Individual variability in brain representations of pain

逻辑与具体 神经科学 心理学 集合(抽象数据类型) 神经影像学 体素 认知心理学 物理医学与康复 医学 人工智能 计算机科学 社会心理学 程序设计语言
作者
Lada Kohoutová,Lauren Y. Atlas,Christian Büchel,Jason T. Buhle,Stephan Geuter,Marieke Jepma,Leonie Koban,Anjali Krishnan,Dong Hee Lee,Sungwoo Lee,Mathieu Roy,Scott M. Schafer,Liane Schmidt,Tor D. Wager,Choong‐Wan Woo
出处
期刊:Nature Neuroscience [Springer Nature]
卷期号:25 (6): 749-759 被引量:51
标识
DOI:10.1038/s41593-022-01081-x
摘要

Characterizing cerebral contributions to individual variability in pain processing is crucial for personalized pain medicine, but has yet to be done. In the present study, we address this problem by identifying brain regions with high versus low interindividual variability in their relationship with pain. We trained idiographic pain-predictive models with 13 single-trial functional MRI datasets (n = 404, discovery set) and quantified voxel-level importance for individualized pain prediction. With 21 regions identified as important pain predictors, we examined the interindividual variability of local pain-predictive weights in these regions. Higher-order transmodal regions, such as ventromedial and ventrolateral prefrontal cortices, showed larger individual variability, whereas unimodal regions, such as somatomotor cortices, showed more stable pain representations across individuals. We replicated this result in an independent dataset (n = 124). Overall, our study identifies cerebral sources of individual differences in pain processing, providing potential targets for personalized assessment and treatment of pain. Pain experience is highly individual, but its individual-specific brain features remain unclear. The authors identify brain regions with consistent versus variable representations of pain across a large sample of individuals.
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