Towards an unconscious neural reinforcement intervention for common fears
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Can evolutionarily ‘hardwired’ fear responses, e.g. for spiders and snakes, be reprogramed unconsciously in the human brain? Currently, exposure therapy is amongst the most effective treatments for anxiety disorders 1 , but this intervention is subjectively aversive to patients, and rates of premature attrition from treatment have been reported to be as high as 70% 2 . Here we introduce a novel method to bypass the subjective unpleasantness in conscious exposure, by directly pairing monetary reward with unconscious occurrences of decoded representations of naturally feared objects in the brain. The typical way to identify multivoxel functional magnetic resonance imaging (fMRI) representations for feared objects involves repeated presentations of the relevant images explicitly to subjects. However, for our potential treatment method to be effective in actual clinical settings, we need to decode fear representations without triggering excessively aversive reactions which may cause patients to dropout from treatments prematurely. Here we overcome this challenge by capitalizing on recent advancements in fMRI decoding techniques: We employed a method called hyperalignment 3,4 to infer the relevant representations of feared objects for a designated participant based on data from other ‘surrogate’ participants. This way the procedure completely bypasses the need for the conscious encountering of feared objects. We demonstrate that our method can lead to reliable reductions in physiological fear responses measured by skin conductance as well as amygdala hemodynamic activity. Not only do these results raise the intriguing possibility that naturally occurring fear can be ‘re-programmed’ outside of conscious awareness, importantly they also created the rare opportunity for a psychological intervention of this nature to be tested rigorously in a double-blind placebo-controlled fashion. This may pave the way for a novel treatment method, combining the appealing rationale and proven efficacy of conventional psychotherapy with the rigor and leverage of clinical neuroscience.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».