應激相關成長:數智時代應激研究的挑戰和創新

甘怡群 黃慧清 張聰 吳雪冰 胡軍

摘要：在數字智能時代的背景下，個體所遭遇的社會壓力和心理挑戰日益復雜多元，使得應激相關成長這一積極適應策略的重要性愈發顯著.以數字智能時代為背景，闡述應激相關成長的定義及其相關性指標（如抑制控制和認知靈活性），并強調其在幫助個體應對壓力和創傷后積極成長的重要性.在論述認知機制時，提出認知重評、自我肯定和意義建構等適應策略在推動應激相關成長方面的關鍵性作用.在神經機制的討論中，基于三元情感神經模型，推斷這3種認知過程的對應神經機制，包括獎賞系統、杏仁核以及默認模式網絡的激活.在對應激相關成長的干預措施方面，數字化干預可能提供了一種實現應激干預心理服務普及化和公平性的新途徑.建議未來的研究能夠考慮到個體差異，基于認知神經機制，利用智能平臺的多模態數據來提升評估的準確性，同時采用機器學習等前沿技術來提高干預的效果，從而提升個體的應激相關成長.

關鍵詞：應激相關成長; 認知神經機制; 生理機制; 遺傳機制; 數字化干預; 挑戰和創新

中圖分類號：B845? 文獻標志碼：A? 文章編號：1001-8395（2024）05-0576-11

doi：10.3969/j.issn.10018395.2024.

數智時代的全球化和科技化帶來的重大變革，對人類生活和心理健康產生了廣泛且深遠的影響.信息過載和工作壓力增加等特征為應激相關成長領域帶來了獨特的挑戰.調查顯示：全球每年有超過5億人受到與應激相關的精神健康障礙的影響.在新時代背景下，新興科技和信息技術的不斷革新，深刻影響了我們的生產和生活方式[1].數智時代的變革提升了人類的生活質量和工作效率，也對我們應對和能力發展等諸多方面提出了新的挑戰[2].由于社會形勢的日益復雜化以及社交媒體的普及，個體所面臨的社會壓力和心理刺激變得更加復雜和多元，這也給研究帶來了挑戰，需要更全面地考慮個體在數字化環境中的應對策略.另一方面，跨學科合作的推動以及人工智能的快速發展也為這一領域的研究創造了創新的機會.因此，在數智時代探討應激相關成長（stressrelated growth），既是一種挑戰也是一種機遇.

如何成功地應對應激以及從應激中獲得收益，是關系到全國人民乃至全人類福祉的重要課題.盡管與應激有關的精神健康障礙研究在幾十年內層出不窮，但是對于減少應激帶來的精神健康方面的負面影響所做的努力收效甚微.因此，迫切需要新的理論，從應激相關障礙的預防角度出發，關注非臨床群體，指導干預措施，改善應激應對，增加應激相關的獲益，幫助個體更好地在應激中習得應對的策略[3].

對此，有研究者發現應激暴露會促進其后的應對過程，即應激相關成長[4].值得注意的是，應激相關成長采用的是與以往研究不同的新的策略——將研究的重點從以疾病為導向轉變為以健康為導向;重點研究應激復原力，而不是應激易感性;側重于幸福感，而不是精神病理學.這在很多方面代表了臨床心理學和精神病學研究范式的轉變，具有巨大的潛力和研究價值[5];同時，人工智能（AI）和機器學習（ML）等技術的發展也為研究范式的轉變提供了更多可能性，包括應激數據監測準確化，生物和行為數據類型多樣化，數字干預形式便捷化等[6].

1 應激相關成長

文獻[7]提出個體在經歷應激生活事件后的積極變化被稱為應激相關成長（stressrelated growth），主要表現在增強的社會資源、提升的個人資源、發展或改變的應對技能等3個方面[8].在短期視角上，應激相關成長表現為在新的應激情景下，認知損耗及負性情緒的減少;從長期視角上，應激相關成長表現為個體經歷應激后在主觀幸福感和生活滿意度等更高級的心理健康結果上的提升.

與創傷后成長不同的是，應激相關成長更關注日常生活中的應激事件帶來的個體成長，這類事件往往激烈程度沒有創傷性事件強，不具備自然災害帶來的無法抵抗的無力感，常常彌散地存在于生活中，如職業應激和人際關系問題等慢性應激;或是以急性應激的形式出現，如面試或突然的任務等.研究表明，應激相關成長常常伴隨著較少的抑郁、焦慮、心理困擾和更高的生活質量[9].

基于應激接種理論，應激水平與應激相關成長可能存在倒U型曲線關系.應激接種理論認為生命早期暴露在適當水平的應激中，能幫助個體對未來的應激事件形成更好的應對和復原力[10].考慮到個體未來可能會面對的應激情景，如果預先“接種”適度的應激事件，并且幫助個體在此過程中成功應對，這樣的經歷也能讓個體的應對和復原力有所變化[11].靈長類動物和嚙齒類動物中均發現長程的應激接種現象：在嬰兒期暴露在覓食應激下的動物個體，在成年后表現出較少的問題行為[12]和更強的應激復原力.

2 應激相關成長的認知行為表征及機制

2.1 應激相關成長的認知行為表征 在已有應激相關研究中，雖然應激帶來的積極效應已經受到越來越多的關注，但多數集中在現象學層面，缺乏對應激相關成長的心理機制的探究.研究者認為認知功能是應激相關成長的重要表征[13]，且研究發現，創傷后成長是由執行功能預測的，而不是記憶力或處理速度[14].而于執行功能中與應激相關成長存在密切關聯的2個核心成分為抑制控制與認知靈活性.這表明，抑制控制和認知靈活性可以作為應激相關成長的關鍵認知行為指標.

抑制控制功能可以幫助個體停止不恰當的反應，從而靈活地適應和應對環境變化[15].應激應對過程中這一功能十分關鍵，對應激事件的反芻和應激引發的消極情緒如果能得到及時的控制，就更有可能成功地應對應激[16].研究證據也表明抑制控制功能可提升個體的社會情感適應[17].而對于社會適應力的增強也是應激相關成長的重要成分之一.因此，抑制控制功能可以作為應激相關成長的關鍵認知表征之一.

對于抑制控制這一認知表征的測量，Go/Nogo任務是最常用的范式之一[18]，Go/Nogo任務中通常會呈現2種刺激：Go刺激和Nogo刺激.實驗要求被試在Go刺激出現時盡快做出反應，而在Nogo刺激出現時不做反應，因此，被試在Nogo條件下需要對反應進行抑制，Go和Nogo條件下行為指標的差異被認為反映了行為抑制控制過程[19].

認知靈活性指的是我們能夠根據外界環境以及內部狀態的變化，準確并迅速地調節自身的想法和行為的能力[20].圖式重建過程是應激相關成長模型的一個核心假設，該理論認為現有圖式的積極改變是應激事件的結果[21].實證研究結果也表明認知靈活性水平高的個體，能更好地應對應激源，遭遇逆境后具有更積極的適應[22]，經歷逆境后有更高的生活滿意度，獲得更多的成長[23].因此，認知靈活性功能是應激相關成長的另一關鍵認知表征之一.

測量認知靈活性的范式需要被試在面對不同情境時切換自己的反應模式.任務切換范式（taskswitching，TS）是認知靈活性研究中最常用的范式之一[24].在該任務中，每一個試次由提示線索和目標刺激兩部分組成，目標刺激是具有雙維度屬性的字母、數字或圖形，在目標刺激呈現之前會首先呈現一個提示線索，不同的提示線索對應著需要對目標刺激的不同屬性進行反應.因此，TS任務中的行為結果可作為認知靈活性功能的指標.

除了認知行為實驗外，還可以使用自我報告量表來測量抑制控制與認知靈活性，如情緒抑制量表[25]、行為抑制量表[26]，以及認知靈活性量表[27]等.近年來，隨著計算機（網絡）的普及，對于各種類別數據的采集已趨于常態化，包括線上問卷中的自我報告分數以及手機或計算機記錄的實驗反應時長與頻率等，這種針對同一個對象，通過多種測量方式記錄的多樣性數據，即可稱為多模態數據[28].而在智能時代背景下，多模態數據的使用能夠為個體提供更全面的反饋與診斷精度[29].

2.2 應激相關成長的認知行為機制 Tabibnia[30]提出構建應激相關成長，包括降低消極因素、增加積極因素和超越自我3條途徑，而認知重評、自我肯定和意義建構分別代表了3條途徑中典型的應對策略，能夠調節個體的想法、情緒與行為，可以作為應激相關成長的關鍵認知行為機制.

認知重評通過改變對情緒事件和場景的主觀評估或解釋，能夠改變情緒反應[31].研究證據表明認知重評與增加積極心理健康和減少消極心理健康結果之間存在著密切聯系[32].認知重評對應激的負性結果具有重要的緩沖作用，在較高應激水平人群中，認知重評能力能降低抑郁情緒[33].因此，積極的認知重評策略對成功應對應激事件至關重要，也是個人成長發生的先決條件之一.

自我肯定通過表現個人能力，如對重要的個人價值觀、個人特征和個人能力進行思考[34]，從而令個體感受到自我完整性[35].以往研究發現了自我肯定與增加積極情緒和緩解應激反應之間的密切關系.而且，自我肯定理論（selfaffirmation theory）強調人們有動機保持自我完整[35]，認為肯定自我能夠幫助個體充分適應威脅性環境，在新的威脅環境中能夠更好地適應[30].因此，自我肯定能夠增加個體的應對資源，是一種適應性應對策略[36].

意義建構使個體通過改變個人評估情境的方式，協調自己的信念和目標來應對壓力情境[37].Park等[38]提出的意義建構模型被廣為接受，該模型認為，個體遭受創傷性事件后，對全局意義和情境意義之間的評估產生了差異，而意義建構是減少意義差異，從而獲得更好適應結果的一種有效的方法[39].在2010年，Park[40]綜述了大量文獻后，將應激事件也納入意義建構模型中.根據修訂后的模型，個體在面對應激事件時，同樣感受到了整體意義和情境意義之間的差異，而采取意義建構的方式，可以改變其對情境意義的評估，讓個人的信念和目標更加適應性地應對應激情境，從意義建構到意義獲得，進而促進個體的應激相關成長.

目前對于直接探究認知重評與應激相關成長的研究尚未檢索到，且目前研究大多關注自我肯定減少應激的負面結果，較少關注自我肯定對應激相關成長的促進作用[35].

另外，目前研究大多集中于意義建構對創傷后成長的促進作用，較少關注意義建構與應激相關成長的關系.因此，未來研究可對意義建構、自我肯定、認知重評與應激相關成長的關系及其正面結果進行更深入的探索.

3 應激相關成長的神經生理機制

3.1 適應性應對策略促進應激相關成長的神經機制 以往對應激相關成長的研究大多是從自我報告或行為實驗的角度切入，對更為客觀的神經機制的探究還不夠.根據三元情感神經模型（tripartite affective neuroscience model）[30]，提升應激相關成長有以下3種路徑：1） 降低消極因素，2） 增加積極因素，3） 超越自我（見圖1）.這3種路徑對應激相關成長的促進表現出不同的神經生理機制.具體而言，在第1種路徑中，通過降低消極因素（如認知重評）的方法，減少應激引起的與情感相關的杏仁核激活，進而降低個體在應激下的消極情感狀態，并提高執行功能，改善個體面對應激時的情緒和行為表現，有助于更好地面對下一次應激.第2種路徑則通過增加積極因素（如自我肯定）的方法，激活獎賞網絡相關腦區（如腹側紋狀體、內側前額葉皮層），增加個體應激后的積極狀態（如更加樂觀），提高個體執行功能（解決問題和自我控制能力），進而緩解當下應激的負面影響，并有助于個體適應未來的應激.第3種路徑則通過超越自我（如意義建構）的方法，減少與自我反芻相關的默認模式網絡（default mode network，DMN）的激活，促進個體獲得自我超越的體驗，有助于個體在應激后思考應激對建構自我的長遠意義，進而促進個體獲得應激相關成長.

神經科學技術的發展為揭示上述3種適應性應對策略的神經機制提供了可能.在認知重評方面，功能磁共振（functional magnetic resonance imaging，fMRI）的研究表明，認知重評能夠有效增強與認知控制相關的腦區激活，例如前額葉和前扣帶皮層，同時抑制與情緒產生和情緒評估相關的腦區活動，例如杏仁核[4143].另外，有研究結合有監督和無監督的機器學習方法對認知重評的神經環路進行了解碼，結果發現，顳葉海馬旁回前額葉網絡中較高的灰質密度可以預測認知重評策略的使用[44].事件相關電位（event related potential，ERP）研究證據發現，認知重評誘發了更小振幅的晚期正電位（late positive potentials，LPP）波幅，約在刺激出現后200 ms，且持續超過1 500 ms，并且該晚期正波的振幅與負性情緒強度正相關[45]，這表明與認知重評相關的LPP振幅的降低反映了認知重評策略能有效地調節大腦皮層對情緒刺激的神經反應[46].最近的研究表明，積極重評是應對壓力的重要作用機制[16].但是，認知重評加工過程的腦電時程特征和腦區空間激活模式揭示認知重評對應激相關成長的認知神經機制，仍缺乏系統性的考察.

在自我肯定方面，以往fMRI的研究顯示，自我肯定能夠激活與獎賞系統相關腦區，包括中腦邊緣多巴胺獎賞通路和左腦腹側紋狀體[3435].ERP研究也發現自我肯定與負性圖片誘發的LPP波，不確定性選擇誘發的消極反饋相關（feedbackrelated negativity，FRN）波幅[47]，及錯誤反應誘發的錯誤相關負性（errorrelated negativity，ERN）波幅[48]有關，但目前自我肯定促進應激相關成長過程中的腦影像機制，即對自我肯定的精細加工過程也暫未有探究.

在意義建構方面，fMRI的研究表明，意義建構與默認網絡的功能連通性有關[49].默認網絡是大腦中一個廣泛分布的功能網絡，當個體不需要從事外部注意的時候，該網絡會出現協同激活.默認網絡的激活與個體的自我卷入顯著正相關，當個體沉迷于與自我相關的反芻時，默認網絡會有較高的激活[50].關于默認網絡的認知神經研究已經將這個網絡分離成3個功能上和解剖上可分離的子系統.這些子系統包括：（a）內側顳葉（medial temporal lobe，MTL）子系統，包括海馬形成、副海馬皮層、脾后皮層和后頂下葉;（b）背內側前額葉皮層（dorsal medial prefrontal cortex，dMPFC）子系統，包括dMPFC、側顳葉皮層和顳葉頂葉交界處;（c）核心子系統，涉及后扣帶皮層（posterior cingulate cortex，PCC）和腹內側前額葉皮層（ventral medial prefrontal cortex，vMPFC）[5152].一項靜息態fMRI的研究表明，內側顳葉網絡（大腦默認網絡的一個子網絡）的連通性增強與自我報告的意義感相關[49].在三元情感神經模型中也發現，通過超越自我的方式（如正念的干預）可以減少默認網絡的激活，降低自我卷入[30].但是對意義建構過程中默認網絡的激活情況和默認網絡的功能連通性的探究及與應激相關成長的關聯目前尚無研究提供證據支持.基于此，我們實驗室近期的研究發現，在意義建構過程中，DMN的激活和功能連接降低，并且DMN的大腦活動可以中介積極應激事件與應激相關成長的關系[53].

綜上所述，基于fMRI和ERP的方法來探討3種適應性應對策略促進應激相關成長的神經機制，有助于為理論的發展和臨床干預靶點（如基于神經調控干預的腦區定位）的確定提供更多的實證依據，從而更好地幫助民眾應對應激、提升心理健康水平.

3.2 遺傳基因對應激相關成長的調控作用 除了神經機制層面的證據外，遺傳基因對于理解應激相關成長也具有重要作用.盡管有證據表明，應激水平與應對能力之間的關系可以用倒“U”形曲線來描述，即中等水平的應激水平可以預測最高的應對能力.然而，“中等水平”是一個模棱兩可的術語，因為個體在壓力敏感性上存在差異.之前的研究也表明，暴露在一定的應激水平下可能對一些個體有益，而對另一些個體有害[54].這表明，個體差異在理解特定壓力水平和應激相關成長之間的關系方面非常重要.個體水平變量被認為在壓力暴露和復原力發展之間的關聯中起著調節作用[5556].遺傳成分被廣泛視為個體水平的變量，其重要性已在消極和積極的心理健康中得到證明[54].先前的遺傳學研究也表明，并不是每個人都能在經歷早年生活逆境后獲得應激相關成長[54].最近的研究回顧了許多與應激復原力和應激適應相關的多態性，如CRHR1、5HTTLPR、COMT、NPY和BDNF[55]，并指出基因可能是這種關系中個體差異的關鍵因素.我們最近的研究還發現，基因可以與應激相互作用，不同基因型的個體應激暴露的最佳劑量可能有差異，從而提出了應激相關成長的分化閾值模型[57].

應激相關成長的分子遺傳學研究有重要的意義.基于基因研究的結果，探究不同基因位點共同的生理、認知或神經過程，即中間表型，能更穩定地解釋相關基因位點的作用機制，這可能是進一步探尋應激相關成長機制的新途徑[11].與應激相關的關鍵基因如CRHR1、FKBP5和SLCA4均表現出風險修飾的特性，3種基因均表現出對下丘腦垂體腎上腺軸的應激激素系統一致的影響，即風險基因型表現出對應激激素系統的擴大或延長[58].

已有研究表明應激相關障礙和應激復原力均受到基因和環境的共同影響，CRHR1基因、OXTR基因和SCLA4基因均能調控早期創傷事件與心理健康水平之間的關系[5960].有研究在地震幸存者和職業應激群體中均發現了NPY rs16147的基因多態性和應激暴露水平對應激復原力的交互效應：T等位基因的攜帶者在不同程度的創傷暴露水平下應激復原力的水平始終保持一致，而未攜帶T等位基因的個體在高創傷暴露水平下表現出較低的應激復原力[57].基因的多態性也能調節早期生活事件壓力和積極心理資源的關系，對某些特定基因型的人而言，早期生活事件的二次項能顯著預測積極心理資源;但對某些特定基因型個體而言并未出現反彈點，早期生活事件的三次項曲線是成立的.

候選基因分析和全基因組關聯分析是常見的基因研究的思路.候選基因分析聚焦于特定的遺傳位點或區域，探究特定位點的不同基因型對表型的影響[61].但是候選基因需要基于研究者的先驗判斷，是有假設的檢驗，需要對特定位點有較深入的研究基礎和合理的邏輯推斷[62].此外，由于復雜疾病的多基因特征，候選基因策略只能解釋來自單個位點的少量變異，無法對疾病的遺傳基礎進行更全面的解釋.因此，候選基因經常配合全基因組關聯分析使用，在全基因組關聯分析確認位點后，更換樣本用候選基因分析進行交互驗證.全基因組關聯分析是探究可遺傳性中最常用的方法，主要用于在無先驗假設的前提下探索與性狀關聯的基因和在遺傳過程中隨機組合概率發生偏移的非隨機區域，即連鎖不平衡（linkage disequilibrium，LD）區域.

為了規避檢驗效力的問題，多基因分數（polygenic scores，PGS）的使用越來越流行，主要方法是用一個單一的測量方法捕獲更多的性狀相關遺傳變異，使用PGS的方法可以得到某一性狀的方差在多大程度上可以由遺傳變異解釋.具體來說，使用PGS時，先使用全基因組關聯研究（genomewide association studies，GWAS）得到與某一性狀相關的所有等位基因，之后加權加分計算遺傳變異在性狀中的作用[62].這種基于大型GWAS元分析的PGS，已經被證明可以解釋精神病表型（如精神分裂癥）中相當大比例的變異[63]，并且深度神經網絡的PGS可精準區分在經歷重大生活應激后心理韌性和抑郁癥狀的發展軌跡[64].

4 應激相關成長的數字化干預

隨著數字時代的發展，低成本的數字干預越來越多地被開發用于提升個體的應激相關成長.已有干預中，應激接種訓練（stress inoculation training， SIT）被證實是一種有力的干預方式，基于網絡和手機移動端的SIT的循證研究證據也有了一定積累[65].SIT認為人們應對應激時的最佳反應是根據特定的環境和具體的應激源靈活地使用應對策略.其背后的臨床原理是，通過讓來訪者暴露于較輕微的應激，在應激暴露之前訓練有效的應對技巧，來增強其應對能力，使他們在日常生活中遇到類似情況時能夠做好準備[62].

根據三元情感神經模型[30]，認知重評、自我肯定和意義建構這些適用性策略可以作為潛在有效促進應激相關成長的干預靶點.具體而言，認知重評可以通過重新解釋和理解事件，改變個體對于壓力和創傷的認知評價，從而降低負面情緒的影響，促進心理成長和適應[31，33].自我肯定則強調個體的自我價值和自尊，增強個體的自信心，減輕壓力的影響，進而促進應激相關成長[6667].而意義建構則是個體在面對壓力和創傷時重新審視事件的意義和價值，從中尋找積極的生活意義，促進心理成長和適應[40，68].綜合這些策略，基于SIT的以認知重評、自我肯定和意義建構為核心的訓練，有望為應激相關成長的干預提供有力的支持，并幫助個體更好地理解和應對生活中的挑戰.

進一步地，行為干預在神經影像學上的研究發現，行為干預主要通過緩沖應激反應或增加自上而下的調節信號來影響應激系統，主要區域包括杏仁核、背側前扣帶回和前扣帶下皮層等[69].杏仁核和其他邊緣結構的聯系越強，對應激源的生理應激反應就越強;下丘腦和腦干作為關鍵的樞紐，將應激的高層次皮質表征與外周生理應激反應的產生聯系起來.大腦情緒回路在應對急性和慢性應激時都具有可塑性[70]，特別是海馬、杏仁核和前額皮質中樹突棘密度和樹突長度及分支的改變.行為干預也被證實能夠使前額葉特定部位的激活增強，使杏仁核的激活減少.這些功能上的改變還伴隨著結構上的變化，即前額葉體積的增加和杏仁核體積的減少.與此同時，干預還會對獎賞系統和自我調節系統產生作用.靜息態或任務態的功能性磁共振成像（fMRI）結果能在一定程度上反映干預的有效性.已有的心理干預在干預前后都發現了特定腦區的靜息態或任務態fMRI的顯著變化[71，73].因此，探究應激相關成長干預前后的神經變化有助于進一步了解應激相關成長的腦機制.

此外，社會支持網絡也被認為對于應激相關成長至關重要.一項研究發現，良好的社會支持可以緩解創傷后應激障礙（PTSD）的發展，并促進個體的應激相關成長[74].因此，建立和加強社會支持網絡，提供情感支持、信息支持和實質性支持，對于個體的心理健康和應激相關成長都具有積極作用.最后，身心健康促進活動也被證明對于促進應激相關成長具有益處.例如瑜伽、冥想和運動等身心健康促進活動可以幫助個體緩解壓力、調節情緒，并提升自我意識和自我調節能力，從而促進應激相關成長的發生和發展[75].

綜上，有望通過上述適應性應對策略的干預促成個體的應激相關成長.以往鮮少有研究直接將應激相關成長作為評估干預有效性的結果指標，并且對于干預前后的認知神經變化并不清楚.因此，未來需要更多的隨機對照試驗以及神經影像學研究去驗證應激相關成長的有效干預成分及其認知神經機制.

5 未來展望

面對挑戰，我們看到了數智時代下應激相關成長研究的創新.首先，跨學科的研究方法可以為應激相關成長的研究提供新的視角和思路，未來的研究還應該深入探討應激相關成長的神經與生理基礎.近年來，神經科學的發展為我們提供了研究應激相關成長的新視角，但以往針對應激相關成長的神經機制的研究并不多[53].雖然壓力的積極作用越來越受到重視，但大多數研究都集中在現象層面，缺乏對機制和個體差異的探討，需要進一步討論應激相關成長的神經心理學中介機制和遺傳學基礎[7677].通過神經影像技術和分子生物學方法，我們可以更好地理解應激對大腦結構和功能的影響，以及這些變化如何與不同情境下的應激相關成長相關聯[7879].而通過多基因分數（polygenic scores，PGS），我們可以從遺傳變異的角度去描繪心理韌性在重大事件后的發展軌跡[64].

人工智能等技術在甄別不同類型的應激狀態方面具有巨大的潛力[1].智能手機，機器學習和人工智能等技術的可用性是壓力與應激相關成長等主題研究的新窗口;可穿戴設備和手機應用程序等數字技術的使用可以助力生物應激反應的實時測量，多模態數據的分析呈現，可以從壓力跡象中辨別出異質的多維信息，并以此預測潛在后果，提供和賦權更有效的干預措施[80].基于應激普遍性和應激相關成長的個體差異，以及心理咨詢資源的不足，亟須開發個性化、便捷的心理干預方案.機器學習為個體干預效果預測和干預方案的精準匹配提供了重要的方法論基礎，在個體特征識別、干預效果預測和干預方案匹配等方面具有巨大的應用潛力[8182].未來研究有望于在機器學習的輔助下能夠開發個體化的數字干預方案，利用手機應用和虛擬現實技術等，提供可移動、沉浸式的干預方式，讓個體能夠根據自身情況獲得及時的干預，以促進其應激相關成長[83].研究者們可以依托可穿戴設備和數字化平臺實現實時、動態的監測和個性化的干預，并以此為基礎設計相應的產品，推動理論研究與實踐的結合.基于此，我們需要深入探索應激相關成長的相關機制，結合先進科學技術為不同人群量身定制個性化的干預措施，讓時代和技術的紅利造福心理健康領域[1].

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Stressrelated Growth： Challenges and Innovations in Stress Research in the Era of Digital Intelligence

GAN Yiqun， HUANG Huiqing， ZHANG Cong， WU Xuebing， HU Jun

（School of Psychology and Cognitive Sciences & Beijing Key Laboratory of Behavior and Health， Peking University， Beijing 100871）

In the context of the era of digital intelligence， the social pressures and psychological challenges encountered by individuals are becoming more complex and diverse， which makes the importance of stressrelated growth as a positive adaptation strategy more and more significant. In the context of the digital intelligence era， this paper expounds the definition of stressrelated growth and its correlation indicators （such as inhibitory control and cognitive flexibility）， and emphasizes its importance in helping individuals cope with stress and trauma to grow positively. In the discussion of neural mechanisms， we infer the corresponding neural mechanisms of these three cognitive processes， including the reward system， the amygdala， and the activation of the default pattern network， based on the ternary affective neural model. Based on the cognitive neural mechanism， the multimodal data of the intelligent platform are used to improve the accuracy of the assessment， and cuttingedge technologies such as machine learning are used to improve the effect of intervention， so as to improve the stressrelated growth of individuals.

stressrelated growth; cognitive neural mechanism; physiological mechanism; genetic mechanism; digital intervention; challenge and innovation

（編輯 鄭月蓉）

基金項目：國家自然科學基金（32171076和3217070197）

第一作者簡介：甘怡群（1966—），女，教授，主要從事應激、應對和健康心理的研究，Email：ygan@pku.edu.cn

引用格式：甘怡群，黃慧清，張聰，等. 應激相關成長：數智時代應激研究的挑戰和創新[J]. 四川師范大學學報（自然科學版），2024，47（5）[JP]：576586.