青少年行为激活特质（Behavioral Activation, BA）是影响个体对奖励刺激反应的核心心理特征，与动机、情绪调节及社会行为密切相关。以往研究多依赖问卷评估或单一模态神经影像数据，样本量有限且缺乏多模态整合分析。本研究利用美国青少年脑认知发展研究（ABCD）中6626名11-13岁青少年的多模态磁共振成像（MRI）数据，结合机器学习算法，首次系统刻画了BA特质的神经生物学特征，并揭示了关键脑区苍白球（pallidum）在青少年行为动机中的核心作用。

研究采用弹性网络回归（Elastic Net Regression, ENR）模型，整合结构MRI（包括皮层厚度、皮层表面积、皮层下灰质体积）、功能MRI（静息态功能连接）及扩散MRI（白质纤维束各向异性和平均扩散率）等多模态指标，通过5折交叉验证预测BA特质。模型1仅纳入MRI特征，模型2仅纳入人口统计学变量（如年龄、性别、家庭收入等），模型3则联合MRI与人口统计学变量。此外，通过线性混合效应模型（LME）对ENR筛选的特征进行验证，确保结果的稳健性。数据处理中，所有MRI指标均经过标准化，并通过重复10次的交叉验证减少随机误差。功能连接分析基于Gordon图谱定义的13个功能网络，涵盖皮层-皮层及皮层-皮层下区域的78种连接模式。

结果显示，模型1对BA特质的预测准确率为R²=1.54%，且独立测试集结果稳定（R²=1.44%）。关键神经生物学特征包括双侧苍白球的灰质体积（GMV）、右侧额下沟的皮层厚度、左中央沟的皮层厚度，以及扣带-岛盖网络（CON）与苍白球、尾状核的功能连接。模型3的预测准确率进一步提升至R²=1.74%，且MRI特征的权重分布与模型1高度一致（相关性R=0.873-0.999），表明人口统计学变量对神经生物学特征的干扰有限。LME分析进一步验证了ENR的结果：双侧苍白球GMV与BA特质显著正相关（右侧β=0.0021, P<0.001；左侧β=0.0017, P=0.0025），CON与右侧苍白球的功能连接（β=3.6848, P=0.0095）及扣带-顶叶网络与伏隔核的连接（β=5.2176, P<0.001）亦表现出显著关联。

本研究揭示了苍白球在青少年BA特质中的核心作用。苍白球作为基底 ganglia 的关键节点，通过调控多巴胺能通路参与动机行为和奖赏处理，其结构发育和功能连接模式可能直接影响青少年的行为趋近倾向。此外，扣带-岛盖网络与苍白球的协同作用提示情绪调节与动机系统的整合机制，而额顶网络与伏隔核的连接可能涉及目标导向行为的抑制控制。这些发现为理解青少年行为发展的神经基础提供了新视角，并为针对动机缺陷或冲动行为的早期干预提供了潜在靶点。

原始出处：

Xu, H., Li, J., Xu, J., & Li, D. (2025). Machine learning-derived multimodal neurobiological profiles of behavioral activation traits in adolescents. European Child & Adolescent Psychiatry. https://doi.org/10.1007/s00787-025-02714-9

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