死亡认知神经机理的多模态脑功能成像研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31871134
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0907.认知心理学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Death awareness is a unique human mental process that produces existential anxiety but inspires creation of cultural worldviews to buffer death anxiety and extensively influences our cognition, emotion and decision making. However, we have known little about how death cognition is mediated by the brain. Based the neuroimaging findings of our previous studies, this project aims to integrate multimodal brain imaging techniques (including EEG/ERP, fMRI, and MEG) to test the following hypotheses: (1) the salience network that consists of the cingulate and insular cortex plays a key role in death cognition; (2) transient and sustained representations of death-association modulate the salience network activity in opposite directions. By analyzing multimodal brain imaging results and the salience network activities in different stages, we aim to identify a dynamic neural model of death cognition, put forward new psychological accounts of death cognition. The findings of this project would improve our understanding of psychological and neural substrates of death cognition and would be important for understanding human decision making under mortality threat.
死亡意识是人类独特的心理活动之一,它一方面引起存在焦虑,另一方面激励人类创造多种文化价值观来缓解存在焦虑,并对人类的认知、情绪及行为决策产生广泛的影响。然而,我们对人类大脑如何认知死亡却知之甚少。基于我们先前的脑功能成像研究结果,本项目拟结合多种脑功能成像技术(包括脑电、功能磁共振和脑磁图等),开展系列实验,检验以下科学假设:(1)突显神经网络(包括扣带回和脑岛)在死亡认知中起关键作用;(2)死亡关联的瞬态和稳态表征双向调控突显神经网络活动。本项目将通过分析多模态脑功能成像实验结果,特别是凸显网络不同阶段活动的关系,建立与死亡认知相关的动态神经活动模型,提出新的关于死亡认知的心理学理论,增进对死亡认知的心理和神经基础的理解。本项目的研究成果对理解人类在死亡威胁情景下的行为决策具有重要意义。

结项摘要

本项目通过开展行为和多模态脑功能成像实验,研究死亡认知的神经基础,特别是凸显网络的关键作用和机制,以及死亡认知对其它认知活动的影响和神经基础。我们的研究还扩展到学习死亡抽象符号的认知和神经机制,以及文化信念对死亡认知焦虑的影响。我们的研究结果揭示了扣带回和脑岛活动的抑制在死亡认知中的关键作用,及其对后续静息态和其它认知功能相关的神经活动的影响。我们的研究结果还证明生命存在信念对缓解死亡焦虑有因果性的调节作用,在不同社会广泛存在。我们在实验研究发现基础上,提出了新关于默认信念的认知科学新问题,即默认信念在社会决策中起关键作用。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Default beliefs as a basis of social decision-making
作为社会决策基础的默认信念
  • DOI:
    10.1016/j.tics.2022.09.004
  • 发表时间:
    2022-09
  • 期刊:
    Trends in Cognitive Sciences
  • 影响因子:
    19.9
  • 作者:
    Shihui Han
  • 通讯作者:
    Shihui Han
Cultural differences in neurocognitive mechanisms underlying believing
信念背后的神经认知机制的文化差异
  • DOI:
    10.1016/j.neuroimage.2022.118954
  • 发表时间:
    2022-02-08
  • 期刊:
    NEUROIMAGE
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Gao, Tianyu;Han, Xiaochun;Han, Shihui
  • 通讯作者:
    Han, Shihui
Cognitive and neural bases of decision-making causing civilian casualties during intergroup conflict
群体间冲突期间造成平民伤亡的决策的认知和神经基础
  • DOI:
    10.1038/s41562-021-01064-1
  • 发表时间:
    2021-03-08
  • 期刊:
    NATURE HUMAN BEHAVIOUR
  • 影响因子:
    29.9
  • 作者:
    Han, Xiaochun;Zhou, Shuai;Han, Shihui
  • 通讯作者:
    Han, Shihui
Distinct neurocognitive mechanisms underlying learning and .representations of symbols of life and death
学习和生死符号表征的独特神经认知机制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Cerebral Cortex
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Tianyu Hao;Shihui Han
  • 通讯作者:
    Shihui Han
Neural mechanisms of modulations of empathy and altruism by beliefs of others' pain.
通过相信他人的痛苦来调节同理心和利他主义的神经机制
  • DOI:
    10.7554/elife.66043
  • 发表时间:
    2021-08-09
  • 期刊:
    eLife
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    Wu T;Han S
  • 通讯作者:
    Han S

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其他文献

Binding of verbal and spatial
言语与空间的结合
  • DOI:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴祥;陈湘川;李至浩;韩世辉
  • 通讯作者:
    韩世辉

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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