挫折性奖赏结果下特质焦虑的分级情感—神经—行为脆弱性：ERP证据

《Biological Psychology》：Graded Affective–Neural–Behavioral Vulnerability in Trait Anxiety under Frustrative Reward Outcome: ERP Evidence

　　

- 分级的挫折性非奖赏揭示了与特质焦虑相关的易感性。- 高特质焦虑与更高的自评挫折感相关。- 行为差异随着挫折程度的增加而变得更加明显。- 高特质焦虑组表现出更大的奖赏和损失RewP变化。- 研究结果支持了一种分级的"情感—神经—行为"易感性特征谱系。引言焦虑是对感知到的威胁或不利情境所产生的一种复杂的交互情绪反应，包括紧张和担忧等感受。过度的焦虑可能损害个体的日常功能和职业发展（Eysenck等，2023年），并且与自杀风险的增加相关（Niu等，2024年）。焦虑可进一步分为状态焦虑和特质焦虑（Johnson & Spielberger, 1968年）。特质焦虑意味着一种相对持久的焦虑倾向，这种倾向因人而异，构成了一种稳定的人格特质。在症状方面，特质焦虑个体通常表现出内部担忧的增强和外部对负性线索的过度警觉（美国精神病学协会，2013年）。这可能导致适应环境的显著困难，从而阻碍行为的及时调整和学习（Jiang等，2018年）。奖赏加工并非单一功能，而是包含多种认知和动机过程。在不同理论传统中，这些过程被概念化为神经奖赏环路和行为激活/接近系统（Carver and White, 1994年；Haber and Knutson, 2010年）。美国国家精神卫生研究所（NIMH）开发的RDoC框架将奖赏相关过程组织在积极效价系统领域内，并区分了奖赏反应性、奖赏学习和奖赏估值（国家精神卫生研究所，2018年）。在本框架内，本研究聚焦于奖赏结果加工：即对奖赏获得、减少或丧失的评估，以及由此引发的情绪反应和行为调整。这一结果阶段通过包含对已获结果的即时反应，并将这些反应与奖赏学习联系起来，提供可能指导后续行为的反馈信息（Martín, 2012年；Walsh and Anderson, 2012年）。奖赏结果加工在焦虑研究中受到越来越多的关注，因为奖赏功能改变可能提示焦虑相关的发展风险（Silk等，2012年），而奖赏环路对结果的反应可能预测心理治疗的效果并提示潜在的干预靶点（Sequeira等，2021年）。然而，关于焦虑与奖赏结果加工的研究结果尚不一致。在传统的奖赏和决策任务中，较高的特质焦虑与有利结果和不利结果之间的神经区分减弱或对不利反馈反应减弱相关（Jiang等，2018年；Takács等，2015年）。然而，直接操纵结果评估情境的研究表明，这一模式并非固定不变。例如，高特质焦虑与对明确负性结果的反应减弱相关，但在结果模糊时反应则增强（Gu, Ge等，2010年）。焦虑相关的反馈加工差异也因结果发生时的具体情绪情境而有所不同（Wang等，2017年）。综合这些发现，特质焦虑并非与奖赏结果加工模式的均匀改变相关联。这种变异性的一种可能解释是：特质焦虑中的奖赏相关易感性可能是有条件的，而非在各种情境中均匀表现。具体而言，当在更大的认知、情绪或动机挑战下遇到奖赏结果时，这种易感性可能变得更加可观察。这一观点与更广泛的理论视角一致，即特质焦虑相关困难在低要求条件下可能相对有限，但随着任务要求或情绪挑战的增加而变得更加明显（Berggren and Derakshan, 2013年；Eysenck等，2007年；Weger and Sandi, 2018年）。在这些可能条件中，挫折性非奖赏为检验这种条件性易感性理论提供了一个特别合适的情境。挫折性非奖赏发生在个体付出努力但未获得预期奖赏时，从而引发挫折感并改变奖赏反馈的动机意义（Davey等，2008年；Papini等，2024年；Tseng等，2017年）。特质焦虑较高的个体可能对积极情绪的打断和奖赏相关动机的中断特别敏感，这可以进一步改变认知—情绪加工（Dias Lopes等，2020年；Frewen等，2008年；Ouimet等，2009年）。最近的fMRI证据也表明，挫折性非奖赏可以揭示特质焦虑中奖赏结果加工的易感性（Wan等，2025年）。为了回答这些问题，有必要超越单一的挫折条件，系统地调节挫折性非奖赏的强度。这种分级操纵使我们能够考察特质焦虑中奖赏结果加工的易感性如何在情感、神经和行为层面上展开：它在何种水平的情感—动机挑战下变得可观察，这些指标是平行变化还是表现出可分离的模式，以及易感性是逐渐增加还是在更强的挫折条件下才变得特别明显。为了实现这一目标，我们的研究使用了情感Posner 2范式来操纵奖赏获得难度，从而诱发不同程度的挫折性非奖赏（Rich等，2005年；Tseng等，2019年）。该范式的优势在于，它可以通过操纵奖赏—损失的比率有效地诱发不同程度的挫折性非奖赏，从而便于观察其神经反应（Deveney, 2019年；Ross等，2021年；Tseng等，2019年）。在此任务中，奖赏和损失反馈提供了可能指导参与者后续反应的信息，反应时和正确率作为反馈结果指导的任务表现的行为指标。除行为指标外，本研究还使用了反馈锁定ERP来考察奖赏结果加工的互补方面，重点关注P3和RewP。P300包含由分布式神经系统产生的部分可分离的反应，通常区分为P3a和P3b（Polich, 2007年；Wischnewski等，2018年）。较早的前额中央P3a主要与对新颖或意外事件的注意定向相关，而较晚的中央顶叶P3b在约300 ms后出现，与任务相关结果的评估和分类、情境更新以及它们的动机意义相关（Martín, 2012年；Polich, 2007年）。因此，本研究聚焦于与奖赏和损失反馈评估相关的较晚的P3b。RewP是一种前额中央正性ERP，在反馈后约300 ms达到峰值，通常在奖赏后比损失时更呈正性。它与奖赏反应性和奖赏相关的预测误差或结果评估信号相关（Bauer等，2024年；Heydari and Holroyd, 2016年；Mulligan and Hajcak, 2018年；Proudfit, 2015年）。早期文献将此奖赏—损失对比描述为反馈相关负波（FRN），强调损失后相对更负的波形。RewP框架则强调由奖赏引发的正性活动和损失后减弱的活动（Mulligan and Hajcak, 2018年；Proudfit, 2015年）。因此，本研究全文使用RewP这一术语。由于RewP活动可以分别对奖赏和损失反馈进行量化，也可以通过其差值波形进行量化（Bauer等，2024年；Mulligan等，2019年），我们区分了奖赏RewP、损失RewP和差值RewP，其中差值RewP计算为奖赏反馈RewP减去损失反馈RewP。特定条件下的测量值表征了对每种反馈类型的神经反应，而差值RewP则反映了它们之间的相对神经区分。总体而言，本研究使用ERP来考察特质焦虑中奖赏结果加工的易感性如何随分级的挫折性非奖赏水平而展开。具体而言，我们通过考察三个问题来刻画分级的"情感—神经—行为"易感性特征谱系。第一，我们检验了特质焦虑中奖赏结果加工的易感性是否随不同水平的情感—动机挑战而变化。第二，我们考察了这种易感性是随挫折性挑战的加剧而逐渐增加，还是在更强的挫折条件下才变得特别明显。第三，我们研究了自评挫折感、反馈相关神经反应和行为调整是否在不同挑战水平上表现出平行或可分离的模式。基于条件性易感性理论，我们假设随着挫折性挑战的加剧，焦虑相关的易感性将在更广泛的情感、神经和行为指标上变得明显。通过回答这些问题，本研究旨在检验这一假设，并对特质焦虑中奖赏结果加工的易感性何时以及如何表达提供更为精细的描述。分节摘要参与者本研究遵循《赫尔辛基宣言》中提出的原则进行，并获得了当地大学伦理委员会的批准。在数据收集之前，使用R语言中的simr包（Green等，2016年）对计划用于检验关键"组别×条件"交互效应的线性混合效应模型进行了先验的基于模拟的功效分析。该分析假设有两个规模相等的焦虑组，三个重复的挫折条件，以及参与者特异性…自评挫折感图2 A展示了自评挫折感的结果。线性混合效应模型揭示了组别的[ F(1, 58) = 28.43, p <.001, ηp2 =.329]和条件的[ F(3, 174) = 209.01, p <.001, ηp2 =.783]主效应，以及"组别×条件"交互效应[ F(3, 174) = 8.23, p <.001, ηp2 =.124]。对交互效应的后续分析表明，在基线时HTA（高特质焦虑组）与LTA（低特质焦虑组）之间的自评挫折感没有显著差异[ t(130.85) = 1.44, p =.15]。然而，HTA…讨论本研究考察了特质焦虑在分级的挫折性非奖赏水平下奖赏结果加工的易感性。我们没有将特质焦虑中的奖赏结果加工视为整体受损或完好无损，而是检验了随着情感—动机挑战的增加，这种易感性是否变得更加明显，以及它在行为指标和神经指标上是否表现出不同的表达。以下讨论围绕引言中提出的三个研究目标展开…结论本研究考察了特质焦虑在分级的挫折性非奖赏水平下的奖赏结果加工。结果表明，高特质焦虑个体对挫折性非奖赏更为敏感，表现为更高的自评挫折感、更差的整体正确率，以及在高水平挫折下变得明显的反应时差异。ERP结果进一步表明，高特质焦虑与反馈相关奖赏…相关的更大易感性有关。伦理声明所有参与者或其法定代理人均已就参与本研究及发表文章给予书面知情同意。参与者的隐私权已得到尊重。本研究按照研究所在地的相关法律、法规框架和指导方针执行。本研究经四川师范大学伦理委员会批准（批准号：SCNU-20220510）。CRediT作者贡献声明Jiaming Wan：写作—审阅与编辑，写作—原稿撰写，验证，软件，方法学，调查研究，正式分析，数据管理。Yi Lei：写作—审阅与编辑，验证，指导监督，项目管理，方法学，资金获取，概念构思。Jinxia Wang：写作—审阅与编辑。Yumeng Jin：调查研究，数据管理。Xukai Zhang：写作—审阅与编辑，指导监督，软件，方法学，正式分析。关于写作过程中生成式AI及AI辅助技术的声明在准备本工作期间，作者仅使用ChatGPT进行翻译和语言润色。未使用其生成方法论、统计学或其他技术内容，也未使用其提供任何引用。在AI辅助编辑后，作者手动重新检查了所有技术描述以确保其准确性。作者审阅并编辑了最终稿件，并对其内容承担全部责任。利益冲突声明作者声明无利益冲突。致谢本研究获得了以下基金项目的资助：科技2030—重大项目[2022ZD0210900]；国家自然科学基金（NSFC32271142）；广东省"自闭症诊疗新工具开发"重点项目（2018B030335001）；教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目（项目编号21JZD063）。伦理声明本研究按照《赫尔辛基宣言》、所有相关国家法律及机构研究指南执行。Jiaming Wan | Xukai Zhang | Yumeng Jin | Jinxia Wang | Yi Lei