降低决策冲动性的方法及其神经机制

汪 强 张恩茂

(1北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室, 北京 100875) (2宁波大红鹰学院, 宁波 315175)

大量实验研究显示, 成瘾患者、多动症患者(attention deficit hyperactivity disorder, ADHD)、病态赌博者等在决策中表现出冲动偏好(Bickel et al., 2011; Dixon, Marley, & Jacobs, 2003; Ohmura,Takahashi, & Kitamura, 2005)。目前研究冲动性决策偏好的实验范式主要采用延迟折扣任务(delay discounting task)以及修正的动态范式(Richards,Zhang, Mitchell, & Wit, 1999)。在延迟折扣任务中,被试需要在两个不同时间点收益上进行权衡, 例如在今天20元和4个月后45元收益间选择。相对于正常被试, 冲动性被试更倾向选择今天较小的收益。为了定量描述冲动性行为, 研究者提出了延迟折扣率的概念, 一般通过计算折扣率K(rate of discounting)以及构成折扣曲线下的面积(area under the curve, AUC)来衡量冲动性高低,其中K和AUC值越大表明折扣程度越高。

跨期决策研究的主要目的是探讨人们如何在立即收益和未来较大收益间进行决策的, 人脑是如何对立即收益和未来收益进行价值计算和比较的。通过揭示其内在机制, 模拟其决策过程, 将为后续的干预提供理论基础。文章概括了降低决策冲动性的方法, 并阐述该方法发挥作用的内在神经机制。为了阐述这些方法是如何降低决策冲动性, 我们首先梳理了跨期决策神经机制方面的研究成果, 将其概括成两种理论, 为后续论证提供理论指导。

1 跨期决策的神经机制

1.1 双系统评价理论

2004年McClure等人率先研究了跨期决策的神经机制, 其实验设计涉及到两种决策选项类型,即立即-延迟型和延迟-延迟型, 前者同时呈现立即奖赏和延迟奖赏选项, 后者同时呈现两个不同延迟时间奖赏选项。功能磁共振成像的研究显示,不同的神经系统参与人们的不同决策过程。一种是中脑边缘多巴胺系统(mesolimbic midbrain dopamine system), 涉及到的脑区有腹侧纹状体(ventrial striatum, VS)、内侧眶额皮层(medial orbitofrontal cortex, MOFC)、内侧前额叶皮层(medial prefrontal cortex, MPFC)、后扣带回皮层(posterior cingulate cortex, PCC)和左侧海马后回(left posterior hippocampus), 又称为β系统, 负责立即相关的决策, 即冲动性的决策; 另一种是额-顶叶系统(fronto-parietal system), 涉及到的脑区有外侧前额叶(lateral prefrontal cortex, LPFC)和后顶叶皮层(posterior parietal cortex, PPC), 又称为δ系统, 负责未来决策, 即非冲动型决策。当β系统激活程度更高时, 人们更倾向于选择早些时间但小金额的收益; 而当δ系统激活程度更高时, 人们倾向于选择未来延迟的大收益(McClure, Laibson,Loewenstein, & Cohen, 2004)。同时该结果也被概括为双系统评价理论(dual-system valuation theory), 即对于未来收益的主观价值评价是由两个不同的神经系统负责, 当其中一个系统激活后,导致主观价值评价倾向发生改变, 进而影响到后期的决策行为。McClure等人不仅探讨了人们面对次级奖赏(例如, 金钱)的跨期决策神经机制,同时在初级奖赏领域中也发现了类似的实验结果(McClure, Ericson, Laibson, Loewenstein, & Cohen,2007)。

1.2 单系统评价理论

继双系统评价理论提出后, 有研究者认为人脑中存在单一的主观价值评价系统负责人们的价值评估, 进而导致不同的决策行为, 该观点被概括为单系统评价理论(single-system valuation theory) (Kable & Glimcher, 2007)。在Kable和Glimcher的实验设计中, 固定立即收益选项(今天收益20美元), 仅仅呈现未来收益选项。该实验揭示了未来金钱奖赏的主观价值评价的神经基础是腹侧纹状体、内侧前额叶皮层和后扣带回等脑区。

1.3 自我控制理论

随后, 有人提出自我控制理论(self-control theory), 该理论认为, 尽管立即的主观价值高于延迟选项, 即立即收益有着更高的吸引力和动机驱动, 但是在行为决策阶段, 人们通过自我控制,仍然选择延迟较大的收益(Figner et al., 2010)。Figner等人利用认知神经科学的先进技术经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic stimulation,rTMS)来干扰外侧前额叶皮层, 研究此时人们在跨期决策中的行为表现。实验结果显示, 相对于控制组被试, 接受了经颅磁刺激作用的被试, 其选择立即收益的比例显著增加, 为外侧前额叶皮层在决策中的作用提供了因果证据。

1.4 自我参照加工理论

Mitchell等人提出了自我参照加工理论(self-referential processing theory)。该理论认为,人们将自我分成“现在”的自我和“未来”的自我。冲动的人, 更倾向将“未来”的自我知觉成与自我参照加工无关的过程, 即认为“未来”的自我与自己没有联系, 从而导致对未来事件的主观体验降低, 其神经基础集中在腹内侧前额叶皮层(ventral medial prefrontal cortex, VMPFC), 该区域激活的降低可以预测被试的决策冲动性(Mitchell, Schirmer,Ames, & Gilbert, 2011)。

综上所述, 双系统评价理论和自我控制理论都强调认知控制在决策过程中的重要性。当人们的认知控制系统更多参与决策过程时, 此时人们的行为表现出非冲动性决策, 即更加偏好未来的收益, 我们将其概括为认知控制论。当我们通过外在的方法和手段提高人的认知控制能力时, 人们的行为就会发生改变。单系统评价理论强调主观价值在决策过程中的重要作用。当我们改变人们对金钱结果的主观价值评估时, 其行为决策也随着发生改变, 我们将其概括为价值表征论。它是决策神经科学中重要的思想, 即人们是根据价值表征和比较来做出不同决策行为的。据此, 我们可以通过增强认知系统的作用或是改变未来奖赏的主观价值, 从而调节人们决策冲动性。

2 降低延迟折扣率的方法

2.1 想象未来具体事件

2010年, Peters和Büchel率先提出了想象未来具体事件可以降低决策冲动性的方法(Peters &Büchel, 2010)。在正式实验前, 首先让被试列举未来计划的事件, 并匹配唤醒度、效价和自我相关性。最后选择了7个不同时间点的未来计划事件(譬如3个月后去巴黎度假)。在实验条件中, 给被试呈现实验线索(例如3个月后去巴黎度假), 让其想象该具体事件, 随后做出决策。在控制条件中, 不呈现任何的线索, 仅仅做出决策反应。行为学的实验结果显示, 相对于控制条件, 实验条件下被试的折扣率显著降低。脑成像实验结果表明,未来想象条件下的主观价值表征在外侧顶叶皮层(lateral parietal cortex, LPC)、前扣带回皮层(anterior cingulate cortex, ACC)、背外侧前额叶皮层(dorsolateral prefrontal cortex, DLPFC)和杏仁核(amygdala)脑区。随后, 通过心理-生理交互作用(psychophysiological interaction, PPI)分析方法,以前扣带回皮层为种子点, 做功能连接分析, 结果显示前扣带回与海马(hippocampus)以及前扣带回与杏仁核之间的功能连接显著增强, 并且该功能连接强度可以预测行为折扣趋势, 即前扣带回与海马、杏仁核之间的功能连接强度越强, 被试冲动性决策越少。

该实验结果有两种解释, 一是基于前扣带回与杏仁核之间功能连接的解释, 一是基于前扣带回与海马之间功能连接的解释。动物研究显示,基底外侧杏仁核(basolateral amygdale, BLA)损伤提高了延迟折扣率和概率折扣率(Winstanley,Theobald, Cardinal, & Robbins, 2004)。并且, 前扣带回与基底外侧杏仁核之间的交互作用可以调节被试的行为, 其机制是前扣带回与基底外侧杏仁核之间的功能连接使得人们能够降低各种决策成本, 包括延迟时间成本(Floresco & Ghods-Sharifi,2007)。最近的实验结果证实了杏仁核损伤影响眶额皮层负责的价值表征, 认为杏仁核为眶额皮层的价值计算提供开始的输入信号(Rudebeck, Mitz,Chacko, & Murray, 2013)。而在Peters和Büchel的实验结果中, 也发现了前扣带回与杏仁核之间功能连接的激活, 主要集中在前扣带回与基底外侧杏仁核区域。根据前人研究结果可推知, 当想象未来事件时, 导致前扣带回与基底外侧杏仁核之间功能连接的激活, 该激活使得被试主观上降低了延迟时间成本大小, 使得未来奖赏的主观价值变得更高, 从而导致被试延迟折扣率的降低。另一方面, 实验结果发现前扣带回与海马之间功能连接强度也显著增强, 依据双系统评价理论和自我控制理论, 结合海马损伤的老鼠延迟折扣率提高(Cheung & Cardinal, 2005)以及海马在想象未来新奇体验中的作用(Hassabis & Maguire, 2007),当人们在想象未来事件时, 激活了海马区域, 而海马的激活又将信息传递到了前额叶皮层, 具体为前扣带回皮层, 导致前扣带回皮层激活增强,而前扣带回皮层激活增强与认知控制能力成正相关, 使得人们对于未来奖赏的主观价值变高, 被试的冲动性减少。

同时, 前扣带回皮层的激活程度可以预测随后被试的延迟折扣水平, 它提示或许想象未来事件降低人们延迟折扣率的机制并不是通过海马信息传递到前扣带回皮层来增强认知控制能力实现的, 而仅仅是前扣带回皮层激活引起的。前面所提到的关于海马损伤的研究主要集中于动物的研究, Kwan等人研究了双侧海马损伤的病人, 结果发现双侧海马损伤不影响延迟折扣, 也即海马的损伤并没有使得人类被试的延迟折扣率提高(Kwan et al., 2012)。据此可知, 想象未来事件降低人们的延迟折扣并不是依据海马在其中发挥的作用。同时Peters和Büchel的实验控制组条件并没有匹配好, 即仍然需要一组控制条件来排除线索有无导致的混淆结果。

为此, Benoit等人继续探讨了想象未来具体情景对于人们延迟折扣的影响, 其实验范式与Peters和Büchel一致, 不过区别在于让被试在做决策之前, 有着14秒的时间想象自己在某个喜欢的场所中消费的情境, 并且是越具体越好, 该条件称为想象条件。控制条件是在一个喜欢的场所中描述该笔钱能购买的物品, 该条件称为评价条件, 其他条件保持一致(Benoit, Gilbert, & Burgess,2011)。行为学结果表明, 想象未来具体情景的被试, 选择未来选项的百分比显著高于控制组被试,即想象未来具体情景可以降低人们延迟折扣率,减少人们的冲动性。功能磁共振成像结果发现,内侧前额叶嘴部(medial rostral PFC)的激活不仅与想象条件有关, 同时还与想象条件下的奖赏大小效应有关。随后进行了 PPI分析, 结果发现内侧前额叶嘴部与海马之间功能连接的激活程度明显增强。而内侧前额叶嘴部激活程度和内侧前额叶嘴部与海马之间功能连接都可以预测被试的行为。

前人研究显示内侧前额叶嘴部参与到未来想象事件的属性中。当被试在评估已经构建的情景时, 内侧前额叶嘴部激活增强(Addis, Wong, &Schacter, 2007); 并且当被试在想象积极情景时,该区域与背侧前扣带回激活都显著增强(D'Argembeau, Raffard, & Van der Linden, 2008)。这些研究都证实了内侧前额叶嘴部在未来事件想象中的重要作用。同时内侧前额叶嘴部参与价值评价过程(Montague, King-Casas, & Cohen, 2006)。最近的研究也显示, 主观价值的神经表征同样涉及到内侧前额叶嘴部(Kable & Glimcher, 2007;Peters & Büchel, 2009)。依据前人的研究结果, 我们推测之所以想象未来具体情境能够降低延迟折扣率, 是因为当人们想象未来具体情境时, 激活了内侧前额叶嘴部区域, 由于内侧前额叶嘴部负责了价值表征, 导致价值表征更高, 即未来选项的主观价值更大, 使得被试更倾向于选择未来收益, 而不是立即收益, 最终降低了被试的冲动性。功能连接的实验结果表明, 内侧前额叶嘴部与海马之间的功能连接强度可以预测被试延迟折扣率,即功能连接越强, 被试更大幅度的降低其延迟折扣率。至于为什么内侧前额叶嘴部与海马之间的功能连接强度可以预测被试的延迟折扣率, 其原因被解释为内侧前额叶嘴部和海马既参与了相同的加工过程也参与了不同的加工过程。海马和内侧前额叶嘴部共同参与未来具体情景的构建和想象, 而内侧前额叶嘴部同时还负责价值的主观表征。该解释为理解想象未来具体情景降低延迟折扣率提供了神经机制基础。

很明显, Benoit等人的价值表征论强调通过想象未来来改变延迟奖赏的主观价值, 其神经机制体现在内侧前额叶嘴部。Peters和Büchel的认知控制论强调想象未来可以提高人的认知控制能力, 其神经机制体现在杏仁核和外侧前额叶皮层。他们都从不同的视角阐释了想象未来降低决策冲动性的神经机制, 为干预和调控人们的延迟折扣提供理论和神经基础, 也为我们理解跨期决策神经机制提供了新的思路。

2.2 预先承诺

减少人的冲动性, 除了依赖意志力(willpower),还可以通过其他自我控制的方式来实现(例如, 预先承诺(precommitment))。Figner等人已经研究了意志力在决策冲动性过程中的作用, 当使用经颅磁刺激抑制意志力时, 主要是通过抑制外侧前额叶皮层活动, 被试冲动性决策显著提高(Figner et al., 2010)。这与我们提出的认知控制理论观点是一致的。当然, 除了通过意志力, 预先承诺也是一个很好的方法。我们知道预先承诺在生活中随处可见, 例如为了避免过多网络购物, 将自己的银行卡的钱以定期的形式存起来, 如果自己提前违背, 将失去更多的银行利息, 从而实现抑制过多网络购物。这种从根本源头上限制自己冲动性决策行为, 在实际决策情境中有着很重要的意义和价值。为此, Crockett等人率先研究了预先承诺的神经机制, 使用四种不同的认知任务, 包括意志力任务、延迟折扣任务、预期承诺任务和退出任务(Opt-Out task), 来模拟和揭示预先承诺心理过程和内在机制。意志力任务是指向被试呈现立即奖赏和等待一段时间较大奖赏两个选项(美女图片, 裸露程度不同), 被试不需要做出选择, 按任意键开始, 在延迟等待奖赏阶段, 被试被要求尽自己最大努力等待较大延迟奖赏, 不过被试仍然能够反悔选择立即奖赏。在该任务中被试需要通过意志力来抵御立即奖赏的诱惑。延迟折扣任务,就是在两个不同时间点收益进行抉择, 如果选择延迟较大奖赏, 就需要耐心等待。在该任务中被试没有机会反悔, 不需要意志力的作用。预期承诺任务是指, 被试需要在决策阶段决定是否做出预期承诺, 如果不愿意做出预期承诺, 此时按照意志力任务进行反应; 如果做出预期承诺, 此时按照延迟折扣任务反应, 没有机会反悔选择立即奖赏。退出任务是指在决策阶段是否选择立即奖赏或延迟奖赏, 如果选择延迟奖赏, 此时在延迟等待阶段被试仍然可以反悔选择立即奖赏。在等待阶段, 将意志力任务与延迟折扣任务比较找到的是负责意志力的脑区, 结果发现在背外侧前额叶皮层、额下回和后顶叶皮层, 与前人意志力脑区研究一致。在决策阶段, 将预先承诺任务与退出任务比较找到的是负责预先承诺的脑区, 结果显示, 外侧额极区域(lateral frontopolar cortex,LFPC)负责人的预先承诺过程。当人们在做出这种承诺时, 外侧额极脑区激活增强。同时, 结果显示预先承诺是通过意志力来实现的, 因为外侧额极脑区与负责意志力的脑区(背外侧前额叶皮层、额下回和后顶叶皮层等)有着很强的功能连接(Crockett et al., 2013)。通过避免与诱惑的接触, 来抑制决策冲动性的方法, 在实际生活中有着非常重要的价值。这与我们之前提到的认知控制理论有着异曲同工之效。不过需要注意的是预先承诺是通过认知控制能力来实现, 并不是一种直接的认知控制能力。

2.3 工作记忆训练

大量研究显示可卡因成瘾被试有着更高的延迟折扣率, 表现出冲动性决策(Bickel et al., 2011;Dixon et al., 2003; Ohmura et al., 2005)。可卡因损害人们的认知功能, 特别是工作记忆、反应抑制、冲动性决策。有人研究了可卡因成瘾者的冲动性与工作记忆任务的关系。结果显示, 相对于正常被试而言, 物质成瘾被试工作记忆(2-back)、反应抑制任务成绩较差, 并且成瘾物质使用量大小与工作记忆能力、反应抑制能力成负相关(Chang et al., 2002; Monterosso, Aron, Cordova, Xu, & London,2005)。大量的动物研究模型显示, 可卡因引起的神经毒性损害动物的前额叶和海马神经元, 导致工作记忆的损伤(Sudai et al., 2011)。功能磁共振成像研究也表明, 可卡因成瘾被试在工作记忆任务中, 背外侧前额叶和顶下皮层的激活程度显著降低(Dixon et al., 2003)。既然工作记忆与冲动性有着重要联系, 为此改变人的工作记忆能力是否可以降低冲动性成为了一个重要研究思路。Bickel等人率先研究了工作记忆训练对于成瘾者延迟折扣率的影响, 在其实验中, 针对接受治疗的物质成瘾被试进行工作记忆训练, 结果发现, 相对于控制组被试, 接受工作记忆训练的物质成瘾者其延迟折扣率显著降低(Bickel, Yi, Landes, Hill, &Baxter, 2011)。该结果显示, 降低人的冲动性的方法除了想象未来、预先承诺还可以通过工作记忆训练来实现。由于该研究并没有阐述工作记忆训练降低延迟折扣率的内在机制, 为此我们提出,自我控制包括工作记忆能力, 通过训练工作记忆能力, 可以提高自我控制的能力, 从而倾向于未来收益的选择, 与认知控制理论的观点一致。但是是否工作记忆降低延迟折扣的内在机制真的如此, 需要后续研究的深入。

2.4 提高血液中葡萄糖水平

Wang和Dvorak通过操作被试血液中的葡萄糖水平, 来研究其对于跨期决策的影响, 结果发现, 喝过含糖饮料的被试, 在跨期决策中延迟折扣率下降, 而那些喝过含有糖精饮料(糖精不含葡萄糖)的被试, 延迟折扣率提高了(Wang & Dvorak,2010)。该实验结果证实了人们的新陈代谢状态影响人的决策冲动性, 具有生物进化意义。当人们血液葡萄糖水平含量高时, 说明人们正处于吸收和饱和阶段, 此时人们更多的是考虑未来。当人们血液葡萄糖水平含量低时, 说明人们此时处于吸收阶段, 维持身体正常运行, 此时人们更多的是考虑当下。依据认知控制理论, 当人们摄入较高糖分时, 此时人的自我控制能力可以显著提高,为此能够很好的抑制冲动性的决策, 从行为上表现出倾向选择未来的收益。根据价值表征理论,在补充糖分之后, 此时与立即相关的价值就会降低, 使得未来收益的价值变高, 从而有着同样的降低冲动性的效果。目前有研究显示, 当人们在暴饮喜爱食物之后, 该食物的主观价值和满意度显著降低, 在神经机制上表现为眶额皮层(orbitofrontal cortex, OFC)激活的降低(Gottfried, O'Doherty, &Dolan, 2003; Plassmann, O'Doherty, & Rangel, 2007)。如果人们想自己的决策更加理性, 或许在决策前喝点含糖饮料或是吃点甜食将是一个不错的选择。

综上所述, 降低人的决策冲动性的方法有想象未来、预先承诺、工作记忆训练和提高血液中葡萄糖水平, 其神经机制是通过认知控制理论和价值表征理论来实现的, 前者通过调节和改善人的认知控制能力来实现调节, 后者强调改变人的主观价值来发挥作用。这些理论不仅集中于跨期决策领域中, 还可以运用于整个决策领域。除了上述方法, 目前改变认知控制能力的方法还包括,经颅磁刺激(Figner et al., 2010)、直流电刺激(tDCS)(Xue, Juan, Chang, Lu, &, Dong, 2012)和认知调节(Hutcherson, Plassmann, Gross, & Rangel, 2012)等手段。而改变事物主观价值的方法也有, 注意(Hare, Malmaud, & Rangel, 2011)、认知调节、动机等。这些方法都可以为临床治疗康复等工作提供很好的理论指导。

3 未来研究方向和启示

3.1 价值计算与冲动性决策

基于价值的决策理论, 强调人脑首先分配价值给不同选项, 随后比较不同选项价值大小, 选择价值最大的选项(Padoa-Schioppa & Assad, 2008;Plassmann, O'Doherty, & Rangel, 2007; Rangel,Camerer, & Montague, 2008)。想象未来降低人的决策冲动性, 或许通过价值表征机制发挥作用,但想象未来到底影响的是价值计算过程, 还是后面的决策过程, 目前并不清楚。同时, 想象未来是如何影响人脑的价值计算和表征, 也将是决策领域的研究重点。大量研究已经发现腹内侧前额叶皮层、眶额皮层和杏仁核等区域负责价值计算和表征(Floresco & Ghods-Sharifi, 2007; Hare, O'Doherty,Camerer, Schultz, & Rangel, 2008; McNamee,Rangel, & O'Doherty, 2013), 但是这些区域是按照什么规则(加减或乘除等)进行计算的, 现有的研究无法回答。另一方面, Lim等人研究了物体的不同属性首先由人脑的不同脑区进行表征, 接着更高级的脑区接收这些输出信号并进行整合, 最后形成该物体的主观价值(subjective value) (Basten,Biele, Heekeren, & Fiebach, 2010; Lim, O'Doherty,& Rangel, 2013)。这也为我们理解想象未来降低决策冲动性提供了一个新的思路, 即想象未来或许作为一个新的物体属性被整合到该事物的主观价值中, 从而影响了人们的决策。同时, 最新的研究显示, 人脑使用不同的脑区表征和计算立即奖赏和延迟奖赏, 集中于背内侧前额叶皮层(dorsal medial prefrontal cortex, DMPFC), 并符合人脑进化趋势, 即背内侧前额叶皮层后侧负责立即奖赏的表征和计算而前侧负责延迟奖赏的表征和计算(Wang et al., 2014)。想象未来具体事件、工作记忆训练和提高血液葡萄糖水平降低延迟折扣的机制或许是通过改变立即和延迟奖赏价值计算来实现的, 这也将是未来研究的一个重点。

3.2 价值系统与冲动性决策

最近Li等人通过静息态功能磁共振成像技术构建出了静息态功能网络, 根据每个被试静息态脑网络间的连接强度间接预测其冲动性(Li et al.,2013)。该模型是不依赖任务状态, 具有很高的特质稳定性, 同时也可以作为衡量冲动性降低的客观指标。来自DTI研究显示, 额-顶叶系统、额叶-纹状体系统在冲动性决策中发挥着重要作用, 其白质纤维连接强度可以很好预测决策冲动性(Olson et al., 2009; Peper et al., 2013; Yu, 2012)。最新的研究综述也概括了前额叶灰质和白质体积,以及背外侧前额叶-纹状体白质神经纤维连接在解释决策冲动性中的重要作用(付梅, 汪强,2014)。未来关于冲动性决策的研究, 需要强调人脑中的决策网络和价值系统(Bartra, McGuire, &Kable, 2013), 从图论的思想来构建人脑的决策环路和价值环路(Bullmore & Sporns, 2009), 以及决策系统中的关键节点(hub) (Power, Schlaggar,Lessov-Schlaggar, & Petersen, 2013), 真正揭示人脑决策机制。

3.3 MVP A与冲动性决策

相对于传统的单变量分析方法(Univariate analysis), 多变量分析方法(multivariate pattern analysis, MVPA)有着更多的优势。一是, MVPA可以充分利用那些没有显著激活的体素, 强调的是多体素间的空间激活模式(Raizada, Tsao, Liu, &Kuhl, 2010); 二是, MVPA有着更高地检测细微模式差异的敏感性(Norman, Polyn, Detre, & Haxby,2006); 三是, MVPA相对不依赖于信号模式的重复出现, 仅仅从几个trial的数据来估计被试的认知状态(Haynes & Rees, 2006); 四是, MVPA同时考虑多个体素的信号变化, 更符合fMRI数据内在的多变量特性(Mur, Bandettini, & Kriegeskorte,2009)。目前MVPA已经被使用在决策领域(Clithero,Carter, & Huettel, 2009; Hampton & O'Doherty,2007; Helfinstein et al., 2014; Kahnt, Heinzle, Park,& Haynes, 2011), 并取得了丰富的研究成果。最新一篇使用MVPA方法来研究跨期决策神经机制的文献显示, 立即奖赏和延迟奖赏在人脑中被分布式表征, 涉及到的脑区是背内侧前额叶皮层, 其后侧表征立即奖赏大小而前侧表征延迟奖赏大小,实现了立即奖赏大小和延迟奖赏大小表征的双分离(Wang et al., 2014)。这为我们理解想象未来具体事件、工作记忆训练和提高血液中葡萄糖水平降低延迟折扣的机制提供了新的思路, 即它们或许通过改变立即奖赏和延迟奖赏价值表征大小来实现的, 为价值表征理论提供了很好的佐证。未来需要考虑冲动性决策和非冲动性决策间的空间表征模式是否存在差异, 以及这些差异是如何体现在价值计算和表征、价值比较和选择等方面。同时, 使用MVPA方法从神经活动模式来重新计算决策冲动性参数, 也将是一个重要的研究思路。并且MVPA还可以用来揭示想象未来降低决策冲动性的内在机制, 具体是通过价值计算和表征来改变冲动性还是通过自我控制来实现的。

付梅, 汪强. (2014). 跨期决策的神经机制: 基于体素形态学和弥散张量成像研究的证据.心理科学进展, 22(4),659-667.

Addis, D. R., Wong, A. T., & Schacter, D. L. (2007).Remembering the past and imagining the future: Common and distinct neural substrates during event construction and elaboration.Neuropsychologia, 45(7), 1363-1377.

Bartra, O., McGuire, J. T., & Kable, J. W. (2013). The valuation system: A coordinate-based meta-analysis of BOLD fMRI experiments examining neural correlates of subjective value.NeuroImage, 76(1), 412-427.

Basten, U., Biele, G., Heekeren, H. R., & Fiebach, C. J.(2010). How the brain integrates costs and benefits during decision making.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 107(50),21767-21772.

Benoit, R. G., Gilbert, S. J., & Burgess, P. W. (2011). A neural mechanism mediating the impact of episodic prospection on farsighted decisions.The Journal of Neuroscience, 31(18), 6771-6779.

Bickel, W. K., Landes, R. D., Christensen, D. R., Jackson, L.,Jones, B. A., Kurth-Nelson, Z., & Redish, A. D. (2011).Single- and cross-commodity discounting among cocaine addicts: The commodity and its temporal location determine discounting rate.Psychopharmacology, 217(2),177-187.

Bickel, W. K., Yi, R., Landes, R. D., Hill, P. F., & Baxter, C.(2011). Remember the future: Working memory training decreases delay discounting among stimulant addicts.Biological Psychiatry, 69(3), 260-265.

Bullmore, E., & Sporns, O. (2009). Complex brain networks:Graph theoretical analysis of structural and functional systems.Nature Reviews Neuroscience, 10(3), 186-198.

Chang, L., Ernst, T., Speck, O., Patel, H., DeSilva, M.,Leonido-Yee, M., & Miller, E. N. (2002). Perfusion MRI and computerized cognitive test abnormalities in abstinent methamphetamine users.Psychiatry Research: Neuroimaging,114(2), 65-79.

Cheung, T. H., & Cardinal, R. N. (2005). Hippocampal lesions facilitate instrumental learning with delayed reinforcement but induce impulsive choice in rats.BMC Neuroscience, 6, 36.

Clithero, J. A., Carter, R. M., & Huettel, S. A. (2009). Local pattern classification differentiates processes of economic valuation.Neuroimage, 45(4), 1329-1338.

Crockett, M. J., Braams, B. R., Clark, L., Tobler, P. N.,Robbins, T. W., & Kalenscher, T. (2013). Restricting temptations: Neural mechanisms of precommitment.Neuron, 79(2), 391-401.

D'Argembeau, A., Raffard, S., & Van der Linden, M. (2008).Remembering the past and imagining the future in schizophrenia.Journal of Abnormal Psychology, 117(1),247-251.

Dixon, M. R., Marley, J., & Jacobs, E. A. (2003). Delay discounting by pathological gamblers.Journal of Applied Behavior Analysis, 36(4), 449-458.

Figner, B., Knoch, D., Johnson, E. J., Krosch, A. R., Lisanby,S. H., Fehr, E., & Weber, E. U. (2010). Lateral prefrontal cortex and self-control in intertemporal choice.Nature Neuroscience, 13(5), 538-539.

Floresco, S. B., & Ghods-Sharifi, S. (2007). Amygdalaprefrontal cortical circuitry regulates effort-based decision making.Cerebral Cortex, 17(2), 251-260.

Gottfried, J. A., O'Doherty, J., & Dolan, R. J. (2003).Encoding predictive reward value in human amygdala and orbitofrontal cortex.Science, 301(5636), 1104-1107.

Hampton, A. N., & O'Doherty, J. P. (2007). Decoding the neural substrates of reward-related decision making with functional MRI.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 104(4), 1377-1382.

Hare, T. A., Malmaud, J., & Rangel, A. (2011). Focusing attention on the health aspects of foods changes value signals in vmPFC and improves dietary choice.The Journal of Neuroscience, 31(30), 11077-11087.

Hare, T. A., O'Doherty, J., Camerer, C. F., Schultz, W., &Rangel, A. (2008). Dissociating the role of the orbitofrontal cortex and the striatum in the computation of goal values and prediction errors.The Journal of Neuroscience, 28(22),5623-5630.

Hassabis, D., & Maguire, E. A. (2007). Deconstructing episodic memory with construction.Trends in Cognitive Sciences, 11(7), 299-306.

Haynes, J. D., & Rees, G. (2006). Decoding mental states from brain activity in humans.Nature Reviews Neuroscience,7(7), 523-534.

Helfinstein, S. M., Schonberg, T., Congdon, E., Karlsgodt, K.H., Mumford, J. A., Sabb, F. W., … Poldrack, R. A. (2014).Predicting risky choices from brain activity patterns.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 111(7), 2470-2475.

Hutcherson, C. A., Plassmann, H., Gross, J. J., & Rangel, A.(2012). Cognitive regulation during decision making shifts behavioral control between ventromedial and dorsolateral prefrontal value systems.The Journal of Neuroscience,32(39), 13543-13554.

Kable, J. W., & Glimcher, P. W. (2007). The neural correlates of subjective value during intertemporal choice.Nature Neuroscience, 10(12), 1625-1633.

Kahnt, T., Heinzle, J., Park, S. Q, & Haynes, J. D. (2011).Decoding the formation of reward predictions across learning.The Journal of Neuroscience, 31(41), 14624-14630.

Kwan, D., Craver, C. F., Green, L., Myerson, J., Boyer, P., &Rosenbaum, R. S. (2012). Future decision-making without episodic mental time travel.Hippocampus, 22(6),1215-1219.

Li, N, Ma, N., Liu, Y., He, X. S., Sun, D. L., Fu, X. M.,...Zhang, D. R. (2013). Resting-state functional connectivity predicts impulsivity in economic decision-making.The Journal of Neuroscience, 33(11), 4886-4895.

Lim, S. L., O'Doherty, J. P., & Rangel, A. (2013). Stimulus value signals in ventromedial PFC reflect the integration of attribute value signals computed in fusiform gyrus and posterior superior temporal gyrus.The Journal of Neuroscience, 33(20), 8729-8741.

McClure, S. M., Ericson, K. M., Laibson, D. I., Loewenstein,G., & Cohen, J. D. (2007). Time discounting for primary rewards.The Journal of Neuroscience, 27(21), 5796-5804.

McClure, S. M., Laibson, D. I., Loewenstein, G., & Cohen, J.D. (2004). Separate neural systems value immediate and delayed monetary rewards.Science, 306(5695), 503-507.

McNamee, D., Rangel, A., & O'Doherty, J. P. (2013).Category-dependent and category-independent goal-value codes in human ventromedial prefrontal cortex.Nature Neuroscience, 16(4), 479-485.

Mitchell, J. P., Schirmer, J., Ames, D. L., & Gilbert, D. T.(2011). Medial prefrontal cortex predicts intertemporal choice.Journal of Cognitive Neuroscience, 23(4), 857-866.

Montague, P. R., King-Casas, B., & Cohen, J. D. (2006).Imaging valuation models in human choice.Annual Reviews Neuroscience, 29, 417-448.

Monterosso, J. R., Aron, A. R., Cordova, X., Xu, J. S., &London, E. D. (2005). Deficits in response inhibition associated with chronic methamphetamine abuse.Drug and Alcohol Dependence, 79(2), 273-277.

Mur, M., Bandettini, P. A., & Kriegeskorte, N. (2009).Revealing representational content with pattern-information fMRI—an introductory guide.Social Cognitive and Affective Neuroscience, 4(1), 101-109.

Norman, K. A., Polyn, S. M., Detre, G. J., & Haxby, J. V.(2006). Beyond mind-reading: multi-voxel pattern analysis of fMRI data.Trends in Cognitive Sciences, 10(9),424-430.

Ohmura, Y., Takahashi, T., & Kitamura, N. (2005).Discounting delayed and probabilistic monetary gains and losses by smokers of cigarettes.Psychopharmacology,182(4), 508-515.

Olson, E. A., Collins, P. F., Hooper, C. J., Muetzel, R., Lim,K. O., & Luciana, M. (2009). White matter integrity predicts delay discounting behavior in 9-to 23-year-olds:A diffusion tensor imaging study.Journal of Cognitive Neuroscience, 21(7), 1406-1421.

Padoa-Schioppa, C., & Assad, J. A. (2008). The representation of economic value in the orbitofrontal cortex is invariant for changes of menu.Nature Neuroscience, 11(1), 95-102.

Peper, J. S., Mandl, R. C. W., Braams, B. R., de Water, E.,Heijboer, A. C., Koolschijn, P. C. M. P., & Crone, E. A.(2013). Delay discounting and frontostriatal fiber tracts: A combined DTI and MTR study on impulsive choices in healthy young adults.Cerebral Cortex, 23(7), 1695-1702.

Peters, J., & Büchel, C. (2009). Overlapping and distinct neural systems code for subjective value during intertemporal and risky decision making.The Journal of Neuroscience,29(50), 15727-15734.

Peters, J., & Büchel, C. (2010). Episodic future thinking reduces reward delay discounting through an enhancement of prefrontal-mediotemporal interactions.Neuron, 66(1),138-148.

Plassmann, H., O'Doherty, J., & Rangel, A. (2007).Orbitofrontal cortex encodes willingness to pay in everyday economic transactions.The Journal of Neuroscience,27(37), 9984-9988.

Power, J. D., Schlaggar, B. L., Lessov-Schlaggar, C. N., &Petersen, S. E. (2013). Evidence for hubs in human functional brain networks.Neuron, 79(4), 798-813.

Raizada, R.D., Tsao, F. M., Liu, H. M., & Kuhl, P. K. (2010).Quantifying the adequacy of neural representations for a cross-language phonetic discrimination task: Prediction of individual differences.Cerebral Cortex, 20(1), 1-12.

Rangel, A., Camerer, C., & Montague, P. R. (2008). A framework for studying the neurobiology of value-based decision making.Nature Reviews Neuroscience, 9(7),545-556.

Richards, J. B., Zhang, L., Mitchell, S. H., & Wit, H. (1999).Delay or probability discounting in a model of impulsive behavior: Effect of alcohol.Journal of The Experimental Analysis of Behavior, 71(2), 121-143.

Rudebeck, P. H., Mitz, A. R., Chacko, R. V., & Murray, E. A.(2013). Effects of amygdala lesions on reward-value coding in orbital and medial prefrontal cortex.Neuron, 80(6),1519-1531.

Sudai, E., Croitoru, O., Shaldubina, A., Abraham, L., Gispan,I., Flaumenhaft, Y., Roth-Deri, I., Kinor, N., Aharoni, S.,& Ben-Tzion, M. (2011). High cocaine dosage decreases neurogenesis in the hippocampus and impairs working memory.Addiction Biology, 16(2), 251-260.

Wang, Q., Luo, S., Monterosso, J., Zhang, J. T., Fang, X. Y.,Dong, Q., & Xue, G. (2014). Distributed value representation in the medial prefrontal cortex during intertemporal choices.The Journal of Neuroscience, 34(22), 7522-7530.

Wang, X. T., & Dvorak, R. D. (2010). Sweet future:Fluctuating blood glucose levels affect future discounting.Psychological Science, 21(2), 183-188.

Winstanley, C. A., Theobald, D. E., Cardinal, R. N., &Robbins, T. W. (2004). Contrasting roles of basolateral amygdala and orbitofrontal cortex in impulsive choice.The Journal of Neuroscience, 24(20), 4718-4722.

Xue, G., Juan, C. H., Chang, C. F., Lu, Z. L., & Dong, Q.(2012). Lateral prefrontal cortex contributes to maladaptive decisions.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 109(12), 4401-4406.

Yu, R. J. (2012). Regional white matter volumes correlate with delay discounting.Plos One, 7(2), e32595.