应激相关成长:数智时代应激研究的挑战和创新

甘怡群 黄慧清 张聪 吴雪冰 胡军

摘要：在数字智能时代的背景下，个体所遭遇的社会压力和心理挑战日益复杂多元，使得应激相关成长这一积极适应策略的重要性愈发显著.以数字智能时代为背景，阐述应激相关成长的定义及其相关性指标（如抑制控制和认知灵活性），并强调其在帮助个体应对压力和创伤后积极成长的重要性.在论述认知机制时，提出认知重评、自我肯定和意义建构等适应策略在推动应激相关成长方面的关键性作用.在神经机制的讨论中，基于三元情感神经模型，推断这3种认知过程的对应神经机制，包括奖赏系统、杏仁核以及默认模式网络的激活.在对应激相关成长的干预措施方面，数字化干预可能提供了一种实现应激干预心理服务普及化和公平性的新途径.建议未来的研究能够考虑到个体差异，基于认知神经机制，利用智能平台的多模态数据来提升评估的准确性，同时采用机器学习等前沿技术来提高干预的效果，从而提升个体的应激相关成长.

关键词：应激相关成长; 认知神经机制; 生理机制; 遗传机制; 数字化干预; 挑战和创新

中图分类号：B845  文献标志码：A  文章编号：1001-8395（2024）05-0576-11

doi：10.3969/j.issn.10018395.2024.

数智时代的全球化和科技化带来的重大变革，对人类生活和心理健康产生了广泛且深远的影响.信息过载和工作压力增加等特征为应激相关成长领域带来了独特的挑战.调查显示：全球每年有超过5亿人受到与应激相关的精神健康障碍的影响.在新时代背景下，新兴科技和信息技术的不断革新，深刻影响了我们的生产和生活方式[1].数智时代的变革提升了人类的生活质量和工作效率，也对我们应对和能力发展等诸多方面提出了新的挑战[2].由于社会形势的日益复杂化以及社交媒体的普及，个体所面临的社会压力和心理刺激变得更加复杂和多元，这也给研究带来了挑战，需要更全面地考虑个体在数字化环境中的应对策略.另一方面，跨学科合作的推动以及人工智能的快速发展也为这一领域的研究创造了创新的机会.因此，在数智时代探讨应激相关成长（stressrelated growth），既是一种挑战也是一种机遇.

如何成功地应对应激以及从应激中获得收益，是关系到全国人民乃至全人类福祉的重要课题.尽管与应激有关的精神健康障碍研究在几十年内层出不穷，但是对于减少应激带来的精神健康方面的负面影响所做的努力收效甚微.因此，迫切需要新的理论，从应激相关障碍的预防角度出发，关注非临床群体，指导干预措施，改善应激应对，增加应激相关的获益，帮助个体更好地在应激中习得应对的策略[3].

对此，有研究者发现应激暴露会促进其后的应对过程，即应激相关成长[4].值得注意的是，应激相关成长采用的是与以往研究不同的新的策略——将研究的重点从以疾病为导向转变为以健康为导向;重点研究应激复原力，而不是应激易感性;侧重于幸福感，而不是精神病理学.这在很多方面代表了临床心理学和精神病学研究范式的转变，具有巨大的潜力和研究价值[5];同时，人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术的发展也为研究范式的转变提供了更多可能性，包括应激数据监测准确化，生物和行为数据类型多样化，数字干预形式便捷化等[6].

1 应激相关成长

文献[7]提出个体在经历应激生活事件后的积极变化被称为应激相关成长（stressrelated growth），主要表现在增强的社会资源、提升的个人资源、发展或改变的应对技能等3个方面[8].在短期视角上，应激相关成长表现为在新的应激情景下，认知损耗及负性情绪的减少;从长期视角上，应激相关成长表现为个体经历应激后在主观幸福感和生活满意度等更高级的心理健康结果上的提升.

与创伤后成长不同的是，应激相关成长更关注日常生活中的应激事件带来的个体成长，这类事件往往激烈程度没有创伤性事件强，不具备自然灾害带来的无法抵抗的无力感，常常弥散地存在于生活中，如职业应激和人际关系问题等慢性应激;或是以急性应激的形式出现，如面试或突然的任务等.研究表明，应激相关成长常常伴随着较少的抑郁、焦虑、心理困扰和更高的生活质量[9].

基于应激接种理论，应激水平与应激相关成长可能存在倒U型曲线关系.应激接种理论认为生命早期暴露在适当水平的应激中，能帮助个体对未来的应激事件形成更好的应对和复原力[10].考虑到个体未来可能会面对的应激情景，如果预先“接种”适度的应激事件，并且帮助个体在此过程中成功应对，这样的经历也能让个体的应对和复原力有所变化[11].灵长类动物和啮齿类动物中均发现长程的应激接种现象：在婴儿期暴露在觅食应激下的动物个体，在成年后表现出较少的问题行为[12]和更强的应激复原力.

2 应激相关成长的认知行为表征及机制

2.1 应激相关成长的认知行为表征 在已有应激相关研究中，虽然应激带来的积极效应已经受到越来越多的关注，但多数集中在现象学层面，缺乏对应激相关成长的心理机制的探究.研究者认为认知功能是应激相关成长的重要表征[13]，且研究发现，创伤后成长是由执行功能预测的，而不是记忆力或处理速度[14].而于执行功能中与应激相关成长存在密切关联的2个核心成分为抑制控制与认知灵活性.这表明，抑制控制和认知灵活性可以作为应激相关成长的关键认知行为指标.

抑制控制功能可以帮助个体停止不恰当的反应，从而灵活地适应和应对环境变化[15].应激应对过程中这一功能十分关键，对应激事件的反刍和应激引发的消极情绪如果能得到及时的控制，就更有可能成功地应对应激[16].研究证据也表明抑制控制功能可提升个体的社会情感适应[17].而对于社会适应力的增强也是应激相关成长的重要成分之一.因此，抑制控制功能可以作为应激相关成长的关键认知表征之一.

对于抑制控制这一认知表征的测量，Go/Nogo任务是最常用的范式之一[18]，Go/Nogo任务中通常会呈现2种刺激：Go刺激和Nogo刺激.实验要求被试在Go刺激出现时尽快做出反应，而在Nogo刺激出现时不做反应，因此，被试在Nogo条件下需要对反应进行抑制，Go和Nogo条件下行为指标的差异被认为反映了行为抑制控制过程[19].

认知灵活性指的是我们能够根据外界环境以及内部状态的变化，准确并迅速地调节自身的想法和行为的能力[20].图式重建过程是应激相关成长模型的一个核心假设，该理论认为现有图式的积极改变是应激事件的结果[21].实证研究结果也表明认知灵活性水平高的个体，能更好地应对应激源，遭遇逆境后具有更积极的适应[22]，经历逆境后有更高的生活满意度，获得更多的成长[23].因此，认知灵活性功能是应激相关成长的另一关键认知表征之一.

测量认知灵活性的范式需要被试在面对不同情境时切换自己的反应模式.任务切换范式（taskswitching，TS）是认知灵活性研究中最常用的范式之一[24].在该任务中，每一个试次由提示线索和目标刺激两部分组成，目标刺激是具有双维度属性的字母、数字或图形，在目标刺激呈现之前会首先呈现一个提示线索，不同的提示线索对应着需要对目标刺激的不同属性进行反应.因此，TS任务中的行为结果可作为认知灵活性功能的指标.

除了认知行为实验外，还可以使用自我报告量表来测量抑制控制与认知灵活性，如情绪抑制量表[25]、行为抑制量表[26]，以及认知灵活性量表[27]等.近年来，随着计算机（网络）的普及，对于各种类别数据的采集已趋于常态化，包括线上问卷中的自我报告分数以及手机或计算机记录的实验反应时长与频率等，这种针对同一个对象，通过多种测量方式记录的多样性数据，即可称为多模态数据[28].而在智能时代背景下，多模态数据的使用能够为个体提供更全面的反馈与诊断精度[29].

2.2 应激相关成长的认知行为机制 Tabibnia[30]提出构建应激相关成长，包括降低消极因素、增加积极因素和超越自我3条途径，而认知重评、自我肯定和意义建构分别代表了3条途径中典型的应对策略，能够调节个体的想法、情绪与行为，可以作为应激相关成长的关键认知行为机制.

认知重评通过改变对情绪事件和场景的主观评估或解释，能够改变情绪反应[31].研究证据表明认知重评与增加积极心理健康和减少消极心理健康结果之间存在着密切联系[32].认知重评对应激的负性结果具有重要的缓冲作用，在较高应激水平人群中，认知重评能力能降低抑郁情绪[33].因此，积极的认知重评策略对成功应对应激事件至关重要，也是个人成长发生的先决条件之一.

自我肯定通过表现个人能力，如对重要的个人价值观、个人特征和个人能力进行思考[34]，从而令个体感受到自我完整性[35].以往研究发现了自我肯定与增加积极情绪和缓解应激反应之间的密切关系.而且，自我肯定理论（selfaffirmation theory）强调人们有动机保持自我完整[35]，认为肯定自我能够帮助个体充分适应威胁性环境，在新的威胁环境中能够更好地适应[30].因此，自我肯定能够增加个体的应对资源，是一种适应性应对策略[36].

意义建构使个体通过改变个人评估情境的方式，协调自己的信念和目标来应对压力情境[37].Park等[38]提出的意义建构模型被广为接受，该模型认为，个体遭受创伤性事件后，对全局意义和情境意义之间的评估产生了差异，而意义建构是减少意义差异，从而获得更好适应结果的一种有效的方法[39].在2010年，Park[40]综述了大量文献后，将应激事件也纳入意义建构模型中.根据修订后的模型，个体在面对应激事件时，同样感受到了整体意义和情境意义之间的差异，而采取意义建构的方式，可以改变其对情境意义的评估，让个人的信念和目标更加适应性地应对应激情境，从意义建构到意义获得，进而促进个体的应激相关成长.

目前对于直接探究认知重评与应激相关成长的研究尚未检索到，且目前研究大多关注自我肯定减少应激的负面结果，较少关注自我肯定对应激相关成长的促进作用[35].

另外，目前研究大多集中于意义建构对创伤后成长的促进作用，较少关注意义建构与应激相关成长的关系.因此，未来研究可对意义建构、自我肯定、认知重评与应激相关成长的关系及其正面结果进行更深入的探索.

3 应激相关成长的神经生理机制

3.1 适应性应对策略促进应激相关成长的神经机制 以往对应激相关成长的研究大多是从自我报告或行为实验的角度切入，对更为客观的神经机制的探究还不够.根据三元情感神经模型（tripartite affective neuroscience model）[30]，提升应激相关成长有以下3种路径：1） 降低消极因素，2） 增加积极因素，3） 超越自我（见图1）.这3种路径对应激相关成长的促进表现出不同的神经生理机制.具体而言，在第1种路径中，通过降低消极因素（如认知重评）的方法，减少应激引起的与情感相关的杏仁核激活，进而降低个体在应激下的消极情感状态，并提高执行功能，改善个体面对应激时的情绪和行为表现，有助于更好地面对下一次应激.第2种路径则通过增加积极因素（如自我肯定）的方法，激活奖赏网络相关脑区（如腹侧纹状体、内侧前额叶皮层），增加个体应激后的积极状态（如更加乐观），提高个体执行功能（解决问题和自我控制能力），进而缓解当下应激的负面影响，并有助于个体适应未来的应激.第3种路径则通过超越自我（如意义建构）的方法，减少与自我反刍相关的默认模式网络（default mode network，DMN）的激活，促进个体获得自我超越的体验，有助于个体在应激后思考应激对建构自我的长远意义，进而促进个体获得应激相关成长.

神经科学技术的发展为揭示上述3种适应性应对策略的神经机制提供了可能.在认知重评方面，功能磁共振（functional magnetic resonance imaging，fMRI）的研究表明，认知重评能够有效增强与认知控制相关的脑区激活，例如前额叶和前扣带皮层，同时抑制与情绪产生和情绪评估相关的脑区活动，例如杏仁核[4143].另外，有研究结合有监督和无监督的机器学习方法对认知重评的神经环路进行了解码，结果发现，颞叶海马旁回前额叶网络中较高的灰质密度可以预测认知重评策略的使用[44].事件相关电位（event related potential，ERP）研究证据发现，认知重评诱发了更小振幅的晚期正电位（late positive potentials，LPP）波幅，约在刺激出现后200 ms，且持续超过1 500 ms，并且该晚期正波的振幅与负性情绪强度正相关[45]，这表明与认知重评相关的LPP振幅的降低反映了认知重评策略能有效地调节大脑皮层对情绪刺激的神经反应[46].最近的研究表明，积极重评是应对压力的重要作用机制[16].但是，认知重评加工过程的脑电时程特征和脑区空间激活模式揭示认知重评对应激相关成长的认知神经机制，仍缺乏系统性的考察.

在自我肯定方面，以往fMRI的研究显示，自我肯定能够激活与奖赏系统相关脑区，包括中脑边缘多巴胺奖赏通路和左脑腹侧纹状体[3435].ERP研究也发现自我肯定与负性图片诱发的LPP波，不确定性选择诱发的消极反馈相关（feedbackrelated negativity，FRN）波幅[47]，及错误反应诱发的错误相关负性（errorrelated negativity，ERN）波幅[48]有关，但目前自我肯定促进应激相关成长过程中的脑影像机制，即对自我肯定的精细加工过程也暂未有探究.

在意义建构方面，fMRI的研究表明，意义建构与默认网络的功能连通性有关[49].默认网络是大脑中一个广泛分布的功能网络，当个体不需要从事外部注意的时候，该网络会出现协同激活.默认网络的激活与个体的自我卷入显著正相关，当个体沉迷于与自我相关的反刍时，默认网络会有较高的激活[50].关于默认网络的认知神经研究已经将这个网络分离成3个功能上和解剖上可分离的子系统.这些子系统包括：（a）内侧颞叶（medial temporal lobe，MTL）子系统，包括海马形成、副海马皮层、脾后皮层和后顶下叶;（b）背内侧前额叶皮层（dorsal medial prefrontal cortex，dMPFC）子系统，包括dMPFC、侧颞叶皮层和颞叶顶叶交界处;（c）核心子系统，涉及后扣带皮层（posterior cingulate cortex，PCC）和腹内侧前额叶皮层（ventral medial prefrontal cortex，vMPFC）[5152].一项静息态fMRI的研究表明，内侧颞叶网络（大脑默认网络的一个子网络）的连通性增强与自我报告的意义感相关[49].在三元情感神经模型中也发现，通过超越自我的方式（如正念的干预）可以减少默认网络的激活，降低自我卷入[30].但是对意义建构过程中默认网络的激活情况和默认网络的功能连通性的探究及与应激相关成长的关联目前尚无研究提供证据支持.基于此，我们实验室近期的研究发现，在意义建构过程中，DMN的激活和功能连接降低，并且DMN的大脑活动可以中介积极应激事件与应激相关成长的关系[53].

综上所述，基于fMRI和ERP的方法来探讨3种适应性应对策略促进应激相关成长的神经机制，有助于为理论的发展和临床干预靶点（如基于神经调控干预的脑区定位）的确定提供更多的实证依据，从而更好地帮助民众应对应激、提升心理健康水平.

3.2 遗传基因对应激相关成长的调控作用 除了神经机制层面的证据外，遗传基因对于理解应激相关成长也具有重要作用.尽管有证据表明，应激水平与应对能力之间的关系可以用倒“U”形曲线来描述，即中等水平的应激水平可以预测最高的应对能力.然而，“中等水平”是一个模棱两可的术语，因为个体在压力敏感性上存在差异.之前的研究也表明，暴露在一定的应激水平下可能对一些个体有益，而对另一些个体有害[54].这表明，个体差异在理解特定压力水平和应激相关成长之间的关系方面非常重要.个体水平变量被认为在压力暴露和复原力发展之间的关联中起着调节作用[5556].遗传成分被广泛视为个体水平的变量，其重要性已在消极和积极的心理健康中得到证明[54].先前的遗传学研究也表明，并不是每个人都能在经历早年生活逆境后获得应激相关成长[54].最近的研究回顾了许多与应激复原力和应激适应相关的多态性，如CRHR1、5HTTLPR、COMT、NPY和BDNF[55]，并指出基因可能是这种关系中个体差异的关键因素.我们最近的研究还发现，基因可以与应激相互作用，不同基因型的个体应激暴露的最佳剂量可能有差异，从而提出了应激相关成长的分化阈值模型[57].

应激相关成长的分子遗传学研究有重要的意义.基于基因研究的结果，探究不同基因位点共同的生理、认知或神经过程，即中间表型，能更稳定地解释相关基因位点的作用机制，这可能是进一步探寻应激相关成长机制的新途径[11].与应激相关的关键基因如CRHR1、FKBP5和SLCA4均表现出风险修饰的特性，3种基因均表现出对下丘脑垂体肾上腺轴的应激激素系统一致的影响，即风险基因型表现出对应激激素系统的扩大或延长[58].

已有研究表明应激相关障碍和应激复原力均受到基因和环境的共同影响，CRHR1基因、OXTR基因和SCLA4基因均能调控早期创伤事件与心理健康水平之间的关系[5960].有研究在地震幸存者和职业应激群体中均发现了NPY rs16147的基因多态性和应激暴露水平对应激复原力的交互效应：T等位基因的携带者在不同程度的创伤暴露水平下应激复原力的水平始终保持一致，而未携带T等位基因的个体在高创伤暴露水平下表现出较低的应激复原力[57].基因的多态性也能调节早期生活事件压力和积极心理资源的关系，对某些特定基因型的人而言，早期生活事件的二次项能显著预测积极心理资源;但对某些特定基因型个体而言并未出现反弹点，早期生活事件的三次项曲线是成立的.

候选基因分析和全基因组关联分析是常见的基因研究的思路.候选基因分析聚焦于特定的遗传位点或区域，探究特定位点的不同基因型对表型的影响[61].但是候选基因需要基于研究者的先验判断，是有假设的检验，需要对特定位点有较深入的研究基础和合理的逻辑推断[62].此外，由于复杂疾病的多基因特征，候选基因策略只能解释来自单个位点的少量变异，无法对疾病的遗传基础进行更全面的解释.因此，候选基因经常配合全基因组关联分析使用，在全基因组关联分析确认位点后，更换样本用候选基因分析进行交互验证.全基因组关联分析是探究可遗传性中最常用的方法，主要用于在无先验假设的前提下探索与性状关联的基因和在遗传过程中随机组合概率发生偏移的非随机区域，即连锁不平衡（linkage disequilibrium，LD）区域.

为了规避检验效力的问题，多基因分数（polygenic scores，PGS）的使用越来越流行，主要方法是用一个单一的测量方法捕获更多的性状相关遗传变异，使用PGS的方法可以得到某一性状的方差在多大程度上可以由遗传变异解释.具体来说，使用PGS时，先使用全基因组关联研究（genomewide association studies，GWAS）得到与某一性状相关的所有等位基因，之后加权加分计算遗传变异在性状中的作用[62].这种基于大型GWAS元分析的PGS，已经被证明可以解释精神病表型（如精神分裂症）中相当大比例的变异[63]，并且深度神经网络的PGS可精准区分在经历重大生活应激后心理韧性和抑郁症状的发展轨迹[64].

4 应激相关成长的数字化干预

随着数字时代的发展，低成本的数字干预越来越多地被开发用于提升个体的应激相关成长.已有干预中，应激接种训练（stress inoculation training， SIT）被证实是一种有力的干预方式，基于网络和手机移动端的SIT的循证研究证据也有了一定积累[65].SIT认为人们应对应激时的最佳反应是根据特定的环境和具体的应激源灵活地使用应对策略.其背后的临床原理是，通过让来访者暴露于较轻微的应激，在应激暴露之前训练有效的应对技巧，来增强其应对能力，使他们在日常生活中遇到类似情况时能够做好准备[62].

根据三元情感神经模型[30]，认知重评、自我肯定和意义建构这些适用性策略可以作为潜在有效促进应激相关成长的干预靶点.具体而言，认知重评可以通过重新解释和理解事件，改变个体对于压力和创伤的认知评价，从而降低负面情绪的影响，促进心理成长和适应[31，33].自我肯定则强调个体的自我价值和自尊，增强个体的自信心，减轻压力的影响，进而促进应激相关成长[6667].而意义建构则是个体在面对压力和创伤时重新审视事件的意义和价值，从中寻找积极的生活意义，促进心理成长和适应[40，68].综合这些策略，基于SIT的以认知重评、自我肯定和意义建构为核心的训练，有望为应激相关成长的干预提供有力的支持，并帮助个体更好地理解和应对生活中的挑战.

进一步地，行为干预在神经影像学上的研究发现，行为干预主要通过缓冲应激反应或增加自上而下的调节信号来影响应激系统，主要区域包括杏仁核、背侧前扣带回和前扣带下皮层等[69].杏仁核和其他边缘结构的联系越强，对应激源的生理应激反应就越强;下丘脑和脑干作为关键的枢纽，将应激的高层次皮质表征与外周生理应激反应的产生联系起来.大脑情绪回路在应对急性和慢性应激时都具有可塑性[70]，特别是海马、杏仁核和前额皮质中树突棘密度和树突长度及分支的改变.行为干预也被证实能够使前额叶特定部位的激活增强，使杏仁核的激活减少.这些功能上的改变还伴随着结构上的变化，即前额叶体积的增加和杏仁核体积的减少.与此同时，干预还会对奖赏系统和自我调节系统产生作用.静息态或任务态的功能性磁共振成像（fMRI）结果能在一定程度上反映干预的有效性.已有的心理干预在干预前后都发现了特定脑区的静息态或任务态fMRI的显著变化[71，73].因此，探究应激相关成长干预前后的神经变化有助于进一步了解应激相关成长的脑机制.

此外，社会支持网络也被认为对于应激相关成长至关重要.一项研究发现，良好的社会支持可以缓解创伤后应激障碍（PTSD）的发展，并促进个体的应激相关成长[74].因此，建立和加强社会支持网络，提供情感支持、信息支持和实质性支持，对于个体的心理健康和应激相关成长都具有积极作用.最后，身心健康促进活动也被证明对于促进应激相关成长具有益处.例如瑜伽、冥想和运动等身心健康促进活动可以帮助个体缓解压力、调节情绪，并提升自我意识和自我调节能力，从而促进应激相关成长的发生和发展[75].

综上，有望通过上述适应性应对策略的干预促成个体的应激相关成长.以往鲜少有研究直接将应激相关成长作为评估干预有效性的结果指标，并且对于干预前后的认知神经变化并不清楚.因此，未来需要更多的随机对照试验以及神经影像学研究去验证应激相关成长的有效干预成分及其认知神经机制.

5 未来展望

面对挑战，我们看到了数智时代下应激相关成长研究的创新.首先，跨学科的研究方法可以为应激相关成长的研究提供新的视角和思路，未来的研究还应该深入探讨应激相关成长的神经与生理基础.近年来，神经科学的发展为我们提供了研究应激相关成长的新视角，但以往针对应激相关成长的神经机制的研究并不多[53].虽然压力的积极作用越来越受到重视，但大多数研究都集中在现象层面，缺乏对机制和个体差异的探讨，需要进一步讨论应激相关成长的神经心理学中介机制和遗传学基础[7677].通过神经影像技术和分子生物学方法，我们可以更好地理解应激对大脑结构和功能的影响，以及这些变化如何与不同情境下的应激相关成长相关联[7879].而通过多基因分数（polygenic scores，PGS），我们可以从遗传变异的角度去描绘心理韧性在重大事件后的发展轨迹[64].

人工智能等技术在甄别不同类型的应激状态方面具有巨大的潜力[1].智能手机，机器学习和人工智能等技术的可用性是压力与应激相关成长等主题研究的新窗口;可穿戴设备和手机应用程序等数字技术的使用可以助力生物应激反应的实时测量，多模态数据的分析呈现，可以从压力迹象中辨别出异质的多维信息，并以此预测潜在后果，提供和赋权更有效的干预措施[80].基于应激普遍性和应激相关成长的个体差异，以及心理咨询资源的不足，亟须开发个性化、便捷的心理干预方案.机器学习为个体干预效果预测和干预方案的精准匹配提供了重要的方法论基础，在个体特征识别、干预效果预测和干预方案匹配等方面具有巨大的应用潜力[8182].未来研究有望于在机器学习的辅助下能够开发个体化的数字干预方案，利用手机应用和虚拟现实技术等，提供可移动、沉浸式的干预方式，让个体能够根据自身情况获得及时的干预，以促进其应激相关成长[83].研究者们可以依托可穿戴设备和数字化平台实现实时、动态的监测和个性化的干预，并以此为基础设计相应的产品，推动理论研究与实践的结合.基于此，我们需要深入探索应激相关成长的相关机制，结合先进科学技术为不同人群量身定制个性化的干预措施，让时代和技术的红利造福心理健康领域[1].

参考文献

[1] ZAIDAN A M. The leading global health challenges in the artificial intelligence era[J]. Front Public Health，2023，11：1328918.

[2] 张志学，赵曙明，连汇文，等. 数智时代的自我管理和自我领导：现状与未来[J]. 外国经济与管理，2021，43（11）：314.

[3] NIJHOF S L， VINKERS C H， VAN GEELEN S M， et al. Healthy play， better coping： the importance of play for the development of children in health and disease[J]. Neuroscience and Biobehavioral Reviews，2018，95：421429.

[4] KESIMCI A， GRAL F S， GENZ T. Determinants of stressrelated growth： gender， stressfulness of the event， and coping strategies[J]. Current Psychology，2005，24（1）：6875.

[5] RUSSO S J， MURROUGH J W， HAN M H， et al. Neurobiology of resilience[J]. Nature Neuroscience，2012，15（11）：147584.

[6]  MENTIS A F A， LEE D， ROUSSOS P. Applications of artificial intelligencemachine learning for detection of stress： a critical overview[J/OL]. Molecular Psychiatry，2023. https：//doi.org/10.1038/s41380023020476.

[7] LEVIBELZ Y. To share or not to share？ The contribution of selfdisclosure to stressrelated growth among suicide survivors[J].Death Studies，2016，40（7）：405413.

[8] ORD A S， STRANAHAN K R， HURLEY R A， et al. Stressrelated growth： building a more resilient brain[J]. J Neuropsychiatry Clin Neurosci，2020，32（3）：A4212.

[9] BOALS A， SCHULER K L. Reducing reports of illusory posttraumatic growth： a revised version of the StressRelated Growth Scale （SRGSR）[J]. Psychological Trauma： Theory， Research， Practice and Policy，2018，10（2）：190198.

[10] LYONS A C. Masculinities， femininities， behaviour and health[J]. Social and Personality Psychology Compass，2009，3（4）：394412.

[11] ELBAU I G， CRUCEANU C， BINDER E B. Genetics of resilience： genebyenvironment interaction studies as a tool to dissect mechanisms of resilience[J]. Biological Psychiatry，2019，86（6）：433442.

[12] CALABRESEE J， BALDWIN L A. Toxicology rethinks its central belief： hormesis demands a reappraisal of the way risks are assessed[J]. Nature，2003，421：691692.

[13] HUANG S H， GAN Y Q. Memory as a cognitive representation of posttraumatic growth[J]. Anxiety， Stress， and Coping，2018，31（1）：5968.

[14] ERENKOAK E， KILI C. Posttraumatic growth after earthquake trauma is predicted by executive functions[J]. Journal of Nervous & Mental Disease，2014，202（12）：859863.

[15] LUIJTEN M， MACHIELSEN M， VELTMAN D， et al. Systematic review of ERP and fMRI studies investigating inhibitory control and error processing in people[J]. Journal of Psychiatry & Neuroscience，2014，39（3）：149169.

[16] ZHENG L， LIPPKE S， CHEN Y D， et al. Future orientation buffers depression in daily and specific stress[J]. Psych Journal，2019，8（3）：342352.

[17] SAHDRA B K， MACLEAN K A， FERRER E， et al. Enhanced response inhibition during intensive meditation training predicts improvements in selfreported adaptive socioemotional functioning[J]. Emotion，2011，11（2）：299312.

[18] DONKERS F C L， VAN BOXTEL G J M. The N2 in go/nogo tasks reflects conflict monitoring not response inhibition[J]. Brain and Cognition，2004，56（2）：165176.

[19] GOLDSTEIN M， BRENDEL G， TUESCHER O， et al. Neural substrates of the interaction of emotional stimulus processing and motor inhibitory control： an emotional linguistic go/nogo fMRI study[J]. NeuroImage，2007，36（3）：10261040.

[20] ARMBRUSTER D J N， UELTZHFFER K， BASTEN U， et al. Prefrontal cortical mechanisms underlying individual differences in cognitive flexibility and stability[J]. Journal of Cognitive Neuroscience，2012，24（12）：23852399.

[21] SCHAEFER J A， MOOS R H. Life crises and personal growth[C]//Carpenter B. Personal coping： theory， research， and application. Westport， CT： Praeger，1992：149170.

[22] BONANNO G A， PAPA A， LALANDE K， et al. The importance of being flexible： the ability to both enhance and suppress emotional expression predicts longterm adjustment[J]. Nature Medicine，2004，15（7）：4827.

[23] METZL E S. The role of creative thinking in resilience after hurricane Katrina[J]. Psychology of Aesthetics， Creativity， and the Arts，2009，3（2）：112123.

[24] KIESEL A， STEINHAUSER M， WENDT M， et al. Control and interference in task switchinga review[J]. Psychological Bulletin，2010，136（5）：849874.

[25] LIU L P， XU Y K， WU Y N， et al. Crosscultural adaptation and validation of the emotional inhibition scale in a Chinese cancer sample[J]. Frontiers in Psychology，2021，12：654777.

[26] COGSWELL A， ALLOY L B， VAN DULMEN M H M， et al. A psychometric evaluation of behavioral inhibition and approach selfreport measures[J]. Personality and Individual Differences，2006，40（8）：16491658.

[27] 王阳，杨燕，肖婉婷，等. 认知灵活性问卷中文版测评 大学生样本的效度和信度[J]. 中国心理卫生杂志，2016，30（1）：5863.

[28] LAHAT D， ADALI T， JUTTEN C. Multimodal data fusion： an overview of methods， challenges， and prospects[J]. Proceedings of the IEEE，2015，103（9）：14491477.

[29] BOLSINOVA M， TIJMSTRA J. Improving precision of ability estimation： getting more from response times[J]. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology，2018，71（1）：1338.

[30] TABIBNIA G. An affective neuroscience model of boosting resilience in adults[J]. Neuroscience and Biobehavioral Reviews，2020，115：321350.

[31] GROSS J J. Emotion regulation： current status and future prospects[J]. Psychological Inquiry，2015，26（1）：126.

[32] ALDAO A， NOLENHOEKSEMA S， SCHWEIZER S. Emotionregulation strategies across psychopathology： a metaanalytic review[J]. Clinical Psychology Review，2010，30（2）：217237.

[33] TROY A S， WILHELM F H， SHALLCROSS A J， et al. Seeing the silver lining： cognitive reappraisal ability moderates the relationship between stress and depressive symptoms[J]. Emotion，2010，10（6）：783795.

[34] DUTCHER J M， CRESWELL J D， PACILIO L E， et al. Selfaffirmation activates the ventral striatum： a possible rewardrelated mechanism for selfaffirmation[J]. Psychological Science，2016，27（4）：455466.

[35] COHEN G L， SHERMAN D K. The psychology of change： selfaffirmation and social psychological intervention[J]. Annual Review of Psychology，2014，65：333371.

[36] KLEIN W M P， HARRIS P R. Selfaffirmation enhances attentional bias toward threatening components of a persuasive message[J]. Psychological Science，2009，20（12）：14631467.

[37] PARK C L， FOLKMAN S. Meaning in the context of stress and coping[J]. Review of General Psychology，1997，1（2）：115144.

[38] PARK C L， FENSTER J R. Stressrelated growth： predictors of occurrence and correlates with psychological adjustment[J]. Journal of Social and Clinical Psychology，2004，23（2）：195215.

[39] SKAGGS B G， BARRON C R. Searching for meaning in negative events： concept analysis[J]. Journal of Advanced Nursing，2006，53（5）：559570.

[40] PARK C L. Making sense of the meaning literature： an integrative review of meaning making and its effects on adjustment to stressful life events[J]. Psychological Bulletin，2010，136（2）：257301.

[41] MCRAE K， HUGHES B， CHOPRA S， et al. The neural bases of distraction and reappraisal[J]. Journal of Cognitive Neuroscience，2010，22（2）：248262.

[42] OCHSNER K N， GROSS J J. Cognitive emotion regulation： insights from social cognitive and affective neuroscience[J]. Current Directions in Psychological Science，2008，17（2）：153158.

[43] OCHSNER K N， SILVERS J A， BUHLE J T. Functional imaging studies of emotion regulation： a synthetic review and evolving model of the cognitive control of emotion[J]. Annals of the New York Academy of Sciences，2012，1251：E1E24.

[44] GHOMROUDI P A， SCALTRITTI M， GRECUCCI A. Decoding reappraisal and suppression from neural circuits： a combined supervised and unsupervised machine learning approach[J]. Cognitive， Affective & Behavioral Neuroscience，2023，23（4）：10951112.

[45] DAN F T， HAJCAK G. Deconstructing reappraisal： descriptions preceding arousing pictures modulate the subsequent neural response[J]. Journal of Cognitive Neuroscience，2008，20（6）：977988.

[46] HAJCAK G， NIEUWENHUIS S. Reappraisal modulates the electrocortical response to unpleasant pictures[J]. Cognitive， Affective & Behavioral Neuroscience，2006，6（4）：291297.

[47] GU R L， YANG J， YANG Z Y， et al. Selfaffirmation enhances the processing of uncertainty： an eventrelated potential study[J]. Cognitive， Affective & Behavioral Neuroscience，2019，19（2）：327337.

[48] LEGAULT L， ALKHINDI T， INZLICHT M. Preserving integrity in the face of performance threat[J]. Psychological Science，2012，23（12）：14551460.

[49] WAYTZ A， HERSHFIELD H E， TAMIR D I. Mental simulation and meaning in life[J]. Journal of Personality and Social Psychology，2015，108（2）：336355.

[50] BUCKNER R L， DINICOLA L M. The brains default network： updated anatomy， physiology and evolving insights[J]. Nature Reviews Neuroscience，2019，20（10）：593608.

[51] ADLER A， KATABI S， FINKES I， et al. Temporal convergence of dynamic cell assemblies in the striatopallidal network[J]. The Journal of Neuroscience，2012，32（7）：24732484.

[52] THOMAS B C， CROFT K E， TRANEL D. Harming kin to save strangers： further evidence for abnormally utilitarian moral judgments after ventromedial prefrontal damage[J]. Journal of Cognitive Neuroscience，2011，23（9）：21862196.

[53] CHEN Y D， MA J J， ZHU H Y， et al. The mediating role of default mode network during meaningmaking aroused by mental simulation between stressful events and stressrelated growth： a task fMRI study[J]. Behavioral and Brain Functions，2023，19（1）：12.

[54] CICCHETTI D， ROGOSCH F A， THIBODEAU E L. The effects of child maltreatment on early signs of antisocial behavior： genetic moderation by tryptophan hydroxylase， serotonin transporter， and monoamine oxidase a genes[J]. Development and Psychopathology，2012，24（3）：907928.

[55] FEDER A， NESTLER E J， CHARNEY D S. Psychobiology and molecular genetics of resilience[J]. Nature Reviews Neuroscience，2009，10（6）：446457.

[56] RUTTEN B P F， HAMMELS C， GESCHWIND N， et al. Resilience in mental health： linking psychological and neurobiological perspectives[J]. Acta Psychiatrica Scandinavica，2013，128（1）：320.

[57] GAN Y Q， CHEN Y D， HAN X， et al. Neuropeptide Y gene×environment interaction predicts resilience and positive future focus[J]. Applied Psychology Health and WellBeing，2019，11（3）：438458.

[58] SUMNER J A， MCLAUGHLIN K A， WALSH K， et al. CRHR1 genotype and history of maltreatment predict cortisol reactivity to stress in adolescents[J]. Psychoneuroendocrinology，2014，43：7180.

[59] BRADLEY B， DAVIS T A， WINGO A P， et al. Family environment and adult resilience： contributions of positive parenting and the oxytocin receptor gene[J]. European Journal of Psychotraumatology，2013，4：4.

[60] NIITSU K， RICE M J， HOUFEK J F， et al. A systematic review of genetic influence on psychological resilience[J]. Biological Research for Nursing，2019，21（1）：6171.

[61] DICK D M， AGRAWAL A， KELLER M C， et al. Candidate geneenvironment interaction research： reflections and recommendations[J]. Perspectives on Psychological Science： A Journal of the Association for Psychological Science，2015，10（1）：3759.

[62] BOSKER W M， KUYPERS K P C， THEUNISSEN E L， et al. Medicinal Δ9tetrahydrocannabinol （dronabinol） impairs ontheroad driving performance of occasional and heavy cannabis users but is not detected in Standard Field Sobriety Tests[J]. Addiction，2012，107（10）：18371844.

[63] SEKAR A， BIALAS A R， DE RIVERA H， et al. Schizophrenia risk from complex variation of complement component 4[J]. Nature，2016，530（7589）：177183.

[64] SCHULTEBRAUCKS K， CHOI K W， GALATZERLEVY I R， et al. Discriminating heterogeneous trajectories of resilience and depression after major life stressors using polygenic scores[J]. JAMA Psychiatry，2021，78（7）：744752.

[65] SERINO S， TRIBERTI S， VILLANI D， et al. Toward a validation of cyberinterventions for stress disorders based on stress inoculation training： a systematic review[J]. Virtual Reality，2014，18（1）：7387.

[66] SHERMAN D K， COHEN G L. The psychology of selfdefense： selfaffirmation theory[J]. Advances in Experimental Social Psychology，2006，38：183242.

[67] CRESWELL J D， WELCH W T， TAYLOR S E， et al. Affirmation of personal values buffers neuroendocrine and psychological stress responses[J]. Psychological Science，2005，16（11）：846851.

[68] TEDESCHI R G， CALHOUN L G. Target article： “posttraumatic growth： conceptual foundations and empirical evidence”[J]. Psychological Inquiry，2004，15（1）：118.

[69] DUTCHER J M， CRESWELL J D. The role of brain reward pathways in stress resilience and health[J]. Neuroscience and Biobehavioral Reviews，2018，95：559567.

[70] DAVIDSON R J， MCEWEN B S. Social influences on neuroplasticity： stress and interventions to promote wellbeing[J]. Nature Neuroscience，2012，15（5）：689695.

[71] TAREN A A， GIANAROS P J， GRECO C M， et al. Mindfulness meditation training alters stressrelated amygdala resting state functional connectivity： a randomized controlled trial[J]. Social Cognitive and Affective Neuroscience，2015，10（12）：17581768.

[72] CRESWELL J D， TAREN A A， LINDSAY E K， et al. Alterations in restingstate functional connectivity link mindfulness meditation with reduced interleukin6： a randomized controlled trial[J]. Biological Psychiatry，2016，80（1）：5361.

[73] TAREN A A， GIANAROS P J， GRECO C M， et al. Mindfulness meditation training and executive control network resting state functional connectivity： a randomized controlled trial[J]. Psychosomatic Medicine，2017，79（6）：674683.

[74] BREWIN C R， ANDREWS B， VALENTINE J D. Metaanalysis of risk factors for posttraumatic stress disorder in traumaexposed adults[J]. Journal of Consulting and Clinical Psychology，2000，68（5）：748766.

[75] SCHMALZL L， POWERS C， HENJE BLOM E. Neurophysiological and neurocognitive mechanisms underlying the effects of yogabased practices： towards a comprehensive theoretical framework[J]. Frontiers in Human Neuroscience，2015，9：235.

[76] ALAMEDA L， RODRIGUEZ V， CARR E， et al. A systematic review on mediators between adversity and psychosis： potential targets for treatment[J]. Psychological Medicine，2020，50（12）：19661976.

[77] GIANGRANDE E J， WEBER R S， TURKHEIMER E. [JP2]What do we know about the genetic architecture of psychopathology？[J].[JP] Annual Review of Clinical Psychology，2022，18：1942.

[78] FANG F， TEIXEIRA A L， LI R H， et al. The control patterns of affective processing and cognitive reappraisal： insights from brain controllability analysis[J]. Cerebral Cortex，2024，34（2）：bhad500.

[79] LOPEZ R B. Selfregulation in daily life： neuroscience will accelerate theorizing and advance the field[J]. Social and Personality Psychology Compass，2024，18（1）：112.

[80] GOODDAY S M， FRIEND S. Unlocking stress and forecasting its consequences with digital technology[J]. NPJ Digital Medicine，2019，2：75.

[81] MITTAL S， MAHENDRA S， SANAP V， et al. How can machine learning be used in stress management： a systematic literature review of applications in workplaces and education[J]. International Journal of Information Management Data Insights，2022，2（2）：100110.

[82] CHIEN H Y， KWOK O M， YEH Y C， et al. Identifying atrisk online learners by psychological variables using machine learning techniques[J]. Online Learning，2020，24（4）：131146.

[83] REININGHAUS U， PAETZOLD I， RAUSCHENBERG C， et al. Effects of a novel， transdiagnostic ecological momentary intervention for prevention， and early intervention of severe mental disorder in youth （EMIcompass）： findings from an exploratory randomized controlled trial[J]. Schizophrenia Bulletin，2023，49（3）：592604.

Stressrelated Growth： Challenges and Innovations in Stress Research in the Era of Digital Intelligence

GAN Yiqun， HUANG Huiqing， ZHANG Cong， WU Xuebing， HU Jun

（School of Psychology and Cognitive Sciences & Beijing Key Laboratory of Behavior and Health， Peking University， Beijing 100871）

In the context of the era of digital intelligence， the social pressures and psychological challenges encountered by individuals are becoming more complex and diverse， which makes the importance of stressrelated growth as a positive adaptation strategy more and more significant. In the context of the digital intelligence era， this paper expounds the definition of stressrelated growth and its correlation indicators （such as inhibitory control and cognitive flexibility）， and emphasizes its importance in helping individuals cope with stress and trauma to grow positively. In the discussion of neural mechanisms， we infer the corresponding neural mechanisms of these three cognitive processes， including the reward system， the amygdala， and the activation of the default pattern network， based on the ternary affective neural model. Based on the cognitive neural mechanism， the multimodal data of the intelligent platform are used to improve the accuracy of the assessment， and cuttingedge technologies such as machine learning are used to improve the effect of intervention， so as to improve the stressrelated growth of individuals.

stressrelated growth; cognitive neural mechanism; physiological mechanism; genetic mechanism; digital intervention; challenge and innovation

（编辑 郑月蓉）

基金项目：国家自然科学基金（32171076和3217070197）

第一作者简介：甘怡群（1966—），女，教授，主要从事应激、应对和健康心理的研究，Email：ygan@pku.edu.cn

引用格式：甘怡群，黄慧清，张聪，等. 应激相关成长：数智时代应激研究的挑战和创新[J]. 四川师范大学学报（自然科学版），2024，47（5）[JP]：576586.