《Biological Psychology》：Negatively valenced stimuli selectively enhance frontal midline theta during inhibitory control
认知控制使个体能够依据内部目标灵活引导行为，尤其在需要抑制优势反应或解决冲突的情境中（Botvinick et al., 2001, Miyake et al., 2000）。大量研究已识别出支持上述功能的分布式神经网络，包括前扣带皮层与前额叶皮层，前者与冲突监测相关，后者与目标导向行为的实施相关（Botvinick et al., 2001, Kerns et al., 2004, Miller, 2000）。尽管上述系统的重要性已获广泛认同，但关于认知控制如何组织、以及如何受包括情绪过程在内的其他领域影响，仍存在持续争论（Cai et al., 2018, Gratton et al., 2018）。日益增多的文献提示，情绪尤其是负性情绪可能调节认知控制（Cohen and Henik, 2012, Wiswede et al., 2009）。例如，Inzlicht等（2015）提出负性情绪作为招募控制过程的信号，将情绪反应与控制系统的参与联系起来。与此观点一致，汇聚性证据表明冲突本身被体验为厌恶性的（Botvinick, 2007），并与生理应激反应相关（Hoshikawa & Yamamoto, 1997）。此外，神经心理学与行为学发现提示，支持负性情绪与参与控制相关过程的神经系统存在重叠，尤其在内侧扣带皮层内（Shackman, Salomons, Slagter, Fox, Winter & Davidson, 2011）。然而，实证结果仍不一致：部分研究提示情绪效价刺激促进控制相关神经招募，另一些研究则表明情绪破坏抑制表现（Pessoa, Padmala, Kenzer & Bauer, 2012），从而引发关于情绪刺激效价如何影响认知控制的问题。解决该问题的一种途径是考察对任务需求瞬时波动敏感的控制神经指标。额中线θ（frontal midline theta, FMT）已成为与认知控制相关的稳健电生理标志物，尤其在涉及反应抑制、冲突监测与表现调整的情境中（Cavanagh et al., 2012, Cavanagh and Frank, 2014）。FMT被认为反映包括中扣带皮层在内的内侧额叶区域活动，并在需要高度控制的任務（如Go/No-Go范式）中可靠升高（Cavanagh & Shackman, 2015）。更广泛而言，FMT升高被认为反映一种共同神经机制，内侧额叶系统借此发出需要增加认知控制的信号并协调随后的行为调整（Cavanagh and Frank, 2014, Narayanan et al., 2013）。与这一更广泛作用一致，FMT在反馈加工中也显著出现。大量文献证明，负性反馈、错误及不利结果（如金钱损失）后中额叶θ升高（Bernat et al., 2015, Cavanagh et al., 2010, Do?amayor et al., 2011）。此外，内侧额叶θ似乎与这些结果前后的持续表现相关，错误选择前θ降低（Cavanagh, Cohen, & Allen, 2009）。重要的是，反馈相关θ也与随后的行为调整相关，包括损失或错误后反应速度的变化（Bellaert et al., 2026, Valadez and Simons, 2018, Vijver et al., 2011）。综上，这些发现提示FMT不仅与不利结果本身的加工相关，也与针对这些结果进行的ongoing行为调整相关。因此，FMT似乎既对认知控制需求敏感，也对可能发出需要增加控制信号的负性或不利信息敏感。这种汇聚与本研究的关联尤为突出，因为FMT也与情绪效价刺激的加工相关，证据提示情绪刺激可调节FMT功率（Brown and Cavanagh, 2017, Knyazev, 2007）。然而，这种调节反映的是情绪显著性的普遍效应还是对负性情绪刺激的效价特异性反应，仍不清楚。因此，考察FMT可能有助于澄清情绪刺激效价对控制的影响反映的是控制成功实施的改变，还是控制相关神经系统招募的改变。行为学研究关于情绪是增强还是损害抑制表现常产生不一致结果（Pessoa et al., 2012, Shields et al., 2016），而FMT等神经测量可能提供更敏感的指标，独立于外显任务成败地反映情绪刺激如何改变控制过程的参与（Cavanagh and Shackman, 2015, Eisma et al., 2021）。考虑到控制的神经指标可在无可测行为差异时发生变化（Alderman et al., 2015, Cavanagh et al., 2013），这一区分尤为重要，提示情绪刺激对控制的调节可能在神经层面比行为层面更可靠地显现。本研究考察情绪刺激效价是否在抑制控制期间调节FMT。研究人员采用改进的Go/No-Go任务，将动作线索与情绪效价图片配对，考察这些因素如何影响FMT功率。实验1比较负性与中性刺激，以检验负性效价刺激是否增强控制相关神经活动。实验2纳入正性刺激，以区分效价特异性解释与非符号性情绪显著性解释。研究人员假设No-Go试次FMT大于Go试次，反映控制需求增加。关键的是，预测情绪与动作存在交互作用，即负性刺激在No-Go试次中选择性增强FMT。若该效应反映效价特异性机制，则实验2中负性刺激的FMT应大于中性与正性刺激，而正性与中性条件不应存在差异。相反，非符号性情绪显著性解释会预测正性与负性刺激相对中性刺激均产生相似的FMT升高。
**研究背景与问题** 认知控制使个体依据内部目标灵活引导行为（Botvinick et al., 2001, Miyake et al., 2000）。前扣带皮层与前额叶皮层等构成支持冲突监测与目标导向行为的分布式网络（Botvinick et al., 2001, Kerns et al., 2004, Miller, 2000）。但认知控制如何组织、如何受情绪过程影响仍有争论（Cai et al., 2018, Gratton et al., 2018）。Inzlicht等（2015）提出负性情绪是招募控制的信号；冲突本身具厌恶性（Botvinick, 2007）并伴生理应激反应（Hoshikawa & Yamamoto, 1997）；负性情绪与控制相关神经系统在内侧扣带皮层存在重叠（Shackman et al., 2011）。但实证结果不一：有的提示情绪效价刺激促进控制相关神经招募，有的提示情绪破坏抑制表现（Pessoa et al., 2012）。额中线θ（frontal midline theta, FMT）是反映内侧额叶（含中扣带皮层）活动的电生理标志，在反应抑制、冲突监测与表现调整中升高（Cavanagh et al., 2012, Cavanagh and Frank, 2014; Cavanagh & Shackman, 2015），且在负性反馈、错误与金钱损失后升高（Bernat et al., 2015, Cavanagh et al., 2010, Do?amayor et al., 2011），并与后续行为调整相关（Bellaert et al., 2026, Valadez and Simons, 2018）。FMT也受情绪刺激调节（Brown and Cavanagh, 2017, Knyazev, 2007），但尚不清楚这是情绪显著性的普遍效应还是负性效价特异性反应。行为学结果常不一致（Pessoa et al., 2012, Shields et al., 2016），而神经指标可在无行为差异时变化（Alderman et al., 2015, Cavanagh et al., 2013），故FMT或更敏感。本研究因此考察情绪刺激效价是否在抑制控制中调节FMT：实验1比较负性与中性刺激；实验2加入正性刺激以区分效价特异性与非符号性情绪显著性解释。假设No-Go试次FMT大于Go试次；负性刺激在No-Go试次中选择性增强FMT；若为效价特异性，则负性FMT大于中性与正性，而正性与中性无差异。
**主要技术方法** 两项实验各招募30名Pitzer College参与者（实验1：15名女性，M
age = 19.87岁，SD = 1.43；实验2：19名女性，M
age = 19.90岁，SD = 1.18），样本量经G*Power先验功效分析确定。采用MATLAB编制的改进Go/No-Go任务（共240试次，含120个被动观看试次与120个Go/No-Go动作试次，反应窗400 ms），情绪图片取自国际情绪图片系统（International Affective Picture System, IAPS）及补充网络来源，并经独立预试样本（N = 117）评定效价与唤醒度。脑电（electroencephalography, EEG）以32导Ag/AgCl电极记录（采样率500 Hz，Cz参考，Fpz接地），以EEGLAB预处理，采用FASTER（Fully Automated Statistical Thresholding for EEG Artifact Rejection）识别伪迹、独立成分分析（independent component analysis, ICA）校正眼动伪迹，经复Morlet小波进行时频分解，在Cz电极动作线索后200–500 ms窗口量化FMT功率，统计采用重复测量方差分析（ANOVA）。
**研究结果** *行为结果*：实验1准确率存在动作主效应，F(1,29) = 41.35，p < .001，η2
p = .588，No-Go高于Go；情绪主效应显著，F(1,29) = 4.60，p = .040，η2
p = .137，负性低于中性；交互不显著；Go反应时无情绪差异。实验2仅动作主效应显著，F(1,29) = 14.12，p < .001，η2
p = .327；情绪主效应与交互均不显著，反应时亦无差异。故情绪效价未可靠影响行为表现。*额中线θ结果*：实验1动作主效应显著，F(1,29) = 28.38，p < .001，η2
p = .476，No-Go大于Go；情绪主效应不显著；情绪×动作交互显著，F(1,29) = 6.718，p = .015，η2
p = .188；Go试次负性与中性无差异，No-Go试次负性显著大于中性（p = .022，d = 0.44）。实验2动作主效应显著（η2
p = .376），交互显著，F(2,58) = 4.53，p = .017，η2
p = .135；Go试次各情绪无差异，No-Go试次负性大于中性（p = .015，d = 0.555）与正性（p = .026，d = 0.514），中性与正性无差异。最小试次敏感性分析后交互与No-Go模式均保持显著。*控制特异性θ*：以No-Go减Go差值分析，情绪主效应显著，F(2,58) = 4.53，p = .015，η2
p = .135，负性大于正性（p = .036，d = 0.490），负性与中性、中性与正性均无显著差异。
**讨论与结论** 两项实验一致显示：No-Go相对Go的FMT稳健增强，且该效应仅在负性情绪刺激下被选择性放大，仅出现于需要抑制控制的条件，且不伴行为改善。实验1以负性对中性FMT更大体现该效应；实验2加入正性刺激后，结果更支持效价特异性而非普遍情绪显著性解释；控制相关FMT（No-Go减Go）在负性相对正性时显著更大。行为层面情绪效应微弱且不一致：实验1负性准确率略降但未在实验2重复，两实验均无情绪×动作交互。两实验中Go准确率低于No-Go，与常见Go/No-Go模式不同（Shenoy & Yu, 2012），可能反映400 ms短反应窗要求快速反应、抑制策略性减速（Adams, 2015, Scalzo et al., 2016），但近期工作质疑过短时间参数是否为反应抑制的最佳测量（Hasegawa et al., 2021）；因超过400 ms的反应未记录，延迟反应者与成功抑制者无法区分，No-Go准确率作为成功抑制指标需谨慎解释，正确No-Go试次的FMT也部分受此限制。结果与负性情绪信号化增加认知控制需求的理论一致（Inzlicht et al., 2015），并作两点细化：控制相关神经活动的情绪调节并非各效价等同，而以负性刺激最强；该调节依赖情境，仅在控制需求高时出现。结果支持FMT作为控制参与的情境敏感指标，其波幅不仅受任务需求也受情绪效价调节；缺乏行为改善提示FMT升高未必反映更高效控制，而可能索引控制信号或努力的增加（Cavanagh & Frank, 2014）。这在现实情境中提示负性信息可能并非单纯破坏表现，而是偏向支持控制的神经系统（Ochsner et al., 2009, Teich et al., 2026），或可解释负性情绪下主观努力增加而无准确率或速度提升（Green and Malhi, 2006, David et al., 2024），并与强调负性情绪适应性信号作用的观点一致（Botvinick, 2007, Inzlicht et al., 2015, Shenhav et al., 2013）；临床上或与焦虑、心境障碍中控制系统的过度或低效招募相关（Kok, 2022, McLoughlin et al., 2022, Park et al., 2024）。局限包括：未独立操纵效价与唤醒度（虽负性与正性唤醒度无显著差异，但评定来自独立样本，强结论尚早，未来应正交操纵）；分析限于200–500 ms早期窗口，未涵盖晚正电位（late positive potential）等其他成分与频段；部分条件可用试次较少、内部一致性估计多低于常规阈值（但敏感性分析后主要结果稳健）；未纳入特质焦虑、情绪调节等个体差异。研究结论：本研究提供证据表明负性刺激效价在抑制控制中选择性调节FMT，且该效应既具效价特异性又依赖控制需求；两项实验显示负性而非正性情绪刺激与更大的控制相关神经活动相关，且无行为获益。这些发现提示负性效价刺激可能偏向认知控制系统的招募而非改善控制表现，为情绪刺激加工与认知控制的交互提供了新见解。
