Contextual Fear Conditioning in Humans: Cortical-Hippocampal and Amygdala Contributions
Notice bibliographique
Résumé
Functional imaging studies of cued fear conditioning in humans have mostly confirmed findings in animals, but it is unclear whether the brain mechanisms that underlie contextual fear conditioning in animals are also preserved in humans. We investigated this issue using functional magnetic resonance imaging and virtual reality contexts. Subjects underwent differential context conditioning in which they were repeatedly exposed to two contexts (CXT+ and CXT-) in semirandom order, with contexts counterbalanced across participants. An unsignaled footshock was consistently paired with the CXT+, and no shock was ever delivered in the CXT-. Evidence for context conditioning was established using skin conductance and anxiety ratings. Consistent with animal models centrally implicating the hippocampus and amygdala in a network supporting context conditioning, CXT+ compared with CXT- significantly activated right anterior hippocampus and bilateral amygdala. In addition, context conditioning was associated with activation in posterior orbitofrontal cortex, medial dorsal thalamus, anterior insula, subgenual anterior cingulate, and parahippocampal, inferior frontal, and parietal cortices. Structural equation modeling was used to assess interactions among the core brain regions mediating context conditioning. The derived model indicated that medial amygdala was the source of key efferent and afferent connections including input from orbitofrontal cortex. These results provide evidence that similar brain mechanisms may underlie contextual fear conditioning across species.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».