Loading ...Способность распознавать и реагировать на эмоционально заряженные ситуации имеет важное значение для эволюционного успеха вида. Новое исследование, опубликованное в Nature Communications, расширяет наше понимание того, как мозг реагирует на эмоционально заряженные объекты и сцены.
Исследование, проведенное под руководством нейробиолога из Тринити-колледжа в Дублине профессора Сони Бишоп и исследователя Google Сами Абдель-Гаффара, когда тот был аспирантом в лаборатории профессора Бишопа в Калифорнийском университете в Беркли, выявило, как мозг представляет различные категории эмоциональных стимулов таким образом, что это позволяет использовать нечто большее, чем просто дихотомию «приближение/избегание» при управлении поведенческими реакциями.
Соня Бишоп, ныне заведующая кафедрой психологии в Школе психологии Тринити-колледжа и старший автор статьи, поясняет: «Для всех видов крайне важно уметь распознавать и правильно реагировать на эмоционально значимые стимулы, будь то отказ от употребления в пищу испорченной пищи, бегство от медведя, приближение к привлекательному человеку в баре или успокоение плачущего ребенка».
«То, как мозг позволяет нам реагировать нюансированным образом на эмоционально заряженные ситуации и стимулы, давно вызывает интерес. Но мало что известно о том, как мозг хранит схемы или нейронные представления для поддержки нюансированного поведенческого выбора, который мы делаем в ответ на эмоциональные естественные стимулы.
«Нейробиологические исследования мотивированного поведения часто фокусируются на простых подходах или избегающем поведении, например, нажатии рычага для получения пищи или смене местоположения, чтобы избежать удара током. Однако, сталкиваясь с естественными эмоциональными стимулами, люди не просто выбирают между «приближением» и «избеганием».
«Вместо этого они выбирают из сложного диапазона подходящих ответов. Так, например, наша реакция «избегания» на большого медведя (покинуть территорию как можно скорее) отличается от нашей реакции «избегания» на слабое, больное животное (не подходить слишком близко). Аналогично, наша реакция «приближения» на позитивные стимулы потенциального партнера отличается от нашей реакции «приближения» на симпатичного ребенка.
«Наше исследование показывает, что затылочно-височная кора головного мозга не только настроена на различные категории стимулов, но и классифицирует эти категории на основе их эмоциональных характеристик таким образом, что это хорошо подходит для управления выбором между альтернативными моделями поведения».
Исследовательская группа из Тринити-колледжа в Дублине, Калифорнийского университета в Беркли, Техасского университета в Остине, Google и Невадского университета в Рино проанализировала активность мозга небольшой группы добровольцев, просматривавших более 1500 изображений, изображающих естественные эмоциональные сцены, такие как обнимающаяся пара, раненый человек на больничной койке, роскошный дом и агрессивная собака.
Участникам было предложено классифицировать изображения как положительные, отрицательные или нейтральные, а также оценить эмоциональную интенсивность изображений. Вторая группа участников выбрала поведенческие реакции , которые лучше всего соответствовали каждой сцене.
Используя передовое моделирование активности мозга, разделенного на крошечные кубики (размером менее 3 мм3 ) , исследование обнаружило, что затылочно-височная кора (ЗВК), область в задней части мозга, настроена на представление как типа стимула (одинокий человек, пара, толпа, рептилия, млекопитающее, еда, объект, здание, ландшафт и т. д.), так и эмоциональных характеристик стимула — будь то отрицательный, положительный или нейтральный, а также высокой или низкой его эмоциональной интенсивности.
Машинное обучение показало, что эти стабильные шаблоны настройки оказались более эффективными в прогнозировании поведения, соответствующего изображениям второй группы участников, чем это можно было бы достичь, применяя машинное обучение непосредственно к особенностям изображений, что позволяет предположить, что OTC эффективно извлекает и представляет информацию, необходимую для управления поведением.
Сами Абдель-Гаффар из Google прокомментировал: «Для этого проекта мы использовали Voxel-Wise Modeling, которое объединяет методы машинного обучения, большие наборы данных и модели кодирования, чтобы дать нам гораздо более детальное понимание того, что представляет каждая часть OTC, чем традиционные методы нейровизуализации. Этот подход позволил нам изучить переплетенное представление категориальных и эмоциональных особенностей сцены и открыл дверь к новому пониманию того, как представления OTC предсказывают поведение».
Профессор Бишоп добавил: «Эти результаты расширяют наши знания о том, как человеческий мозг представляет эмоциональные естественные стимулы. Кроме того, используемая парадигма не предполагает сложной задачи, что делает этот подход подходящим в будущем, например, для дальнейшего понимания того, как люди с различными неврологическими и психиатрическими заболеваниями различаются в обработке эмоциональных естественных стимулов».
Новости партнеров:
Вам могло бы понравиться:
181
