恐惧学习在精神病发展中的作用：一项利用差异性恐惧条件作用范式对具有精神病易感性人群进行的脑电图（EEG）研究

《Schizophrenia》：The role of fear learning in the development of psychosis: an EEG study utilizing a differential fear conditioning paradigm in people with psychotic vulnerability

　　**摘要**
通过研究处于“精神病风险”状态的个人如何感知威胁和安全信号——特别是他们如何对中性信号产生和消除恐惧反应——我们或许能更好地理解导致急性精神病发作时高度兴奋和恐惧的机制。研究对象包括88名高风险个体（其中28人符合《综合精神病风险状态评估》访谈中的超高风险标准，60人得分超过《社区精神病体验评估》的预设阈值）以及44名健康对照组。所有参与者均接受了标准化且经过验证的差异性恐惧条件反射实验，包括习得、泛化和消退三个阶段。主要关注的结果指标包括晚期正电位（LPP）、恐惧增强的惊跳反应，以及由条件刺激（CS）引发的情绪价值、兴奋度、恐惧感和预期感的自我报告评分。高风险组在恐惧学习方面表现较弱，表现为与对照组相比，他们对CS+和CS-的区分能力显著下降。此外，他们的恐惧消退能力也受损，体现在情绪价值和兴奋度评分上，且CS+与CS-之间的差异减少速度较慢。两组在LPP反应上没有显著差异。高风险精神病状态似乎与难以区分危险与安全刺激有关，同时个体根据新信息调整情绪反应的能力也减弱，而LPP和恐惧增强的惊跳反应则未受影响。早期干预措施可以侧重于重新调整人们对恐惧相关事件的主观情绪评估。

**引言**
经典的恐惧条件反射模型为情绪学习提供了有力的解释框架，也是焦虑障碍暴露疗法的基础。该模型通过将中性刺激（CS）与厌恶刺激（US）配对来引发条件反应（CR），并通过消退过程逆转这种反应。在这种情况下，对未与US配对的CS-的高敏感性（即CS-）表明了适应不良的恐惧学习，这可能促进焦虑障碍的发展。我们认为，异常的恐惧学习同样与精神病症状的出现有关。焦虑症状常与精神病共存，精神病阳性症状（如偏执妄想）也是如此。精神病与焦虑障碍有许多共同特征，包括高度的心理生理兴奋和高度的回避行为。研究发现，精神病患者会对中性面孔产生错误的显著性判断，而在精神病高风险个体中，这种异常的显著性判断甚至能预测其后续发展为完全精神病。根据异常显著性理论，精神病患者会对中性刺激赋予特殊意义，这可能表现为恐惧条件反射中对CS-的敏感性增强。

CR可以通过自我报告、生理反应或神经活动来测量。由于事件相关电位（如LPP）具有较高的时间分辨率，且不易受到习惯化影响，同时较少受到自我报告偏差的影响，因此其在神经科学研究中的使用越来越普遍。LPP主要在顶叶区域测量，被认为能反映对“重要”刺激的动机性注意力。因此，它是捕捉精神病中复杂的注意力机制（尤其是对事件显著性的失调归因）的理想指标。

迄今为止，差异性恐惧条件反射实验很少用于研究精神病。已有研究大多发现精神病患者在习得阶段对CS的区分能力减弱，消退记忆也受损。据我们所知，仅有一项研究探讨了泛化现象，但结果却相反，表明患者存在泛化不足。另有研究指出，有精神病风险的高龄成年人在恐惧习得方面存在障碍（表现为LPP效应减弱）。使用社交刺激（如面孔）作为CS的研究发现，临床高风险（CHR）个体的腹内侧前额叶激活降低。其他研究则发现，不同妄想倾向的参与者在友好度评分、皮肤电导反应和fMRI测量中表现出恐惧消退学习受损。然而，在习得阶段两组间未观察到显著差异。现有研究表明，精神病与恐惧习得和消退能力的受损有关，但由于研究往往只关注恐惧学习的特定阶段或结果，因此结论较为复杂。

为探究精神病高风险个体在恐惧学习不同阶段的潜在异常，本研究采用了成熟的差异性恐惧条件反射实验，涵盖了习得、泛化和消退三个阶段，并使用中性刺激作为CS。结合行为测量（如自我报告的预期感、情绪价值、兴奋度和恐惧感）和神经生理测量（如恐惧增强的惊跳反应FPS和LPP），基于理论框架和现有研究，我们预测高风险组在恐惧习得（LPP反应、FPS和自我报告评分对CS+与CS-的区分度降低）和恐惧消退（从习得阶段到消退阶段，LPP和FPS及自我报告评分的下降幅度减弱）方面会低于健康对照组（HC）。鉴于恐惧泛化研究的匮乏，本研究通过探索性分析来填补这一空白。

**方法和材料**
研究假设已在Open Science Framework平台上预先注册，包括进一步的方法学细节和排除标准：https://osf.io/2dgtc。任何偏离预先注册的内容都会被明确说明。

**程序和参与者**
研究首先通过德语版的《社区精神病体验评估》（CAPE，阳性维度）在线调查，筛选出得分≥2.8的参与者（即精神病风险较高的个体）。调查还包括人口统计信息和EEG检查的排除标准。符合条件的参与者通过电话联系，并使用《精神疾病诊断与统计手册第五版临床版》进行急性及既往精神障碍的筛查。随后进行现场评估，对CAPE得分超过阈值的参与者进行《综合精神病风险状态评估》（CAARMS）访谈，以确定其是否符合CHR标准。不符合标准的参与者被归为精神病倾向（PP）组。

共收集了2224名年龄在18至65岁之间的参与者数据。其中132名参与者被纳入研究：28人属于CHR组，60人属于PP组，44人属于HC组。PP组和CHR组的排除标准包括当前或既往的精神疾病诊断及使用精神药物。临床评估后，记录基线静息状态EEG和心电图。参与者完成差异性恐惧条件反射实验，并获得金钱或非金钱补偿（适用于心理学专业学生）。

**测量方法**
CAPE涵盖了精神病的三个症状维度（阳性、阴性、抑郁），本研究使用其阳性子量表（20个项目）。每个项目根据频率和痛苦程度在4点李克特量表上评分。时间范围从“终生”调整为“过去4周”，以反映当前症状。阳性CAPE子量表的Cronbach’s alpha值为0.91，表明其内部一致性较高。

CAARMS是一种半结构化临床访谈，其阳性症状量表包括不寻常思维内容、非怪异想法、感知异常和言语紊乱等子量表，评分范围从0（“从未，不存在”）到6（“精神病性且严重”）；社会和职业功能量表评估社会和职业功能，评分范围从0到100。这些量表的综合信息用于判断参与者是否符合CHR标准。在符合CHR标准的28名参与者中，25人被归为精神病减弱组，2人归为脆弱组，1人因数据缺失未分类。

**差异性恐惧条件反射实验**
实验流程如图1所示。

**图1：差异性恐惧条件反射实验**
A部分展示了实验的五个阶段，B部分展示了试验顺序及刺激持续时间。绿色圆圈代表条件刺激（CS+），未条件刺激（US）用闪电符号表示，惊跳反应用声音符号表示。CS+的颜色在参与者间随机分配。所有评分均采用0到100的连续量表。试验间隔时间为2–3.5秒。

实验中使用五种不同颜色的圆圈作为CS：CS+和CS-的颜色最蓝或最绿。三个中间圆圈作为泛化刺激（GS）：GS+与CS+最相似，GS-与CS-相似，GSU则不明确。电触觉刺激（US）仅在CS+后施加，位于主导手背，强度设定为不适但无痛。在恐惧习得和泛化阶段，US的强化率为80%。实验前告知参与者会有电触觉刺激，但未告知CS与US的关联。CS呈现时间为2600毫秒，试验间隔时间为2000–3500毫秒。CS结束后600毫秒施加惊跳声音。在习惯化阶段，先单独施加十次惊跳声音（95分贝白噪声，上升/下降时间<1毫秒）。随后分别呈现三次CS+和CS-。在习得阶段，CS+和CS-各呈现20次；在恐惧泛化阶段，每种CS分别呈现12次。恐惧消退阶段，CS+和CS+各呈现31次。期间要求参与者评估US的预期感、情绪价值（不适度）、兴奋度和恐惧感。

**EEG和FPS数据采集与处理**
EEG使用64个Ag/AgCl活性电极（EasyCap GmbH）和actiCHamp Plus放大器（Brain Products GmbH）记录。采样频率为1000赫兹，在线过滤（DC–280赫兹）。参考电极位于AF3和Fz之间，接地电极位于AF4和Fz之间。左眼下方设置外部电极监测眼球运动。预处理是在MATLAB 2023b,37版本中使用EEGLAB 2023.138版本进行的，应用了低通和高通有限脉冲响应滤波器，高通截止频率为30 Hz，低通截止频率为0.01 Hz。如PREP流程39中所述，进行了50 Hz线噪声去除。通过球形样条插值法识别并插值了噪声通道。进行了独立成分分析（ICA）以校正眨眼和扫视伪迹，成分选择基于头皮图、时间过程和功率谱。清理后的数据重新参考了所有头皮电极的平均值40,41，并从刺激开始前-400毫秒到2600毫秒进行了分割。使用FASTER42方法拒绝了剩余的伪迹（在幅度、方差或通道偏差上的z分数大于3）。去除伪迹后剩余的试验次数详细列在表S2中。应用了基线校正（-200到0毫秒）。通过视觉检查，在早期（300-1000毫秒）和晚期（1000-2000毫秒）窗口内，对PO1、PO2、Pz、O1、O2和Oz的LPP幅度进行了平均43,44。通过放置在右眼睑下方的两个Ag/AgCl电极记录了FPS（采样率为1000 Hz）。一个接地电极放置在右眼眶下三角区。数据在Brain Vision Analyzer45中进行了预处理，包括滤波（28-500 Hz）、基线校正和积分。在20-150毫秒的探针后窗口内分析了惊跳反应（即峰值）。排除掉有超过66%无效试验的参与者（n=25）。更多细节见补充材料1。

统计分析
如预先注册的那样，将CHR和PP合并到“高风险”组（N=88）进行假设检验。连续变量的组间差异使用t检验进行检验，分类变量使用卡方检验（χ2）进行检验。所有假设都使用R软件46中的线性混合效应模型进行检验。使用emmeans包和Tukey方法进行了成对比较，以调整多重比较。使用Satterthwaite近似法计算自由度以得出p值。为每个因变量（即评分、LPPs、FPS）的每个阶段分别计算了模型。作为操作检查，我们使用三个单独的模型证明了（1）成功的恐惧习得，（2）恐惧的逐渐泛化，以及（3）成功的恐惧消退。当LPP作为结果进行分析时，模型测试还包括了块的固定效应（第一个块、最后一个块）；当主观评分作为结果进行分析时，还包括了阶段的固定效应（泛化与消退）；还包括了CS类型的双向交互作用。关于习得和消退学习的组间差异的主要假设使用两个单独的模型进行了检验（以下分别称为习得模型和消退模型）。这两个模型都包括了CS类型x组的交互项。尽管消退阶段每个刺激包含31次试验，但LPP分析的块因素仅使用了前10次和最后10次消退试验，以捕捉消退的早期和晚期阶段。对于固定效应CS类型，“CS-”；对于固定效应组，“HC”；对于固定效应块“第一个块”；对于固定效应阶段，“泛化”，编码为参考水平。所有模型都包括了参与者的随机截距，包含LPP的模型还包括了电极的随机截距48。根据建议49，我们旨在拟合最大的随机效应结构，因此包括了所有受试者内的随机斜率。

对协议的更改
(i) FPS峰值检测的时间窗口从预先注册的25-150毫秒更新为20-150毫秒，起始检测的时间间隔（即20-120毫秒）是在预注册后确定的。
(ii) 对于消退，由于在包含10次CS试验的块中惊跳探针的数量分布不均，我们进行了分阶段分析，而不是预先注册的块分析。
(iii) 由于CHR组的招募挑战，我们偏离了预先注册的每组n=44的目标，继续招募更多参与者到PP组（即额外n=16），以确保达到总体预先注册的样本大小（n=132），以获得足够的统计功效（见https://osf.io/2dgtc）。
(iv) 尽管恐惧再现/恐惧回归阶段和皮肤电导反应（SCRs）被包含在范式中，但它们不是研究的重点，因此在这里不会报告。

样本特征
高风险组和HC组在年龄、性别或教育水平上没有显著差异。正如预期的那样，CAPE阳性得分在高风险组中显著更高。详见表1中的描述性统计和推断测试结果。

所有参与者中的恐惧习得、泛化和消退学习的差异
在所有受试者中，成功的恐惧习得（即CS+ > CS-）和恐惧消退（即CS+/CS-差异的减少）在所有主观评分中都明显（所有ps < 0.001）。对于FPS，在习得阶段没有显著反应（p = 0.11），但在泛化阶段变得明显（p < 0.001），并且也观察到了成功的恐惧消退（p < 0.001）（见图S2）。在所有试验中都没有观察到LPPs的习得，但在习得的第二个阶段（即最后10次试验）的早期LPPs中明显（p = 0.02），以及在泛化阶段（即CS+ > CS-，p < 0.001）（见图S1）。在LPPs中也观察到了消退效应（所有ps < 0.001）（见图S1）。在所有评分中都观察到了恐惧的逐渐泛化（所有ps < 0.001），以及在FPS中（p = 0.001）（见图S2），但在LPPs中没有（即GS+ > CS-，所有ps > 0.1）。更多细节见补充材料2。

恐惧习得的组间差异
表2报告了习得阶段对CS+和CS-反应的均值和标准差。

对于效价评分，发现高风险组与CS类型之间存在显著的组×CS类型交互作用，表明高风险组的CS+与CS-的区分度降低（p = 0.011）。对于期望、恐惧或唤醒评分，没有发现显著的交互作用（见图2和表3）。在所有试验中或仅分析第二个块时，都没有发现组间差异（所有ps > 0.25）。同样，FPS也没有发现组间差异（p = 0.29）。

图2：每个组在习得阶段后对CS+和CS-的主观评分。

替代文本可能是使用AI生成的。

条形图显示了每个组在习得阶段后对每种CS类型的平均期望、效价、唤醒和恐惧评分。显示了每个参与者的个别数据点。误差条代表均值的标准误差。*p < 0.05。

表3：习得和消退阶段对CS+和CS-反应的均值（M）和标准差（SD）。

恐惧消退的组间差异
效价和唤醒评分显示了显著的组×CS类型×阶段的交互作用。与HC组相比，高风险组的消退速度较慢，这反映在从泛化到消退的CS+与CS-的区分度减小上（所有ps < 0.04）（见图3和表2及表3）。对于效价和唤醒，两组中CS+评分从泛化到消退都有所下降，而CS-评分保持稳定，只有高风险组在消退后仍然显示出显著的CS+与CS-差异。期望和恐惧评分在组间没有显著差异（所有ps > 0.33）。在LPPs或FPSs中也没有发现组间差异（所有ps > 0.49）。

图3：每个组在泛化（GEN）和消退（EXT）阶段后对每种CS的主观评分。

替代文本可能是使用AI生成的。

条形图显示了每个组在泛化（GEN）和消退（EXT）阶段后对每种CS类型的平均期望、效价、唤醒和恐惧评分。显示了每个参与者的个别数据点。误差条代表均值的标准误差。*p < 0.05。

详见补充材料3以获取完整的测试统计和后续分析。

探索性分析
高风险组在期望评分中表现出过度泛化（见图S3和表S1），这反映在较小的线性偏差得分上（p = 0.02）（补充材料4）。

使用CAPE进行的维度分析
在习得阶段，CS类型与CAPE评分之间存在显著的交互作用（p = 0.009）、效价（p = 0.021）和唤醒（p = 0.006）评分（见图S4）。这表明随着CAPE评分的增加，CS的区分度降低。我们还发现CAPE评分与期望评分的线性偏差评分之间存在负相关（p = 0.010）（见图S5）（补充材料5）。

比较PP、CHR和HC的亚组分析
仅在PP和HC之间发现了亚组差异：如组×CS类型交互作用所示，PP组在习得阶段的效价区分度较小（p = 0.005）和恐惧评分（p = 0.041）。PP组在FPS方面的CS区分度也低于CHR组（p = 0.011）。最后，PP组在期望评分中也表现出过度泛化（p = 0.009），以及在效价（p = 0.016）和唤醒评分（p = 0.022）方面的消退速度较慢（补充材料6）。

包括性别、教育和年龄作为协变量的重新分析
在习得阶段的效价评分中，组×CS类型交互作用仍然显著且效应大小和显著性均未改变；在泛化阶段的期望评分中也是如此。在消退阶段的效价和唤醒评分中，组×CS类型×阶段的交互作用也仍然显著。这表明人口统计变量并未解释这些效应的差异，表明观察到的组间差异是稳健的，并且独立于已识别的性别和教育相关差异（补充材料7和8）。

多重比较的校正
在对七个结果变量（四个自我报告的评分、两个LPP成分和惊跳反应）应用Bonferroni校正后，一些发现不再符合统计显著性标准。这些包括习得阶段高风险组和HC组之间的效价评分差异，以及消退阶段组间的效价和唤醒评分差异。我们应用Bonferroni校正来确定哪些效应可以被认为是统计上稳健的。“结果”部分报告的所有操作检查发现都通过了这种校正。在相关领域中也发现了相同的模式，例如在情绪调节的实验研究54或压力反应与恢复的研究55,56中。这种模式可能是由于精神障碍患者的主观感受和评价与生物学及神经过程之间的差异比健康对照组更大所导致的。与此一致的是，研究表明精神病和抑郁症都表现为自主神经系统压力指标（如心率、皮肤电反应SCRs）与自我报告的压力之间的不匹配，这与较低的情绪意识有关57。这些发现也与先前的研究结果部分一致，即精神分裂症患者和有精神病风险的人在情感反应上的区分能力较弱，例如他们可能将愉快刺激视为不那么积极，而将中性刺激视为更消极58。我们的研究进一步证实了这一点，表明有精神病风险的人在学习到的威胁和安全信号之间的区分能力也受损，这体现在他们的情感评分上。由于我们使用的是未服用抗精神病药物的有风险状态的人群，因此可以认为这种对威胁信号的主观情感反应差异的缺乏可能更直接地与精神病体验的核心特征相关，并能解释这些特征。从这个意义上说，这种模式可能反映了预测编码的广泛紊乱59，即对威胁的预期未能适当地调节情感反应，导致情感不确定性增加，可能进而引发妄想并伴随情感痛苦。这也可以通过异常显著性理论13来解释，该理论将精神病症状与对原本中性事件的异常重要性赋予联系起来。期望评分上没有显著的组间差异表明，有精神病风险的人在意识认知评估方面表现出健康模式，并且能够正确完成任务。这与焦虑障碍中的恐惧条件反射研究结果一致，最近的一项元分析显示，他们在差异性期望评分上与健康对照组没有差异3。据我们所知，还没有关于精神病的恐惧条件反射研究包含期望评分。然而，LPPs（低频正波）上没有组间差异与先前的研究发现不符，后者指出有CHR（临床高风险）状态的人在P300波幅上的差异减少27。在那项研究中，测试的对象仅限于CHR患者，而我们的样本包括了更广泛的风险严重程度范围。不过，我们的探索性亚组分析并未显示CHR亚组在习得过程中的LPP异常更为明显（见补充材料6）。相关研究中使用社会刺激（即中性面孔）可能解释了这些差异，因为CHR患者对中性面部表情的神经激活增强60。

关于消退过程，我们发现自我报告的结果与生理结果之间存在同样的分离，只有自我报告的测量结果显示出与健康对照组的差异。有风险组在情感和唤醒评分的差异性条件反射反应上的减少速度较慢，这表明他们更新情感反应以适应新信息的能力受损。这一点尤其值得注意，因为在习得和泛化阶段结束时，有风险组在情感评分中对CS+（条件刺激阳性）和CS-（条件刺激阴性）的区分能力显著降低。这似乎表明有风险个体在消除与主观情感相关的反应方面存在特别的抵抗。这与先前的研究结果一致，即高妄想倾向个体的消退能力受损29，并可以作为进一步阐明持续性妄想患者消退学习机制的起点61。我们样本中情感障碍和焦虑障碍的高发率引发了这样一个问题：观察到的恐惧习得和消退学习的变化是否特定于精神病风险，还是反映了各种诊断中普遍存在的情感失调。然而，这种共病情况与有精神病风险个体的临床特征相符62，表明我们的发现对该人群具有生态学有效性。此外，这一发现也与显示精神病确诊患者消退学习受损的研究结果一致21。总体而言，无法消除习得的威胁关联表明有精神病风险个体的意识情感处理存在僵化。这可能导致适应不良的情感反应持续存在，这种现象在其他精神障碍（如焦虑3）中也很明显，可以被视为跨诊断的特征。

局限性：
- 较小的CHR亚组限制了亚组分析的可靠性。
- 广泛接触普通公众可能会稀释预测试的风险63。
- 我们合并的有风险样本的总体共病率与使用既定风险标准的大规模研究结果相当62，这表明我们样本中的风险特征与已建立的模型一致。
- 虽然样本中女性比例较高且受教育程度较高，但这些人口统计特征并未显著影响主要结果。
- 使用回顾性评分（即在实验阶段后收集的评分）限制了试验级别的分析。
- 设计中优化的EEG时间安排不支持可靠的SCR（皮肤电反应）分析64，因此我们在假设检验中未包含SCR数据。
- 在假设检验中，没有对不同结果模式进行多重比较校正，因为每种测量都反映了恐惧学习的不同方面，从而提供了互补信息14。尽管这种方法符合当前领域的实践，但我们承认这增加了I型错误的风险。为了估计多重检验的潜在影响，我们在探索性分析中应用了保守的Bonferroni校正。根据这一更严格的标准，一些效应不再具有显著性。这表明，在控制家庭误差后，组间差异可能不那么明显或完全不存在。尽管如此，总体模式仍与现有文献一致。

结论：
我们发现具有精神病易感性的人在恐惧学习方面存在缺陷，他们对恐惧相关刺激和中性刺激的区分能力较弱，并且对恐惧消退的抵抗能力增强，特别是在对情感和唤醒的评估中。这表明当与威胁相关的线索不再表示危险时，习得的情感反应会持续存在，可能导致难以适应环境变化。基于这些发现，我们提出，恐惧和相关安全刺激的情感和唤醒的习得关联可能代表了精神病易感性的早期标志——尽管可能是非特异性的。我们的发现可能有助于通过针对与威胁相关线索的情感学习进行针对性干预来改进治疗策略。