DCMを用いた感情ラベリングの理解の進展

 (2013). Advancing understanding of affect labeling with dynamic causal modeling. NeuroImage, 82, 481-488.

偶発的な感情制御のフォームのメカニズム的理解は感情科学における基礎的応用的研究への示唆を与える。本研究では、ｆMRIのDCMを表情ラベリングパラダイムに用いて前頭前野から皮質下への影響を検討した。感情ラベリングにはvlPFC、amygdala、ブローカ領域を含む4つの領域を用いた。64個のモデルを45人の健常者を対象に検討した。32個のベイズモデルでは強固な内在的なネットワークの結合性がしめされた。ラベリングの調整効果は、ブローカ領域からamygdalaまたはそれよりも強いvlPFCからamygdalaへの抑制効果を示すベイズモデル平均において強固に観察された。これらの結果は、これまでに相関関係で示されていた皮質ー皮質下領域の負のカップリングを頑健かつ拡張する知見である。

感情ラベリングのメカニズムを考えるうえで非常に重要な知見。実際に自分でもやるべきだと思っているが、なかなか進まないのが残念。