免费医学论文发表-人类对愉悦感的期望不对称地塑造了神经元的反应和对辣酱的主观体验

罗毅 ，特里·洛伦茨，艾伦·伦普金， 抽象 期望塑造了我们的认知，深刻影响了我们解释世界的方式。对感官刺激的积极期望可以减轻痛苦和减轻疼痛（例如，安慰剂效应），而消极的期望可能会加剧焦虑并加剧疼痛（例如，反安慰剂效应）。为了调查期望的（an）享乐方面对主观体验的影响，我们测量了具有不同口味偏好的参与者对辣酱味道的神经行为反应。通过识别 “喜欢 ”和强烈 “不喜欢 ”辣味的参与者，并提供有关要品尝的酱汁辣度的上下文线索，我们将积极和消极的期望与感官刺激（即视觉和味觉刺激）的影响分开，这在所有参与者中都是相同的。我们的结果表明，积极的期望会导致主观体验强度的调制。这些调节伴随着以前与信息整合和安慰剂效应相关的大脑区域活动的增加，包括前岛叶、背外侧前额叶皮层和背侧前扣带回皮层，以及预定义的“快乐特征”。相比之下，消极期望减少了享乐体验，并增加了先前验证的“神经疼痛特征”网络中的神经活动。这些发现表明，一个人期望的享乐方面不对称地塑造了大脑如何处理感官输入和一个人对强度、快乐和痛苦的主观体验的相关行为报告。我们的结果表明，享乐信息存在可分离的影响：积极的期望促进了更高层次的信息整合和奖励处理，而消极的期望则主导了较低层次的伤害感受和情感过程。这项研究证明了享乐期望在塑造主观现实中的强大作用，并提出了针对期望驱动的神经过程的消费者和治疗干预的潜在途径。 数字 图 4图 1图 2图 3图 4图 1图 2图 3 引文： Luo Y， Lohrenz T， Lumpkin EA， Montague PR， Kishida KT （2024） 人类对愉悦感的期望不对称地塑造了神经元反应和对辣酱的主观体验。公共科学图书馆生物学22（10）： e3002818 号。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818 学术编辑： 涂毅恒TuYiheng Tu，中国科学院心理研究所（研究员） 收到： 2023 年 12 月 21 日;接受： 2024 年 8 月 29 日;发表： 10月 8， 2024 版权所有： © 2024 罗等人这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。 数据可用性： 匿名行为数据、神经影像学数据和数据分析代码存放在开放科学框架中并公开可用 （https://osf.io/cvjtd/?view_only=82aa9d97102c425f963ab1b4e52e8580）。 资金： 上海市自然科学基金项目 2021ZD0200500 （https://en.most.gov.cn/）、上海市科学技术委员会研究项目 （https://stcsm.sh.gov.cn/yww/; 20dz2260300）、中央高校基本科研业务费 （https://english.ecnu.edu.cn/）、国家自然科学基金 （https://www.nsfc.gov.cn/english/site_1/index.html;32200886），以及中国科学技术协会青年精英科学家赞助计划（http://english.cast.org.cn/;2022QNRC001）。PRM 得到了 Wellcome Trust 首席研究奖学金 （https://wellcome.org/） 和美国国立卫生研究院 （NIH;https://www.nih.gov/;R01MH124115）。KTK 由 NIH（R01MH121099、R01DA048096、R01MH124115 和 5KL2TR001420）支持，EAL 由 NIH（R01AR051219）资助。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。 利益争夺： 作者已声明不存在相互竞争的利益。 缩写： ACC， 前扣带皮层;人工智能 前岛叶;DLPFC / 背外侧前额叶皮层;DPMS / 下降疼痛调节系统;ELISA / 酶联免疫吸附测定;功能磁共振成像 / 功能性磁共振成像;FWE， 家庭错误;GLM， 一般线性模型;NPS / 神经系统疼痛特征;百万分之一， 百万分之几;投资回报率， 感兴趣区域;张， 零序保持 介绍 由环境中的上下文信号触发的期望对人类如何理解世界和对世界做出反应有着深远的影响 [1]。期望是指对近期可能经历的事件的信念，可能与正或负效价相关。一方面，期待积极的结果可以减少情绪困扰并缓解痛苦 [2,3]。另一方面，预期负面结果会诱发焦虑并增强疼痛体验 [4]。这种影响常见于临床环境中——积极的期望可以产生有益的治疗结果（即安慰剂效应），而消极的期望会导致较差的结果（即反安慰剂效应）[5]。此外，在我们的日常体验中也可以观察到（an）hedonic 期望的影响，包括我们如何体验食物、食物和我们在社交网络中经历的事件 [6]。 安慰剂镇痛和 nocebo 痛觉过敏是积极或消极期望如何分别缓解或增强人类感官体验的例子。尽管安慰剂和 nocebo 效应都在岛叶和背侧前扣带皮层 （ACC） 中施加调节 [7]，但它们参与不同的大脑网络 [8]。研究发现，安慰剂效应参与背外侧前额叶皮层 （DLPFC） 和基于奖励的底物 [9–11]，而反安慰剂效应与下丘脑-垂体-肾上腺轴的活动增加有关 [5]。 最近的安慰剂和反安慰剂研究表明，积极和消极的期望如何调节感觉和情绪反应，并强调了期望效应的复杂性以及不同神经回路之间的相互作用，包括内源性阿片类药物和下行疼痛调节系统（DPMS）以及奖励系统[12–14].例如，富含阿片类药物的下行疼痛调节结构，如喙 ACC、杏仁核和导水管周围灰质，在安慰剂和反安慰剂效应中起关键作用，通过认知和情绪通路介导疼痛的调节 [15]。此外，奖励回路，包括伏隔核和腹侧被盖区等结构，与安慰剂期望的积极影响有关，进一步强调了动机和奖励在疼痛感知中的作用 [16]。 最近的一项荟萃分析发现，安慰剂对神经疼痛特征 （NPS） 的影响很小，NPS 是一种神经测量，可以敏感可靠地跟踪伤害感受输入的变化和由此产生的疼痛的自我报告 [17]。由于 NPS（包括外侧躯体感觉和内侧边缘区域）与认知疼痛调节的主要伤害感受/情感方面更紧密地相关 [18,19]，因此积极期望的调节可能涉及更高层次的认知和情感过程，而不是直接的初级伤害感受处理，这似乎是合理的。此外，与安慰剂相比，已发现与负面影响和疼痛处理相关的区域（例如，背侧 ACC 和后岛叶）参与反安慰剂操作 [14]。这些区域与 NPS 之间的重叠表明，消极期望在早期的伤害感受/情感过程中比积极期望产生影响;然而，这一假设尚未得到实证研究的检验。 一个人的期望可以是复杂的组合，包括感官和享乐成分。感官期望符合刺激品质，例如感觉模式和强度。相比之下，享乐期望是关于一个人喜欢/不喜欢刺激的程度的信念 [20]。给定的感官线索，即使产生相同的感官期望，也可以在不同的个体或环境中形成不同的享乐期望（即积极或消极的效价）。以 “辛辣食物 ”为例，虽然参与者可能会根据辣酱的物理特性（如视觉、体感和嗅觉特征）预期相同的外部感官输入，但对这些感官线索的强调可能会根据个人喜好而有所不同，从而可能塑造他们的享乐期望：喜欢辛辣食物的人会期望获得与积极情绪相关的良好体验， 而不喜欢辛辣食物的人可能会有与负面情绪相关的厌恶期望。在先前比较积极和消极期望的研究中，常用刺激在感觉强度预期方面也有所不同，例如，在关于疼痛缓解与疼痛加重的研究中 [7,11]。目前尚不清楚相同的感官体验产生的积极和消极期望如何参与不同的神经回路，从而导致人们主观强度和享乐体验的个体差异。 为了解决主观体验和神经反应如何受到积极与消极期望（控制对感官强度的期望）的问题，我们使用了一种行为范式，参与者在摄入高低强度辣酱或水时，不断评估他们对刺激强度的主观体验和相关享乐体验的变化。作为客观的感官输入，我们使用了辣椒素含量可变但可量化的辣酱，辣椒素是辣椒中的刺激性成分，可激活伤害性神经元上的 TRPV1 受体，产生灼热感。这种输入使我们能够选择性地激活强大的、受体特异性的感觉体验，同时控制客观感觉线索的强度 [21]。与通常关注疼痛感知的单一方面的早期研究不同，我们的设计允许同时评估感觉强度和偏好评级。这种双重评估提供了更全面的预期如何影响疼痛体验的画面。更重要的是，通过确定对辛辣味偏好的个体差异，我们测试了对相同感官输入的积极与消极期望是否以及如何不同地调节人们的感官和享乐体验。使用功能磁共振成像 （fMRI），我们还提供了有关预期如何改变神经表征的证据。我们假设，即使预期的刺激相同，积极的期望也主要调节感觉强度体验并涉及更高层次的信息整合，而消极期望通过启动早期伤害性激活来敏感地感知不适，通过这些激活处理体感输入。 结果 任务设计 接受 fMRI 扫描的参与者品尝了高浓度和低强度辣酱的喷出，以及喷出的水（图 1）。他们被要求在两个维度上不断对他们在任务中的体验进行评分：感官体验（“你的嘴感觉有多'辣'或'辣'”）和享乐体验（“你有多喜欢你品尝的味道？图 1a）。每个参与者在扫描仪中完成了 2 次运行（图 1b）。在使用 Neutral Cues 的第一次运行中，在每次喷出前 6 秒显示 2 个灰辣椒。这没有提供有关要输送的喷出的强度或质量的信息。第二轮包含 Intensity Cues;相同的辣椒形状被着色以表示喷出前 6 秒喷出的辣度。具体来说，2 个红辣椒总是搭配高强度辣酱（高酱），1 个红辣椒和 1 个蓝辣椒总是搭配低强度辣酱（低酱），2 个蓝辣椒总是搭配水。如图 1c 所示，高酱中辣椒素的浓度（均值±标准误差：10.06 ± 0.29 ppm）显著高于低酱中辣椒素的浓度（2.89 ± 0.04 PPM），t（46） = 25.9，p < 0.001，Cohen 的 d = 3.78。 缩略图 下载： PPT的PowerPoint 幻灯片 PNG放大图片 国际电影节原始图像 图 1. 任务的设计和刺激。 (a） 扫描前一天，准备高强度和低浓度辣酱（即混合和过滤以去除酱汁中的果肉）。在扫描当天，当参与者躺在扫描仪中时，将高强度辣酱 （high sauce）、低强度辣酱 （low sauce） 和水喷入其口中。参与者在任务期间的任何时间从 2 个维度对他们的体验进行评分：体验到的热量和对口中味道的风味偏好。（b） 每个参与者在扫描仪中完成了 2 次运行。在使用 Neutral Cues 的第一次运行中，在每次喷出前 6 秒显示 2 个灰辣椒。在使用 Intensity Cues 的第二次运行中，在喷出前 6 秒显示 2 个彩色辣椒。辣椒的颜色表明喷出的辣味——2 个红辣椒总是搭配高酱，1 个红辣椒和 1 个蓝辣椒总是搭配低酱，2 个蓝辣椒总是搭配水冲洗干净。任何喷出与其后续提示之间的间隔是抖动的（SD ±平均值，18 ± 1.9 秒）。（c） ELISA 检测证实，高酱中辣椒素的浓度显著高于低酱中。（d） 1 次运行 60 次喷出的示例序列。每次运行包括 30 次测试喷（随机顺序为 10 次水、10 次低和 10 次高）和 30 次冲洗喷，每次喷水之前。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.g001 战略性地选择了在强度提示运行之前呈现中性提示运行，以在引入强度提示的潜在干扰或污染之前建立对中性提示的基线反应。这种方法使我们能够在预期操纵的潜在推断之前探测参与者的偏好。 为了增加任务期间味觉变化的动态，我们实施了冲洗方案。在两次测试喷出 30 次测试喷水之前，参与者都会接受冲洗水喷出（图 1d 作为示例）。该程序可帮助参与者漱口，并将潜在的辣味刺激恢复到基线水平，从而减轻任何潜在的适应影响。 我们首先将所有参与者 （n = 47） 合并为 1 组（详情见 S1 文本），发现自我报告的辣味受到信息线索的调节（S1 图）。这种效应伴随着品尝酱汁时大脑区域（长期与疼痛处理和安慰剂效应相关的激活）的增加——双侧前岛叶 （AI） 和 DLPFC [22]（S2 图;详见 S2 文本）。 参与者被招募时没有宣传该研究正在调查 “辣 ”酱汁。一旦同意进行“酱汁品尝”实验，参与者就会被告知酱汁可能是辣的，也可能不是辣的;他们被告知，根据他们对辣的偏好，感官体验可能是令人愉快的或不愉快的，然后如果担心，可以选择退出。尽管有这种免责声明，我们还是能够招募到不喜欢 （n = 22） 和喜欢 （n = 24） 辣酱的类似参与者群体。 区分喜欢和不喜欢辣味的参与者的结果 每个参与者的感官评分和享乐评分的相关性证明了对品尝酱汁偏好的巨大个体差异（S3 图和 S1 表）。一些参与者在他们的享乐和感官评分之间表现出正相关，较高的热强度评分与较高的愉悦评分相关。其他的则显示出负相关，辣味的强度增加与愉悦感的减少有关。为了更好地理解感官体验和主观偏好之间的相互作用，我们根据相关系数的符号将 “喜欢” 和 “不喜欢” 辣味的参与者分开（S1 表）。这使我们能够区分积极期望（喜欢组期待辣酱）和消极期望（不喜欢组期待辣酱）的影响，同时保持 2 组的感官期望不变（对收到高酱汁或低酱汁的期望）。事实上，在中性提示条件下，高酱汁（和低酱汁）的热强度等级在各组之间相似（高酱汁：喜欢组 [平均± SD]：1.55 ± 0.74;不喜欢组，1.72 ± 0.85;p = 0.466。低酱汁：喜欢组：0.35 ± 0.72;不喜欢组，0.38 ± 0.57;p = 0.836）。然而，视觉强度提示产生了对即将到来的酱汁喷射的期望，改变了报告的体验。 积极的期望会减少报告的辣味感官体验，并增加相关的神经反应。 尽管组（喜欢组、不喜欢组）×刺激（高、低、水）×期望操作（中性提示、强度提示）对热等级的交互作用不显著，但 F（2,88） = 0.42，p = 0.657，η 2p= 0.010，我们分别在喜欢组和不喜欢组内进行了计划比较。在喜欢组中（图 2 的第一行;n = 24），刺激和对热等级的期望操纵之间的交互作用是显着的，F（2,46） = 6.49，p = 0.003 ，。在饱和阶段（提示后 15 秒到 24 秒），喜欢组将与强度提示相关的低酱汁（0.13 ± 0.63）评为比与中性提示相关的相同酱汁（0.34 ± 0.72）辣度更低，p = 0.002，而强度提示后水的热度等级（-0.17 ± 0.18）被评为比中性提示后的水更接近基线（-0.34 ± 0.23）， p = 0.002。该组对具有强度提示的高酱汁 （1.35 ± 0.70） 和具有中性提示的高酱汁 （1.55 ± 0.74） 的热强度等级没有显着差异，p = 0.089。这些发现表明，对于喜欢辛辣食物的人来说，积极的期望可能比高酱汁更有效地调节低酱汁的辣味。相比之下，在不喜欢组（图 2 中的第二行）中，刺激和对热等级的期望操作之间的交互作用并不显着，F（2,42） = 1.69，p = 0.196，。 个体行为评分轨迹如 S4 图 所示。 缩略图 下载： PPT的PowerPoint 幻灯片 PNG放大图片 国际电影节原始图像 图 2. 喜欢和不喜欢组中报告的辣度和偏好。 前 2 行：热强度等级;底部 2 行：Like ratings。（一、二）喜欢组的 Neutral Cue （a） 和 Intensity Cue （b） 的辣度平均评分。实线表示所有受试者的所有试验的平均值。阴影区域表示均值的标准误。（d， e）不喜欢组的 Neutral Cue （d） 和 Intensity Cue （e） 的辣度平均评分。（c、f）喜欢组 （c） 和不喜欢组 （f） 的提示显示后 15 到 24 秒的平均发情等级。（g， h）喜欢组的 Neutral Cue （g） 和 Intensity Cue （h） 的平均偏好评分。（j， k） 的不喜欢组的 Neutral Cue （j） 和 Intensity Cue （k） 的平均偏好评分。（一、左）喜欢组 （i） 和不喜欢组 （l） 的点赞评分在提示显示后 15 到 24 秒内平均。*Bonferroni 将 p 校正< 0.05。c、f、j 和 I 中的误差线表示标准误差。个人数据将存储在 https://osf.io/cvjtd/?view_only=82aa9d97102c425f963ab1b4e52e8580 中。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.g002 就 fMRI 测量的神经反应而言，只有喜欢组显示出 Intensity Cued 的对比大于 Neutral Cued 酱汁品尝（高低酱汁混合）与水的对比有显着影响。与与 Neutral Cues 配对的品尝酱汁相比，当品尝酱汁与 Intensity Cues 配对时，观察到左侧 AI、左侧 DLPFC 和右背侧 ACC 的 BOLD 响应更强（图 3a 和 S2 表）。在 dislikeing 组中，刺激和期望操纵之间的交互对任何集群都不显著。为了解释从提示显示后 15 秒开始的血流动力学反应（即饱和期），我们进行了一项额外的分析，其中包括第一级 GLM 中的附加回归因子，在饱和期开始时开始，持续时间为 9 秒（详情见 S1 文本）。如 S5 图 所示，这项新的分析表明，大脑对喷水的反应模式与我们最初的分析保持一致（图 3），而代表饱和期大脑反应的新回归因子没有观察到显着发现。这些结果表明，我们在大脑激活中发现的模式是稳健的。与行为发现一致，这些结果表明，大脑对这种自上而下的感觉强度处理调节的反应主要表现为对积极期望的响应。将高酱汁和低酱汁分开的进一步分析发现，当高酱汁和低酱汁汇集时，低酱汁（S6c 和 S6d 图）的效果与模式一致。这与我们的行为结果一致，即喜欢组中的积极期望导致低酱汁的辣度显着降低，但高酱汁的辣度没有降低。这表明，对于喜欢辛辣口味的个体来说，对于较温和的刺激，积极期望的调节作用可能更为明显。 缩略图 下载： PPT的PowerPoint 幻灯片 PNG放大图片 国际电影节原始图像 图 3. 大脑对 Intensity Cue（酱汁>水）> Neutral Cue（酱汁>水）相互作用的反应。 (a） 当提供辣味信息时，喜欢酱汁的群体的大脑反应比水更强。（b） 对于酱汁>水的对比，不喜欢组在 Intensity Cue 和 Neutral Cue 条件之间没有表现出不同的大脑反应。FWE 集群校正，p < 0.05，集群定义阈值 p < 0.001。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.g003 有趣的是，在喜欢组中，先前的荟萃分析 [23] 确定的快感特征中对喷出的反应也显示出刺激和期望操纵之间的显着交互作用，F（2,40） = 3.44，p = 0.042，。 与我们在热等级中的发现一致，仅当提示热强度时，该组对低酱汁（均值±标准误差：0.64 ± 0.41）比水（-1.16 ± 0.34）具有更强的愉悦特征激活，p未= 0.044 （S7 图）。相比之下，不喜欢组在刺激和期望操作之间没有显着的交互作用，F（2,36） = 2.197，p = 0.126，。 这一结果表明，积极的期望更有可能调节与快乐相关的神经反应，这与之前将安慰剂期望与奖励联系起来的假设相呼应[16,24]。 消极的期望会增加对辣味的快感缺乏体验，并提升 NPS 反应。 组×刺激×对类似评级的期望操纵的交互作用不显著，F（2,88） = 1.71，p = 0.187，η 2p= 0.037 的然而，正如我们计划的比较所揭示的那样，在不喜欢组（图 2 中的第四行;n = 22），刺激和偏好评级的期望操纵之间的交互作用是显着的，F（2,42） = 3.678，p = 0.034，。 不喜欢的组认为强度提示后的高（均值 ± SD：-1.03 ± 0.81）和低（-0.80 ± 0.97）酱汁不如中性提示后的酱汁（高：-0.71 ± 0.79，p = 0.036;低：-0.49 ± 0.80，p = 0.013），而强度提示后的水（0.15 ± 0.18）和中性提示后的水（0.10 ± 0.26）的点赞评分没有差异。 p = 0.459。相比之下，在点赞组（图 2 中的第三行）中，点赞评分的刺激和预期操作之间的交互作用并不显著，F（2,46） = 2.396，p = 0.102，。 这些结果表明，品尝辣酱的享乐体验受到消极期望的调节，而不是积极的期望。 在不喜欢组中，NPS [25] 对喷出的反应表明刺激和预期操纵之间存在显着的相互作用，F（2,36） = 5.066，p = 0.012，。 只有当热强度受到提示时，该组对高 （均值±标准误差： 46.73 ± 11.23） 和低 （35.21 ± 10.58） 酱汁 （5.56 ± 8.38） 的 NPS 激活更强。相比之下，喜欢组在刺激和期望操作之间没有显着的交互作用，F（2,40） = 0.942，p = 0.398，（图 4）。 由于 NPS 是一种经过验证的测量方法，可以跟踪伤害性疼痛的水平 [26,27]，这一发现表明，热强度的调节和与负面期望相关的快感缺乏体验可能通过伤害性过程的启动表现出来。 缩略图 下载： PPT的PowerPoint 幻灯片 PNG放大图片 国际电影节原始图像 图 4. 参与者神经疼痛特征的反应按对辛辣味的内在偏好分组。 (a） 通过权重定义的线性组合，将神经疼痛特征 （NPS， [25]）应用于每个参与者的第一级一般线性模型。获得每个参与者的标量值作为 NPS 中的响应，表示预测的疼痛强度。（b） 喜欢组的神经疼痛特征中对喷射的反应。（c） 不喜欢组对 NPS 中喷水的反应。只有使用 Intensity Cue，这组对酱汁的激活程度高于水。** Bonferroni 将 p 修正< 0.001。b 和 c 的个人数据存储在 https://osf.io/cvjtd/?view_only=82aa9d97102c425f963ab1b4e52e8580 中。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.g004 我们进一步探讨了 NPS 的感觉或情感方面是否更有可能受到我们任务中的负面期望的调节。我们在每个关键区域进行了 ROI 分析：S1 和丘脑（感觉）;岛叶和杏仁核（情感）。我们发现刺激和预期操纵在岛叶对喷出的反应中存在显着的交互作用，F（2,36） = 4.30，p = 0.021 ，。只有当热强度受到提示时，与水 （0.47 ± 0.43） 相比，该组对高 （1.61 ± 1.37，p = 0.026） 和低 （1.61 ± 1.71，p = 0.005） 酱汁的岛叶激活更强。 由于岛叶与负面情绪处理有关，这一结果表明，负面期望增强了不喜欢组疼痛处理的情感方面。相比之下，杏仁核的激活和感觉相关的 ROI （S1 和丘脑） 没有显示刺激和预期操纵的相互作用。这表明观察到的负期望对 NPS 的调节可能主要是由疼痛处理的情绪而不是感觉成分的变化驱动的。 讨论 通过控制感官输入的强度并将这些刺激与视觉线索配对，我们发现辣味的主观体验以及 AI 和 DLPFC 中的激活受到对辣味强度的期望的调节。此外，通过根据享乐对辣味偏好的个体差异来区分积极和消极的期望，我们证明，当感官期望保持不变时，积极期望降低了报告的热强度，增加了 AI、背侧 ACC 和 DLPFC 的反应，以及预定义的快乐特征 [23]，而消极的期望降低了报告的对品尝体验的偏好，并提高了神经疼痛特征 （NPS） 反应。总之，我们的结果表明，即使感官体验相同，享乐期望也会调节人们对其主观体验的有意识报告。积极的期望似乎参与了快乐处理和神经过程，这些过程促进了信息整合而不是感官体验，而消极期望似乎会影响早期的伤害感受或消极情感过程。 在以前的研究中，已经观察到不同类型刺激（例如，饮料 [28]、葡萄酒 [29]、热痛 [30] 和尼古丁 [31]）的预期效果。在这里，我们发现，当汇总在一起时，参与者对辣椒素辣度的主观体验会发生变化，仅通过提供表明感官输入强度的视觉线索而改变。此外，AI 和 DLPFC 对这种预期操纵很敏感——在品尝预期的酱汁时，与在没有预测强度提示的情况下品尝相同的酱汁相比，这两个区域的激活率都更高。有人提出，人工智能可以整合感觉和内脏信息，以达到指导决策的身体内感受表征[31]。DLPFC 与支持感知和基于价值的决策的整合过程有关[32,33]。与这些先前的工作一致，我们的结果表明，由视觉线索触发的期望与实际的体感输入相结合，从而在参与者的主观体验中产生显着变化。 重要的是，通过解离期望对感觉价值与享乐价值影响的潜在行为和神经机制，我们的研究结果为先前的观察提供了新的见解 [20,34,35]。通过使用可量化的感觉刺激（即调味酱中的辣椒素），我们能够提供相同的客观感官期望和刺激，同时观察对享乐价值的截然相反的期望的影响。 一方面，在喜欢辣酱的人中，在简单地观察到产生辣椒素强度预期的预测性视觉线索后，辣味强度的主观体验发生了变化。这些期望还导致 AI、背侧 ACC、DLPFC 和辣酱的愉悦特征区域的激活增加，但仅限于喜欢辣酱的群体。这些发现表明积极期望具有特定的神经效应。由积极期望驱动的心理生理变化被认为是安慰剂效应的关键潜在机制 [5]，并且与奖励预期/处理有关 [24]。事实上，安慰剂研究领域的先前研究也发现，开放给药（预期积极的治疗结果）比隐性给药（无预期）更有效 [36,37]。 积极预期诱导的背侧 ACC 和 DLPFC 激活增加，这与最近一项荟萃分析的结果相呼应，该分析发现与安慰剂效应相关的 DLPFC 和 ACC 反应增加 [9]。以前的研究发现，双侧 DLPFC 功能的破坏 [38] 以及 DLPFC 和 ACC 之间的连接 [39,40] 可能会阻断或减弱安慰剂效应，这表明这些区域在预期对感知和主观状态的影响中存在因果作用。DLPFC 和 ACC 与核心执行功能有关，这些功能产生、整合和调节产生情境适当反应所需的认知表征 [41,42]。同时，在中性和强度提示条件之间观察到的评分存在显着差异，以及跑步之间热等级的反应时间没有显着差异（S3 表），表明跑步之间潜在的认知负荷差异不会差异地影响参与者的热等级。人工智能也被认为对外部环境和内部状态的整合很重要，并产生指导行为的主观感受[43,44]。综上所述，这些研究表明，积极期望的调节涉及复杂的情感和认知过程，这些过程评估和整合情境线索和感官输入及其内部状态。 另一方面，在不喜欢辣酱的人中，预测辣味强度的视觉线索并没有改变他们对辣椒素强度的主观评价，但与没有强度预测线索的相同酱汁相比，这些线索确实显着降低了他们对酱汁品尝愉悦度的评价。这一行为发现表明，消极期望引起的不适感会特异性加剧。然而，我们应该赶紧注意到，虽然我们分别在喜欢组和不喜欢组内观察到不同的影响，但在没有显著的交互效应的情况下，这些不应被解释为组之间的差异。有趣的是，消极的期望也诱导了更强的 NPS 反应，这是一种经过验证的测量方法，可以跟踪伤害性疼痛的水平 [26,27]。因此，通过消极期望对辣味的调节可能使这些参与者对不适甚至疼痛的感知敏感[35,45]，通过启动早期的伤害性激活来处理体感输入。最近的一项荟萃分析发现，安慰剂对 NPS 的影响不大 [17]。作为比较，我们的研究结果表明，与支持安慰剂效应和参与快乐处理的积极期望的影响不同，消极期望增强了早期的伤害感受过程，表明两种期望的影响不对称。未来使用时间上更具体的工具（如脑磁图或脑电图）的研究可能有助于确定消极期望的影响是否比积极期望的影响更早发生。 我们的研究结果表明，享乐期望对感官体验的影响不对称。具体来说，积极的期望（强度线索）导致喜欢组中低酱汁的辣味显着降低。在不喜欢组或两组的高酱汁中均未观察到这种调节。高酱汁缺乏显着的相互作用可能表明天花板效应，其中辣度的高基线强度可能限制了预期的调节影响。这突出了期望进行感官调节的细微差别，表明只有当刺激强度不是压倒性时，积极的期望才会显着改变感官知觉。这种不对称效应强调了享乐倾向对如何处理和感知感官期望的影响。 总之，目前的研究为心理、身体和环境之间相互作用的心理和神经过程的相互作用带来了新的见解。我们的研究通过展示对积极和消极期望的神经和行为反应，为越来越多的关于享乐期望机制的文献做出了贡献。诱导积极或消极期望的早期研究表明，调节的感觉和情绪反应 [46–48]，我们的实验设计对感觉和享乐对疼痛的反应进行了更全面的评估，享乐期望和感官期望分离。与最近的荟萃分析证据一致，这些证据表明安慰剂镇痛与更高层次的认知和情感过程相关 [49]，并且不同的神经回路参与安慰剂和反安慰剂效应 [14]，我们进一步证明，当感官期望保持一致时，一个人期望的享乐特征会以不对称的方式调节他们的体验，以及相关的神经过程： 积极的期望调节主观体验的强度并参与参与信息整合和奖励处理的大脑区域，而消极期望会减少享乐体验并提升与疼痛处理相关的神经活动区域，尤其是其情感成分。这种对感觉体验自上而下的调节的细致入微的理解为开发量身定制的干预措施提供了潜在的途径，这些干预措施利用期望的力量来改善临床环境中的患者护理和治疗效果。 方法 道德声明 该研究是根据《赫尔辛基宣言》中表达的原则进行的。所有参与者都书面同意参与该研究，所有程序均已获得弗吉尼亚理工大学机构审查委员会的批准（批准号：VT IRB# 11–377）。 参与者 53 名参与者参加了当前研究。其中，48 名参与者在接受 fMRI 扫描的同时完成了 2 次任务运行。其他 5 名仅完成任务第一次运行的参与者被排除在数据分析之外。一名参与者被排除在外，因为他们在任务的第二次运行中没有行为反应，总共剩下 47 名受试者完成了实验（23 名女性，30 ± 11.4 岁 [平均 ± SD]）。最后，只有 1 名参与者的热强度和酱汁偏好评级之间没有显着相关性 （正或负），因此被排除在进一步分析之外。所有参与者都没有神经或精神疾病史。所有参与者的视力正常或矫正至正常。 刺激 辣酱的准备和交付。 如图 1a 中的左面板所示，在扫描前 1 天为每位参与者准备了高酱和低酱。“阿里巴！将热红莎莎酱混合，然后用粗棉布过滤，去除酱汁中的果肉，然后将其保存在冰箱中，用作实验中的高级酱汁。将一小部分准备好的酱汁保存在单独的试管中，并送至实验室进行 ELISA（酶联免疫吸附测定）测试。在“Arriba！温和的红莎莎酱“酱汁来制备实验中使用的低酱汁。对每个参与者使用的高酱汁和低酱汁进行了 ELISA 测试以确定辣椒素浓度（详情见 S1 文本）。 实验程序 在扫描当天，当参与者躺在扫描仪中时，高低酱汁以及水被输送到参与者的嘴里，一次地喷射，通过 3 根管子（每种类型的喷射一个）由吹嘴捆绑（图 1a，右图）。使用位于扫描仪室外的计算机控制注射泵（哈佛仪器）从管中缓慢喷出酱汁和水。在任务期间的任何时候，参与者都要在 2 个量表上对他们当前口中味道的主观体验进行评分，这些量表在垂直视觉数字量表上以 11 个任意单位离散（即，范围从 0 到 10，刻度上未显示数字，图 1a）。我们要求参与者对整个任务中主观体验的 2 个维度进行评分：（1） “你的嘴感觉有多'辣'或'辣'”（0 = 一点也不热;10 = 非常热），以及 （2） “你有多喜欢你尝到的味道？（0 = 完全不喜欢;10 = 非常喜欢）（S1 文本中的详细说明）。在整个任务中，2 个评分条并排呈现——一个用于评价 “有多热”，另一个用于评价 “偏好”。所有评级均通过手持式按钮盒进行。每个评分条所在的一侧（以及用于控制评分的手）在参与者的级别上随机分配，因此一名参与者总是用同一只手对“热度”进行评分，用另一只手对“偏好”进行评分，但在参与者之间，用于对每个量表进行评分的手是平衡的。具体来说，参与者被要求根据他们口中的体验如何演变，通过将评分条调整到适当的水平来不断更新他们的主观体验。我们强调，参与者需要随着体验的变化调整这些条形，不仅仅是在他们接受喷水和吞咽时，而且在整个任务中（例如，当他们被喷出时，当他们品尝酱汁时，在他们吞咽期间和之后，以及在他们等待下一次喷出时）。在整个实验过程中，随着体验的变化，参与者可以将这些标准提高或降低到他们认为最能描述其体验水平的任何水平。使用 NEMO（人类神经影像实验室，弗吉尼亚理工大学 VTC 的 Fralin 生物医学研究所）呈现刺激并收集参与者的行为反应。 使用 Neutral Cues 运行 1。 在第一轮中，总共有 60 次酱汁或水被送入参与者的嘴里，一次。其中，30 次测试喷，包括 10 次水喷、10 次低喷和 10 次高喷，以随机顺序交付。此外，在 30 次测试喷射中的每一次喷射之前进行 1 次喷水（冲洗喷水），以在下一次测试喷射之前冲洗并将参与者的口腔恢复到基线水平（图 1d 作为示例）。在每次喷出前 6 秒，显示显示 2 个灰辣椒的视觉提示（即 Neutral Cue）（图 1b）。每个提示显示 6 秒，每次喷射在提示消失后立即传递。每次喷射约为 1 毫升，并在 1 秒内输送。任何喷出与其后续提示之间的间隔是抖动的（SD ±平均值，18 ± 1.9 秒）。 使用 Intensity Cues 运行 2。 第二次运行与运行 1 几乎相同，只是视觉胡椒提示是彩色的，以指示即将到来的喷出的热强度（图 1b）。在这次运行中总共进行了 60 次喷射，包括随机顺序的 30 次测试喷射（10 次水、10 次低喷射和 10 次高喷射）和 30 次冲洗喷射，每次喷射在测试喷射之前。任何喷出与其后续提示之间的间隔也出现抖动（SD ±平均值为 18 ± 1.9 秒）。带有 2 个彩色辣椒的提示 （Intensity Cue） 表示即将喷出的辣度强度，在每次喷出前 6 秒显示，以表明其辣度：2 个红辣椒用于“高”酱，1 个红辣椒和 1 个蓝辣椒用于“低”酱，2 个蓝辣椒用于水和冲洗。参与者没有被明确告知线索的含义。 行为数据分析区分喜欢和不喜欢辣味的参与者 进行 Spearman 的等级顺序相关，比较参与者在第 1 轮期间对“热”和“喜欢”的评分（没有对酱汁辣度强度的预期提示），以确定他们对辣酱的偏好（参见 S1 表，了解每个参与者的相关系数和相关意义）。具有正相关的参与者在操作上被定义为喜欢辣酱的参与者（喜欢组，N = 24,11 名女性，32 ± 11.6 岁），而具有负相关的参与者在操作上被定义为不喜欢辣酱的参与者（不喜欢组，N = 22;12 名女性，27 ± 10.9 岁）。一名参与者未显示 2 种主观评定量表之间存在显着相关性，因此被排除在进一步分析之外。独立样本 t 检验证实，喜欢组和不喜欢组在高酱中辣椒素浓度均无显著差异 （喜欢组：9.89 ± 0.42 PPM;不喜欢组：10.20 ± 0.42 PPM;t（44） = 0.514，p = 0.611，Cohen 的 d = 0.152）或低酱汁（喜欢组：2.92 ± 0.07 PPM; 不喜欢组：2.87 ± 0.06 PPM;t（44） = 0.534，p = 0.596，Cohen 的 d = 0.158）。 热等级比较。 对于每个参与者，以 0 到 10 的等级（从 0 到 10 的整数）对经历的高温的主观评分被转换为 z 分数，这使得每个参与者的高温等级的平均值为 0，标准差为 1（原始热量等级见 S8 图）。z 评分评分以 0.1 s 的间隔用零阶保持 （ZOH） 插值。在 ZOH 插值中，每个样本的值保持不变，直到到达下一个样本点。这意味着信号基本上由连续采样点之间的一系列恒定段表示，从而创建原始信号的阶梯状近似值。然后进行校正，基线是提示显示前 5 秒的平均评分。 我们首先对组（受试者间：喜欢组、不喜欢组）×刺激（受试者内：高、低、水）×期望操作（受试者内：中性提示、强度提示）对饱和阶段（提示显示后 15~24 秒）的平均热等级进行了 3 向方差分析检验。之后，我们还在每组内对刺激（受试者内：高、低、水）×预期操作（受试者内：中性提示、强度提示）进行了重复的 2 向方差分析测试饱和阶段的平均热等级。这种有计划的比较基于成熟的文献（例如，[8,14,50,51]），期望可以与正或负效价相关，并产生不同的影响。进行事后测试以确认预期对每组中每种类型的喷射的影响。 比如评分比较。 风味偏好的主观评分也被转换为每个受试者内的 z 分数。z 评分的热等级以 0.1 s 的间隔用 ZOH 插值，然后在提示显示前 5 s 内通过平均等级进行基线校正。 我们还对饱和阶段的平均 like 评级进行了组×刺激×预期操作的 3 向方差分析检验。之后，在每组内还对饱和阶段的平均点赞评分进行了重复的 2 × 方差分析检验，然后进行事后测试，检查期望对每组中每种类型喷水的影响。 fMRI 数据采集和预处理 成像是在 3.0 Tesla Siemens Trio 扫描仪上进行的。使用 MPRAGE 序列 （西门子） 获取高分辨率 T1 加权扫描 （体素大小：0.479 × 0.479 × 1.0 毫米）。使用回声平面成像（重复时间 = 2,000 毫秒;回声时间 = 30 毫秒;翻转角度 = 90°;34 个切片;体素大小：3.44 × 3.44 × 4.0 毫米）获取功能图像。使用 SPM12 （http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/） 分析图像。为了稳定信号，丢弃每次运行的前 2 个 EPI 体积。首先应用切片时序校正来临时对齐所有功能图像，以颞部中间切片作为参考。使用六参数刚体变换对第一个功能图像进行运动校正。将 T1 加权图像与运动校正图像的平均值共配准，并分割成灰质、白质和脑脊髓液图像，以估计蒙特利尔神经学研究所 （MNI） 模板的归一化参数。这些变换参数被应用于功能图像，以便对 MNI 空间进行空间归一化，并插值为 2 × 2 × 2 毫米体素。最后，用 8 mm 各向同性高斯核对归一化功能图像进行平滑处理，然后在时间域中进行高通滤波 （128 s 宽）。两名参与者 （均来自不喜欢组） 因成像数据质量受损而被排除在外。4 名参与者 （3 名来自喜欢组，1 名来自不喜欢组） 被排除在进一步分析之外。因此，来自喜欢组的 21 名参与者、来自不喜欢组的 19 名参与者和另一名不属于任何一组的参与者被纳入进一步的大脑水平分析。 fMRI 数据分析 fMRI 数据的单变量体素分析。 为每个参与者指定一般线性模型 （GLM） （第一级分析）。所有视觉和口头传递的刺激和运动反应都在设计矩阵中建模，该矩阵是通过将每个事件发作与 SPM12 中的经典血流动力学反应函数进行卷积来构建的。通过将每个参与者的估计 6 个运动参数作为协变量来校正头部运动的残余影响。使用高通滤波器 （128 s cutoff） 去除低频漂移。 在每个参与者的每次运行中，为每个回归者分别估计喷出时的 β 图，然后进入组级分析。在将参与者分为喜欢组和不喜欢组后，我们通过进行全脑对比来测试积极和消极的期望如何操纵大脑对辛辣味的反应：（酱_Intensity Cue−水_ 强度提示）–（酱汁_中性提示与水_中性提示），每组内混合高酱汁和低酱汁。此外，我们还测试了 （high_Intensity Cue−水_ 强度提示）–（高_中性提示与水_中性提示） 以及 （low_Intensity Cue−水_ 强度提示）–（低_中性提示与水_中性提示） 中。使用 Mango （http://ric.uthscsa.edu/mango/mango.html） 在蒙特利尔神经学研究所空间的标准大脑上叠加统计图。除非另有说明，否则全脑分析的阈值设置为 p < 0.05，家族误差 （FWE） 按聚类校正（聚类定义阈值，p < 0.001）。 愉悦招牌回应。 为了检查快乐/奖励相关大脑区域的激活，我们使用先前荟萃分析确定的快乐特征掩码进行了感兴趣区域 （ROI） 分析 [23]。我们从这个掩码中提取并平均了 beta 值，仅包括具有正系数（即，正预测快乐）的体素。为了确定快乐特征反应是否对积极期望特别敏感，我们在×组（喜欢组、不喜欢组）对刺激（酱汁、水）×期望操纵（强度提示、中性提示）进行了三向方差分析检验，然后进行事后测试，比较每组内每个提示条件下对喷水的反应。 神经疼痛特征反应。 为了量化 NPS 响应，通过取具有签名模式的第一级激活图像的点积来估计每个测试对象的签名响应，从而产生连续标量值。从那里开始，为了测试 NPS 反应是否对消极期望特别敏感，我们对刺激（酱汁、水）×期望操作（强度提示、中性提示）×组（喜欢组、不喜欢组）进行了三向方差分析检验，然后是事后测试，比较每组内每个提示条件下 NPS 对喷水的反应。为了进一步探索 NPS 的感觉或情感成分是否更有可能受到负面期望的调节，我们在每个关键区域进行了 ROI 分析：S1 和丘脑（感觉）、岛叶和杏仁核（情感）。从自动解剖图谱 3 [52] 定义的每个区域中提取 Beta 值，然后取平均值。对这些 ROI 进行了相同的方差分析和事后检验。 统计学 使用 IBM SPSS Statistics 21.0（IBM Corp.，Armonk，NY）实现行为数据统计。所有分析的显著性水平均设置为 0.05，并在适当时使用 Greenhouse-Geisser 校正非球形度。使用带有 Bonferroni 校正的双尾成对检验评估事后比较。在适当的情况下，提供了部分 eta-squared （） 和 Cohen 的 d 值来演示效应大小。 支持信息 仅通过提供有关辣度的信息来调节体验的热量。 显示 1/13： pbio.3002818.s001.docx 跳至 fig分享导航 很抱歉，我们无法加载您的数据。 1 / 13 下载 无花果分享 S1 图 仅通过提供有关辣度的信息来调节体验的热量。 个人数据将存储在 https://osf.io/cvjtd/?view_only=82aa9d97102c425f963ab1b4e52e8580 中。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s001 （DOCX） S2 图 在喷出时，所有参与者的大脑反应都比水更强。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s002 （DOCX） S3 图 在 Neutral Cue 条件下的 heat 和 like ratings 之间为每个参与者的点赞评分。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s003 （DOCX） S4 图 个人行为评级轨迹。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s004 （DOCX） S5 图 第一级一般线性模型中包括饱和阶段的喷射时 Intensity Cue（酱汁>水）>中性提示（酱汁>水）相互作用的大脑反应。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s005 （DOCX） S6 图 每组喷出时 Intensity Cue（酱汁>水）> Neutral Cue（酱汁>水）相互作用的大脑反应，分别分析高强度和低强度辣酱。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s006 （DOCX） S7 图 参与者对愉快特征的反应按对辛辣味道的内在偏好分组。 b 和 c 的个人数据存储在 https://osf.io/cvjtd/?view_only=82aa9d97102c425f963ab1b4e52e8580 中。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s007 （DOCX） S8 图 每个参与者的原始热等级。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s008 （DOCX） S1 表。 每个参与者在 Neutral Cue 条件下的热度和喜欢评级的相关系数和显著性。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s009 （DOCX） S2 表。 与 Neutral Cues 相比，具有 Intensity Cues 的酱汁>水激活能力更强的集群。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s010 （DOCX） S3 表。 每种情况下的反应时间。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s011 （DOCX） S1 文本。 补充方法。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s012 （DOCX） S2 文本。 补充结果。 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002818.s013 （DOCX） 确认 我们感谢 Dan Bang、Sébastien Hétu、Iris Vilares 和 Tingting Wu 的有益评论和讨论。 引用 1.De Lange FP， Heilbron M， Kok P.期望如何影响感知？趋势 Cogn Sci. 2018;22(9):764–779.PMID：30122170 查看文章PubMed/NCBI谷歌学术 2.Guevarra DA， Moser JS， Wager TD， Kross E. 没有欺骗的安慰剂可以减少情绪困扰的自我报告和神经测量。Nat Commun.2020;11(1):1–8. 查看文章谷歌学术 3.Peerdeman KJ、van Laarhoven AI、Keij SM、Vase L、Rovers MM、Peters ML 等人。通过预期干预缓解患者的痛苦：荟萃分析。疼痛。2016;157(6):1179–1191.PMID：26945235 查看文章PubMed/NCBI谷歌学术 4.Colloca L， Benedetti F. 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