社交亲密感和对奖励的敏感度在共享奖励的体验中能够增强皮质-纹状体功能

《Biological Psychology》：Social Closeness and Reward Sensitivity Enhance Corticostriatal Function during Experiences of Shared Rewards

本研究通过fMRI扫描，让45名参与者进行卡牌猜测游戏，奖励共享给朋友、陌生人或计算机。结果显示，与陌生人相比，朋友共享奖励时腹侧纹状体（VS）激活更强，且与背侧顶枕 junction（TPJ）连接更紧密。奖励敏感性和物质使用作为调节变量，发现高或低敏感性个体在朋友与陌生人之间的VS激活差异较小，而物质使用增加时VS与右面部梭形区（FFA）的连接差异显著。这表明社交关系与个体特质共同影响奖赏处理，可能预示精神健康风险。

　　

大卫·V·史密斯（David V. Smith）| 奥里·扎夫（Ori Zaff）| 詹姆斯·B·温加登（James B. Wyngaarden）| 杰弗里·B·丹尼森（Jeffrey B. Dennison）| 丹尼尔·萨津（Daniel Sazhin）| 杰森·蔡恩（Jason Chein）| 迈克尔·麦克洛斯基（Michael McCloskey）| 劳伦·B·阿洛伊（Lauren B. Alloy）| 约翰娜·M·贾尔乔（Johanna M. Jarcho）| 多米尼克·S·法雷里（Dominic S. Fareri）

美国宾夕法尼亚州费城天普大学心理学与神经科学系

摘要

尽管先前的研究表明，与亲密的社会关系共享奖励时，纹状体的反应会增强，但关于个体差异如何影响在社交环境中体验奖励时腹侧纹状体（VS）的激活和连接性，我们了解得还不够多。鉴于自我报告的奖励敏感性和物质使用水平与VS激活的差异有关，我们着手研究这些因素是否独立地与社交环境中的神经奖励反应增强有关。在这项预先注册的研究中，参与者（N=45）在玩一个卡片猜测游戏时接受了功能性磁共振成像（fMRI）扫描，正确或错误的猜测会导致金钱收益或损失，这些收益或损失会与亲密朋友、陌生人（协作者）或非人类伙伴平分。与我们的先前研究一致，我们发现与社交关系亲密的伙伴共享奖励时，VS的激活程度高于与网络外的陌生人共享奖励时。随着自我报告的奖励敏感性的增加，与朋友和陌生人共享奖励时VS反应的差异减小。我们还发现，与陌生人共享奖励时，VS与颞顶交界处的连接性增强。最后，探索性分析表明，随着奖励敏感性和亚临床物质使用水平的增加，VS与右侧梭状脸区（fusiform face area）的连接性差异也会随着社交环境的不同而变化。这些发现表明，对亲密朋友环境的反应可能与个体的奖励敏感性或亚临床物质使用习惯有关；这些因素共同可能有助于预测未来心理健康障碍的风险。

引言

从购买汽车到订婚，许多重要的生活决策通常都是在社交环境中做出的——无论是在陌生人还是亲人的陪伴下。社会影响可以深刻地塑造与奖励相关的决策（Dennison等人，2022年；Smith和Delgado，2015年；Powers等人，2022年），包括不适应的选择的出现（O’Brien等人，2011年）。在神经层面，社交环境和个体特征都会影响对奖励的体验和评价。具体来说，腹侧纹状体（VS）——编码主观价值的核心中枢（Haber和Knutson，2010年；Middleton和Strick，2000年）——不仅对金钱奖励本身有反应，也对它们的社交环境有反应。例如，与朋友分享金钱收益会增强VS的反应，而与陌生人或非社交伙伴分享则不会（Fareri等人，2012年），同时伴随着主观满意度、兴奋感和社交行为的相应变化（Dziura等人，2022年）。然而，这种“社交增强”在个体间并不均匀；一些人在社交环境下的神经差异比其他人更明显，这引发了关于是什么驱动了这些个体差异的问题。

在这里，我们提出了一个综合框架，认为社交环境、特质层面的奖励敏感性和物质使用风险共同塑造了共享奖励处理过程中的皮质-纹状体反应。后颞顶交界处（TPJ）、梭状脸区（FFA）、后扣带回皮层（PCC）和内侧前额叶皮层（mPFC）共同构成了一个更广泛的“社交大脑”网络，支持社交注意力、心理化、自我参照处理和关系评估（Bhanji和Delgado，2014年；Hutcherson等人，2015年；Lockwood等人，2020年；Mars等人，2012a）。这些区域中的许多，包括mPFC和PCC，在编码奖励价值方面起着重要作用（例如，Bartra等人，2013年；Acikalin等人，2017年）。这些区域与VS之间的功能连接性之前已被证明与社交环境中的慷慨行为和增强奖励评估有关（Haeger等人，2014年；Park等人，2017年；Tusche等人，2016年）。基于这些文献，我们假设共享奖励会根据社交伙伴的不同引发不同的VS激活和VS–TPJ耦合，与亲密朋友的反应最强，与陌生人的反应中等，与非社交（计算机）伙伴的反应最弱——并且这些神经模式会进一步受到关键个体特征的调节。

在这个框架中，我们关注的一个核心特征是奖励敏感性，定义为欲望刺激激发接近行为的程度（Carver和White，1994年；Kim等人，2015年；Nusslock等人，2007年）。异常高的或异常低的奖励敏感性都与情绪障碍、成瘾风险和纹状体功能障碍有关（Chat等人，2022年；Nusslock和Alloy，2017年；Volkow等人，2010年）。鉴于这些发现，我们模型化了奖励敏感性与皮质-纹状体反应之间的线性和二次关系。我们认为，任一极端的异常敏感性都可能减弱不同社交伙伴之间的差异，或者夸大对偏好环境的神经反应。此外，我们还研究了亚临床物质使用，这是另一个与改变的奖励处理密切相关的特征（Franken和Muris，2006年；Kober等人，2010年；Shadur和Hussong，2014年；Strickland和Smith，2014年）。我们假设奖励敏感性和物质使用可能共同塑造个体对社交环境的神经反应，反映了受损的奖励评估和改变的社交认知的综合风险因素。

尽管人们对社交奖励的神经科学越来越感兴趣，但很少有研究直接探讨个体差异如何调节在不同社交环境中共享结果的神经反应。为了解决这一空白，我们采用了一个卡片猜测任务，参与者在功能性磁共振成像（fMRI）过程中获得了与亲密朋友、陌生人或计算机伙伴共享的金钱奖励（Delgado等人，2000年；Fareri等人，2012年）。我们考察了特质奖励敏感性和物质使用作为奖励接收时神经激活和功能连接性的独立调节因素。在我们的预先注册的假设中，我们预测社交亲密性（朋友 vs. 陌生人或计算机）会增强主观奖励评分、VS激活和VS–TPJ连接性——并且这些社交环境效应将分别受到特质奖励敏感性和物质使用的独立调节。

具体来说，我们预计与朋友共享奖励时VS的反应性与奖励敏感性呈U形关系，即在奖励敏感性最高和最低的参与者中，与朋友的反应性最高。这种模式表明奖励评估失调。我们还预计，物质使用水平较高的个体会表现出更高的VS激活和VS与心理化区域之间的更强连接性，特别是在朋友与计算机对比中。虽然我们最初打算明确测试涉及感知亲密性的交互作用，但由于亲密性评分的高变异性和测量限制（自我包含他人量表；IOS），我们依赖朋友与陌生人对比作为人际亲密性的实际代理。这些明确的预测指导了我们的确认性区域分析和对整个大脑的探索性分析，确保了我们采用理论驱动的方法来理解特质层面因素如何调节对社交共享奖励的神经反应。

参与者

我们的预先注册目标是收集100名年龄在18至22岁之间的参与者的数据（见预先注册：https://aspredicted.org/blind.php?x=SFX_MXL）。然而，由于COVID-19大流行的限制，我们最终只收集到了52名参与者的数据，他们至少完成了一次共享奖励任务的测试，作为更广泛的神经成像会话的一部分。我们应用了预先注册的排除标准来确定最终样本。有三名参与者因头部问题被排除在外。

奖励敏感性调节与朋友分享胜利的偏好

我们首先研究了奖励敏感性和物质使用的个体差异是否预测了在不同社交环境中对共享奖励的主观情绪反应。情绪显著性评分显示了显著的伙伴 × 结果交互作用（F(2, 78) = 35.277, p < 0.001, ηp2 = 0.475），表明社交伙伴对情绪评分的影响在胜利和失败结果之间有所不同。事后比较（Bonferroni校正）证实了参与者对胜利的评分...

讨论

本研究探讨了社交环境如何根据个体在特质奖励敏感性和亚临床物质使用方面的差异调节对共享奖励的神经反应。我们的结果复制了先前的发现，即亲密的社交伙伴在接收奖励时增强了腹侧纹状体（VS）的激活（Fareri等人，2012年），并进一步表明个体特征调节了这些效应。

未引用的参考文献

(Ait Oumeziane等人，2019年；Berman等人，无日期；Berridge和Robinson，2016年；Bolis等人，2021年；Brooks等人，2014年；Büchel等人，2017年；Castrellon等人，2019年；Dobryakova和Smith，2022年；Doricchi等人，2022年；Fareri等人，2015年；Gotlib等人，2010年；Joyner等人，2019年；Kwon等人，2022年；Lahnakoski等人，2012年；Luijten等人，2017年；Maleki等人，2022年；Mars等人，2012年；Nagy等人，2020年；Narr等人，2019年；Nelson等人，2016年；O’Reilly等人，2012年；Parkinson等人，2018年，...

CRediT作者贡献声明

杰森·蔡恩（Jason Chein）：撰写 – 审稿与编辑，概念化。 丹尼尔·萨津（Daniel Sazhin）：撰写 – 审稿与编辑，调查。 劳伦·B·阿洛伊（Lauren B. Alloy）：撰写 – 审稿与编辑，资源准备，方法论，概念化。 迈克尔·麦克洛斯基（Michael McCloskey）：撰写 – 审稿与编辑，资源准备，方法论。 多米尼克·S·法雷里（Dominic S. Fareri）：撰写 – 审稿与编辑，初稿撰写，资源准备，项目管理，方法论，正式分析，概念化。 约翰娜·M·贾尔乔（Johanna M. Jarcho）：撰写 – 审稿与编辑，监督。

写作过程中生成式AI和AI辅助技术的声明

在准备这项工作时，作者使用了ChatGPT 4o来校对和修改部分文本。使用该工具/服务后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对出版物的内容负全责。

利益冲突声明

作者没有需要披露的利益冲突。

致谢

这项工作部分得到了美国国家心理健康研究所（R01-MH123473和R01-MH126911给LBA；R15-MH122927给DSF）、尤尼斯·肯尼迪·施莱弗国家儿童健康与人类发展研究所（R21-HD093912给JMJ）、国家老龄化研究所（R01-AG067011给DVS和F31-AG085934给JBW）以及国家药物滥用研究所（R03-DA046733给DVS）的资助，还有天普大学公共政策实验室的奖学金（给JMJ）的支持。

数据和代码可用性

与该项目相关的分析代码可以...