于ACC之外，引发了关于其起源的争论。由于EEG和MEG定位研究受到逆问题的严重限制，作者利用颅内EEG的高空间和时间分辨率解决这一问题，预测将识别出尾状ACC作为RewP的神经生成器。
研究亮点
Highlights
首次利用颅内EEG研究奖励正性：本研究首次系统性地利用颅内EEG数据定位RewP的神经生成器，比传统EEG和MEG研究提供了更高的空间和时间分辨率。
直接验证ACC的作用：通过对颅内数据的深入分析，直接证实了ACC在RewP生成中的核心作用，为长期的科学争论提供了有力证据。
研究方法✦
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作者在比利时根特大学医院记录了19名难治性癫痫患者的颅内EEG，这些患者接受了侵入性视频EEG监测。参与者进行虚拟T迷宫任务（vTMT），该任务通过试错过程引发典型的RewP，同时记录头皮和颅内EEG。使用差波方法识别头皮和颅内EEG中的RewP，并聚合参与者的数据创建虚拟“元参与者”，包含所有记录的颅内ERP（iERP）与其颅内接触位置相关联。作者采用假设驱动（聚焦于ACC）和探索性（全脑分析）方法，将大脑划分为感兴趣区（ROI）。对于每个ROI，研究者评估了绝对电流密度（ACD）活动的时间进程与RewP时间进程的相似程度，并使用置换分析确认结果的统计显著性。
图1. 虚拟 T 型迷宫任务
研究涉及两个主要实验阶段
实验1：头皮EEG记录。
在第一次实验中，参与者执行vTMT任务，同时记录头皮EEG，以便在没有颅内电极的情况下获取基线数据。
实验2：颅内EEG记录。
在第二次实验中，参与者在接受颅内电极植入后再次执行相同任务，同时记录头皮和颅内EEG，以便比较和综合这两种记录数据。
数据处理包括以下步骤：
头皮EEG数据处理：
使用零相移巴特沃斯滤波器进行滤波，并对眼动伪影进行校正。提取200毫秒前至800毫秒后的数据段，基线校正并去除伪影。
颅内EEG数据处理：
类似于头皮EEG的数据处理，但额外步骤包括去除噪声通道和异常试验。然后，使用最小二乘法进行电流密度映射（CDM）以确定电流生成源。
研究发现✦
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一、头皮数据
头皮数据的总平均波形在奖励反馈后309毫秒处显示出RewP，前中部头皮分布与RewP一致。这一发现支持了头皮数据能够反映奖励处理过程的假设。
图 2 奖励阳性的相关区域
二、颅内数据
元参与者包含总共582个颅内接触点记录的iERP。聚合iERP的ACD活动在左尾状ACC、左背外侧前额叶皮层、左前中皮层和左白质与RewP最为相似，其中尾状ACC的得分最高，符合预测。
图 3 投射到 ICBM152 模板上的虚拟 “元参与者”的全部 582 个颅内触点概览
图 4 尾部和喙部 ACC ROI 的坐标概览
这一结果提供了直接证据，支持尾状ACC作为RewP的神经生成器的假设。
图 5 正反馈刺激和奖赏阳性差异波的总平均事件相关电位（ERPs）
三、统计分析
左尾状ACC的ACD得分为10.8，置换分析结果显示其统计显著性。此外，左背外侧前额叶皮层、左前中皮层和左白质的ACD得分在置换分析中也表现出显著性，但得分未能超过左尾状ACC。这一发现进一步验证了本文的假设，即RewP的主要生成源在尾状ACC。
图 6 奖励积极性的颅内来源
研究讨论✦
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本研究首次利用聚合多名癫痫患者的颅内EEG和电流源密度分析，识别出RewP的神经生成器。结果提供了直接证据，支持ACC是RewP的神经生成器。这一发现为理解奖励处理和强化学习的神经机制提供了新的视角，同时也强调了颅内EEG在脑电研究中的独特价值。
这项研究不仅证实了ACC在奖励处理中的核心地位，还展示了颅内EEG在定位和理解复杂脑功能中的潜力。未来研究应进一步探讨ACC在其他认知和情感过程中的作用，并利用更大样本量和更广泛的脑区覆盖，验证和扩展该发现。
参考文献
[1] Joyce Oerlemans, Ricardo J Alejandro, Dirk Van Roost, Paul Boon, Veerle De Herdt, Alfred Meurs, Clay B Holroyd, Unravelling the origin of the reward positivity: a human intracranial event-related brain potential study, Brain, 2024;, awae259, https://doi.org/10.1093/brain/awae259.
END
文案 | Sylvia
排版 | 姜笑南
审核 | 姜笑南
发布｜姜笑南
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