对快速时间线索敏感的人类听觉威胁加工“低通路”

《iScience》：An auditory “low road” for threat processing in humans sensitive to fast temporal cues

　　

## 亮点

- 高幅度调制（AM）威胁声音引发了快速的中枢神经和瞳孔反应
- 内侧膝状体-基底外侧杏仁核（MGB-BLA）通路的纤维密度预测了杏仁核对高AM威胁的反应
- 人类听觉丘脑-杏仁核通路可能处理快速时间维度的威胁线索

## 摘要

快速的威胁处理是大脑的基本功能之一，也是进化上保守的功能。在视觉领域，情绪研究中有影响力的模型提出了一条用于威胁处理的快速皮层下通路，该通路连接视觉丘脑与杏仁核，并由粗糙的视觉输入驱动。而在听觉领域，人类中是否存在这样的"捷径"通路仍然未知。本研究结合心理生理学和神经影像学方法，提供了人类存在听觉通路的汇聚性证据，该通路对快速时间声学线索敏感——这些线索此前与显著的警报信号和粗糙听觉加工相关。具有快速时间线索的威胁声音在刺激后早期时间窗引发了快速的中枢神经和自主神经反应。值得注意的是，右侧杏仁核对这些线索的反应与听觉丘脑-杏仁核直接通路的个体强度差异存在共变关系。这些发现揭示了一条此前未被表征的人类听觉威胁处理"低通路"，并确立了快速时间声学结构作为支持快速情感反应的关键特征。

## 图形摘要

## 引言

快速威胁处理是人脑最基本、最具进化适应性的功能之一。在视觉领域，服务于该功能的研究最广泛的神经通路之一是被称作情绪处理"低通路"的通路。这条在系统发生学上极为古老的通路存在于大多数脊椎动物中，由视觉丘脑核团到杏仁核（检测危险的关键结构）的直接解剖投射组成，使得在详细皮层分析之前就能对威胁信号进行快速评估。在人类中，这种神经"捷径"被认为主要依赖于粗糙的视觉信息（即低空间频率），且与巨细胞加工在功能上相关。与此类特征的威胁信息快速传递相一致，人类的电生理研究揭示，当情绪面孔包含低空间频率（LSF）信息时，杏仁核和皮层反应出现更早。这条通路被认为介导了大量与恐惧相关的生理过程和行为。值得注意的是，由于双侧枕叶损伤导致皮质盲的患者，通过保留的皮层下通路仍能保留无意识恐惧处理，杏仁核反应主要出现在LSF恐惧面孔中。总之，广泛的证据支持了一条快速视觉皮层下通路的存在，该通路优先处理粗糙信息以实现快速威胁处理。

一个仍未得到解决的可引起兴趣的问题是，人类听觉中是否存在类似的快速威胁处理通路。在非人类物种中，大量的解剖和功能证据指向了一条听觉"低通路"，即从内侧膝状体（MGB，听觉丘脑）到基底外侧杏仁核（BLA）的直接投射，该通路对于听觉恐惧至关重要。尽管这一通路在动物模型中已得到充分建立，但其在人脑中的保留和功能相关性仍待确定。在非人类动物中，该通路被认为与对快速时间声学特征敏感的神经巨细胞群体有关，如对高幅度调制率的敏感。这些神经元与视觉巨细胞神经元共享功能特化，用于快速传递粗糙的感官信息。在人类中，听觉和视觉丘脑的巨细胞分区已被组织学表征，并在功能上与两种感觉模态的快速时间加工相联系。重要的是，快速时间声学特征也被认为是生物相关警报信号（如尖叫）的显著属性，具有强烈的进化意义。综合上述证据表明，快速的皮层下威胁通路可能在跨模态中优先处理不同形式的粗糙感官信息。然而，此类快速听觉信号是否与人类大脑中的皮层下威胁处理相关仍然未知。

本研究测试了一条对快速时间线索响应的快速听觉"低通路"是否与人类中的快速威胁处理相关。我们结合了两项互补研究的行为、生理和神经影像学测量。在恐惧条件化过程中，参与者检测的男女非语言人声以高或低幅度调制率进行调制，这些声音通过巴甫洛夫关联获得了威胁性或中性价值。脑电图（EEG）和瞳孔测量术捕捉了早期中枢神经和自主神经反应。基于视觉领域的证据，我们假设相对于低幅度调制人声，威胁相关的脑电和瞳孔反应在高幅度调制人声中会更早出现。在另一组独立参与者中，我们结合功能性磁共振成像（fMRI）和弥散加权MRI束分析来识别听觉丘脑-杏仁核（MGB-BLA）通路，并评估其与对高与低幅度调制威胁线索反应的关联。我们预测，对快速时间威胁线索的神经敏感性将与该通路结构强度的个体差异共变。这项工作揭示了一条人脑中此前未被表征的皮层下威胁通路，其中时间声学结构是快速情感加工的关键特征。

## 结果

### 研究1：对快速时间线索的早期威胁反应

#### 对威胁关联人声的行为反应支持了有效的恐惧条件化

在恐惧条件化任务中，参与者通过行为方式指示男女非语言人声的位置，这些声音以高幅度调制率（高AM）或低幅度调制率（低AM）进行调制（见STAR方法）。在条件化过程中，一种声音（条件刺激，CS+；对50%的参与者为女声）与令人厌恶的白噪音（非条件刺激，US）配对出现，而另一种声音类型则不配对（CS?；对同样的50%参与者为男声）。在条件化之前，呈现相同的声音但不与厌恶刺激关联，从而实现对物理上相同但情感含义不同的刺激进行比较（图1）。参与者学习了CS+与US出现之间的关联，正如CS-US偶然评分所揭示的（CS主效应：β = 1.960，SE = 0.12，t(81) = 15.840，p < 0.001，r2 = 0.64），表明与CS?刺激相比，他们对CS+刺激预测US出现的能力更强。AM没有显著主效应（p = 0.182，r2 = 0.01），也没有AM × CS交互作用（p = 0.290，r2 = 0.01）。参与者将情绪性（CS+）刺激判断为比中性（CS?）刺激更为消极，这由对条件化阶段减去预条件化阶段人声效价评分的减法值分析所揭示（CS主效应：β = 0.964，SE = 0.33，t(108) = 2.890，p < 0.001，r2 = 0.07）。AM没有显著主效应（p = 0.111，r2 = 0.02），AM × CS交互作用也不显著（p = 0.085，r2 = 0.03）。同样，参与者将情绪性（CS+）刺激判断为比中性（CS?）刺激更具警觉性（条件化减去预条件化唤醒评分减法值的CS主效应：β = 0.893，SE = 0.24，t(108) = 3.641，p < 0.001，r2 = 0.10）。但未发现AM的显著主效应（p = 0.771，r2 < 0.01）或AM × CS交互作用（p = 0.138，r2 = 0.02）。

#### 图1 实验任务

*显示完整图注*

在条件化过程中，CS+声音与令人不快的白噪音（US）配对，获得情绪价值。而CS?声音从未跟随US出现，保持中性。一半的CS+试验在不出现US的情况下呈现（仅CS+），以便在US缺席的情况下对生理反应进行后分析。在预条件化阶段，没有任何声音与US配对，作为控制刺激。参与者被要求指示每个声音出现在左侧还是右侧，同时保持中央注视。对一半的参与者，CS+为女声，CS?为男声（另一半参与者则相反）。所有声音均以低或高幅度调制率呈现（分别为低AM和高AM）。

我们对条件化减去预条件化阶段的减法反应时间值进行线性混合模型分析后发现，与CS?刺激相比，参与者对CS+的反应更慢（CS主效应：β = 0.067，SE = 0.02，t(81) = 3.173，p < 0.01，r2 = 0.02），AM没有显著主效应（p = 0.866，r2 = 5.45 × 10??），也没有AM × CS交互作用（p = 0.568，r2 = 0.001）。对威胁线索反应时间的延迟可能与恐惧条件化中常见的防御性僵直样过程增加相符。对击中率进行的类似分析表明，与CS?相比，参与者对CS+刺激的检测能力更强（CS主效应：β = 0.905，SE = 0.34，t(54) = 2.648，p = 0.011，r2 = 0.03）。还观察到AM × CS交互作用（β = ?1.015，SE = 0.48，t(54) = ?2.100，p = 0.040，r2 = 0.02），表明高AM厌恶声音相对于低AM厌恶声音对CS+的检测促进作用更强。未发现AM的显著主效应（p = 0.267，r2 = 0.01）。行为图表见图S1。

#### 脑电和瞳孔反应在后期时间窗对所有威胁相关声音均增加

我们对CS+与CS?声音的事件相关电位（ERPs）进行基于集群的置换检验（条件化减去预条件化阶段）发现，CS+相比CS?出现了晚期负向偏转。该效应在前额中央电极处最强，并向顶叶区域扩散，且在高AM和低AM声音中相似（高AM：刺激后708–948 ms，t_sum = 12,954.88，p = 0.007；低AM：刺激后622–996 ms，t_sum = ?17,956.20，p = 0.007；见图2A和S2）。此外，在同一电极区域内，高AM声音的脑反应在此晚期负向偏转中总体上比低AM声音更为负（AM主效应：刺激后794–998 ms，t_sum = 8,272.58，p = 0.010）。在此时间窗内未发现CS × AM交互作用。

#### 图2 对情绪性（CS+）与中性（CS?）声音的神经反应

*显示完整图注*

（A）高AM和低AM声音的群体平均ERPs（N = 28）。上图：预条件化和条件化阶段CS+和CS?的长潜伏期反应，以及显著时间窗（708–948 ms）的拓扑图。下图：预条件化和条件化阶段的中潜伏期反应（P50）及相应的拓扑图。

（B）早期瞳孔反应（<180 ms）与P50振幅的关联（N = 28）。阴影区域表示95%置信区间。灰色区域表示显著效应。*p ≤ 0.05，**p ≤ 0.01，由基于集群的分析（A；上）或线性混合模型（A；下）得出。RT，反应时间；ns，不显著。

最后，瞳孔直径的减法值（同样是条件化减去预条件化值）显示了对CS+刺激的晚期持续性增加，相对于CS?，高AM和低AM刺激均如此（高AM：刺激后740–1,500 ms，t_sum = 246.04，p = 0.01；低AM：刺激后790–1,500 ms，t_sum = 251.27，p = 0.01；图3和S3A），且在此晚期时间窗中AM条件之间无统计学差异（阶段 × CS × AM：t_sum = ?4.96，p = 0.01）。晚期持续增加的脑电和瞳孔反应支持了参与者中与条件化相关的有效注意和唤醒反应。

#### 图3 对声音的瞳孔反应

*显示完整图注*

（第一行）各条件和条件化阶段中情绪性（CS+）和中性（CS?）声音的瞳孔反应。数据以均值±标准误表示。阴影区域表示标准误。水平灰色线表示基于集群分析p值小于0.05的显著效应。

#### 早期威胁反应选择性关联高AM声音

当评估长潜伏期ERPs中的条件化效应时（图2A），我们识别到一个早期阶段 × CS × AM显著集群，跨越前额中央电极的30至78 ms（集群水平p = 0.002，t_sum = 20,331.10；10,000次置换），表明条件化CS+声音引发了早期听觉反应的增加，尤其是在高AM呈现时相对于低AM更为明显。为了更好地逼近这一早期效应（因为基于集群的统计可能高估时间），我们进一步通过应用标准化滤波器对EEG信号进行处理，以分离中潜伏期反应（见图2A）。该分析同样直接作用于条件化减去预条件化阶段的差值波，证实了P50成分振幅的明确增加，且仅在高AM声音中出现（AM效应：β = ?0.230，SE = 0.11，t(82) = ?2.187，p = 0.031，r2 = 0.03）。

This text describes research findings on a fast subcortical auditory pathway for threat processing in humans, analogous to the visual magnocellular "low road."

**Key findings:**

**Study 1 - Physiological responses:**
- HighAM (high amplitude modulation) voices triggered rapid neural (P50) and pupillary responses during threat conditioning, but not during pre-conditioning
- Early pupil constriction occurred within 180ms specifically for highAM CS+ voices
- No early differences between highAM and lowAM before conditioning, ruling out intrinsic physical property effects
- Negative correlation between P50 amplitude and pupil diameter (r = -0.52), suggesting coordinated neural-autonomic responses

**Study 2 - Neuroimaging:**
- Right MGB-BLA (medial geniculate body to basolateral amygdala) fiber density predicted right amygdala response to highAM threat cues
- No such association for left MGB-BLA or the control MGB-PAC (cortical "high road") pathway
- This demonstrates specificity of the direct auditory thalamo-amygdala pathway for highAM threat processing

**Significance:**
- Provides convergent evidence for a fast auditory subcortical pathway preferentially tuned to highAM threat cues
- Extends animal evidence to humans, suggesting evolutionary conservation of subcortical emotion processing mechanisms
- Magnocellular auditory neurons are homologous to visual magnocellular neurons, both sensitive to rapid temporal changes
- Supports the idea that rapid threat detection may rely on magnocellular-associated acoustic cues, similar to LSF (low spatial frequency) signals in vision
- Early pupil constriction may reflect transient subcortical activity via amygdala circuitry, though interpretation remains tentative

The research suggests humans have a rapid, subconscious auditory threat detection system that may operate through direct thalamo-amygdala projections sensitive to high temporal modulation rates.

总体而言，对高幅度调制（highAM）情绪声音具有选择性的早期反应与快速威胁处理相兼容，这可能由与 M 细胞通路处理相关的快速时间线索介导。与此解释一致，高幅度调制威胁线索也与提高的检测表现相关，符合在这些声学条件下威胁检测得以促进的情况。然而，鉴于测量手段的间接性，这些关联仍应谨慎解读。

最后，我们的多模态成像方法使我们能够识别出一条连接听觉丘脑（MGB）与杏仁核（BLA）的直接通路，并显示该通路的结构强度个体间变异性与杏仁核对高幅度调制与低幅度调制威胁声音的功能反应共变。这支持了该通路对与 M 细胞通路处理相关的快速时间威胁线索具有优先敏感性，与我们的生理发现一致。相反，在连接 MGB 与 PAC 的经典丘脑皮层通路上未观察到类似的关联，这进一步支持了 MGB-BLA 通路对高幅度调制听觉威胁的特异性。

此外，MGB-BLA 通路内的这种解剖功能关联呈右侧化，这与先前将右杏仁核与快速或非意识威胁处理联系起来的研究（特别是针对低空间频率刺激，因此与视觉皮层下“低路”相关）一致。然而，在本文情境中，侧化可能取决于刺激的声学性质或时间动态，以及其情绪价值。考虑到这些因素以及关于情绪半球侧化的缺乏共识，我们事先未制定侧化假设。总体而言，左半球通常与传达词义及相关情绪价值的语言处理相关，而右半球则与副语言信息和非语言声音情绪相关。病变和神经影像研究进一步报告了杏仁核不对称性，左侧对详细刺激特征提取有更强的亲和性，而右侧更多地参与更快、更粗略的刺激情感分析。因此，鉴于半球效应在不同任务中并不统一，且不能排除与任务或刺激特征相关的其他解释，此处观察到的右侧化应谨慎解读。无论如何，我们的丘脑 - 杏仁核连接发现与动物研究结果汇聚，后者证明直接 MGB-BLA 投射涉及听觉恐惧处理和记忆，并进一步支持它们对与 M 细胞通路相关的声学信号的优先敏感性。

尽管此前人类研究曾试图利用功能或结构连接方法识别听觉“低路”，但尚未为 MGB-杏仁核与听觉威胁处理的关联提供明确的解剖学证据。在此，我们确定了一条结构定义明确的人类通路，并表征了其与快速时间威胁线索的功能关联，推进了对人类皮层下情绪处理的当前理解。

在人类语音中，低幅度调制线索通常传达细粒度的语言信息，如音节或韵律线索，这对语义编码至关重要。因此，低幅度调制威胁线索的处理可能优先招募较慢的、经皮层介导的杏仁核输入，类似于视觉中的小细胞通道。相反，高幅度调制线索可能优先招募粗糙的声学处理，并与声音的“粗糙度”相关，这是尖叫和警报信号的特征，能强烈激活杏仁核。因此，对高幅度调制威胁线索的快速优先处理可能反映了它们作为警告信号的生物学显著性，使得快速的感觉 - 自主神经耦合成为可能，这大概是通过对进化上保守的丘脑 - 杏仁核回路实现的。此类回路可能深深植根于哺乳动物进化之中，同源的 MGB-杏仁核投射支持跨物种的快速防御反应。重要的是，由于粗糙度被认为是一种“类似警报”的声学特征，高幅度调制声音原则上可能引入独立于条件反射的基线显著性效应。然而，我们的结果并不支持高幅度调制声音的一般显著性驱动效应。例如，研究 2 中的主要幅度调制对比（高幅度调制 > 低幅度调制）并不显著，而幅度调制×条件刺激交互作用显著，表明 MGB-BLA 的参与取决于习得的威胁价值，而不仅仅是高幅度调制刺激本身。与此一致的是，在条件反射之前，我们没有观察到 MGB-BLA 结构连接与这些对比的杏仁核反应之间有任何关系。因此，这种模式与该通路优先参与威胁处理而非高幅度调制声音的内在显著性是一致的。尽管如此，虽然我们的发现与通路参与威胁相关更一致，而非一般显著性驱动反应，但与粗糙度相关的内在显著性贡献可能无法完全排除。

重要的是，MGB-BLA 束与高幅度调制线索的关联表明该束对约 40 Hz 的幅度调制具有优先敏感性。然而，这并不必然意味着丘脑 - 杏仁核连接从不被较低速率的幅度调制线索或其他声学参数或条件所招募。事实上，非人类物种中的 MGB-BLA 回路已知参与多种威胁相关功能。同样，人类的视觉“低路”可能调谐于不同空间频率之外的不同刺激特征，包括阈下威胁信号、外周呈现的刺激，甚至听觉情绪线索。未来的工作应阐明不同皮层下通路在情感感觉领域中的贡献和特异性，澄清进化如何塑造人类大脑中的威胁处理。

最后，在高幅度调制声音中观察到的早期情绪效应可能无法由高幅度调制与低幅度调制刺激之间的物理差异来解释。虽然原则上高幅度调制声音更快的时间包络可能产生更早的外周或皮层听觉转导（见图 1），但这种解释不太可能，因为在条件反射之前，即情绪关联发生之前，高幅度调制和低幅度调制声音之间没有出现事件相关电位（ERP）差异。这排除了平凡的声学混淆，支持了早期威胁相关调节。重要的是，由于脑电图不允许定位杏仁核活动，我们无法完全排除来自皮层、纯粹丘脑或脑干发生器的贡献，这些独立于我们的生理效应中杏仁核的参与。相反，早期杏仁核参与（可能通过快速的丘脑 - 杏仁核通路实现）可能施加快速的调节影响，可能增加早期皮层兴奋性并有助于增强的 P50 反应。关键的是，我们的结论不依赖于单独的脑电图或瞳孔测量。相反，我们的多模态成像结果提供了解剖学特异性的支持，证明了在相同的声学条件下丘脑 - 杏仁核对威胁处理的贡献，这是仅靠头皮记录的生理数据无法获得的，并且与广泛的动物证据一致，后者显示了 MGB-BLA 投射在情感功能中的关键作用。

总之，我们的发现提供了汇聚的实证证据，与人类存在一种响应与 M 细胞通路相关特征的听觉“低路”一致，这可能反映了长期在视觉中描述的皮层下通路。该回路可能反映了进化上保守的机制，使得粗糙声学威胁线索的快速处理成为可能。视觉和听觉 M 细胞系统共享反应特性，并可能源于共同的发育起源，支持跨模态快速情感处理的祖先共同机制这一观点。此外，鉴于视觉通路的障碍及相关处理已与焦虑、精神分裂症或自闭症等精神病状况联系起来，我们的发现因此可能有助于理解听觉领域的早期感觉 - 情感障碍。通过揭示对快速时间输入敏感的皮层下听觉通路，我们的工作也可能连接动物和人类证据，同时为情绪处理的统一跨模态框架做出贡献。

研究局限性
本研究的几个局限性应注意。首先，尽管我们的样本量在结合功能磁共振成像和扩散磁共振成像的标准基于任务的神经影像学研究范围内，但结构 - 功能相关性可能对样本量敏感，并可能受益于更大队列的重现。因此，这里报告的束 - 功能关联应谨慎解读。重要的是，这些分析是假设驱动的，仅限于少数先验通路（左右 MGB-BLA），并使用保守的校正程序进行评估，这缓解了与统计功效和多重比较相关的担忧。其次，本研究发现本质上是相关性的，不允许对 MGB-BLA 通路内信息流动的方向性进行因果推断。虽然观察到的关联与快速皮层下威胁处理的理论模型一致，但未来需要使用因果或有效连接方法的工作，才能更直接地确立该通路的功能贡献。第三，尽管纳入了两性参与者，但可用的样本量不允许可靠评估潜在的性别差异。未来需要更大队列的研究来确定本发现跨性别的普遍性。

资源可用性
主要联系人
有关更多信息和资源的请求应发送给主要联系人 Martina T. Cinca-Tomás ([e-mail])，并将由其满足。

材料可用性
本研究未产生新的独特试剂。

数据和代码可用性
•原始数据已存入 OpenNeuro 并公开可用。
•研究 1：https://doi.org/10.18112/openneuro.ds007114.v1.0.1；研究 2：https://doi.org/10.18112/openneuro.ds007690.v1.0.0。
•用于脑电图预处理、事件相关电位分析和基于簇的置换检验的自定义 MATLAB 脚本已存入 GitHub 并公开可用 (https://github.com/MartinaTrisia/SUBEMOcond)。瞳孔测量分析是使用实现了 STAR 方法中描述的预处理程序的自定义 MATLAB 脚本进行的。磁共振成像和扩散磁共振成像分析分别使用 SPM12 和 MRtrix3 中实施的标准工作流程进行，详见 STAR 方法。重新分析本文报告数据所需的任何附加信息均可向主要联系人索取。

致谢
本工作由欧盟资助。然而，所表达的观点和意见仅为作者所有，不一定反映欧盟或欧洲研究理事会执行机构的那些。欧盟或拨款机构也不能为此负责。由 ERC 资助（HumanSUBthreat, 101088954，致 J.D.-B.），西班牙科学与创新部项目（PID2020-116311GA-I00，致 J.D.-B., M.T.C.-T., and E.K.-K.），María de Maeztu 卓越中心（MDM-2017-07-29-20-2，致 M.T.C.-T.），西班牙教育部博士生资助（PRE2021-097083，致 E.K.-K.），以及加泰罗尼亚政府（SGR2021-00356，致 J.D.-B.）。

作者贡献
M.T.C.-T.，概念化，调查，正式分析，方法，软件，可视化，写作 - 初稿；E.K.-K.，调查，正式分析，软件，写作 - 审阅和编辑；J.C.-F.，技术指导，写作 - 审阅和编辑；C.E.，写作 - 审阅和编辑；J.D.-B.，概念化，方法，监督，写作 - 审阅和编辑。所有合著者都已阅读并批准了文章最终版本。

利益声明
作者声明无竞争利益。

STAR★方法
关键资源表
试剂或资源 | 来源 | 标识符
---|---|---
沉积数据 | | |
研究 1 数据 | OpenNeuro | OpenNeuro: https://doi.org/10.18112/openneuro.ds007114.v1.0.1
研究 2 数据 | OpenNeuro | OpenNeuro: https://doi.org/10.18112/openneuro.ds007690.v1.0.0
软件和算法 | | |
MATLAB 2019b | MathWorks | RRID:SCR_001622
心理物理学工具箱 3 | http://psychtoolbox.org/ | RRID:SCR_002881
EEGLAB v2022.1 | 加州大学圣地亚哥分校 Swartz 计算神经科学中心 | RRID:SCR_007292
统计参数映射 (SPM12) | 英国伦敦维康成像神经科学系 | RRID:SCR_007037
R 版本 4.2.1 | R 基金会 | RRID:SCR_000432
FieldTrip | https://www.fieldtriptoolbox.org/ | RRID:SCR_004849
FreeSurfer | https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ | RRID:SCR_001847
MRtrix3 | https://www.mrtrix.org/ | RRID:SCR_024123
原始代码 | 本文 | GitHub: https://github.com/MartinaTrisia/SUBEMOcond
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实验模型和研究参与者细节
研究 1：脑电图和瞳孔测量
三十二名健康志愿者主要招募自巴塞罗那大学学生。所有均为右利手，听力正常，无既往神经或精神疾病史。四名参与者因电生理数据信噪比低而被排除在分析之外。因此，最终样本由二十八名参与者组成（12 名女性；年龄范围 18-31，平均年龄 = 22 岁）。所有程序均获巴塞罗那大学伦理委员会批准（RB00003099 - CER042405），符合《赫尔辛基宣言》（2024）。所有志愿者均提供书面知情同意书，并因参与而获得经济报酬。鉴于样本量较小，未进行性别差异分析。

研究 2：功能磁共振成像和扩散束追踪
一个独立样本的三十六名健康志愿者主要招募自巴塞罗那大学学生。所有均为右利手，听力正常，无既往神经或精神疾病史。五名参与者因磁共振成像数据信噪比低且任务执行期间嗜睡而被排除在分析之外。因此，最终样本由三十一名参与者组成（18 名女性；年龄范围 18-39，平均年龄 = 24.35）。已获知情同意，且所有程序均获巴塞罗那大学伦理委员会批准（RB00003099 - CER042405），符合《赫尔辛基宣言》（2024）。所有参与者均因参与而获得经济报酬。鉴于样本量较小，未进行性别差异分析。

方法细节
研究 1：脑电图和瞳孔测量
刺激
声音是系统发育上相关的刺激，并可作为生物学显著信号，杏仁核对此特别敏感。从蒙特利尔情感声音数据库中提取的两段 400 毫秒的女性和男性非语言声音发声片段（中性韵律）作为条件刺激（CS）。

这些声音素材在MATLAB（MathWorks，R2019b）中以高（40 Hz）和低（10 Hz）调幅（AM）速率进行数字调幅处理，调幅深度为100%，上升和下降斜坡均为10 ms，最终产生4种不同的刺激。声音音色和调幅速率的选择依据先前的文献以及六名独立参与者的初步评分，并选用被评为情绪中性的声音。高AM和低AM刺激分别旨在差异性激活听觉快速通路（类似大细胞通路）和慢速通路。刺激的平均声压级为80 ± 1 dB SPL，同时确保参与者能清晰听到。刺激通过双耳呈现，并通过操纵双耳时间差（ITD；Arnal等人）将声音向左侧或右侧定位。此外，400毫秒的双耳不愉快但非疼痛性响度白噪声作为无条件刺激（US），针对每位参与者单独校准（均值 = 103 ± 7 dB SPL）。所有刺激均通过耳机（Sennheiser HD 558）使用Psychtoolbox（版本3.0.14）呈现。

**程序与任务**

实验在光线昏暗的房间中进行，参与者坐在屏幕前，头部固定在位于60厘米距离处的颏托上。参与者被要求在注视中央注视十字的同时，尽可能快速、准确地对听到的声音来自哪一侧做出反应（左侧或右侧，分别用右手食指或中指按下键盘按钮）。声音在时长为6800 ± 800毫秒的试次中呈现（Domínguez-Borràs等人；见图1）。任务采用经典的恐惧条件化范式，该范式依赖于传入杏仁核的感觉输入。条件化使我们能够为声刺激赋予厌恶意义，同时独立操纵其声学参数。因此，我们可以在条件化阶段（条件化前后）对相同刺激的脑反应和瞳孔反应进行比较，也可以对具有不同获得性情感意义的刺激类别（条件化/情绪性或非条件化/中性）的反应进行比较，从而确保情感效应与物理刺激属性分离。

任务包括条件化前阶段（Pre-Conditioning）、条件化阶段（图1）以及一个短暂的消退阶段（未进行分析），以在实验结束时消除刺激的情感价值。在条件化阶段期间，参与者会听到高AM和低AM声音，这些声音要么与不愉快的响度白噪声（US）配对（CS+），要么不配对（CS-）。刺激被指定为CS+或CS-的依据是声音的性别，并在参与者之间进行了平衡（即，50%的参与者听到高AM和低AM CS+男性声音以及高AM和低AM CS-女性声音，另外50%则反之）。CS-US配对赋予了CS+厌恶情感（与恐惧相关）的意义，而CS-保持中性。

在条件化前阶段，相同的CS刺激在没有US的情况下呈现，从而可以在刺激获得情感价值前后对相同刺激进行比较。为隔离不受US污染的CS+生理反应，条件化采用50%的部分强化方案，即只有半数CS+试次呈现US，使得50%的CS+刺激没有US（仅CS+；见图1）。最后的消退阶段与条件化前阶段相同，但其唯一目的是让刺激丧失情感价值。因此，条件化阶段有四个感兴趣的实验条件（已分析）（仅CS+高AM、仅CS+低AM、CS-高AM、CS-低AM），条件化前阶段有四个对照条件（CS+高AM、CS+低AM、CS-高AM、CS-低AM）。

条件化前阶段包含208个试次（每个条件52个试次，其中26个试次包含左侧定位的声音，26个试次包含右侧定位的声音），分为四个block。条件化阶段包含跨越九个block的416个试次。该阶段包含额外的仅CS+试次（52个高AM，52个低AM），以及CS+后跟随US的试次（52个CS+高AM，52个CS+低AM）。由于条件化阶段包含比CS-更多的CS+试次（因为增加了CS+与US的配对），我们增加了CS-试次的数量，以最小化由此不平衡引起的预期效应或奇偶效应。具体来说，条件化阶段包含104个CS-高AM和104个CS-低AM试次。我们进一步通过将所有试次的数量作为协变量纳入分析来确认各条件间试次数量的差异不会影响EEG结果（p > .05）。额外的消退阶段包含40个试次（每个条件5个试次，一个block）。

声音以伪随机顺序呈现，确保同一刺激连续重复不超过两次以防止习惯化。声音的呈现确保每一侧听到的声音数量相等。在声音开始后2秒内未做出反应的试次计为遗漏。在条件化阶段的每个block结束时，参与者使用1（从不）到5（总是）的量表，对实验中每种声音后跟随US的可能性进行评分，以评估其对CS-US关系的意识。最后，在条件化阶段的开始和结束时，参与者对所有声音的情绪效价和唤醒度进行了评分，量表范围从1（非常积极/低唤醒）到5（非常消极/高唤醒）。

**脑电生理**

EEG活动在Neuroscan SynAmps RT系统（NeuroScan，Compumedics，美国夏洛特）中以500 Hz的采样率记录，使用64个Ag/AgCl电极放置在遵循扩展10-20系统的尼龙帽上。水平眼电图（hEOG）通过放置在双眼外眦的两个电极测量，垂直眼电图（vEOG）通过放置在左眼上方和下方的两个电极测量，均参考公共参考。放置在鼻尖的一个电极作为在线参考，AFz电极作为地电极。所有阻抗均保持在10 kΩ以下。

预处理在MATLAB中使用EEGLab完成。对长潜伏期反应信号进行0.1-100 Hz带通滤波（FIR阶数分别为9056和1812），对中等潜伏期反应进行10-200 Hz带通滤波（FIR阶数1812），均使用Kaiser窗（β=5.653）。基于64个电极，经视觉检查后，使用独立成分分析（ICA）结合二阶盲辨识（SOBI）去除眼动和肌肉活动。分析epoch定义为相对于刺激（CS）开始的?200 ms至1000 ms，并进行基线校正（声音开始前200 ms）。包含白噪声（条件CS+）的试次未纳入分析。故障电极使用球面插值进行插补。超过60%电极超出±75 μV的epoch被丢弃。通过在每个参与者的每个条件下对剩余epoch取平均获得事件相关电位（ERP）（针对正确反应的试次）。每个条件的平均试次数为长潜伏期反应53 ± 9.4，中等潜伏期反应63 ± 3.8（表S1）。

**瞳孔测量**

瞳孔直径使用EyeLink 1000 Desktop Mount（SR Research；采样率 = 1000 Hz）从左眼记录，同时参与者保持注视中央黑色注视十字。眼动追踪器在实验开始时和休息期间进行校准。预处理和分析使用自定义MATLAB脚本和Fieldtrip完成。缺失数据和眨眼被检测并进行线性插值填充。间隔小于250毫秒的眨眼被合并为一次眨眼。信号经过带通滤波（0.05至4 Hz三阶Butterworth；Binda等人），并通过线性回归去除眨眼和扫视。残余瞳孔时间序列进行Z分数标准化并重采样至100 Hz。试次epoch化从刺激前?0.5秒到刺激后+1.5秒，进行基线校正（刺激前500毫秒），并按条件取平均。

**研究2：功能性磁共振成像和弥散纤维束追踪**

**刺激**

一段400毫秒的双耳女性非言语发声片段，中性韵律，提取自蒙特利尔情感语音数据库，作为条件刺激（CS）。该素材在高（40 Hz）和低（10 Hz）调幅速率下进行数字调幅处理。刺激针对每位参与者进行了校准，使其在扫描仪中清晰可闻（均值：高于听阈20 dB SPL）。此外，400毫秒的双耳不愉快但非疼痛性响度白噪声以及国际情感图片系统（IAPS；Bradley & Lang）中一组不同的负面图片作为US。图片用于在扫描仪内背景噪声条件下强化条件化效应。

**程序与任务**

参与者被要求在注视屏幕中央永久注视十字的同时，尽可能快速、准确地对听到的声音来自哪一侧做出反应（左侧或右侧，分别用右手食指或中指按下键盘按钮）。声音在时长为5000 ± 800毫秒的试次中呈现。

任务采用恐惧条件化范式，包括条件化前阶段和条件化阶段。在条件化阶段，参与者会听到高AM和低AM声音，这些声音要么与不愉快的响度白噪声和一张IAPS厌恶图片（US）配对（CS+），要么不配对（CS-）。与研究1不同，刺激被指定为CS+或CS-的依据是每段声音的声源位置，而非刺激声音的性别，同样在参与者之间进行了平衡（即，50%的参与者听到高AM和低AM CS+左侧声音以及高AM和低AM CS-右侧声音）。CS-US配对赋予了CS+厌恶情感价值，而CS-保持中性。在条件化前阶段，相同的CS刺激在没有US的情况下呈现。恐惧条件化采用50%的部分强化方案。

条件化前阶段包含104个试次（每个条件26个试次），分为3个block。条件化阶段包含跨越3个block的104个试次。与研究1类似，由于存在额外的仅CS+声音试次，该阶段包含比条件化前阶段更多的试次（产生52个仅CS+高AM，52个仅CS+低AM，同时也包含有US的试次；52个CS+高AM和52个CS+低AM试次）。

声音以伪随机顺序呈现，确保同一刺激连续重复不超过两次以防止习惯化。声音通过双耳呈现，但通过操纵振幅差异使其被感知为侧化定位。此外，如果参与者在声音开始后2秒内未做出反应，则计为遗漏。在条件化阶段的每个block结束时，参与者使用1（从不）到5（总是）的量表，对实验中每种声音后跟随US的可能性进行评分，以测量其对CS-US关系的意识。最后，在条件化阶段的开始和结束时，参与者被要求对所有声音的情绪效价和唤醒度进行评分，量表范围从1（非常积极——低刺激性）到5（非常消极——高刺激性）。

**数据采集**

全脑MRI数据在3T Philips Ingenia CX扫描仪上采集，配备32通道全头线圈，位于西班牙巴塞罗那的BarcelonaBeta脑研究中心（https://www.barcelonabeta.org/es），巴塞罗那，西班牙。成像方案包括高分辨率结构T1加权（T1w）扫描、功能性磁共振成像（fMRI）和弥散加权成像（DWI）序列。T1w结构图像使用Turbo Field Echo（TFE）序列获取，参数如下：重复时间（TR）= 9.9 ms，回波时间（TE）= 4.6 ms，翻转角（FA）= 8°，视场（FoV）= 240 mm，体素大小 = 0.9 mm各向同性，200层。功能性MRI扫描以TR = 2660 ms，TE = 33 ms，FA = 80°，FoV = 240 mm，体素大小 = 1.8 mm各向同性，66层，层间距0.36 mm的参数采集。应用了多带加速因子2以缩短采集时间。对于弥散加权成像，以前到后相位编码方向共采集了108个体积。其中包括96个弥散加权方向，分布在多个b值上：b = 500 s/mm2时8个方向，b = 1000 s/mm2时8个，b = 2000 s/mm2时16个，b = 3000 s/mm2时64个。此外，主要采集中包含了12张非弥散加权（b = 0 s/mm2）图像。为进行畸变和运动校正，额外采集了两张b = 0 s/mm2图像，采用相反的相位编码方向（前到后和后到前）。

DWI采集参数（扩散加权成像和b0图像均为以下设置）：TR = 7463 ms，TE = 89 ms，FA = 90°，体素大小 = 1.65 mm各向同性，81层无间隙，多带宽加速因子为3。

**扩散MRI预处理**

扩散加权图像的预处理使用MRtrix3软件中的功能完成。首先，使用dwidenoise函数进行去噪，该函数应用基于随机矩阵理论的基于补丁的主成分分析以利用数据冗余。随后，使用mrcalc移除Rician背景噪声。使用mrdegibbs校正Gibbs振铃伪影。使用FSL的topup和eddy工具校正磁敏感性引起的形变和运动伪影，通过dwifslpreproc函数集成。使用dwibiascorrect进行B1场不均匀性校正，并使用dwi2mask生成脑掩模以将后续分析限制在脑组织范围内。最后，使用ANTs将T1w解剖图像刚性配准至DWI数据。

我们使用多壳多组织约束球面去卷积（MSMT-CSD）算法，为每位被试估计灰质、白质和脑脊液（CSF）的响应函数。利用这些响应函数，我们使用MSMT-CSD算法生成个体多组织纤维取向分布函数（fODFs），该函数表示每个体素中可能的纤维方向及相应权重。最后，使用MRtrix3中的mtnormalise命令对多组织区室参数进行联合偏差场校正和全局强度归一化。

**感兴趣区域（ROI）定义**

ROI定义涉及处理每位被试的T1w配准解剖图像以获得用于纤维束成像的ROI。该过程以被试的T1w图像和MNI空间中预定义的ROI为输入，输出分割后的T1w图像以及个体被试T1w空间中的ROI。由于T1w图像已刚性配准至DWI数据，所得ROI也相应配准，适用于纤维束成像分析。

T1w解剖图像的皮层和皮层下分割使用FreeSurfer（http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/）完成。内侧膝状体（MGB）ROI通过FreeSurfer的丘脑分割模块提取，该模块使用基于组织学数据和高分辨体外MRI的概率图谱。基底外侧杏仁核（BLA）ROI通过Saygin等人开发的杏仁核分割方法定义，同样在FreeSurfer中实现。外侧、基底和辅助基底亚区被合并为单个BLA ROI。为提高纤维束重建的神经解剖特异性，根据MGB-BLA通路的解剖位置和预期连接性应用了排除ROI。这些排除标准基于初步目视检查，详见表2。初级听皮层（PAC）ROI使用FreeSurfer中可用的Desikan–Killiany图谱标签定义，基于被试特定的分割。

**功能MRI预处理**

我们使用统计参数映射（SPM）软件（版本12；英国伦敦认知神经病学欢迎研究所）对补充研究中的功能图像进行预处理和统计分析。各体素进行片层时间校正至第一个数据点，并使用"注册至均值"选项进行重新对齐。解剖图像通过应用归一化互信息的三维刚体变换配准至功能图像。脑分割和后验归一化至蒙特利尔神经学研究所（MNI）空间对功能图像进行，图像重采样至2 mm3体素大小，并使用6 mm全宽半最大值（FWHM）高斯核进行空间平滑。

用于采集功能时间序列的交替序列使片层时间校正作为第一步预处理成为必要前提。片层时序校正方法可以成功补偿片层时序效应。

**量化与统计分析**

**研究1：脑电图与瞳孔测量**

*电生理学*

采用FieldTrip对ERP振幅进行质量-单变量非参数聚类置换分析，使用二维（时间×电极）方法（使用个体ERP数据计算主效应；使用各条件间个体ERP差异数据计算交互作用）。聚类通过Delaunay三角剖分定义，要求至少有两个相邻电极。对各时间×电极点的振幅应用单尾依赖t检验。P值通过对相邻显著样本（p < .05；双尾）的t值求和估算，使用10,000次Monte-Carlo随机化。校正后的p值低于.025（单尾）被视为显著。对于每个显著聚类，我们报告其时间跨度、聚类统计量和p值。

作为情绪反应的度量，条件化效应通过CS（CS+与CS-）×相位（条件化与条件化前）交互作用，以条件对的差波进行评估。这种减法方法降低了统计模型的复杂性并控制了CS声音之间的物理差异。因此，我们将条件化阶段的CS+条件与条件化前阶段的同一CS+条件相减，并将此差值与CS-的等效减法进行比较。类似地，为检验振幅调制（高AM与低AM）如何影响情绪反应，我们使用类似的减法方法计算相位×CS×AM交互作用（[条件化CS+单独高AM减去条件化前CS+高AM]减去[条件化CS-高AM减去条件化前CS-高AM]，然后将此双重减法与低AM的等效计算进行统计比较）。为进一步探索此数据驱动分析观察到的早期反应，我们分析了电极Cz处的中间潜伏期P50反应（刺激后40-80 ms）。使用相同的减法方法，通过线性混合模型（LMM）进一步评估相位×CS×AM效应，包括CS、AM及其交互作用作为固定效应，被试作为随机效应，使用RStudio（R Core Team, 2024）中的lmer函数。此外，为检验高AM和低AM之间早期神经反应可能存在的差异（由它们的内在物理特性驱动，见图1），我们对条件化前阶段的四种不同声音进行了LMM分析。每个模型包括CS和AM作为固定效应，被试建模为随机效应。选择LMM是为了对我们某些测量的正态性适度违反具有鲁棒性。所有分析均在确认所有模型假设得到满足后进行。

*瞳孔测量*

采用与EEG分析相同的非参数置换统计（10,000次Monte-Carlo迭代），但此处聚类沿时间维度定义。类似地评估CS、相位、AM的主效应和交互效应，计算减去条件间的t值并在p < .05（双尾依赖检验）处进行阈值判定。最后，使用Pearson相关（双尾）将瞳孔反应与早期听觉ERP振幅进行相关分析。所有模型假设均已验证得到满足。

*行为*

正确试次的反应时（错误率和遗漏率均低于2%）按被试和条件计算（图S1D）。击中率按条件分析以评估刺激检测（图S1E）。对于效价和唤醒评分，我们通过从条件化评分中减去条件化前评分来计算差异评分。应急性评分在条件化期间的所有块中取平均值。效价、唤醒和应急性评分分别对四种声音条件进行分析（见图S1A–S1C）。在确认所有模型假设得到满足后，使用CS、AM和CS×AM）作为固定效应、被试作为随机效应，对行为测量应用LMM。

图中统计显著性表示如下：?p ≤ .05，??p ≤ .01，???p ≤ .001。每种分析所用的统计检验在相应图注中说明。

**研究2：功能MRI与扩散纤维束成像**

*扩散MRI分析*

扩散MRI纤维束成像使用MRtrix3完成，利用预处理后的DWI数据和解剖定义的ROI双侧重建MGB-BLA通路。首先使用iFOD2概率纤维束成像算法生成全脑纤维束图，播种1000万条流线，纤维取向分布（FOD）振幅截断值为0.06。为减少假阳性和过早终止流线的发生率，我们使用基于T1w图像五组织类型（5TT）分割（皮层和皮层下灰质、白质、CSF和病理组织；Smith等人）的解剖约束纤维束成像（ACT）框架。同样，我们为每位被试生成ROI到ROI纤维束图，在播种ROI（MGB）的每个体素中种植25,000次种子点，参数如下：步长0.3 mm，最大纤维长度80 mm，最小纤维长度5 mm，FOD振幅阈值0.1，角度阈值45度。所得纤维束图使用包含和排除ROI进行约束（见表2），确保MGB-BLA通路的生物学合理性重建。为量化结构连接性，将目标纤维束图与全脑纤维束图合并，并应用SIFT2算法。该方法为每条流线分配权重，以确保与底层纤维密度的定量一致性。流线权重最终乘以从全脑纤维束图计算的全局缩放因子μ，将其转换为在不同被试间可比较的纤维束容量（FBC；称为纤维密度）的定量有意义测量值。每个半球重建的流线数量见表S2。对于MGB-PAC通路，ROI到ROI纤维束图为每位被试重建，在播种ROI（MGB）内每个体素播种20,000条流线，参数如下：截断值0.08，最大纤维长度60 mm，最小纤维长度15 mm，FOD振幅阈值0.1，角度阈值25度。所得纤维束图使用排除ROI进行约束（见表2），以提高解剖特异性并确保MGB-PAC通路的生物学合理性重建。纤维束容量（FBC）使用与其他通路相同的程序计算。

*功能MRI分析*

对于个体分析（第一层），八个感兴趣条件（见表S1）的试次起始以及呈现US的两个条件的试次起始，在设计矩阵中作为单独回归量建模。为考虑运动相关变异，第一层GLM还包括每个会话的重新对齐参数[x、y和z平移以及俯仰、翻滚和偏航旋转]和时间调节器作为协变量。

模型估计后，为每个实验条件计算对比图像（与基线比较）。所得个体对比图像随后输入到第二层的灵活因子设计中。之前为每位被试提取的左右MGB-BLA通路的纤维密度值（见上文）作为两个连续协变量纳入，并以因子特异性交互项建模（纤维密度×因子AM，水平为高AM和低AM；纤维密度×因子CS，水平为CS+和CS-），同样计算为条件化与条件化前的差值。未测试或纳入模型中额外的纤维束。我们检验纤维密度与杏仁核血流动力学反应之间关联的强度是否在不同AM速率（高AM与低AM）和CS类型（CS+与CS-）之间存在差异，特别关注其交互作用（[高AM CS+ > 高AM CS-] – [低AM CS+ < 低AM CS-]）。为此，模型包含每条纤维密度与各实验因子之间的交互项，对比比较相应的交互回归量。为评估威胁相关反应，我们特别关注杏仁核活动。为此，在适当时，使用从WFU pickatlas（RRID: SCR_007378）中提取的双侧或右侧杏仁核解剖掩模应用小体积校正（SVC）。峰值水平显著性掩模使用族系误差（FWE）校正多重比较进行评估，统计阈值为p < 0.05 FWE-SVC作为显著性标准。为完整性，对感兴趣的对比也计算了全脑分析（FWE校正）。

*MRI图像可视化*

统计叠加在SPM12上以ICBM152 2009b非线性不对称解剖模板（mni_icbm152_t1_tal_nlin_asym_09b_hires.nii）进行可视化，该模板可从McConnell脑成像中心（https://www.bic.mni.mcgill.ca/ServicesAtlases/ICBM152NLin2009）获取，最初由Fonov等人描述。该模板仅作为MNI空间中的标准解剖背景用于可视化，并非从被试中衍生。彩色叠加对应于本研究中报告的第二层SPM统计结果。未对解剖背景或统计叠加进行任何手动修饰、克隆、变形、选择性增强或篡改。

**补充信息（2）**

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文档 S1. 图S1–S3和表S1、S2
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数据 S1. 用于生成图4的源文件