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        近日，电子科技大学生命科学与技术学院陈华富、段旭君团队在国际著名期刊《美国科学院院刊》（PNAS）上发表题为“Neural synchronization predicts marital satisfaction”的研究论文。博士研究生李镭为该论文唯一第一作者，段旭君研究员、陈华富教授和美国斯坦福大学Vinod Menon教授为该论文共同通讯作者，电子科技大学生命科学与技术学院为第一作者单位和通讯单位。

        “物以类聚，人以群分”，自古以来，人们都是与那些与自己品行、爱好相似的人形成亲密的个人和社会关系。而其中伴侣关系在维持亲密的个人关系、心理健康和社会稳定方面都发挥着重要作用。长期以来，大量的研究者想要从各个维度去验证伴侣选择理论——人们总会选择那些与自己相似的人成为伴侣。但无论这个想法看起来多么直观，几十年来，依然没有一个稳定的指标能够支持这个结论。尽管，有大量的文章发现伴侣间在性格、社会经济地位、教育背景、年龄、种族、宗教、身体吸引力、智力、态度和价值观等方面的相似性可以预测更高水平的婚姻满意度和更低的离婚可能性。然而同样也有其他一些研究对这些相似性提出质疑，认为他们与婚姻满意度的关系并不稳定。

        正如人们总是以“三观不合”作为一段关系结束的理由，那些看待问题角度、行为方式、价值取向更相似的伴侣，更容易获得幸福。而与传统心理学的行为评估容易受到主观想法影响不同，功能磁共振成像技术为了解受试者在感知周围环境和做出反应时的心理过程提供更客观的生理学指标。尤其是近些年，在自然范式（自由观看视频）下的受试者间的神经同步性为感知和认知过程提供了一个更容易量化的窗口。尤其是与社会线索和婚姻生活相关的视频片段拥有贴近生活、引人入胜和充满活力的特点。这与日常伴侣互动中的心理过程非常吻合，包括双方对于沟通、性、亲友关系、冲突解决、财务纠纷和子女教育等方面的看法和态度。因此，在观看与婚姻生活相关的视频片段时，夫妻间大脑反应的神经同步性为探索伴侣选择和婚姻关系提供更“客观”的见解，以了解夫妻在经历和对周围世界做出反应时的心理过程的相似性。

        图1. 电影刺激示例和分析流程概述。(a) 婚姻和非婚姻视频片段的示例。(b) 数据分析策略和程序的示意图

        首先，研究团队通过计算夫妻或随机陌生人之间神经反应时间序列的相关性来确定受试者间神经同步性。 其次，偏最小二乘回归用于确定婚姻满意度之间密切相关的大脑区域。 第三，网络层面的测量被用来确定默认网络中的神经同步性与婚姻满意度之间的关系。 第四，进行典型相关分析 (CCA) 以确定网络级的神经同步性与婚姻满意度的不同维度之间的多变量关系。 （DMN，默认模式网络； FPN，额顶网络； SN，显着网络； SMN，躯体运动网络； VN，视觉网络； AN，听觉网络。）

        该研究共招募了结婚至少1年的96名受试者（48对夫妻），探究了他们在自由观看婚姻生活相关和非婚姻生活相关的影片片段时大脑的神经同步性（图1）。研究发现与随机选择的陌生人相比，夫妻在观看与婚姻生活相关的影片片段时表现出更高的神经同步性，并且夫妻之间的神经同步性可以预测其婚姻满意度，而默认模式网络中的神经同步性在其中表现出最为关键的作用。默认网络是大脑中最重要的高级网络之一，它与维持意识的觉醒、情绪的加工、自我内省、情景记忆的提取等功能密切相关。典型相关分析进一步揭示了该网络中的神经同步性与婚姻满意度中共享沟通和平等主义之间存在特定的相关关系。研究结果表明大脑的神经同步性反映了对人际和社会互动的主观感知、想法和感受的实时心理反应，而高水平的神经同步性，即共同的价值观和理念，是预测婚姻关系和满意度的关键因素。

　　PNAS是仅次于Nature、Science齐名被引用次数最多的综合性科学顶尖期刊之一，2022影响因子为12.8。自1914年创刊至今，PNAS提供具有高水平的前沿研究报告、学术评论、学科回顾及前瞻、学术论文以及美国国家科学学会学术动态的报道和出版。

        作者介绍：

        李镭，博士一年级研究生，本科就读于我校生物医学工程专业，本科毕业后保送我校生物医学工程专业继续攻读硕士、博士学位。近年来，对基于脑成像的亲密社会关系开展了较为系统的研究，参与发表SCI论文7篇，其中以第一作者在PNAS、Human Brain Mapping等期刊发表SCI论文3篇。参与2项国家自然科学基金项目。

        段旭君，电子科技大学“百人计划”研究员，博士生导师。中国自动化学会智能健康与生物信息专委会委员，中国图象图形学学会视觉认知与计算专委会委员，四川省神经科学学会理事。2013年获电子科技大学生物医学工程博士学位，师从国家杰出青年基金获得者陈华富教授。2011年10月至2012年10月在美国斯坦福大学进行博士生联合培养研究工作，师从斯坦福大学认知与系统神经科学实验室主任Vinod Menon教授。2012年获“成电杰出学生（研究生）”称号。2013年留校工作至今。长期针对孤独症社交障碍环路影像学表征和干预治疗的科学问题和关键技术，在孤独症脑动态网络成像、多模态融合成像、脑可塑性成像方面开展了一系列研究。相关研究成果以第一/通讯作者发表在PNAS, Biological Psychiatry, Schizophrenia Bulletin, Cerebral Cortex, Human Brain Mapping, NeuroImage等期刊，SCI他引2000余次；主持三项国家自然科学基金项目，一项四川省科技计划项目，参与一项国家自然科学基金重点项目（排名第2）。

        陈华富，生命科学与技术学院教授，教育部长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者。2020、2021年爱思唯尔中国高被引学者，2020、2021年中国区神经科学领域全球2%顶尖科学家。四川省教书育人名师，中国图像图形学会理事、组织建设委员会和视觉认知与计算专业委员会副主任委员，电子科技大学神经信息教育部重点实验室副主任, 高场磁共振成像四川省重点实验室执行副主任。主要从事磁共振脑影像数据模式识别的人工智能与机器学习方法研究、神经与精神疾病影像机制研究，探测疾病的典型影像学特征，为临床诊断和评估提供影像学依据。主持了4项国家自然基金重点和科技部重点研发人工智能2030项目、863和973等20余项科研项目。作为通信作者在PNAS, Science Advance，Nature Communications，Cell  Reports, Molecular Psychiatry，Brain, Neurology, Schizophrenia Bulletin, Cerebral Cortex, NeuroImage, IEEE Transactions on Medical Imaging 等杂志发表SCI论文300篇，被SCI引用9800次，获四川省科技进步自然科学类一等奖。

　　论文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2202515119