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成大研發快訊 第二十五卷 第九期 - 2014年一月二十九日
[ http://research.ncku.edu.tw/re/articles/c/20140129/2.html ]個體決策時間差異的神經基礎
胡思恩
1, 曾元琦
2,3,*, 艾麗莎.溫克勒
1,4, 李江山
1,5,6 1 美國耶魯大學精神科系 2 美國舊金山史密斯凱特威爾眼科研究中心 3 國立成功大學工業設計系 4 德國耶那大學附設醫院精神科結構腦心智圖組 5 美國耶魯大學神經生物學系 6 美國耶魯大學跨科系神經科學系所 [email protected]Hum. Brain Mapp.. doi: 10.1002/hbm.22347
此
研究是「美國耶魯大學精神科與神經生物科學的胡思恩博士與李江山教 授」、「德國耶那大學附設醫院精神科結構腦心智圖組的艾麗莎.溫克勒博士」以及 「國立成功大學工業設計系的曾元琦教授」的跨國際合作。此研究結合認知計算模 型與腦造影技術，來探討停止信號作業（stop-signal task）中，個體決策時間差異的 神經基礎。停止信號作業除了被廣泛地使用於研究認知控制 (Logan & Cowan, 1984)外，也具有高生態效度，足以代表真實世界中個體需要決定是”走”還是”停”時，所面臨的決策狀態。比如：當十字路口黃燈突然亮起，個體必須決定是 否停止或是冒著可能會闖紅燈的危險衝過馬路。
在此研究，六十四位健康的成人受試者在進行功能性核磁共振照影的同時執行停止信號作業，他們被要求 快速的對“走”信號（go signal）按下反應；同時，要能夠針對偶而接續走信號之後出現的“停”信號（stop signal），停住反應（見圖1a）。此研究以修正的累積模型 (Boucher, Palmeri, Logan, & Schall, 2007; Usher & McClelland, 2001)來模擬受試者的反應時間，藉此分析足以代表證據累積速率與決策閾值設定的最佳參 數（決策模型方法，請見圖1b）。此蒙地卡羅模擬是以「耶魯大學的准-超級電腦」執行大量計算。我們並 以競賽模型 (race model, Logan & Cowan, 1984) 來估算每一個個別受測者的反應抑制能力指標-反應停止信 號時間（SSRT）。
成大研發快訊 - 文摘 2 of 4 圖1. 停止信號典範與累積模型。(a) 停止信號典範；(b) 停止信號的累積模型；(c) 一位受試者的模型模擬結 果。 此研究發現在停止信號作業的決策時，個體存在於「閾值設定」、「證據累積」、以及「運動時間」的個 別差異的神經基礎。當研究將跨受試者在走與停信號（Go+Stop）的成功嘗試項時的大腦活化反應程度， 與「反應走信號時間（goRT）」做線性迴歸時，發現大腦中的島葉(insula)、運動輔助區(SMA)、前運動輔 助區（pre-SMA）、包含丘腦下核（subthalamic nucleus, STN）的丘腦（thalamus）、以及尾核（caudate） 與「反應走信號時間（goRT）」的增長有關聯（圖2a）。在這些區域中，島葉、運動輔助區；包含丘腦下 核的丘腦則是與較慢的證據累積速率有關聯（圖2c）、前運動輔助區則是與較長的運動時間關聯
（圖2d）；並且，右側尾核則與升高的決策閾值有關聯（圖2e）。在與「反應停止信號時間（SSRT）」做 線性迴歸時，前運動輔助區與「反應停止信號時間」則呈現負相關（圖2b）。這些發現支持了，個體會基 於不同的理由，在他們的決策中採用不同的神經結構而差異化決策時間的假設。
成大研發快訊 - 文摘 3 of 4 圖2. 在（Go+Stop）嘗試項中與「反應走信號時間（goRT）」、「反應停止信號時間（SSRT）」以及模型 參數的迴歸中的大腦活化反應程度。(a)與「反應走信號時間（goRT）」的迴歸；(b)與「反應停止信號時 間（SSRT）」的迴歸；(c)與累積速率的迴歸；(d)與運動時間的迴歸；(e)與決策閾值的迴歸。紅色表示正 相關；藍色表示負相關。 此研究不僅定義與決策過程相關的大腦區域活性，也深入探討前運動輔助區（pre-SMA）在認知控制的功 能。耶魯團隊的先前研究暗示了前運動輔助區與停止信號作業的反應抑制有關(Chao, Luo, Chang, & Chiang-shan, 2009; Duann, Ide, Luo, & Li, 2009; Li, Huang, Constable, & Sinha, 2006; Zhang & Li, 2012)。然 而，其他學者的研究則建議前運動輔助區扮演更廣的行動選擇角色(Rushworth, Hadland, Paus, & Sipila, 2002; Rushworth, Walton, Kennerley, & Bannerman, 2004)。此研究發現則建議了前運動輔助區也許與反應選 擇以及認知控制同時具有關聯。 在未來，此研究能夠延伸幫助我們了解神經與心智疾病病患的認知控制。比如說：有衝動行為的注意力不 足過動症（ADHD）小孩 、接受慢性治療中的帕金森氏症病患、或是非法物質的個別成隱者都可能依我們 的發現的基礎來展開大量研究。並且，人類認知的基礎發現將能幫助設計師來產生更好的系統 (Tseng, 2013)。更特別的是，這個研究可以直接提供信號停止作業相關的系統設計（比如：警示標誌與交通號誌設 計）的設計啓示。 參考文獻：
1. Boucher, L., Palmeri, T. J., Logan, G. D., & Schall, J. D. (2007). Inhibitory Control in Mind and Brain: An Interactive Race Model of Countermanding Saccades. Psychological Review, 114 (2), 376.
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2. Chao, Herta HA, Luo, Xi, Chang, Jeremy LK, & Chiang-shan, R Li. (2009). Activation of the pre-supplementary motor area but not inferior prefrontal cortex in association with short stop signal reaction time–an intra-subject analysis. BMC neuroscience, 10 (1), 75.
3. Duann, Jeng-Ren, Ide, Jaime S, Luo, Xi, & Li, Chiang-shan Ray. (2009). Functional connectivity delineates distinct roles of the inferior frontal cortex and presupplementary motor area in stop signal inhibition. The Journal of Neuroscience, 29 (32), 10171-10179.
4. Li, Chiang-shan Ray, Huang, Cong, Constable, R Todd, & Sinha, Rajita. (2006). Imaging response inhibition in a stop-signal task: neural correlates independent of signal monitoring and post-response processing. The Journal of Neuroscience, 26 (1), 186-192.
5. Logan, Gordon D, & Cowan, William B. (1984). On the ability to inhibit thought and action: A theory of an act of control. Psychological Review, 91 (3), 295.
6. Rushworth, MFS, Hadland, KA, Paus, T, & Sipila, PK. (2002). Role of the human medial frontal cortex in task switching: a combined fMRI and TMS study. Journal of Neurophysiology, 87 (5), 2577-2592. 7. Rushworth, MFS, Walton, ME, Kennerley, SW, & Bannerman, DM. (2004). Action sets and decisions in
the medial frontal cortex. Trends in cognitive sciences, 8 (9), 410-417.
8. Tseng, Y.-C. (2013). Design cognition: An inter-disciplinary platform bridging human cognition, adaptive technology and design. International Journal of Affective Engineering, 12 (2), 201-208.
9. Usher, M., & McClelland, J. L. (2001). The time course of perceptual choice: The leaky, competing accumulator model. Psychological Review, 108 (3), 550-592.
10. Zhang, Sheng, & Li, Chiang‐shan R. (2012). Functional networks for cognitive control in a stop signal task: independent component analysis. Human Brain Mapping, 33 (1), 89-104.
