Interoceptive Awareness of the Breath Preserves Attention and Language Networks amidst Widespread Cortical Deactivation: A Within-Participant Neuroimaging Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interoception, the representation of the body’s internal state, serves as a foundation for emotion, motivation, and wellbeing. Yet despite its centrality in human experience, the neural mechanisms of interoceptive attention are poorly understood. The Interoceptive/Exteroceptive Attention Task (IEAT) is a novel neuroimaging paradigm that compares behavioral tracking of the respiratory cycle (Active Interoception) to tracking of a visual stimulus (Active Exteroception). Twenty-two healthy participants completed the IEAT during two separate scanning sessions ( N = 44) as part of a randomized control trial of mindful awareness in body-oriented therapy (MABT). Compared with Active Exteroception, Active Interoception deactivated somatomotor and prefrontal regions. Greater self-reported interoceptive sensibility (MAIA scale) predicted sparing from deactivation within the anterior cingulate cortex (ACC) and left-lateralized language regions. The right insula, typically described as a primary interoceptive cortex, was only specifically implicated by its deactivation during an exogenously paced respiration condition (Active Matching) relative to self-paced Active Interoception. Psychophysiological interaction (PPI) analysis characterized Active Interoception as promoting greater ACC connectivity with lateral prefrontal and parietal regions commonly referred to as the dorsal attention network (DAN). In contrast to evidence relating accurate detection of liminal interoceptive signals such as the heartbeat to anterior insula activity, interoceptive attention toward salient signals such as the respiratory cycle may involve reduced cortical activity but greater ACC-DAN connectivity, with greater sensibility linked to reduced deactivation within the ACC and language-processing regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».