Frontostriatální zrání předpovídá selhání kognitivní kontroly apetitních podnětů u dospívajících (2011)

Experimentální úkol

Účastníci dokončili úkol go-nogo (Hare a kol., 2005; Hare a kol., 2008) se strašnými, šťastnými a klidnými výrazy obličeje, které slouží jako podněty. Tato zpráva se zaměřuje na šťastné a klidné podmínky a vynechává strach ze skupinových analýz, na které se zaměřila předchozí zpráva (Hare a kol., 2008). V rámci jednoho běhu fMRI byly představeny dva typy výrazů, jeden jako „go“ (tj. Cílový) stimul, na který byli účastníci instruováni, aby stiskli tlačítko, a druhý výraz sloužící jako „nogo“ (tj. Necílený) stimul pro které by účastníci měli zadržet stisknutí tlačítka. Všechny kombinace výrazů byly použity jako cíle i nontargety, což mělo za následek faktoriální design 2 (odpověď: go, nogo) o 3 (emoce: strach, klid, radost). Před začátkem každého běhu se objevila obrazovka označující, který výraz sloužil jako cílový stimul, a instruoval účastníky, aby reagovali na tento výraz a žádný jiný výraz. Účastníci byli také instruováni, aby reagovali co nejrychleji, ale aby se vyhnuli chybám.

Stimuli a přístroje

Stimuli se skládaly ze šťastných, strašných a klidných tváří jedinečných identit ze sady výrazů obličeje NimStim (Tottenham a kol., 2009). Byly použity uklidňující tváře (mírně příjemné verze neutrálních tváří), protože předchozí práce ukázala, že neutrální tváře lze v vývojových populacích považovat za negativní (Gross & Ballif, 1991; Herba & Phillips, 2004; Thomas, et al., 2001). Úkol byl představen pomocí softwaru EPrime, který si mohou prohlížet subjekty na horním zobrazovacím panelu z tekutých krystalů (LCD) integrovaném se systémem IFIS-SA (fMRI Devices Corporation, Waukesha, WI). Software EPrime, integrovaný se systémem IFIS, zaznamenané odpovědi na tlačítka a reakční doby.

Parametry úlohy

Data byla získána v šesti funkčních bězích představujících každou kombinaci emocí (šťastný, klidný, strach) a reakce (go, nogo; Obrázek 1) pomocí rychlého návrhu souvisejícího s událostí. Pro každou zkoušku se objevila tvář po dobu 500 milisekund následovaná roztroušeným intertriálním intervalem v rozmezí od 2 do 14.5 sekund (průměrná 5.2 sekund), během kterého účastníci odpočívali při prohlížení fixačního nitkového kříže. Celkem bylo provedeno 48 pokusů na běh v pseudonáhodném pořadí (36 go, 12 nogo). Celkově byly pro každý typ exprese získány nogo experimenty 24 a 72 go.

Obrázek 1

Schéma čtyř pokusů v rámci běhu fMRI. V tomto příkladu jsou klidné tváře cílovými podněty, pro které by účastníci měli „jít“ stisknutím tlačítka. Šťastné tváře jsou nontarget (`nogo ') stimulem, kterému by účastníci měli zadržet stisknutí tlačítka. ...

Image Acquisition

Účastníci byli skenováni pomocí skeneru General Electric Signa 3.0T fMRI (General Electric Medical Systems, Milwaukee, WI) s kvadraturní hlavovou cívkou. Rychlá akvizice připravená s anatomickým skenováním s rozmazaným gradientem s vysokým rozlišením T1 ([SPGR] 256 × 256 v rovině rozlišení, zorné pole 240-mm [FOV], 124 × 1.5-mm) nebo rychlá akvizice 3D sekvence gradientu echa ([MPRAGE] 256 × 256 v rovině rozlišení, 240-mm FOV; 124 × 1.5-mm sagitální řezy) byla získána pro každý subjekt pro transformaci a lokalizaci dat do Talairachova rastrového prostoru. Spirála dovnitř a ven sekvence (Glover & Thomason, 2004) bylo použito pro získání funkčních dat (opakovací čas = 2500ms, echo čas = 30, FOV = 200 mm, úhel převrácení = 90, přeskočení matice 0, 64 × 64). Třicet čtyři 4-mm silné koronální řezy byly získány na TR s rozlišením 3.125 × 3.125 mm pokrývající celý mozek s výjimkou zadní části týlního laloku.

Analýza behaviorálních dat

Behaviorální data byla analyzována na přesnost výpočtem zásahů (správná odpověď), chybných (nesprávná absence odpovědi), správných odmítnutí (správné zadržení odpovědi) a chybných alarmů (nesprávná odpověď) pro šťastné a klidné podmínky. Pro účely analýzy byli účastníci seskupeni do podskupin dětí (ve věku 6 – 12), dospívajících (ve věku 13 – 17) a dospělých (ve věku 18 nebo starších).

Analýza dat fMRI

Analýza dat FMRI byla provedena v softwaru Analysis of Functional Neuroimages (AFNI) (Cox, 1996). Funkční data byla korigována na dobu řezu, znovu zarovnána v rámci a napříč běhů, aby se korigoval pohyb hlavy, byla registrována pomocí anatomického skenování každého účastníka s vysokým rozlišením, zmenšena na procentní jednotky změny signálu a vyhlazena 6 mm plnou šířkou na poloviční maximum (FWHM ) Gaussovo jádro.

U každého účastníka byla provedena obecná lineární modelová analýza, která charakterizovala účinky úkolů začleněním regresorů úkolů (klidný, klidný, nogo, šťastný, šťastný, nogo, strach, strach, nogo, chyby) gama-variační hemodynamická odezvová funkce a kovariáty nezájmu (parametry pohybu, lineární a kvadratický trend pro každý běh). Pro úplnost byly strachové modely modelovány jako regresory úkolů (konvoluční s kanonickou funkcí hemodynamické odezvy gama-variace), ale nebyly dále analyzovány. Mapy odhadu parametrů (β) představující účinky úlohy byly poté transformovány do standardního souřadnicového prostoru Talairach a Tournoux (1988) aplikací deformačních parametrů získaných transformací anatomického skenu každého subjektu s vysokým rozlišením. Talairachovy transformované mapy odhadu parametrů byly převzorkovány na rozlišení 3 × 3 × 3 mm.

Byly provedeny skupinové analýzy s náhodnými účinky pro identifikaci funkčních oblastí zájmu (ROI) pro následnou analýzu. Konkrétně, podmínky happy-go, happy-nogo, calm-go a calm-nogo byly přeneseny do modelu skupin 2 × 2 × 3 s lineárními smíšenými efekty s faktory emocí (uvnitř subjektů: šťastný, klidný), odezva ( v rámci předmětů: go, nogo) a věku (mezi subjekty: dítě, dospívající, dospělý). Hlavní účinek mapy odezvy identifikoval kandidátské oblasti odlišně zapojené jako funkce požadavků kognitivní kontroly, včetně pravého dolního frontálního gyru (x = 32, y = 23, z = 3). Odpovědi modulované vývojem byly identifikovány v hlavním efektu věkové mapy, včetně klastru ve ventrálním striatu (x = −4, y = 11, z = −9).

Zjištění zobrazování považovaná za statisticky významná překročila korekci celého mozku pro více srovnání, aby se zachovala alfa <0.05 pomocí kombinace p-hodnota / velikost klastru stanovené simulacemi Monte Carlo spuštěnými v programu Alphasim v rámci AFNI. Jedinou výjimkou z prahování celého mozku byla analýza účinků na věk. Vzhledem k roli striata ve vývoji kontroly impulzů (Vaidya a kol., 1998; Casey a kol., 2000; Luna a kol., 2001; Durston, Thomas, Yang a kol., 2002, Galvan a kol., 2006; Somerville & Casey, 2010) byl považován za priori oblast zájmu pro voxelwise analýzu věkových efektů. Konkrétně byly dotazovány věkové účinky v rámci inkluzivní anatomické masky obsahující voxely v dorzálním a ventrálním striatu, s p <0.05, korigované statistické prahové hodnoty aplikované na základě objemu vyhledávání striata (1,060 0.05 voxelů). Kvůli jasnosti označujeme prahování dat efektu věku jako p <XNUMX malý objem korigovaný (svc) v celém rukopisu.

Zájmové oblasti byly vytvořeny jako koule s poloměrem 4mm soustředěným kolem výše uvedených vrcholů, z nichž každý obsahoval deset voxelů 3 × 3 × 3. Odhady parametrů byly extrahovány pro podmínky 4 (happy-go, happy-nogo, calm-go, calm-nogo) pro každého účastníka a návratnost investic a byly podrobeny offline analýzám, aby se určila směrovost účinků. Reakce, emoce a vývojové účinky (nezávislé na kontrastu, ve kterém byla definována návratnost investic) byly vyhodnoceny pomocí 2 (emoce: klidný, šťastný) × 2 (úkol: go, nogo) × 3 (věk: dítě, dospívající, dospělý) ) ANOVA. Offline analýzy byly prováděny v softwaru SPSS Statistics 17.0 (SPSS, Chicago, IL).

Významné účinky byly testovány na modulaci výkonu předložením odhadů parametrů k bivariaci korelací s průměrnou mírou falešných poplachů subjektů. Na významné výkonnostní efekty byly navázány částečné korelační analýzy, aby se otestovalo, zda výkonnostní účinky zůstaly významné při kontrole věku. Naopak, významné věkové efekty byly sledovány částečnými korelačními analýzami, aby se zjistilo, zda věkové efekty zůstaly významné při kontrole výkonu.

Předchozí práce s paradigmatem go-nogo stanovila roli frontostriatálních obvodů při podpoře úspěšné inhibice chování (Casey a kol., 2000; Durston, Thomas, Yang a kol., 2002; Hare a kol., 2005). K identifikaci těchto obvodů v současném datovém souboru byla použita psychofyziologická interakční analýza (PPI), která byla citlivá na diferenciální funkční konektivitu založenou na úkolech se zárodečnou oblastí v pravém dolním čelním gyru, u které regionální aktivita předpovídala rozdíly ve výkonnosti v průběhu věků. Konkrétně byla tato analýza citlivá na mozkové regiony vykazující větší funkční spojení se správným IFG pro správné nogo pokusy ve srovnání s pokusy. Analýza PPI byla provedena pomocí standardních kroků zpracování (Friston a kol., 1997) extrakcí funkčního časového toku v oblasti semen (pravá IFG ROI popsaná výše x = 32, y = 23, z = 3), odstranění zdrojů šumu a artefaktů, dekonvolce nervového signálu a svinutí dat časového toku bez přerušení versus časování úkolů a funkce kanonické hemodynamické odezvy (jak je uvedeno v Gitelman, Penny, Ashburner a Friston, 2003). Výsledky skupiny zahrnující všechny účastníky, prahové hodnoty p <0.05, korigované na vícenásobná srovnání na úrovni celého mozku, identifikovaly jeden klastr vykazující významně větší funkční konektivitu se správným IFG během nogo než jít do zkoušek. Tato shluk se rozšířil mediálně a posteriorně od pravého IFG k dorzálnímu striatu, konkrétně k kaudátu. Dorsální striatum, které nás zajímá, bylo vygenerováno na základě mapy konektivity centrováním 4mm koule kolem klastrového sub-píku v anatomických hranicích dorzálního striata (x = 9, y = 13, z = 6).

Hodnoty změny signálu byly extrahovány z této návratnosti investic a testovány na koaktivaci mezi subjekty s ventrálním striatem a pravým IFG. Konkrétně byly hodnoty změny signálu ventrální striatální, dorzální striatální a pravé změny signálu IFG z výše popsaných oblastí zájmu extrahovány pro kontrast happy-nogo proti happy-go. Tyto hodnoty byly poté podrobeny mezi subjekty bivariační korelace v rámci skupin účastníků dětí, dospívajících a dospělých. Tyto analýzy identifikují stupeň koaktivace u subjektů pro nogo ve vztahu k pokusům mezi těmito regiony v každé věkové skupině. Identifikované hodnoty koaktivace představují rozsah, v jakém tendence aktivovat jeden region předpovídá aktivaci v jiném regionu mezi účastníky.

fMRI výsledky

Odpovědi modulované vývojem byly identifikovány v hlavním efektu věkové mapy, včetně shluku ve ventrálním striatu (x = −4, y = 11, z = −9; p <0.05 svc; Obrázek 3A). Post-hoc analýza hlavního účinku věku ukázala, že adolescenti zapojili ventrální striatum významně více než děti a dospělí do šťastných tváří (p = = <0.01; Obrázek 3B) a v menší míře na klidné tváře (p = = / <0.06; znamená +/− standardní odchylku procentní změny signálu pro klid oproti odpočinku: děti: −0.095 +/− 0.21; dospívající: 0.046 +/− 0.16; dospělí : −0.051 +/− 0.17). Analýza nejvhodnější funkce, která představuje odpověď napříč věky na šťastné tváře, ukázala, že kvadratická (obrácená U) funkce vysvětlila významnou část rozptylu v reakci na šťastné tváře (F (1,59) = 10.05, p <0.003), zatímco lineární funkce ne (F (1,59) = 0.54, p> 0.4). Nelineární vylepšení náboru u dospívajících zůstalo významné při kontrole rozdílů ve výkonu úkolu (míra falešného poplachu; F (2,59) = 6.77, p <0.002) a v kontrolní analýze se shodným počtem pokusů (F (2,59 ) = 7.80, p = 0.007). Velikost aktivity k šťastným zkouškám, klidným zkouškám a zkouškám typu „no-go versus go“ nebyla spojena s výkonem úkolu (p> 0.2).

Obrázek 3

A) Oblasti mozku vykazující rozdílnou aktivitu jako funkce věku. Aktivace, prahová hodnota p <0.05, svc jsou vykresleny na reprezentativním anatomickém skenu s vysokým rozlišením. B) Graf aktivity ventrální striatum (zakroužkovaný v A) reakce na ...

Hlavní efekt mapy odezvy (nogo versus go) identifikoval regiony, které jsou odlišně zapojeny jako funkce požadavků na kognitivní kontrolu, včetně pravého dolního frontálního gyrusu (IFG; x = 32, y = 23, z = 3), vykazující významně větší odpovědi na nogo relativně k pokusům (p <0.05, korigován celý mozek; Obrázek 4A). Testování post-hoc analýz pro nejlepší fitovací funkci ukázalo, že správná odpověď IFG byla významně vysvětlena lineární funkcí (F (1,59) = 4.53, p = 0.037) a nikoli kvadratickou funkcí (F (1,59) =. 17, p> 0.6). Posthoc analýzy ukázaly, že pravý IFG také vykazoval větší aktivitu ke zklidnění ve srovnání se šťastnými tvářemi (F (2,59) = 8.95, p <0.005). Správná ROI IFG dále vykázala lineární pokles velikosti odpovědi se zvyšujícím se věkem oproti nogo pokusům ve srovnání s pokusy (r (61) = -0.28, p = 0.026; Obrázek 4B).

Obrázek 4

A) Oblasti mozku vykazující rozdílnou aktivitu jako funkci úkolu (nogo> go). Aktivace, prahová hodnota p <0.05, korigovaný celý mozek, jsou vykresleny na reprezentativním anatomickém skenu s vysokým rozlišením. B) Spiknutí aktivity vpravo ...

Při kontrole účinků na výkon již interakce úkolu a věku ve správném IFG nebyla významná (p> 0.4), což naznačuje, že výkon byl robustnějším prediktorem aktivity ve správném IFG než věk. Tento vztah byl prokázán významnou korelací mezi velikostí odpovědi na korekci studií nogo vs. go a celkovým výkonem (měřeno mírou falešného poplachu; r (61) = 0.39, p = 0.002; viz Obrázek 4C), který byl replikován v kontrolní analýze s odpovídajícím počtem pokusů (r (61) = 0.28, p = 0.026). Obrázek 4C líčí tento vztah s jedním vyloučeným účastníkem, u kterého bylo zjištěno, že je extrémně odlehlý (definovaný jako více než tři mezikvartilové rozsahy nad třetí nebo pod první hodnotou kvartilu). I když je korelace včetně tohoto jedince významná, vyloučení tohoto jedince činí výslednou korelaci ještě spolehlivější (r (60) = 0.45, p <0.001). Všechny uváděné analýzy představují odpovědi na správné pokusy. Takže jedinci náchylnější k falešným poplachům mají tendenci získávat správné IFG více do nogo studií, pro které úspěšně potlačili behaviorální reakci.

Omezení

Zde uvedená zjištění by měla být posuzována s ohledem na jejich omezení. Zaprvé by mělo být výslovně uznáno, že během experimentálního úkolu a zaměření předchozí zprávy byla přítomna třetí emocionální kategorie, strašné tváře (Hare a kol., 2008). Klidný stav obličeje sloužil jako kontrolní podmínka v obou hlášeních. Ačkoli behaviorální zjištění naznačují, že přítomnost strašných tváří ve funkčním skenování nemoduluje přesnost chování jinak než u ostatních dvou kategorií emocí, je možné, že přítomnost strašných tváří ovlivnila zjištění způsobem, na který dostupná opatření nebyla citlivá. Kromě toho se šťastné tváře liší od klidných tváří ve valenci a význačnosti, což by obě mohly přispět k pozorovaným účinkům chutné hodnoty. Druhým metodickým omezením je použití klidných tváří jako kontrolní podmínky. Ačkoli normativní údaje naznačují, že klidné tváře jsou méně pozitivní a vzrušující než šťastné tváře (Tottenham a kol., 2009) jsme tyto hodnocení výslovně neshromáždili a je možné, že klidné tváře byly samy o sobě interpretovány jako mírně pozitivní. Pokud jde o výsledky, měla by být uznána také skromná povaha zjištění koaktivace. Nakonec nebyla získána míra pubertálního stavu a endogenních hormonů. Seminární výzkum ukázal, jak cirkulující gonadální hormony ovlivňují jak organizační, tak aktivační mechanismy, které ovlivňují mozkovou funkci v průběhu vývoje (Romeo & Sisk, 2001; Sisk & Foster, 2004; Steinberg, 2008) a ukázali prediktivní vztah mezi pubertálním stavem a takovým chutným chováním, jako je vyhledávání pocitů a zneužívání drog (Martin et al., 2002; vidět Forbes & Dahl, 2010). Budoucí výzkum včetně měření hormonů může informovat o vztahu mezi striatocortickým vývojem, hormonální maturací a behaviorálními výsledky (Blakemore, Burnett a Dahl, 2010).

Děkujeme za pomoc Dougu Ballonovi, Adrianě Galvanové, Garymu Gloverovi, Victoria Libby, Erice Ruberry, Theresě Teslovičové, Nimu Tottenhamovi, Henningovi Vossovi a zdrojům a zaměstnancům v Biomedicínském zobrazovacím centru Citigroup Biomedical Imaging Center ve Weill Cornell Lékařská fakulta. Tato práce byla podpořena granty P50MH062196 a P50MH079513, Národním institutem pro zneužívání drog R01DA018879 a T32DA007274 a Národním institutem pro spolupráci v oblasti duševního zdraví F31MH073265 a K99 MHXN (XX).