前额叶-扣带回皮层的计算模型研究耦合关系对平衡情绪和认知的作用
Computational Modeling of the Prefrontal-Cingulate Cortex to Investigate the Role of Coupling Relationships for Balancing Emotion and Cognition
魏金钊1,2 • 刘秀玲1,2 • 李利聪1,2
1河北省数字医疗工程重点实验室，河北大学，保定 071000，中国
2河北大学电子信息工程学院，保定 071000，中国
第一作者：魏金钊
通讯作者：刘秀玲、李利聪
情绪加工和认知控制是大脑中两个关键的神经功能，对于维持个体的社会适应性和执行功能至关重要。杏仁核和腹内侧前额叶皮层（ventromedial prefrontal cortex，vmPFC）是情绪处理的核心区域，负责感知和表达情绪信息。与此同时，背外侧前额叶皮层（dorsolateral prefrontal cortex，dlPFC）和顶叶则参与高级认知功能，特别是工作记忆。膝下前扣带回皮层（sgACC）与前额叶皮层的不同区域密切相关，在情绪和认知处理中起着重要作用，被视为情绪-认知网络的关键节点。尽管这些区域有着不同的功能，但它们相互交互作用，形成微妙的平衡。然而，神经网络中的异常耦合可能破坏这种平衡状态，导致抑郁症等精神疾病的发生。因此，对具有负面情绪加工和认知控制作用的神经网络结构的理解，有望推动抑郁症的诊断和治疗的发展。
本研究采用计算建模方法构建了一个生物神经网络模型，其中包括了dlPFC、sgACC和vmPFC这三个关键部分。通过模拟网络之间的耦合作用，形成情绪和认知之间的平衡关系。调节耦合参数和神经元群的功能方式，定量分析神经元活动和情绪网络的动力学过程，以提供对抑郁症可能的发病机制的合理参考。
该模型采用了兴奋-抑制平衡网络模型，基于泄漏整合发放（leaky integrate-and-fire，LIF）的神经元模型和指数衰减的突触模型构建。每个网络由兴奋性神经元和抑制性神经元通过突触连接组成，比例为4:1。时间常数τ是网络的关键参数，模拟神经递质与受体之间的解离过程。网络中的总突触电流由三种不同动力学的化学突触决定：快速兴奋性的AMPA、慢速兴奋性的NMDA和快速抑制性的GABA。根据影像学特征的研究基础，dlPFC与sgACC呈反相关，vmPFC与sgACC呈正相关。这三者之间形成的耦合关系对于平衡负性情绪和认知控制起着至关重要的作用（图1）。
图1 模拟人类神经元网络和情感-认知神经回路。A 大脑皮层中真实的神经网络结构。B 兴奋性和抑制性神经元之间的连接示意图。C 与B相对应的E-I平衡网络中的尖峰光栅图。D sgACC、dlPFC和vmPFC的脑成像特征。E 情绪-认知网络的模型结构和模型接受的外部输入。
sgACC异常激活是抑郁症的潜在原因之一。模型的数值仿真结果与实验观察一致，随着τ值不断增加，兴奋性神经递质的浓度逐渐增多，网络不断激活（图2）。同时dlPFC的活性逐渐被抑制，影响网络的认知控制能力。vmPFC相应的被激活，造成负性情绪过度加工。
图2 sgACC异常兴奋的模拟过程。A sgACC异常激活导致网络失衡的模型结构。B 上半部分：调整衰减指数 τ 以模拟神经递质与受体的缓慢解离。下图 sgACC 网络所有神经元的电压轨迹变化。
最后，本文利用计算建模技术深入研究了情绪-认知网络的耦合关系，特别强调了sgACC的重要作用，为基于模型的抑郁症发病机理研究提供了新的视角。
关键词：前额叶-扣带回皮层；计算建模；耦合关系；抑郁；情绪与认知
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https://link.springer.com/article/10.1007/s12264-024-01246-7
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