外倾性相关脑区的局部区域一致性及其与言语智力的关系:一项静息态fMRI 研究

李莎莎，赵文涛，李婧，徐勇,,3*

(1.山西医科大学人文社会科学学院，山西 太原；2.山西医科大学第一医院/第一临床医学院精神卫生科，山西 太原；3.山西医科大学第一医院/第一临床医学院精神障碍人工智能辅助诊疗技术实验室，山西 太原)

0 引言

在早期研究中，人格与智力往往被视为两个彼此独立的特质，但越来越多的研究发现，人格与智力间存在着显著的相关[1]。五因素人格理论作为目前世界上使用最广泛的人格理论之一，将人格分为了五个维度：宜人性、责任心、外倾性、神经质、开放性[2]。在这五个特质中，外倾性用来表示人际互动的数量和密度、对刺激的需要以及获得愉悦的能力，它是人格五因素中与智力联系最为紧密的特质之一，多项研究发现外倾性与智力之间存在正相关关系[3-5]，例如，Pearman 在研究中发现外倾性是加工速度和短时记忆的正向预测因子[6]，而Lynn 发现外倾性与IQ 显著正相关[7]。但也有一些研究得到不同的结论，Moutafi 的研究发现一般智力与外倾性之间具有显著的负相关关系，并对其具有负向预测作用[8]；另外，还有研究表明高外倾者在进行推理等需要高度加工的认知任务时表现较差[9,10]。由此可见，以往研究对外倾性和智力之间的关系还尚未有统一的结论，究其原因，除了研究样本的限制外，更重要的是研究手段的局限性，以往对人格与智力关系的研究大多都仅采用量表来测量主要变量。

与此同时，神经科学发展，为心理学研究提供了更客观的测评指标，尤其是磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)技术的出现，为心理学研究的发展开拓了一条新的道路。静息态功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance imaging，r-fMRI)测量的是静息状态下人脑的bold 信号，针对人格本身较稳定的特质，又因为其可重复性高，干扰性少，应用于人格脑机制的研究上更具有优势。而在fMRI 的多种方法中，本次研究选择的是局部区域一致性(Regional homogeneity，ReHo)方法，它主要用于度量大脑某个活动区内不同体素活动同步性的大小。一方面是因为ReHo 分析方法本身的特性符合以往人格研究结果中脑区定位的特征，另一方面是因为已有研究证明了ReHo 指标的神经生物学意义[11]。

因此，在结合量表数据的基础上，我们使用r-fMRI 技术中的ReHo 方法，定位与外倾性相关的脑区，并进一步从脑神经机制的角度来探讨外倾性与智力间的关系，我们假设外倾性与智力之间的确存在关系，而且这种关系可以从大脑功能的角度来进行解释。

1 对象与方法

1.1 对象

招募健康成人被试，按照一致的纳入排除标准严格筛选，受试者均签署知情同意书。本研究方案经过山西医科大学第一医院伦理委员会审查通过。

纳入及排除标准：右利手；19-57 岁；无精神疾病；学历初中及以上；无重大躯体疾病史及颅脑外伤史；两系三代无精神病史或神经病史；符合磁共振扫描条件(无假牙、心脏起搏器等)；大脑核磁图像质量控制达标。

共招募156 例健康成人被试，完成大五人格量表、韦氏成人智力量表及静息态fMRI 数据的收集。后未纳入研究者5人(其中问卷无效者2 人，核磁数据质量不达标者3 人)，最终纳入研究151 人，其中男性47 人、女性104 人，平均年龄为(26.93±7.671)岁，平均受教育年限为(17.04±2.094)年。

1.2 方法

1.2.1 研究工具(量表)、测评方法

采用大五人格量表(Neuroticism Extraversion Openness Five-Factor Inventory，NEO-FFI)对所有被试的外倾性维度人格特征进行测量(Costa & McCrae ,1989). NEO-FFI 已被证明与完整版本一致，并且与其他人格量表一样具有良好的信效度[12]。大五人格量表将人格共分为五个维度：尽责性、宜人性、外倾性、神经质和开放性，本研究中主要需要的是外倾性的测量分数。

本研究采用经过龚耀先修订的韦氏成人智力量表(Chinese Revised Wechsler Adult Intelligence Scale，WAISRC)对被试进行施测，共包括11 个分测验，这11 个分测试又可以归类为2 个分量表——言语量表(Verbal Intelligence Quotient，VIQ) 和操作智力量表(performatnce Intelligence Quotient，PIQ)[13,14]。测试结束后根据标准化常模将粗分换算成量表分，就得到1 个总量表得分(Full Intelligence Quotient，FIQ)和2 个分量表得分：VIQ 和PIQ。

核磁共振扫描：所有的成像数据都是在山西省人民医院使用德国西门子公司生产的 Siemens Magnetom Trio 3T 全身磁共振成(MRI)系统收集的。使用专门的泡沫垫固定被试头部以避免头动过大影响数据质量，给每位被试佩戴专门的防噪音耳机以降低机器噪声对被试产生的影响。在扫描过程中，要求被试闭上双眼，保持清醒状态，尽量不进行任何思考。

脑成像数据的获取：使用德国西门子公司生产的 Siemens Magnetom Trio 3T 全身磁共振成(MRI)系统，收集被试的全脑静息态fMRI 数据。扫描过程和序列参数如下：静息态fMRI数据采集使用回波平面成像序列(echo-planar imaging (EPI)sequence)，横断位从下到上隔层扫描，共32 层。层厚=4 毫米，TR=2500 毫秒，TE=40 毫秒，采集矩阵=64×64，翻转角度(FA)=90 度，扫描视野(FOV)=240mm。每个被试采集212个时间点，扫描持续时间8 分57 秒。

1.2.2 评价或观察指标

图像预处理：fMRI 的数据预处理过程运用MATLAB 平台上的DPARSF 软件工具包(http：//rfmri.org/DPARSF)。考虑到初始fMRI 信号的不稳定性和参与者对环境适应的过程对结果可能造成的影响，故删除每个被试前10 帧功能图像；时间层校正；头动校正，剔除fMRI 数据中头部挪动幅度超过2.5 mm 或三维旋转角度超过2.5 的被试7 名；进行空间标准化处理；回归可能产生干扰的协变量的方差；滤波(0.01～0.08HZ)，去除低频漂移和高频噪声的影响。

ReHo 分析： Reho 分析采用REST 软件(http：//restfmri.net/forum/REST_V1.8)。通过计算每一个KCC 值( 也称为ReHo 值)来度量给定体素的时间序列与其最接近的26 个体素的相似性。计算KCC 值的详细原理及公式在Zang 的研究中已经具体阐述过，最终通过计算全脑每个体素的KCC 值，生成单个ReHo 图。为了使全脑效应最小化，体素ReHo 值将除以每个参与者的全脑ReHo 的平均值，然后利用FWHM4.0mm 的高斯核对平均ReHo 图像进行空间平滑。

继续采用REST 软件对被试ReHo 图和外倾性得分进行Pearson 相关分析，应用AlphaSim 方法对相关分析的结果进行多重比较校正，设置P＜0.001 时差异具有统计学意义。通过REST 软件可获得每个像素在蒙特利尔神经科学研究所(MNI)脑图谱中的坐标值，用X、Y、Z 表示，按照该坐标进行解剖定位并确定相关脑区。

1.2.3 统计处理

我们用SPSS 2.0 软件(https：//www.ibm.com/cn-zh/analytics/spss-statistics-software)，将年龄、性别和学历作为协变量后，对外倾性得分与智力各量表得分进行相关分析。

在外倾性与ReHo 值的相关分析中，考虑到性别、年龄和学历可能对ReHo 和ENO-FFI 得分相关性分析的影响，我们在用REST 软件进行相关分析时将性别、年龄和学历作为协变量，以体素方式评估所有受试者外倾性得分和大脑ReHo之间的相关性。

中介效应检验：为了检验脑结构、外倾性和智力得分之间可能存在的中介关系，bootstrapping 是目前最科学的方法之一[15-17]。Bootstrapping 是指从数据集中反复采样，估计每个重采样数据集中的间接影响(预测通过中介对结果的影响)。本研究将与外倾性显著相关脑区的ReHo 值作为自变量，韦氏智力得分作为因变量，外倾性作为中介变量，使用SPSS v.20 中的PROCESS 插件(http：//www.xunart.com/c145362.html)进行分析，该过程重复1000 次，并对间接影响的抽样分布给出置信区间(CI) 估计，使统计能力最大化。如果结果中的95% CI 不包含0，则我们可以得出结论：在P=0.05 的水平上，间接效应与零有显著差异，因此中介作用存在。

2 结果

2.1 外倾性与ReHo 值的相关(见表1 和图1)

最终我们的结果显示，与NEO-FFI 量表中的外倾性维度呈正相关的脑区有：颞中回、颞极、脑岛、后扣带回。

表1 大脑局部区域一致性与外倾性显著相关的脑区

2.2 外倾性在智力脑机制中的中介作用(见表2)

2.2.1 人格量表与智力量表的相关

在控制年龄、性别和学历后，将大五人格量表的外倾性维度与智力量表的两个分量表进行相关分析，得到人格的外倾性与言语分量表之间具有显著的相关(P＜0.05)。

图1 与外倾性相关的局部区域一致性增强的脑区: 右上左，右侧颞极;右上右，左侧颞中回; 左下，右侧脑岛; 右下，左侧后扣带回。

表2 外倾性与智力各量表得分的相关分析

2.2.2 人格的中介作用(见表3)

将与人格维度相关脑区中的ReHo 值提取出来，然后将其作为自变量，言语智力分量表得分作为因变量，外倾性作为中介变量，来建立中介模型，运用Bootstrap 法对其进行分析。得到左侧后扣带回到言语智力分量表的中介效应95%置信区间为(-6.7683 -0.1566)，不包含0，说明中介效应显著；得到右侧颞极到言语智力分量表的中介效应95%置信区间为(0.2918 8.3063)，不包含0，说明中介效应显著；得到右侧脑岛到言语智力分量表的中介效应95%置信区间为(0.35 6.5926)，不包含0，说明中介效应显著。

表3 各脑区ReHo 值与言语智力分量表(VIQ)的中介效应(外倾性为中介变量)

3 讨论

在ReHo 分析中发现，人格维度中的外倾性与大脑中颞中回、颞极、脑岛和后扣带回的ReHo 值呈正相关。颞中回跟语言理解有关，中文刺激激活了左侧颞中回[18]。扣带皮层是边缘系统的一部分，已有研究发现它在情绪，注意力和社会行为中起到作用，这与外倾性高的人往往更擅长于社交活动的特点相一致[19,20]。右侧时间极点与情节记忆相关，具体来讲，它与情绪和社会性相关记忆的关系更紧密。及时把握住别人的情绪和调整自己情绪的能力越强，以及社会性相关记忆的能力越强，个人的社会性发展就会越好，外倾性发展的可能性也就越大，当然，相互关系也有可能是反向的，但他们之间的确存在着关系这一点是毋庸置疑的。脑岛会引起道德感、共情以及对音乐的情绪反应[21]。共情在社交中是一项极为有用的能力，准确把握住对方的感受，并给予适当的回应，对于社交环境中的互动具有极大的促进作用。

我们的结果不仅证明了外倾性与言语分量表有着正相关关系，还发现在后扣带回、颞极和脑岛这三个脑区与言语智力的对应关系中，外倾性起着中介作用。外倾性得分越高，言语分量表得分越高，这在语言的发展阶段能够得到一定程度上的解释，在儿童时期言语发展的阶段，外倾性高的孩子会更乐意与别人交流，因此得到更多言语表达的机会，也就在言语方面能够发展得更好。

除此之外，对于人格和智力间的这个中介模型，也存在一种更为宏观的解释：在人格与智力的理论研究中，除了传统的单纯对智力和人格两者间关系的探讨外，Colin 提出另一种完全不同的看法：智力可以被看作是人格更大领域的一个构念[22]。也就是说，将传统人格理论扩展开来后，智力也可以看作是人格的一部分。结合以往研究[23]中得出的信息加工速度与IQ 相关的结果来看，也许存在这样一种可能：信息加工速度之所以与IQ 有高相关，是因为人格因素在其中起着一定的作用，而我们的结论为这种可能性提供了一定的证据支持。

研究结果表明，静息状态下颞中回、颞极、脑岛、后扣带回这四个脑区的活动与外倾性有关，定位了与人格中外倾性维度有关的脑区，并在进一步研究中发现了外倾性在言语智力与颞极、脑岛和后扣带回这三个脑区间的中介作用，成为揭示人格与智力间复杂关系的证据之一。本研究存在以下几点不足：(1)样本研究含量偏小，男性数量较女性偏少，且各年龄段分布不均，限制了统计效能；(2)在外倾性与脑区的关系上，本文采用的是相关分析，因此只能得出外倾性可能与这些脑区间存在着一定的关系，并不能推断出因果联系。