周晓林课题组在Journal of Neuroscience上发表文章

揭示利他决策的计算和神经基础

　　利他行为是指一系列个体通过牺牲自身利益或付出一定代价来提高他人（个人或群体）福利的行为，常见的利他行为包括帮助行为、合作行为、资源分享、慈善捐赠和志愿活动等。利他行为在人类社会中普遍存在；但不管是在现实生活中还是在实验室环境下，人们并不总是愿意伸出援手帮助他人。因此，人们如何衡量利弊、做出是否帮助他人的决策，以及利他行为为何在个体之间存在如此巨大的差异，一直以来都是困扰我们的问题。

　　以往研究主要从两方面探讨了利他行为产生的机制。一方面，共情-利他假说认为他人的不幸遭遇会诱发个体的共情反应，具有更强的共情特质的个体会更愿意做出利他行为帮助他人摆脱困境。另一方面，代价-奖赏模型认为，人们会仔细权衡利他行为所需付出的代价和将会获得的收益，进而做出是否帮助他人的选择。然而，由于以往研究缺乏定量分析，我们仍然不清楚人们在做出利他决策的过程中如何权衡利自我利益与他人利益，这一计算过程如何在大脑中实现，以及代价-收益计算的过程是否以及如何受到个体人格特质（例如共情特质）的影响。

　　在本研究中，周晓林教授课题组采用课题组首创的人际帮助实验范式（图1），结合计算模型和功能磁共振成像（fMRI）技术对以上问题进行了探讨。在每一轮的人际帮助任务中，受试者会与一位匿名参与者配对成为搭档；这位匿名搭档将接受一个会引起生理痛苦的噪声刺激。受试者则可以选择是否捐出一定数额的金钱帮助这位搭档免于接受相应的噪声刺激。研究者通过操纵噪声刺激的强弱（由弱到强共10个等级）量化匿名搭档接受帮助后的获益大小。当噪声刺激较弱时，利他行为产生的获益较小；而当噪声刺激较强时，利他行为产生的获益较大。受试者愿意捐出的金钱数额则被作为测量个体利他行为的指标。在fMRI实验中，研究者参数化地操纵了每一轮任务中搭档将接受的噪声刺激强度（即帮助行为的获益大小）及受试者将捐出的金钱数额（即帮助行为的代价）。

图1. 实验流程

　　计算模型的分析结果表明，人们会将帮助行为的代价和获益大小进行非线性的整合。这意味着当获益越大时，个体愿意付出的代价将非线性地提高。这一结果扩展了以往研究中对利他行为的线性计算假设，并证实了非线性计算对刻画和解释个体利他行为的重要性。神经成像的结果则表明背侧前扣带皮层（dACC）与右侧下顶叶（rIPL）共同表征了利他行为的代价大小和获益大小，双侧背侧前脑岛/下额回（daINS/IFG）只参与了代价大小的表征（图2）。

图2. 背侧前扣带皮层（dACC，A）与右侧下顶叶（rIPL，B）共同表征代价大小和获益大小，双侧背侧前脑岛（daINS/IFG，C）表征代价大小。

　　为了进一步解释利他行为在不同个体之间存在巨大差异的原因，研究者进行了中介分析和被试间表征相似性分析（IS-RSA）。中介分析表明，更强的共情特质确实会提高个体在利他帮助任务中对他人获益的计算权重，并且这一效应受到了腹侧前脑岛/中脑岛（vaINS/mINS）的完全中介（图3）。IS-RSA的结果则表明，在vaINS/mINS和背外侧前额叶（DLPFC）具有更高表征相似性的个体会表现出更加相似的利他倾向。这些结果共同表明vaINS/mINS和daINS/IFG作为脑岛中临近却不同的两个亚脑区参与了利他决策过程中不同的子加工过程。

图3. 腹侧前脑岛/中脑岛（vaINS/mINS）完全中介个体共情特质对利他偏好的影响。

　　综上所述，本研究揭示了人类利他行为背后的代价-收益权衡过程的计算神经机制，强调了代价-收益非线性整合对理解利他行为的重要性，并且为理解利他行为以及其它涉及多重动机的复杂社会行为的个体差异的机制提供了全新的视角。

　　论文链接：https://www.jneurosci.org/content/early/2021/03/05/JNEUROSCI.1939-20.2021