你的人格氣質，能打幾分？

人類的氣質個性（temperament）作為一種基本的內在特質，是由包含認知、情感和行為在內的多維屬性組成的，它影響著人們在生活中方方面面的表現，如工作積極性、社交關係、社會態度等。其中迴避傷害性（HA）、探求新奇性（NS）、獎賞依賴性（RD）和堅持有恆性（PS）是四種常見的人格氣質指標，反映了人們在特定環境中對危險、新奇以及獎勵等刺激的自發反應。已有研究顯示，人類的氣質性格受遺傳因素的影響，並與部分精神疾病的風險有著密切聯繫。目前，基於大腦功能連接已經開展了對於多種認知指標（如流體智力、注意力等）的個體化預測研究；然而，基於腦功能連接對上述人格氣質評分進行個體化定量預測的研究仍鮮有報道。

由此啟發，中國科學院自動化研究所研究人員基於 Brainnetome 腦網路組圖譜得到全腦功能連接特徵，並結合先進的特徵選擇及稀疏回歸的機器學習方法，對360名大學生的四種氣質評分進行了個體化水平預測和多中心驗證，預測值與真實值的相關性達到~0.6的水平。此外，結合 HCP 公共數據集中類似的人格特性指標，上述 HA 和 NS 對應的預測模型可以直接推廣到新的數據集。如圖所示，分別成功地預測情緒穩定性（neuroticism）及外傾向性（extraversion）這兩種人格特性指標。

結果顯示，上述具有預測性能的腦區主要集中在前額葉皮層、海馬、杏仁核、基地神經節、扣帶回等與情緒控制及獎賞環路密切相關的腦區，且四種氣質個性指標表現出相似的腦功能模式，這可能是由於他們彼此受相同的基因所調控。此外，研究還揭示了前額葉-邊緣系統環路在人類氣質個性中所起的重要作用，有助於加深對相關疾病(如孤獨症、藥物成癮等)發病機制的理解。綜上所述，作為一種客觀影像學特徵，人腦功能連接蘊含的豐富信息對於人格、氣質等人類內在特性具有較強的預測性能，也是探索人類個體認知能力、個性發展以及開展相關腦疾病早期風險預警和療效預測的一項有力工具。

上述工作由自動化所模式識別國家重點實驗室教授隋婧與蔣田仔團隊合作完成，姜榮濤為第一作者。相關文章於2018年8月發表於Neuroimage，題目為Connectome-based Individualized Prediction of Temperament Trait Scores。隋婧團隊在基於腦影像的個體化預測領域已經開展了一系列基礎研究工作，目前在人類的多種認知能力預測（Meng X. et al ,Neuroimage2017; Sui Jet al,Nature Communications2018）、抑鬱症的非藥物治療療效預測（Jiang R. et al,Neuropsychopharmacology2018）以及多種腦疾病的縱向治療預測領域已經取得了多項成果。

對四種氣質個性評分具有預測性能的腦功能連接，及其在獨立數據集中的預測推廣

來源：中國科學院自動化研究所

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