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感情調節の基礎となる複数の大規模ニューラルネットワーク
Multiple large-scale neural networks underlying emotion regulation.
PMID: 32659287 DOI: 10.1016/j.neubiorev.2020.07.001.
抄録
最近のモデルでは、感情の生成、知覚、および調節は、複数の相互作用する大規模な脳ネットワークに依存していることが示唆されています。この分野の豊富な研究にもかかわらず、これらの神経ネットワークの正確な機能的性質や異なるトポロジカルな特徴については、いまだ解明されていません。ここでは、確立されたデータ駆動型のメタ分析的グルーピングアプローチを用いて、これらの問題に取り組んだ。我々は、（戦略、目標、刺激の種類に依存しない）感情調節を調査するために、これまでに発表された実験の大規模なセットにk-meansクラスタリングを適用し、これらの実験の結果を大規模なネットワークに分離した。これらの大規模ネットワークの機能的性質を明らかにするために、我々はメタデータの用語（タスクレベルの記述や行動領域）を機能的に解読した。その結果、4つの大規模な脳ネットワークを同定した。最初の2つのネットワークは調節に関連しており、機能的には反応抑制や実行制御に焦点が当てられ、評価や言語処理よりも強い特徴を持っていた。対照的に、2番目の2つのネットワークは、主に感情の生成、評価、および生理学的プロセスに関連していた。本研究で得られた知見が、感情調節の現代的なモデルをどのように裏付け、示唆しているのかを議論し、それによって文献に大きく貢献している。
Recent models suggest emotion generation, perception, and regulation rely on multiple, interacting large-scale brain networks. Despite the wealth of research in this field, the exact functional nature and different topological features of these neural networks remain elusive. Here, we addressed both using a well-established data-driven meta-analytic grouping approach. We applied k-means clustering to a large set of previously published experiments investigating emotion regulation (independent of strategy, goal and stimulus type) to segregate the results of these experiments into large-scale networks. To elucidate the functional nature of these distinct networks, we used functional decoding of metadata terms (i.e. task-level descriptions and behavioral domains). We identified four large-scale brain networks. The first two were related to regulation and functionally characterized by a stronger focus on response inhibition or executive control versus appraisal or language processing. In contrast, the second two networks were primarily related to emotion generation, appraisal, and physiological processes. We discuss how our findings corroborate and inform contemporary models of emotion regulation and thereby significantly add to the literature.
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