Der Gambling-Schweregrad sagt eine Reaktion des Mittelhirns auf Fast-Miss-Outcomes voraus (2010)

J Neurosci. 2010 May 5;30(18):6180-7. doi: 10.1523/JNEUROSCI.5758-09.2010.

Chase HW1, Clark L.

Informationen zum Autor

  • 1School of Psychology, Universität Nottingham, Nottingham NG7 2RD, Vereinigtes Königreich.

Abstrakt

Glücksspiel ist eine häufige Freizeitaktivität, die bei einer Teilmenge von Individuen dysfunktionell wird, wobei DSM "pathologisches Glücksspiel" als die schwerste Form angesehen wird. Beim Glücksspiel erleben die Spieler eine Reihe von kognitiven Verzerrungen, die eine Überbewertung der Gewinnchancen fördern. Near-Miss-Ergebnisse sollen diese Verzerrungen befeuern. Wir haben zuvor beobachtet, dass Near-Misses in einer Studie mit gesunden Freiwilligen überlappende Schaltkreise für monetäre Gewinne rekrutierten (Clark et al. 2009).

In der vorliegenden Studie wurde versucht, diese Beobachtungen bei regulären Spielern auszudehnen und die Gehirnreaktionen auf einen Index des Glücksspielindex zu beziehen. Zwanzig reguläre Spieler, die sich in ihrer Beteiligung von Freizeitspielern zu wahrscheinlichen pathologischen Spielern unterschieden, wurden gescannt, während sie eine vereinfachte Automatenspielaufgabe ausführten, die gelegentliche Geldgewinne sowie beinahe Miss- und Voll-Miss-Nichtgewinnergebnisse lieferte. In der Gesamtgruppe waren Near-Miss-Ergebnisse mit einer signifikanten Reaktion im ventralen Striatum verbunden, die auch durch Geldgewinne rekrutiert wurde. Der mit dem South Oaks Gambling Screen gemessene Schweregrad des Spiels prognostizierte eine stärkere Reaktion des dopaminergen Mittelhirns auf Ergebnisse mit einem Beinahe-Misserfolg. Dieser Effekt überlebte die Kontrolle klinischer Komorbiditäten, die bei den regulären Spielern vorlagen. Der Schweregrad von Glücksspielen prognostizierte keine Gewinne im Mittelhirn oder anderswo.

Diese Ergebnisse zeigen, dass Near-Miss-Ereignisse während des Glücksspiels bei normalen Spielern eine Belohnungs-bezogene Gehirnschaltung erzeugen. Eine Assoziation mit dem Schweregrad des Glücksspiels im Mittelhirn legt nahe, dass die Ergebnisse von Beinaheunfällen die Übertragung von Dopamin bei gestörtem Glücksspiel verbessern können, was neurobiologische Ähnlichkeiten zwischen pathologischem Glücksspiel und Drogenabhängigkeit erweitert.

Stichwort: Glücksspiel, kognitiv, Sucht, Dopamin, Striatum, Mittelhirn

Einleitung

Glücksspiel ist eine Form der Unterhaltung, die bei manchen Menschen dysfunktionell werden kann: "pathologisches Spielen" ist eine DSM-IV-Impulskontrollstörung (American Psychiatric Association, 2000) mit Symptomen wie Entzug und Toleranz (Potenza, 2006). Akkumulierende Daten weisen auf neurobiologische Veränderungen im Gehirnbelohnungssystem bei Problemspielern hin (Reuteret al., 2005, Tanabeet al., 2007, Potenza, 2008). Eine fMRI-Studie, bei der eine Schätzaufgabe mit monetären Gewinnen und Verlusten verwendet wurde, ergab beispielsweise eine Abschwächung der mit dem Gewinn zusammenhängenden Aktivität im ventralen Striatum und im medialen präfrontalen Kortex (PFC) pathologischer Spieler (Reuteret al., 2005). Ähnliche Veränderungen wurden bei Drogenkonsumenten beschrieben (Goldstein et al., 2007, Wrase et al., 2007), und es wird angenommen, dass dies auf eine Dysregulation des dopaminergen Inputs in diese Strukturen hinweist. Die dopaminerge Beteiligung am Glücksspiel wird durch Berichte über problematisches Glücksspiel als medikamentöse Nebenwirkung bei Patienten mit Parkinson-Krankheit gestützt (Dodd et al., 2005, Steeves et al., 2009).

Neuroimaging-Untersuchungen zum Problemspiel haben bisher die komplexen Wahrnehmungen vernachlässigt, die Spieler häufig erleben (Ladouceur und Walker, 1996). Bei Glücksspielen wie Roulette oder Lotterie wird von Spielern oft ein gewisses Maß an Skillbeteiligung (die „Illusion der Kontrolle“) falsch wahrgenommen (Langer, 1975). Diese kognitiven Verzerrungen treten häufiger bei Problemspielern auf (Miller und Currie, 2008) und werden durch bestimmte Funktionen von Glücksspielen direkt gefördert (Griffiths, 1993), einschließlich der Anwesenheit von Beinaheunfällen: Nicht-Gewinn-Ergebnisse, die einem Jackpot nahekommen. Near-Misses sind in der Lage, fortlaufendes Glücksspiel trotz ihres objektiven Nichtgewinnstatus (Verlust) zu fördern (Kassinove und Schare, 2001, Cote et al., 2003). Die neuronalen Mechanismen, die Near-Miss-Effekte untermauern, haben eine breitere Bedeutung für das Verständnis von Verstärkungslernen: Near-Misses (zB Schlagen des Posten) geben bei Geschicklichkeitsspielen (z. B. Fußball) ein gültiges Signal für den Erwerb von Fähigkeiten und eine unmittelbar bevorstehende Belohnung und damit Ein Verstärkungslernsystem kann diesen Ergebnissen einen nützlichen Wert verleihen. In Glücksspielen deuten Near-Misses jedoch nicht auf den zukünftigen Erfolg hin, und ihre Potenz lässt vermuten, dass Glücksspiele Gehirnmechanismen nutzen können, die auf natürliche Weise mit Fertigkeitssituationen umgehen (Clark, 2010).

Bei einer Slot-Machine-Aufgabe bei gesunden Freiwilligen fanden wir, dass Beinaheunfälle mit einer signifikanten Aktivität in Gehirnregionen (ventrales Striatum, vordere Insula) assoziiert waren, die auf monetäre Gewinne reagierten (Clark et al., 2009). Die vorliegende Studie zielte darauf ab, diese Beobachtungen auf eine Gruppe regulärer Spieler auszudehnen. Erstens wollten wir unsere Feststellung untermauern, dass die Ergebnisse von Beinaheunfällen bei regulären Spielern Komponenten des Gehirnbelohnungssystems rekrutieren würden. Zweitens haben wir versucht, Bereiche innerhalb dieses Systems zu identifizieren, in denen die Gehirnaktivität während des Spielens mit der Schwere des Spielens zusammenhängt. Obwohl in früheren fMRI-Studien das Problemspiel anhand von Fall-Control-Designs untersucht wurde, wird zunehmend anerkannt, dass gestörtes Glücksspiel dimensionaler Natur ist: Spieler, die die DSM-Kriterien nicht erfüllen, beschreiben häufig offensichtliche, mit Glücksspielen in Zusammenhang stehende Schäden (z. B. Schulden, zwischenmenschliche Konflikte) und diese Die Schäden nehmen mit der Beteiligung von Glücksspielen stetig zu (z. B. Häufigkeit oder Ausgaben von Glücksspielen) (Currie et al., 2006). Um dieses Kontinuum des gestörten Glücksspiels widerzuspiegeln, verwendeten wir die voxel-weise Regression, um Hirnregionen zu identifizieren, in denen Win- und Near-Miss-Aktivitäten im Zusammenhang mit der individuellen Schwankung der Glücksspiele vorhergesagt wurden.

Methoden

Teilnehmer

Regelmäßige Spieler (n = 24, 3 Frauen) wurden über Werbung rekrutiert. Vier Probanden wurden aufgrund übermäßiger Bewegung während des Scannens von der Analyse ausgeschlossen, so dass eine gemeldete Gruppengröße von 20 (2 Frauen) übrig blieb. Die Probanden nahmen an einer fMRI-Scansitzung im Wolfson Brain Imaging Centre in Cambridge, Großbritannien, teil. Das Protokoll wurde vom Norfolk & Norwich Research Ethics Committee (COREC 06 / Q0101 / 69) genehmigt, und alle Freiwilligen gaben eine schriftliche Einverständniserklärung ab. Den Freiwilligen wurden 40 GBP für die Teilnahme erstattet, und sie hatten die Möglichkeit, weiteres Geld für die Aufgabe zu gewinnen (dies war ohne Wissen der Probanden ein fester Betrag von 15 GBP).

Das Spielverhalten wurde anhand des SOGS (Lesieur und Blume, 1987), eine 16-Item-Skala für Selbstberichte, die Kernsymptome und negative Folgen von Glücksspielen bewertet (z. B. Loss-Chasing, Geld leihen, über Glücksspiele lügen, Familienkonflikte). Vor der Scan-Sitzung besuchten die Probanden eine Screening-Sitzung mit einem strukturierten psychiatrischen Interview mit einem Postdoktoranden (Structured Clinical Interview für DSM-IV-Achsen-I-Störungen; SCID) (Zuerst et al., 1996). Angesichts der hohen Komorbidität zwischen Glücksspielen und anderen psychischen Problemen (Kessler et al., 2008) haben wir beschlossen, psychiatrische Begleiterkrankungen zu tolerieren, um eine Überauswahl einer klinisch nicht repräsentativen Stichprobe zu vermeiden. Die Komorbiditäten waren wie folgt: Aktuelle Dysthymie und / oder medikamentenbedingte Stimmungsstörung (n = 5), Major Depression während der Lebenszeit (n = 4), aktuelle bipolare Störung (n = 1), Angstzustände oder Panikattacken (n = 2) ), lebenslange Drogenabhängigkeit (n = 3), aktueller Alkohol / Drogenmissbrauch (n = 8), aktuelle Alkoholabhängigkeit (n = 1). Derzeit erhielten drei Probanden psychotrope Medikamente (Antidepressivum n = 2, Benzodiazepin n = 1). Außerdem wurden bei der Urinanalyse (SureStep ™, Bedford, UK) am Tag des fMRI-Scans positive Tests für Cannabis (THC) bei 4-Teilnehmern festgestellt. Um die aktuellen psychiatrischen Symptome zu quantifizieren, wurden Messungen des Fragebogens durchgeführt. Beck Depression Inventory (Version 2) (Beck et al., 1996), Beck-Angstinventar (BAI) (Beck et al., 1988), ADHD-Selbstberichterstattungsskala für Erwachsene (Kessler et al., 2005), Padua-Inventar für OCD-Symptome (Burns et al., 1996) und der Fragebogen zum Alkoholkonsum (AUQ) (Townshend und Duka, 2002).

Verfahren

Während des fMRI-Scans haben Probanden 3-Blöcke von 60-Versuchen für die Slot Machine Task (Clark et al., 2009), dauert ungefähr 45 Minuten. Die Probanden wurden vor dem Einstieg in den Scanner (10-Versuche mit hypothetischen 2-Gewinnen) geübt und während des Scannens wurden die Antworten mithilfe einer Schaltflächenbox registriert. Teststruktur und Anzeigebildschirm werden in angezeigt Figure 1. Bei jedem Test werden zwei Rollen auf dem Bildschirm angezeigt, wobei eine horizontale 'Gewinnlinie' zentral sichtbar ist. Auf jeder Rolle werden sechs Symbole in derselben Reihenfolge angezeigt. Die sechs Symbole wurden zu Beginn der Scan-Aufgabe aus 16-Alternativen ausgewählt, um die Einbindung zu verstärken.

Figure 1 

Task Design. Bei der Spielautomataufgabe werden zwei Rollen angezeigt, wobei auf jeder Rolle sechs identische Spielsymbole angezeigt werden und eine horizontale "Gewinnlinie" in der Mitte des Bildschirms angezeigt wird. Bei Versuchen mit weißem Bildschirmhintergrund (wie angezeigt) der Freiwillige ...

Jeder Versuch lief wie folgt ab: Während der Auswahlphase wurde eines der sechs Symbole auf der linken Rolle ausgewählt (Auswahlphase; 5s feste Dauer). Nach der Auswahl wurde die rechte Rolle für 2.8-6s (Erwartungsphase) und bremste bis zum Stillstand ab Ergebnisphase (4s behoben). Am Ende jedes Versuchs gab es ein zwischenzeitliches Intervall mit variabler Dauer (2-7s). Wenn in der Ergebnisphase die rechte Rolle auf dem ausgewählten Symbol angehalten wurde (dh übereinstimmende Symbole wurden in der Gewinnlinie angezeigt), wurde ein Gewinn in Höhe von £ 0.50 erzielt. Alle anderen Ergebnisse haben nichts gewonnen. Versuche, bei denen die rechte Rolle eine Position oberhalb oder unterhalb der Gewinnlinie stoppte, wurden als Beinahe-Misses bezeichnet. Nicht gewonnene Versuche, bei denen die Rolle in einer der drei verbleibenden Positionen (dh mehr als eine Position von der Gewinnlinie) angehalten wurde, wurden als "Volltreffer" bezeichnet. Während der Auswahlphase wählte der Teilnehmer bei Versuchen mit einem weißen Bildschirmhintergrund das Wiedergabesymbol mit zwei Tasten, um durch die Formen zu blättern, und eine dritte Taste, um die Auswahl zu bestätigen (Teilnehmer ausgewählte Studien) innerhalb des 5s-Fensters. Bei Versuchen mit schwarzem Bildschirmhintergrund wählte der Computer das Wiedergabesymbol, und der Betreff musste die Auswahl durch Drücken der dritten Taste im 5s-Fenster (vom Computer ausgewählte Studien). Die von den Teilnehmern ausgewählten (n = 90) und die vom Computer ausgewählten Studien (n = 90) wurden in einer festen Reihenfolge der Pseudozufallszahlen präsentiert. Wenn die Auswahl / Bestätigung nicht innerhalb des 5s-Fensters abgeschlossen wurde, wurde die Nachricht "Too Late!" Gefolgt von dem Inter-Trial-Intervall angezeigt. Die Ergebnisse wurden pseudo-randomisiert, um eine ordentliche Anzahl von Siegen (1 / 6, Gesamt-30 = £ 15), Beinahe-Misses (2 / 6, Gesamt-60) und Voll-Misses (3 / 6, Gesamt-90) sicherzustellen.

In 1/3 Versuchen wurden subjektive Bewertungen an zwei Punkten während des Versuchs unter Verwendung von visuellen 21-Punkt-Analogskalen auf dem Bildschirm erhalten. Nach der Auswahl bewerteten die Probanden "Wie bewerten Sie Ihre Gewinnchancen?" und nach dem Ergebnis bewerteten die Probanden "Wie viel möchten Sie das Spiel weiter spielen?". Für die subjektiven Bewertungen wurde keine zeitliche Begrenzung festgelegt. Daten aus den subjektiven Bewertungen wurden in einen standardisierten z-Score umgewandelt, basierend auf dem Mittelwert und der Standardabweichung jedes Individuums für diese Bewertung, um die Variabilität der Verankerung zwischen den Probanden zu berücksichtigen. Die subjektiven Bewertungen wurden unter Verwendung von gepaarten t-Tests (für "Gewinnchancen") und einer Varianzanalyse mit wiederholten Messungen (für "weiter spielen") mit Ergebnis (3 Stufen: Sieg, Beinahe-Miss, Voll-Miss) und Kontrolle (für "Gewinnchancen") analysiert. 2 Ebenen: vom Teilnehmer ausgewählt, vom Computer ausgewählt) als Faktoren.

Bildgebendes Verfahren

Das Scannen wurde mit einem TimTrio 3-Tesla-Magneten von Siemens unter Verwendung einer axialen Schrägsequenz der 32-Schicht mit einer Wiederholzeit von 2s (TE 30ms, Flipwinkel 78 °, Voxelgröße 3.1 × 3.1 × 3.0mm, Matrixgröße 64 × 64, Feldansicht) durchgeführt 201mm × 201mm, Bandbreite 2232Hz / Px). Drei 60-Testläufe wurden abgeschlossen (630-Wiederholungen), wobei zu Beginn jedes Laufs 6-Dummy-Scans verworfen wurden, um Gleichgewichtseffekte zu ermöglichen. Ein hochauflösendes, durch Magnetisierung hergestelltes Strukturbild mit schneller Akquisitionsgradientenecho-Sequenz (MP-RAGE) wurde nach den Funktionsläufen zur Verwendung bei der räumlichen Normalisierung aufgenommen.

FMRI-Daten wurden unter Verwendung von SPM5 (Statistical Parametric Mapping, Wellcome Department für kognitive Neurologie, London, UK) analysiert. Die Vorverarbeitung bestand aus einer Korrektur des Slice-Timings, einer Neuausrichtung innerhalb des Subjekts, einer räumlichen Normalisierung und einer räumlichen Glättung unter Verwendung eines 10-mm-Gauß-Kernels. Die Bewegungsparameter der Probanden wurden auf übermäßige Bewegung (definiert als> 5 mm innerhalb eines Laufs) untersucht, was zum Ausschluss von 4 Teilnehmern (1 Frau) von allen Analysen führte. Zeitreihen wurden hochpassgefiltert (128s). Die Volumina wurden auf die ICBM-Vorlagen (International Consortium for Brain Mapping) normalisiert, die ungefähr so ​​sind Talairach & Tournoux (1988) Platz, wobei eine Matrix verwendet wird, die durch Normalisieren des segmentierten MP-RAGE-Strukturbilds für jedes Motiv auf die Schablonen für ICBM-Graustufen und weiße Materie berechnet wird.

Eine kanonische hämodynamische Reaktionsfunktion (HRF) wurde anhand der Onsets der Auswahlphase, der Erwartungsphase und der Endphase in jeder Studie modelliert, um unerklärliche Abweichungen in der Designmatrix zu minimieren. Um die ausgangsbezogenen Gehirnreaktionen zu analysieren, wurden die Ereignisse in 8-Testtypen klassifiziert, die aus 2 (Auswahl: vom Teilnehmer ausgewählt, vom Computer ausgewählt) von 4 (Sieg, Beinahe-Miss vor der Gewinnlinie, Beinahe-Miss nach der Gewinnlinie) bestehen. faktorielles Design. Bewegungsparameter aus der Neuausrichtung wurden als Kovariaten ohne Interesse in die Designmatrix aufgenommen. Die HRF wurde als Kovariate in einem allgemeinen linearen Modell verwendet, und für jedes Voxel wurde für jeden Ereignistyp eine Parameterschätzung erhalten, die die Stärke der Kovarianz zwischen den Daten und der kanonischen HRF widerspiegelt. Kontrastbilder wurden zwischen Parameterschätzungen aus verschiedenen Testtypen berechnet und einzelne Kontrastbilder wurden dann einer Random-Effects-Gruppenanalyse der zweiten Ebene unterzogen.

Es wurden vier Kontraste berechnet, um die ergebnisbezogenen Antworten des Gehirns in der Gesamtgruppe der regulären Spieler zu bewerten: 1) Alle monetären Gewinne (dh sowohl von Teilnehmern als auch von Computern ausgewählte Studien) abzüglich aller nicht gewonnenen Ergebnisse. 2) Beinahe-Fehlschüsse (sowohl für Teilnehmer- als auch für Computer-ausgewählte Studien) minus Volltreffer-Ergebnisse (sowohl für Teilnehmer- als auch für Computer-ausgewählte Studien). 3) Near-Miss durch Interaktion mit der persönlichen Kontrolle: Bereiche, die durch Near-Misses im Vergleich zu Full-Misses als Funktion des Teilnehmers gegenüber der Computersteuerung unterschiedlich rekrutiert werden (dh 1, -1, -1, 1). 4) Gewinnaktivität bei von den Teilnehmern ausgewählten Studien abzüglich der Gewinnaktivität bei durch den Computer ausgewählten Studien. Um diese Effekte als Funktion des Spielschweregrads zu untersuchen, wurden voxelmäßige univariate Regressionen mit dem SOGS-Score als Prädiktorvariable durchgeführt. In Anbetracht unserer a priori-Hypothesen über die Rolle von Gehirnbelohnungsschaltungen für Verzerrungen beim Spielen und problematisches Spielen, haben wir den Gewinnkontrast (alle monetären Gewinne minus alle Nichtgewinne) implementiert, der bei p liegtFWE<05 korrigiert) aus unserer vorherigen Studie (Clark et al., 2009) als Maske für diese Kontraste sowie für die Regressionsanalyse mit dem Werkzeug PickAtlas (Maldjianet al., 2003). Diese Region-of-Interest-Analysen wurden auf p <05 begrenzt, korrigiert für Mehrfachvergleiche unter Verwendung der Zufallsfeldtheorie (Worsley et al., 1996), dh Family Wise Error (FWE), korrigiert, mit einer Clusterschwelle von 10-Voxeln, um die Rate von Fehlalarmen zu reduzieren (Forman et al., 1995). Diese Clusterschwelle wurde mit der Begründung ausgewählt, dass der kleinste Bereich von vornherein Interesse (mittelhrain substantia nigra / ventraler tegmentaler Bereich) eine geschätzte Größe von 20-25-Voxeln hat (Duzel et al., 2009). Die Signaländerung wurde mit dem MARSBAR-Tool aus aktivierten Foci extrahiert (Brett et al., 2002) zum Zwecke der Darstellung der Daten. Ganzhirnanalysen werden auch unter Verwendung einer explorativen Schwelle von p <001 unkorrigiert präsentiert.

Die Ergebnisse

Variation in der Spielschwere

Die regulären Spieler waren überwiegend männlich (n = 18) mit einem Durchschnittsalter von 33.7 (sd 1.8), mittleren Bildungsjahren von 14.5 (sd 0.5) und einem mittleren NART-geschätzten vollen IQ von 111.5 (sd 7.3). Die bevorzugte Form des Glücksspiels in der Gruppe waren Off-Course-Sportwetten (Pferderennen oder Fußball), aber auch Spielautomaten, Karten und Lotterien waren üblich (vgl Zusatztabelle 1). Alle bis auf ein Thema waren derzeit aktive Spieler, die mindestens einmal pro Woche mit ihrer bevorzugten Form des Glücksspiels spielten. Der Teilnehmer, der nicht mehr spielte, war seit einem Jahr abstinent. Dreizehn der Gruppe erreichten die SOGS-Schwelle von> = 5 für wahrscheinliches pathologisches Glücksspiel (Gesamtbereich 0-20, Mittelwert 7.25, Median 6.5) (siehe Ergänzende Abbildung 1). Die maximalen Ausgaben pro Tag schwankten zwischen £ 10 - £ 100 (n = 5), £ 100 - £ 1000 (n = 8), £ 1000 - £ 10,000 (n = 5) und mehr als £ 10,000 (n = 2) ). Deskriptive Daten für den Fragebogen zur Messung klinischer Symptome sind in enthalten Zusatztabelle 2.

Subjektive Bewertungen während der Slot Machine-Aufgabe

Die Bewertungen nach der Auswahl von "Wie bewerten Sie Ihre Gewinnchancen?" waren bei von Teilnehmern ausgewählten Studien signifikant höher als bei von Computern ausgewählten Studien (t (19) = 5.2, p <0.001). Dieser Effekt der persönlichen Kontrolle wurde als Funktion der vom SOGS gemessenen Schwere des Glücksspiels abgeschwächt (r20= –0.53, p = 0.016). Die Post-Outcome-Bewertungen von "Wie viel möchten Sie weiter spielen?" wurden unter Verwendung einer Zweiwege-ANOVA analysiert, um einen Haupteffekt des Feedbacks (F (2,38) = 40.179, p <0.001), keinen Haupteffekt der Agentur (F (1,19) <1) und eine Agentur durch Feedback aufzudecken Wechselwirkung (F (2,38) = 3.604, p = 0.037) (siehe Zusatztabelle 3). Von den Teilnehmern gewählte Gewinne wurden höher bewertet als vom Computer gewählte Gewinne (t (19) = 2.199, p = 0.040), aber die persönliche Kontrolle hatte keinen Einfluss auf die Bewertungen für Beinaheunfälle (t (19) = - 1.272, p = 0.217) ) oder Full-Miss (t (19) = - 0.998, p = 0.331) Ergebnisse. Die Bewertungen für "Weiter spielen" waren nach Siegen höher als bei beiden Arten von Nichtgewinnen, unabhängig von der persönlichen Kontrolle (t (19)> 3.889, p <0.002 in allen Fällen), während sich Beinahe- und Vollfehler beim Teilnehmer nicht unterschieden -gewählte Versuche (t (19) = 1.104, p = 0.283) oder computergewählte Versuche (t (19) <1). Somit gab es keinen nachweisbaren Effekt der Beinahe-Miss-Ergebnisse auf die Selbstberichtsbewertungen bei den regulären Spielern.

fMRI-Antworten auf Glücksspielergebnisse

Gehirnregionen, die empfindlich auf unvorhersehbare monetäre Gewinne reagieren, wurden identifiziert, indem alle Gewinnergebnisse mit allen Nichtgewinnergebnissen verglichen wurden, und zwar innerhalb eines unabhängigen ROI, der aus dem Gewinnkontrast in unserer vorherigen Studie definiert wurde (Clark et al., 2009). Signifikante Signaländerungen wurden in einer Reihe von Bereichen beobachtet, die mit Belohnungs- und Verstärkungslernen zusammenhängen: rechtes ventrales Striatum (Putamen) (Peak-Voxel: x, y, z = 20, 10, -6, Z = 3.66, 133-Voxel, pFWE= .029) und Thalamus (x, y, z = 2, -6, 2; Z = 4.71, 14-Voxel, pFWE= .001), mit Untertreffschwellenherden im linken ventralen Striatum (x, y, z = -16, 2, -6, Z = 3.39, pFWE= .065), vordere Insula bilateral (x, y, z = 28, 20, -6, Z = 3.46, pFWE= .054; x, y, z = 36, 16, -8, Z = 3.36, pFWE= .070; x, y, z = -36, 18, -6, Z = 3.47, pFWE= .052) und Mittelhirn proximal zu Substantia nigra / ventraler tegmentaler Bereich (SN / VTA) (x, y, z = -8, -20, -14, Z = 3.36, pFWE= .071) (sichtbar in Abbildung 2A, zu Anzeigezwecken auf p <001 begrenzt). Ein unabhängiger Kontrast bewertete die Gehirnreaktionen auf Near-Miss-Ergebnisse im Vergleich zu Full-Misses. Es gab eine signifikante Signaländerung im rechten ventralen Striatum (Putamen) (x, y, z = 18, 6, –2, Z = 3.67, 52 Voxel, pFWE= .032) und der linke parahippocampale Gyrus (BA 28), der an das Striatum angrenzt (x, y, z = -16, -2, -10, Z = 4.32, 27-Voxel, pFWE= .003) (siehe Abbildung 2B). Die Kontraste der von den Teilnehmern gewählten Gewinne minus der vom Computer gewählten Gewinne und der Interaktionskontrast für Beinahe-Miss-Aktivitäten als Funktion der persönlichen Kontrolle führten zu keiner signifikanten Aktivierung innerhalb der ROI-Maske.

Figure 2 

A) Win-bezogene Aktivierung (Win> Non-Win-Ergebnisse) bei den regulären Spielern unter Verwendung einer Region-of-Interest-Maske der Win-Aktivität aus einer unabhängigen Stichprobe (Clark et al. 2009). Die Aktivität wird zur Veranschaulichung bei p <0.001 unkorrigiert angezeigt, k = 10 ...

Auswirkungen von Glücksspielen Schweregrad der fMRI-Reaktionen auf Glücksspielergebnisse

Der Schweregrad des Spiels (SOGS-Score) wurde als einziger Regressor eingegeben, im Gegensatz zu monetären Gewinnen abzüglich aller Nichtgewinne, wobei die gewinnempfindliche ROI-Maske verwendet wurde. Es gab keine signifikanten Voxel, bei denen der SOGS-Score eine Zunahme oder Abnahme der Win-bezogenen Aktivität voraussagte. Eine Regressionsanalyse für den Near-Miss-Miss-Full-Miss-Kontrast zeigte jedoch, dass der Schweregrad der SOGS-Glücksspiele im positiven Zusammenhang mit der Gehirnreaktion auf Near-Miss-Ergebnisse im Mittelhirn stand (48-Voxel: x, y, z = -6, -18) -16, Z = 4.99, pFWE<001; x, y, z = 10, –18, –12, Z = 3.90, pFWE= .014) (siehe Figure 3). Darüber hinaus beobachteten wir auch, dass der Schweregrad von Glücksspielen negativ mit der Gehirnreaktion auf Ergebnisse nahe dem Missverhältnis im linken Caudat zusammenhängt (x, y, z = -12, 8, 6, Z = 3.91, 11, Voxel, pFWE= 013). Dieser Cluster lag an der dorsalen Spitze des ROI und überlappte die innere Kapsel. Wir konnten im vorliegenden Datensatz selbst bei einem Liberalen keine Win- (Kontrast 1) oder Beinahe-Miss- (Kontrast 2) Aktivität an diesem Fokus identifizieren Schwelle (p <005 nicht korrigiert). Weiterhin war das extrahierte Signal aus ventralen Striatum- und Mittelhirnclustern positiv korreliert bei beiden win (r20= 0.72, p <001) und Beinaheunfallergebnisse (r20= 0.43, p = .06), wie in früheren Studien gezeigt (D'Ardenne et al., 2008, Schott et al., 2008, Kahnt et al., 2009). Obwohl dieser Caudate-Gipfel unsere Signifikanzschwelle erreichte, sind wir vorsichtig, wenn wir auf eine Rolle für diese Region bei Glücksspielen schließen.

Figure 3 

A) Auswirkung des Schweregrads des Glücksspiels (South Oaks Gambling Screen; SOGS) auf die Aktivierung im Zusammenhang mit Beinaheunfällen innerhalb der Region-of-Interest-Maske (angezeigt bei p <0.001 unkorrigiert, k = 10). B) Extrahiertes Signal für den Near-Miss minus Full-Miss-Kontrast in der ...

Der in unserer Primäranalyse implementierte Glättungskern (10 mm) begrenzte unsere Fähigkeit, die Aktivierung im Mittelhirn aufzulösen. Wir haben die fMRI-Daten mit einem kleineren 4-mm-Glättungskern neu modelliert. Bei einer Ganzhirnanalyse unter Verwendung einer Erkundungsschwelle (p <001 unkorrigiert) wurden zwei Aktivierungen im Mittelhirn (x = –8, y = –18, z = –18, Z = 3.37, p <0.001; x = 12) durchgeführt , y = –16, z = –12, Z = 3.28, p = 0.001) spiegelte den Effekt des Schweregrads des SOGS-Glücksspiels auf die Aktivierung im Zusammenhang mit Beinaheunfällen wider (angezeigt in Abbildung 4A bei einer Schwelle von p <005 unkorrigiert). Diese Aktivierungen stimmen mit einem zusammengesetzten SN / VTA-Signal überein (Duzel et al., 2009).

Figure 4 

A) Die Assoziation zwischen dem Schweregrad des Glücksspiels (SOGS-Score) und der Near-Miss-bezogenen Aktivierung (Near-Miss minus Full-Miss) im Mittelhirn (z = –18 und z = –12) unter Verwendung eines kleineren (4 mm) Glättungskerns. Aktivität bei p <0.005 unkorrigiert ...

Die regulären Spieler zeigten eine Reihe klinischer Komorbiditäten, die mit ihrer Schwere des Glücksspiels mäßig übereinstimmten. Um zu untersuchen, ob die Mittelhirnassoziation spezifisch mit dem Schweregrad des Glücksspiels und nicht mit diesen Komorbiditäten assoziiert war, haben wir kontinuierliche Messungen von Depressionen (BDI), Angstzuständen (BAI), ADHS-Symptomatik (ASRS), Impulsivität (BIS) und Zwangsstörungen (Padua-Skala) durchgeführt ) und Alkoholkonsum / -missbrauch (AUQ-Skala) als zusätzliche kovariate Regressoren in der SOGS-Regression. In jedem Fall war die Mittelhirnaktivierung (Peak-Voxel: x = –6, y = –18, z = –16) für die SOGS-Assoziation mit einer Z-Statistik zwischen 2.20–2.56 (p = 014 bis p = 005) nachweisbar unkorrigiert). Im Gegensatz dazu überlebte die negative Assoziation zwischen SOGS und Near-Miss-Aktivität im Caudate die Kontrolle der depressiven (BDI) und OCD-Symptome (Padua-Skala) bei einer liberalen Schwelle von p <0.05 nicht korrigiert.

Diese Daten deuten darauf hin, dass in einem Korrelationsdesign eine stärkere Reaktion des Mittelhirns auf Ergebnisse nahe dem Misserfolg mit ungeordneten Glücksspielen einherging. Frühere Fall-Kontroll-Studien mit pathologischen Spielern weisen auf ein Gesamtbild hin Dämpfung von belohnungsbezogenen Aktivitäten (Reuteret al., 2005). Um diese offensichtliche Diskrepanz zu untersuchen, führten wir eine Post-hoc-Analyse zwischen den Gruppen durch, in der die Gesamtreaktion des Gehirns mit der Belohnung (Gewinne minus Nicht-Gewinn) bei unseren regulären Spielern mit den Nicht-Glücksspiel-Freiwilligen aus unserer vorherigen Studie verglichen wurde (Clark et al., 2009). Dies wurde als Ganzhirnanalyse unter Verwendung einer explorativen Signifikanzschwelle durchgeführt (p <001 unkorrigiert). In Übereinstimmung mit Reuter et al. Zeigten die regulären Spieler in mehreren belohnungsempfindlichen Regionen, einschließlich des Striatums und des rostralen anterioren cingulären Kortex, eine schwächere Reaktion auf Geldgewinne (siehe) Abbildung 4B und Zusatztabelle 5), nachdem für Gruppenunterschiede im Alter covarying wurde. Es gab keine allgemeinen Gruppenunterschiede bei der Antwort auf Beinaheunfälle. Eine gemischte ANOVA der subjektiven Bewertungsdaten bei regulären Spielern und gesunden Nichtspielern zeigte keine signifikanten Gruppenunterschiede, obwohl insbesondere in der gepoolten Gruppe (n = 34) der von den Teilnehmern gewählte Near-Miss-Effekt geringfügig signifikant war Ergebnisse zur Erhöhung der Bewertungen von 'Continue to play' (t (33) = 1.87, p = .07) im Verhältnis zu den vom Teilnehmer ausgewählten Vollfehlversuchen (siehe Zusatzmaterial und Zusatztabelle 6).

Diskussion

Die vorliegende Studie untersuchte Gehirnreaktionen während einer computerisierten Spielautomatenaufgabe in einer Gruppe von regulären Spielern, die in ihrer Beteiligung von Freizeitspielern, sozialen Spielern bis zu mittelschweren wahrscheinlichen pathologischen Spielern variierten. Unvorhersehbare monetäre Gewinne bei der Aufgabe rekrutierten ein Netzwerk belohnungssensibler Regionen, einschließlich des ventralen Striatum. Unsere Aufgabe ermöglichte weiterhin den direkten Vergleich von Beinahe-Miss Nichtgewinne gegen Volles Miss Nicht-Siege, und dieser Kontrast zeigte eine Reaktion auf Beinahe-Fehlschüsse in striatalen Regionen, die auch auf Gewinne reagierten, trotz des objektiven Nicht-Gewinn-Status dieser Ergebnisse. Diese Analyse bei regulären Glücksspielern erweitert unsere jüngsten Erkenntnisse bei gesunden Freiwilligen mit geringer Beteiligung von Glücksspielen (Clark et al., 2009), Hervorhebung der Rekrutierung von Gehirnbelohnungsschaltkreisen durch Ergebnisse nahe Ergebnisse. Das spezifische Ziel der vorliegenden Studie war es, diese fMRI-Antworten mit den individuellen Schwankungen der Glücksspiele zu verknüpfen, um die Relevanz dieser Antworten für eine aufkommende Literatur zur Neurobiologie problematischer Glücksspiele zu untersuchen (Reuteret al., 2005, Potenza, 2008). Die Bewertungen unseres Glücksspielindex (SOGS) lagen zwischen 0 und 19 (siehe Ergänzende Abbildung 1), mit einer Punktzahl von 5, die auf wahrscheinliches pathologisches Spielen hinweist. Dies unterstreicht die anhaltende Natur von Glücksspielschäden in der nichtklinischen Bevölkerung (Currie et al., 2006) und weist darauf hin, dass eine regressionsbasierte Analysemethode für die Erforschung neuronaler Marker von gestörtem Glücksspiel angemessen ist. Während der SOGS-Score nicht mit der Gehirnreaktion auf Geldgewinne in Verbindung gebracht wurde, wurde die Schwere des Spielens durch die neuronale Reaktion auf Beinahe-Miss-Ergebnisse im Mittelhirn vorhergesagt. Diese Aktivierung war proximal zu den dopaminergen Kernen im SN / VTA, ein Befund, der durch eine erneute Analyse unserer Daten unter Verwendung eines kleineren (4mm) Glättungskerns (Bunzeck und Duzel, 2006, D'Ardenne et al., 2008, Murray et al., 2008, Shohamy und Wagner, 2008, Duzel et al., 2009). Darüber hinaus wurde der Zusammenhang zwischen der Aktivität des Mittelhirns und Beinaheunfällen und dem Schweregrad der Glücksspiele nicht ohne weiteres durch andere klinische Symptome (Depression, Impulsivität, OCD, Alkoholkonsum) erklärt, die bei normalen Spielern mäßig vorherrschen (Kessler et al., 2008).

Die beobachtete Assoziation im Mittelhirn ist konsistent mit der Rolle der Dopaminübertragung bei gestörtem Glücksspiel, wie aus früheren Studien der peripheren Marker hervorgeht (Bergh et al., 1997, Meyer et al., 2004) und das Phänomen des medikamenteninduzierten pathologischen Glücksspiels bei der Parkinson-Krankheit (Dodd et al., 2005, Steeves et al., 2009). Dieses Syndrom ist insbesondere mit D3-präferenten Dopamin-Agonisten-Medikamenten verbunden, und es ist bemerkenswert, dass D3-Rezeptoren in der menschlichen SN häufig vorkommen (Gurevich und Joyce, 1999). Die Fähigkeit von Near-Miss-Ergebnissen zur Verbesserung der Dopamin-Übertragung bei schwerwiegenden Problemspielern könnte der Wirksamkeit dieser Ergebnisse zur Stärkung des Glücksspiels zugrunde liegen (Kassinove und Schare, 2001, Cote et al., 2003, Clark et al., 2009). Elektrophysiologische Studien, die von Neuronen des Mittelhirns aufgezeichnet wurden, haben die bekannte Rolle dieses Systems bei der Signalisierung von Prädiktionsfehlern und Codierungsbelohnungen gezeigt (Schultz, 2002, Montague et al., 2004). Human-Neuroimaging-Studien bestätigen BOLD-Antworten im mittleren Bereich bei Aufgaben der monetären Belohnung (z Bjork et al., 2004, D'Ardenne et al., 2008, Schott et al., 2008), die mit einem direkten Index der striatalen Dopaminfreisetzung korrelieren ([11C] Raclopridverdrängung) (Schott et al., 2008). Es ist sicherlich wahrscheinlich, dass in der aktuellen Aufgabe Fehler in der Vorhersage von Belohnungen ausgelöst wurden: Ein Fehler in der Vorhersage tritt auf, wenn sich die Rolle verlangsamt und das Subjekt ein Gewinnergebnis erwartet. Darauf folgt unmittelbar ein negativer Vorhersagefehler, da die Rolle eine Position von der Gewinnlinie stoppt. Jüngste Daten weisen darauf hin, dass das BOLD-Signal des Mittelhirns möglicherweise besonders auf positive Vorhersagefehler ausgerichtet ist (D'Ardenne et al., 2008), im Einklang mit dem allgemeineren Stil der Spieler, ihre Gewinnchancen zu überschätzen (Ladouceur & Walker 1996). Zwei weitere Aspekte des Mittelhirnschusses, die in elektrophysiologischen Daten zu sehen sind, können für die aktuellen Ergebnisse der fMRI relevant sein. Erstens zeigen Mittelhirnneuronen eine Generalisierung, bei der sie auf Reize schießen, die denen ähnlich sind, die eine Belohnung vorhersagen (Tobler et al., 2005, Shohamy und Wagner, 2008). Es ist eine überprüfbare Hypothese, dass problematische Spieler eine übermäßige Verallgemeinerung belohnungsprädiktiver Stimuli zeigen, die durch Hyperreaktivität im Mittelhirn vermittelt werden. Zweitens können Midbrain-Neuronen eine adaptive Kodierung innerhalb einer Aufgabe zeigen, wobei ihre maximale Antwort auf die verfügbare Belohnung skaliert wird (Tobler et al., 2005). Dies könnte erklären, warum wir trotz der generellen Reaktion des Mittelhirns auf Gewinne keine mittelhohe Assoziation mit dem Glücksgrad bei Glücksspielen festgestellt haben. Wir haben jedoch keine signifikante Aussage gemacht Unterschied in der Stärke des SOGS-Midbrain-Verbandes bei Beinahe- und Siegerprüfungen. Von der positiven Trendlinie in Abbildung 3CEs ist denkbar, dass eine SOGS-Midbrain-Assoziation für das Erzielen von Ergebnissen in einer größeren Stichprobe nachweisbar ist.

Eine frühere Fall-Kontroll-Studie mit pathologischen Spielern wurde berichtet reduziert BOLD-Signal im ventralen Striatum und medialen PFC als Reaktion auf monetäre Gewinne (Reuteret al., 2005). Dieser Befund wurde als Beleg für einen Belohnungsmangel-Bericht über pathologisches Glücksspiel interpretiert, bei dem ein hypoaktives Belohnungssystem Anfälligkeit für eine Reihe von Abhängigkeiten verleiht (Bowirrat und Oscar-Berman, 2005). Die Aufgabe von Reuter et al. Die Studie war eine einfache Zwei-Wahl-Aufgabe, bei der die komplexen Verzerrungen der Wahrscheinlichkeits- und Fähigkeitswahrnehmung, die für das Spielverhalten von zentraler Bedeutung sind, unwahrscheinlich sind (Ladouceur und Walker, 1996, Clark, 2010). Wir führten eine Analyse zwischen den Gruppen durch, in der die regulären Spieler der vorliegenden Studie mit Freiwilligen mit geringer Beteiligung von Glücksspielen aus unserer vorherigen Studie verglichen wurden (Clark et al., 2009). Obwohl die durch Geldgewinne rekrutierte Schaltung in beiden Gruppen auffallend ähnlich war, zeigten die regulären Spieler eine abgeschwächte Reaktion auf das Gewinnen, die im ventralen Striatum und im medialen PFC signifikant war und dies bestätigte Reuter et al. (2005). Kritisch ist, dass die vorliegenden Daten zeigen, dass dieser Mangel an allgemeiner Belohnung mit gekoppelt ist übermäßig Rekrutierung von Gehirnbelohnungsschaltkreisen unter Bedingungen kognitiver Verzerrung (Near-Misses), die als Funktion der Spielschwere variiert. Es ist wahrscheinlich, dass diese beiden Effekte im Vergleich zwischen den Gruppen der Beinahe-Miss-Aktivität, bei dem keine Unterschiede beobachtet wurden, aufgehoben wurden.

Zwei weitere Vergleichspunkte zu unserer vorherigen Studie sind bemerkenswert. Erstens berichtete unsere frühere Studie über eine Interaktion zwischen Beinaheunfällen und persönlicher Kontrolle im medialen PFC (Clark et al., 2009). Wir konnten diesen Interaktionseffekt bei den regulären Spielern nicht nachweisen. Tatsächlich wiesen die regulären Spieler selbst im grundlegenden Gewinnkontrast keine signifikante Rekrutierung dieser Region auf, und neuropsychologische Studien weisen auf spezifische Beeinträchtigungen der Sonden der medialen PFC-Integrität bei Problemspielern hin (Goudriaan et al., 2006, Lawrence et al., 2009). Unsere vorherige Studie deutete auch auf eine Schlüsselrolle der Insula bei der Motivationswirkung von Beinaheunfällen hin. In der vorliegenden Studie beschränkten sich die Aktivierungen der Insula auf den Gesamtgewinn-Kontrast auf einem Niveau knapp unter der FWE-Bedeutung, und diese Reaktionen waren nicht mit der Schwere des Spiels verbunden. Wir glauben, dass diese Insula-Antworten Informationen über periphere Physiologie (z. B. Herzfrequenzerhöhungen) während des Spielens (z Craig, 2003), und es kann schwieriger sein, diese Erregung bei regelmäßigen Spielern hervorzurufen, die viel Erfahrung mit Spielen mit hoher Stimulation haben. Psychophysiologische Studien bei regulären Spielern haben qualitative Unterschiede zwischen dem Spielen in Labors und den naturalistischen (zB Casino-) Einstellungen gezeigt (Anderson und Brown, 1984, Meyer et al., 2004). Zukünftige Arbeiten, bei denen fMRI und psychophysiologisches Monitoring kombiniert werden, sind erforderlich, um die Beziehung zwischen hervorgerufener Erregung und Hirnaktivität während des Spielens zu bewerten (vgl Critchley et al., 2001).

Einige Einschränkungen der aktuellen Studie sollten beachtet werden. Erstens, während wir für mehrere häufige Begleiterkrankungen zusammenkamen, waren einige relevante Zustände einschließlich Nikotinabhängigkeit und Persönlichkeitsstörungen (Cunningham-Williams ua, 1998) wurden nicht bewertet. Zweitens war der Vergleich zwischen den Gruppen mit unserer früheren Studie nicht geplant und die Gruppen waren hinsichtlich Alter und Geschlecht nicht gut aufeinander abgestimmt. Wir haben nach Alter, aber nicht nach Geschlecht gesucht, da unsere Gruppe regelmäßiger Spieler fast ausschließlich männlich war. Ungeordnetes Glücksspiel ist bei Männern häufiger (Kessler et al., 2008), es sind jedoch weitere Studien erforderlich, um zu testen, ob sich unsere Wirkungen auf weibliche Spieler verallgemeinern. Drittens zeigten die Bewertungen der Selbstberichte keinen signifikanten subjektiven Effekt der Beinaheunfälle der regulären Spieler. Angesichts der Fragilität visueller analoger Bewertungen ist dies wahrscheinlich ein Problem der statistischen Leistungsfähigkeit: In unserer vorherigen Studie wurden die subjektiven Auswirkungen in einem größeren Verhaltensexperiment bei 40-Probanden beobachtet. In einer gepoolten Analyse der beiden fMRI-Datensätze (n = 34, s Zusatztabelle 6). Schließlich ist unsere Schlussfolgerung, dass Dopamin an Glücksspielen in der Nähe von Misses beteiligt ist, angesichts der indirekten Natur des BOLD - Signals und der begrenzten räumlichen Auflösung von fMRI mit einer angemessenen Vorsicht zu behandeln (siehe Duzel et al., 2009 zur Überprüfung). Andere Neurotransmitter, die an Glücksspielen beteiligt sind, einschließlich Serotonin, sind im Mittelhirn vorhanden und werden durch Motivationsreize moduliert, allerdings ohne phasische Reaktionen (Nakamura et al., 2008). Um diese Fragen direkt zu untersuchen, sind Entwürfe für pharmakologische Herausforderungen erforderlich. zum Beispiel, Zack & Poulos (2004) berichteten, dass der indirekte Dopamin-Agonist Amphetamin den Drang zu Glücksspielen und die Aufmerksamkeitslust bei Problemspielern erhöhte. Eine klinische Implikation solcher Befunde ist, dass Arzneimittel, die die Dopaminübertragung reduzieren, einen therapeutischen Nutzen haben können, indem sie kognitive Verzerrungen bei problematischen Spielern reduzieren.

Ergänzungsmaterial

Danksagung

Unterstützt durch ein Projektstipendium des Rates für Wirtschafts- und Sozialforschung und Responsibility in Gambling Trust an LC und TW Robbins (RES-164-25-0010). Fertiggestellt im Behavioral and Clinical Neuroscience Institute, unterstützt durch einen Konsortialpreis des Medical Research Council (UK) und des Wellcome Trust. Wir sind den Teilnehmern und dem Röntgenpersonal des Wolfson Brain Imaging Centre in Cambridge, Großbritannien, dankbar

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