From Fear to Safety and Back: Reversal of Fear in the Human Brain
Notice bibliographique
Résumé
Fear learning is a rapid and persistent process that promotes defense against threats and reduces the need to relearn about danger. However, it is also important to flexibly readjust fear behavior when circumstances change. Indeed, a failure to adjust to changing conditions may contribute to anxiety disorders. A central, yet neglected aspect of fear modulation is the ability to flexibly shift fear responses from one stimulus to another if a once-threatening stimulus becomes safe or a once-safe stimulus becomes threatening. In these situations, the inhibition of fear and the development of fear reactions co-occur but are directed at different targets, requiring accurate responding under continuous stress. To date, research on fear modulation has focused mainly on the shift from fear to safety by using paradigms such as extinction, resulting in a reduction of fear. The aim of the present study was to track the dynamic shifts from fear to safety and from safety to fear when these transitions occur simultaneously. We used functional neuroimaging in conjunction with a fear-conditioning reversal paradigm. Our results reveal a unique dissociation within the ventromedial prefrontal cortex between a safe stimulus that previously predicted danger and a "naive" safe stimulus. We show that amygdala and striatal responses tracked the fear-predictive stimuli, flexibly flipping their responses from one predictive stimulus to another. Moreover, prediction errors associated with reversal learning correlated with striatal activation. These results elucidate how fear is readjusted to appropriately track environmental changes, and the brain mechanisms underlying the flexible control of fear.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».