Firmas neuronales aberrantes de la toma de decisiones: los jugadores patológicos muestran una hipersensibilidad córtico-estriatal a los juegos extremos

• Sofie V. Gelskov^{a, b,,,,} ,
• Kristoffer H. Madsen^{a, c},
• Thomas Z. Ramsøy^{a, d, 1},
• Hartwig R. Siebner^{a, e, 1}

doi: 10.1016 / j.neuroimage.2016.01.002

  Acceso Abierto

Destacados

• Los jugadores patológicos muestran una respuesta neuronal en forma de U a las apuestas apetitivas y aversivas.
• Esta hipersensibilidad se encuentra en una red córtico-estriatal, es decir, caudado y DLPFC.
• La sensibilización de esta red podría constituir un marcador neuronal del juego compulsivo.
• Se propone un enfoque futuro en esta red y mecanismos relacionados con la acción y el resultado.

Compendio

El juego patológico es un trastorno adictivo caracterizado por una necesidad irresistible de apostar a pesar de las graves consecuencias. Una de las características del juego patológico es la mala adaptación y la toma de decisiones altamente arriesgada, que se ha relacionado con la desregulación de las regiones cerebrales relacionadas con la recompensa, como el estriado ventral. Sin embargo, estudios previos han producido resultados contradictorios con respecto a la implicación de esta red, revelando hipo o hipersensibilidad a las ganancias y pérdidas monetarias. Una posible explicación es que el cerebro del juego podría estar tergiversando los beneficios y costos al ponderar los resultados potenciales, y no las ganancias y pérdidas en sí. Para abordar este problema, investigamos si el juego patológico está asociado con una actividad cerebral anormal durante las decisiones que ponderan la utilidad de las posibles ganancias contra posibles pérdidas. Los jugadores patológicos y los sujetos humanos sanos se sometieron a imágenes de resonancia magnética funcional mientras aceptaban o rechazaban los juegos mixtos de ganancia / pérdida con cincuenta y cincuenta posibilidades de ganar o perder. Contrariamente a los individuos sanos, los jugadores mostraron un perfil de respuesta en forma de U que refleja hipersensibilidad a las apuestas más apetitosas y más aversivas en una red ejecutiva cortico-estriatal que incluye la corteza prefrontal dorsolateral y el núcleo caudado. Esta red se ocupa de la evaluación de las contingencias entre la acción y el resultado, el seguimiento de las acciones recientes y la anticipación de sus consecuencias. La desregulación de esta red específica, especialmente para apuestas extremas con grandes consecuencias potenciales, ofrece una nueva comprensión de las bases neuronales del juego patológico en términos de asociaciones deficientes entre las acciones de juego y su impacto financiero.

Palabras clave

• Toma de decisiones;
• Juego patológico;
• Hipersensibilidad cortico-estriada;
• fMRI;
• Aversión a la pérdida;
• Gana dinero

Introducción

El juego patológico es un trastorno mental caracterizado por un impulso irresistible de participar en el juego monetario a pesar de las consecuencias perjudiciales. Con una prevalencia que alcanza 1 – 2% en muchas sociedades occidentales (Welte et al., 2008 y Wardle et al., 2010), este trastorno constituye un grave problema de salud pública y personal. El juego patológico se ha clasificado recientemente como una adicción conductual y comparte muchos síntomas centrales con las adicciones a las drogas, como la abstinencia, la tolerancia y la alta preocupación (Petry, 2007 y Leeman y Potenza, 2012).

La toma de decisiones arriesgada es un sello distintivo importante del juego patológico. De hecho, los jugadores tienen una alta tolerancia al riesgo (Clark, 2010 y Brevers et al., 2013), y el juego patológico se ha relacionado con alteraciones de las regiones dopaminérgicas relacionadas con la recompensa, el riesgo y la motivación, como el estriado ventral y la corteza prefrontal ventromedial (vmPFC) (van Holst y otros, 2010, Limbrick-Oldfield et al., 2013 y Potenza, 2014). Sin embargo, si bien algunos estudios han encontrado hipoactivación de la vía de recompensa mesolímbica en respuesta a la anticipación o el resultado de las recompensas ( Reuter et al., 2005, de Ruiter et al., 2009 y Balodis et al., 2012), otros estudios han reportado hiperactivación del mismo camino hacia la recompensa prevista ( van Holst y otros, 2012 y Worhunsky et al., 2014), pérdidas anticipadas (Romanczuk-Seiferth et al. 2015), o señales de juego ( Crockford y otros, 2005 y Goudriaan et al., 2010). Curiosamente, los estudios de tomografía por emisión de positrones (TEP) no revelaron diferencias generales entre los jugadores y los controles sanos en la magnitud de la liberación de dopamina estriatal ( Joutsa et al., 2012 y Linnet et al., 2011) pero mostró una correlación positiva entre la liberación de dopamina estriatal y la gravedad del juego (Joutsa et al. 2012), y la liberación de dopamina y la emoción de juego (Linnet et al. 2011). Estos patrones de respuesta discrepantes se reflejan en dos cuentas principales del juego patológico. Por un lado, la teoría de la deficiencia de recompensa predice un sistema de recompensa hiposensible debido a un receptor D2 de dopamina disfuncional encontrado en adictos a sustancias ( Blum et al., 1990 y Noble et al., 1991) y los jugadores ( Comings et al., 1996 y Comings et al., 2001). Un tono dopaminérgico más bajo en el cerebro empujaría a los jugadores a buscar recompensas más altas, con el fin de alcanzar el umbral en el que se inicia una "cascada de recompensa" en el cerebro. Por otro lado, la teoría de la sensibilización predice un fuerte sesgo motivacional hacia los objetos de adicción ( Robinson y Berridge, 1993 y Robinson y Berridge, 2008) que conduce a la hipersensibilidad en las regiones dopaminérgicas. En los jugadores, la motivación para apostar sería desencadenada por señales de juego en el entorno, que anularían el valor de incentivo de fuentes alternativas de recompensa ( Goldstein y Volkow, 2002 y Goldstein et al., 2007).

Estas discrepancias subrayan que la base neuronal del juego patológico permanece sin resolver. Si bien los estudios que contrastan los castigos monetarios y las recompensas pueden abordar cómo se calculan los valores de decisión en el cerebro, no abordan cómo se integran las ganancias y las pérdidas durante el juego. Recientemente, desarrollamos una tarea de juego que analiza las magnitudes de los valores de ganancia y pérdida por separado, así como la forma en que las ganancias y las pérdidas se equilibran unas con otras en apuestas “mixtas” (ganancia / pérdida) (Gelskov et al. 2015). Al equilibrar las ganancias y pérdidas, las personas tienden a ser más sensibles a las pérdidas potenciales que a las ganancias equivalentes, un sesgo de decisión conocido como aversión a las pérdidas (Kahneman y Tversky 1979). En la práctica, las personas generalmente rechazan las apuestas 50 / 50 a menos que puedan ganar aproximadamente el doble de lo que pueden perder. Estudios anteriores que utilizaron juegos mixtos con participantes saludables encontraron que la valoración separada de ganancias y pérdidas involucra regiones dopaminérgicas relacionadas con la recompensa, específicamente el estriado ventral y el vmPFC (Tom et al. 2007). Sin embargo, cuando se toma en cuenta la totalidad de la ganancia / pérdida (es decir, la ganancia potencial, la pérdida potencial y las consecuencias de ganar o perder), otros estudios han encontrado un papel importante para la amígdala en la aversión a la pérdida (De Martino et al., 2010 y Gelskov et al., 2015). En el presente estudio, utilizamos esta tarea en una población que sufre de adicción al juego como un medio para obtener información sobre la toma de decisiones basada en valores aberrantes.

Recientemente, un estudio de comportamiento encontró que los jugadores con problemas son menos adversos a las pérdidas que los sujetos de control (Brevers et al. 2012, pero ver también Giorgetta et al. 2014). Aquí, nos preguntamos si el juego patológico podría reflejar un balance deficiente de posibles ganancias contra pérdidas durante la toma de decisiones. En un estudio reciente, encontramos que la actividad de la amígdala y el estriado ventral reflejaba el grado de aversión a la pérdida en participantes sanos cuando decidieron aceptar o rechazar las apuestas extremas de ganancia y pérdida (Gelskov et al. 2015). Aquí, utilizamos el comportamiento de juego individual para investigar cómo el proceso de toma de decisiones se ajusta a la variación interindividual en la aversión a la pérdida (es decir, es más o menos adverso a la pérdida) y si la aversión a la pérdida también se refleja en las áreas relacionadas con recompensas mesolímbicas en los jugadores. . Para abordar estos problemas, utilizamos fMRI y una tarea de juego en la que los participantes tenían que aceptar o rechazar apuestas mixtas en función de la relación entre la ganancia absoluta y el valor de la pérdida. El diseño de nuestro estudio nos permitió analizar si los jugadores patológicos equilibran los valores positivos y negativos de manera diferente a los controles saludables y si la integración de las relaciones de ganancia-pérdida en las decisiones de juego se asocia con una actividad anormal en las regiones del cerebro involucradas en la toma de decisiones basada en valores.

material y métodos

Participantes

Catorce jugadores patólogos no medicados (edad media en años: 29.43; SD: 6.05; rango: 20 – 40) y 15 sujetos de control sanos (todos hombres; edad media en años: 29.87; SD: 6.06; rango: 21– 38) fueron reclutados específicamente para este estudio. Dos jugadores adicionales fueron escaneados inicialmente, pero se excluyeron antes de incluirlos en el análisis porque entendieron mal la tarea: un participante solo respondió al aceptar una apuesta, mientras que otro participante pensó que todas las apuestas se pagarían al final de la sesión. Los jugadores fueron reclutados a través de un centro de tratamiento danés para el juego patológico. Ningún participante tuvo problemas adicionales de salud mental aparte del juego patológico basado en la entrevista clínica estructural para DSM-IV, Eje I (SCID-I, versión de investigación, versiones para pacientes y no pacientes; First et al. 2002), incluidos trastornos como el uso o la dependencia de drogas. La presencia de juegos patológicos fue confirmada por una entrevista estructural basada en el módulo SCID para juegos patológicos. Todos los jugadores obtuvieron un puntaje de South Oaks Gambling Screen (SOGS) por encima de 5 (Tabla 1; Lesieur y Blume 1987; J. Linnet tradujo las versiones en danés de los módulos SOGS y SCID. Los participantes fueron examinados en busca de compatibilidad con RM, historial de trastornos neurológicos y formularios de consentimiento informado firmados. El estudio fue aprobado bajo el protocolo ético KF 01 – 131 / 03, emitido por el comité de ética local.

Tabla 1.

Características demográficas y neuropsicológicas de los participantes.

Abreviaturas: SOGS, South Oaks Gambling Screen; AUDIT, prueba de identificación de trastornos por consumo de alcohol; WAIS, Wechsler Adult Intelligence Scale; BDI, Beck Depression Inventory; BIS-11, Escala de impulsividad de Barratt, 11th ed., GAD-10, prueba de trastorno de ansiedad generalizada; DOSPERT, escala de toma de riesgos de dominio específico.

a

Nivel educativo más alto (puntuación): 1 = escuela secundaria inferior / general, 2 = educación y formación profesional, 3 = escuela secundaria superior, 4 = título universitario profesional, 5 = licenciatura o similar, 6 = maestría.

b

Un jugador no completó la pantalla de AUDITORÍA, uno no completó la pantalla de fumar y educativa. Un sujeto de control no completó el cuestionario BIS-11.

c

Prueba de permutación no paramétrica utilizada debido a distribuciones no normales.

Opciones de mesa

Los participantes fueron evaluados en dos días separados con una diferencia de 1 a 2 semanas. Durante la primera sesión de prueba, los participantes se sometieron a pruebas neuropsicológicas, cuestionarios y entrevistas (ver Tabla 1). Los participantes también recibieron 200 coronas danesas (es decir, la moneda monetaria danesa, DKK, 1 DKK ≈ 0.16 dólar estadounidense), que se les pidió que trajeran la semana siguiente para la sesión de prueba de fMRI como apuesta de juego.

Tarea de juego y estímulos.

Durante la sesión fMRI, los participantes realizaron una tarea de juego, que les obligó a aceptar o rechazar apuestas mixtas de ganancia-pérdida con igual probabilidad de ganar o perder UN). En cada ensayo, a los sujetos se les presentó un gráfico circular con una cantidad de ganancia potencial o una cantidad de pérdida potencial, de acuerdo con la condición principal (es decir, condiciones de "pérdida primero" o "ganancia primero"). Después de un tiempo de visualización variable (2-5 s), se presentó la segunda cantidad de la apuesta mixta y los sujetos decidieron aceptar o rechazar la apuesta actual presionando uno de los dos botones del escáner. Tanto la primera "fase de presentación de la magnitud" como la "fase de decisión" subsiguiente se alteraron en pasos de 0.5 s (es decir, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5 y 5 s) pseudoaleatoriamente de un ensayo a otro. Las instrucciones se leyeron en voz alta a los participantes, después de lo cual completaron una breve sesión de capacitación hasta que se familiarizaron con la tarea. Se les dijo a los participantes que no se les daría retroalimentación sobre el resultado de las apuestas individuales durante el escaneo, pero que después de la sesión de fMRI, la computadora seleccionaría dos apuestas aleatorias: las que habían sido aceptado durante la sesión de juego, se "jugaría" y los participantes perderían dinero de su dotación o ganarían dinero adicional, mientras que si hubieran rechazado la apuesta, no se jugaría ninguna apuesta de 50 / 50. Se les dijo a los participantes que siguieran sus "sentimientos viscerales" y que no había respuestas correctas o incorrectas.

Higo. 1. 

Tarea de juego en el escáner, matriz de estímulos y comportamiento de elección. A) Paradigma de resonancia magnética funcional relacionada con eventos; los participantes recibieron primero una pérdida potencial o una cantidad de ganancia potencial (es decir, la fase de “Presentación” de magnitud). Luego, cuando se presentaron ambas cantidades, los participantes eligieron si aceptar o rechazar la apuesta (es decir, la fase de “Decisión”). Los intervalos entre ensayos (ITI) separaron ensayos. NB: “kr” = “DKK”. B) Mapa de calor codificado por colores que representa las proporciones de juego (ganancia / pérdida). Los estímulos consistieron en 64 relaciones de pérdidas y ganancias diferentes, correspondientes a 8 cantidades de ganancias potenciales (68-166 DKK; incrementos de 14) por 8 cantidades de pérdidas potenciales (34-83 DKK; incrementos de 7). La codificación por colores refleja las proporciones desde la más baja (0.82) hasta la más alta (4.9). Todas las proporciones de ganancias / pérdidas se presentaron dos veces en orden aleatorio, una en una condición de "ganancia primero" y otra en una condición de "pérdida primero". C) Mapas de calor codificados por colores que representan patrones de elección para jugadores (izquierda) y controles (derecha). La codificación de colores de negro a rojo y de amarillo a blanco refleja el porcentaje creciente de apuestas aceptadas (negro ➔ blanco: 0–100%). D) Coeficiente de aversión a la pérdida, lambda (λ), para todos los participantes. Tenga en cuenta la distribución sesgada a la derecha. La prueba de permutación no paramétrica indicó una tendencia hacia una menor aversión a las pérdidas en los jugadores patológicos en comparación con los controles sanos (P = 0.077).

Opciones de figura

Los estímulos consistieron en apuestas mixtas presentadas en gráficos circulares de color amarillo y púrpura con una cantidad monetaria (es decir, ganancias y pérdidas potenciales en moneda danesa) presentadas en cada mitad del gráfico ( UNA). Los estímulos 64 combinaron las cantidades de ganancia potencial de 8 (68 – 166 DKK; en incrementos de 14 DKK), con las cantidades de pérdida potencial de 8 (34 – 83 DKK; en incrementos de 7 DKK; vea la matriz de la relación ganancia / pérdida en SEGUNDO). Las 64 apuestas mixtas se presentaron una vez en una condición de "ganancia primero" y una vez en una condición de "pérdida primero", lo que arrojó un total de 128 intentos. Cada uno de los estímulos pertenecía a una de las 8 clases, identificadas por el ángulo del gráfico circular que se rotó 45 ° (0 ° –360 °) para cada clase. Así, aunque cada cantidad (p. Ej. + 82 DKK) apareció 16 veces, solo se presentó una vez en la misma posición física en la pantalla por condición principal (ganancia o pérdida primero), para evitar efectos de repetición de bajo nivel. Para asegurarnos de que los sujetos estuvieran atentos a la tarea y aumentar la cantidad de proporciones por debajo de 1, agregamos 18 ensayos de captura altamente desventajosos. Estos ensayos combinaron 3 cantidades de baja ganancia (es decir, 34, 41, 48 DKK) con 3 cantidades de alta pérdida (es decir, 138, 152, 166 DKK). Todos los sujetos rechazaron al menos el 89% de las pruebas de captura, lo que indica que los sujetos prestaron atención a la tarea (los jugadores rechazaron el 98% de todas las pruebas de captura; rango: 95-100%; los sujetos de control rechazaron el 98.9% de las pruebas de captura; rango 89-100 %). No hubo diferencia en la proporción de pruebas de captura rechazadas entre los grupos (P = 0.61, t (27) = 0.52, DE = 2.99). Finalmente, agregamos 24 ensayos "de referencia": gráficos circulares vacíos sin cantidades (tenga en cuenta que ni los ensayos de captura ni los ensayos de referencia se utilizaron en el análisis de comportamiento ni se incluyeron como regresores de interés). Se presentaron los estímulos y se registraron las pulsaciones de botones utilizando el software E-Prime 2.0 (Psychology Software Tools, Pittsburgh, PA).

Con base en las elecciones de los participantes en los 128 ensayos regulares, calculamos el grado individual de aversión a la pérdida, lambda (λ), ajustando una regresión logística a la respuesta binaria de cada participante (aceptar / rechazar). En contraste con Tom et al. (2007), utilizamos la relación ganancia / pérdida total de las apuestas mixtas como variable independiente para derivar el lambda de "límite de decisión" individual en cada participante. Esto se debió a nuestro enfoque en la proporción de la apuesta total en los análisis fMRI, en lugar de los valores únicos de ganancia y pérdida. Lambda se estimó como la relación ganancia / pérdida para la cual la probabilidad de aceptar un ensayo era igual a la probabilidad de no aceptar un ensayo (es decir, 0.5).

Imagen de resonancia magnética

Se adquirieron exploraciones cerebrales funcionales y estructurales utilizando un escáner de resonancia magnética Siemens Magnetom Trio 3 T con una bobina de cabeza de 8 canales. La resonancia magnética funcional dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD) se obtuvo mediante una secuencia de imágenes ecoplanares ponderadas en T2 * (295 volúmenes; 41 cortes; resolución isotrópica de 3 mm; tiempo de repetición: 2430 ms; tiempo de eco: 30 ms; ángulo de giro: 90 °; campo de visión: 192 mm, plano horizontal) optimizado para detectar señales BOLD en la corteza orbitofrontal (Deichmann et al. 2003). Los cortes se orientaron axialmente y la dirección de codificación de fase fue anterior-posterior. Tenga en cuenta que la orientación del campo de visión no permitió una cobertura completa de la corteza parietal superior. Se adquirió una exploración estructural tridimensional de alta resolución de todo el cerebro utilizando una secuencia de eco de gradiente de adquisición rápida preparada con magnetización ponderada en T1 (MPRAGE) con el propósito de co-registro manual (vóxeles isotrópicos de 1 mm; FOV: 256 mm; adquisición matriz 256 × 256; TR: 1540; TE: 3.93 ms, tiempo de inversión: 800 ms y un ángulo de giro de 9 °) y crear una plantilla anatómica normalizada específica de grupo para la visualización de mapas funcionales en las figuras. Los dos primeros volúmenes se descartaron como escaneos ficticios para permitir que el campo alcanzara un estado estable.

Análisis de los datos fMRI

Los datos de fMRI se analizaron utilizando el software SPM8 (Wellcome Department of Cognitive Neurology). El preprocesamiento incluyó corrección del tiempo de corte, realineación espacial a la imagen media, co-registro manual de imágenes, normalización a una imagen EPI estándar (es decir, imagen de plantilla MNI; vóxeles funcionales de 2 × 2 × 2 mm), suavizado usando un isotrópico 8 mm de ancho completo a la mitad del núcleo gaussiano máximo y filtrado temporal de paso alto (frecuencia de corte 1/128 Hz). El modelo lineal general (GLM) estimó una expansión de Volterra de 24 parámetros de los 6 parámetros estimados de realineación de cuerpos rígidos de movimiento, que se incluyeron como regresores sin interés como se describe en Friston et al. (1996). También incluimos regresores adicionales para pruebas de captura, pruebas de error (es decir, 250 ms> tiempo de reacción> 2500 ms y pruebas sin respuesta) así como dos "regresores de pulsación de botón" que modelan la activación motora relacionada con la pulsación de botones con los dedos. En cinco sujetos, se excluyeron los volúmenes cerebrales debido a un movimiento excesivo de la cabeza (es decir, movimiento global de la cabeza por encima de 8 mm, movimiento local de la cabeza por encima de 2 mm) y DVARS (es decir, el cambio de la raíz cuadrada media (RMS) en la señal BOLD de volumen a volumen, donde «D» se refiere a la derivada temporal de los cursos de tiempo y «VARS» a la varianza RMS sobre vóxeles por encima del 5% de cambio en la señal BOLD global como se define en Power et al., (2012)).

En cada participante, capturamos los cambios de la señal BOLD relacionados con la tarea utilizando un GLM, que modeló la fase de presentación de magnitud y la fase de decisión de cada prueba (ver UNA). Los cambios de la señal BOLD durante la fase de presentación de la magnitud se dividieron en "eventos de ganancia" y "eventos de pérdida" separados, cada uno modelado con sus cantidades individuales como modulaciones lineales paramétricas. Los cambios de la señal BOLD durante la toma de decisiones se modularon paramétricamente con la relación ganancia / pérdida absoluta, incluida una modulación polinómica de primer orden (es decir, lineal) y de segundo orden (es decir, cuadrática) (es decir, ganancia / pérdida)²). Todos los regresores de interés fueron convueltos con la función de respuesta hemodinámica canónica.

Las estimaciones de los parámetros individuales para la modulación polinómica de primer y segundo orden de las relaciones de ganancia-pérdida crecientes se ingresaron en dos análisis de grupo de segundo nivel separados. Estas pruebas t de segundo nivel incluyeron la puntuación de aversión a la pérdida individual (es decir, lambda) como covariable para modelar la influencia de las diferencias individuales en la aversión a la pérdida. Un modelo separado de segundo nivel incluyó las puntuaciones individuales de SOGS como índice de la gravedad del juego. Las diferencias en la respuesta BOLD regional entre los jugadores y los controles se evaluaron mediante una prueba t de dos muestras. A nivel de grupo, los grupos se consideraron significativos si superan un umbral de P <0.05 corregido para comparaciones múltiples con corrección de errores familiar en todo el cerebro (es decir, a nivel de grupo), utilizando un umbral de entrada de P_{No corregido} <0.001. Además, se informan varias activaciones de tendencia en estructuras cortico-límbicas relevantes en P_{No corregido} <0.001. Las coordenadas se muestran en el espacio estereotáctico MNI. Con el fin de destacar los principales grupos de activación BOLD (es decir, caudado y DLPFC, ) y realizar gráficos de dispersión de parámetros basados ​​en comportamientos individuales (es decir, trazar la aversión a la pérdida en la amígdala y la gravedad del juego en precuneus, ), creamos máscaras anatómicas para estas regiones utilizando el PickAtlas de la WFU (Maldjian et al. 2003). Para las máscaras que cubren caudado bilateral, amígdala y precuneus, utilizamos máscaras de atlas predefinidas "AAL" (Tzourio-Mazoyer et al. 2002), mientras que para la máscara DLPFC, construimos una máscara que cubre las áreas de Brodmann 8 – 10, 46 y el giro frontal medio (MFG). Tenga en cuenta que ninguna de estas máscaras se usó para mejorar ninguno de los resultados de fMRI informados en el texto principal o en las tablas.

Resultados

Datos demográficos y neuropsicológicos.

Los datos demográficos y neuropsicológicos se enumeran en Tabla 1. Los grupos no difirieron significativamente con respecto a la edad, la habilidad con la mano, la ansiedad general o la dependencia del alcohol. Sin embargo, los jugadores mostraron una dependencia ligeramente mayor al hábito de fumar, un nivel educativo más bajo, una mayor impulsividad en general y diferían en la forma en que percibían los riesgos en comparación con los controles no relacionados con el juego. Es importante destacar que todos los jugadores tenían un SOG de más de 5, lo que indica que todos estaban en el rango patológico (mediana: 10; rango: 6 – 19). En contraste, todos menos dos sujetos de control obtuvieron una calificación de 0 en la misma prueba (mediana: 0; rango: 0 – 3), lo que indica que no hay problemas con el juego.

La depresión es una comorbilidad común en los jugadores patológicos y, de manera sistemática, también encontramos un aumento sustancial de los síntomas depresivos en el grupo de juego en comparación con el grupo de control. Sin embargo, no hubo correlación entre el comportamiento del juego (es decir, λ) y los puntajes de BDI en los jugadores (R = 0.2739, P = 0.3651).

También encontramos una diferencia significativa en el rendimiento en las subpruebas WAIS que exploran el vocabulario y los niveles de conocimiento general ("información"). Nuevamente, no encontramos correlaciones entre estas medidas y el comportamiento del juego (es decir, correlación entre la información WAIS y λ: R = 0.0124, P = 0.9679; y entre el vocabulario WAIS y λ: R = 0.2320, P = 0.4456).

Datos de comportamiento

C muestra la distribución de apuestas aceptadas para una relación de pérdidas / ganancias determinada para jugadores y controles. La mayoría de los participantes mostraron sistemáticamente un comportamiento de aversión a las pérdidas: aceptaron una apuesta determinada solo cuando la cantidad de ganancia excedía claramente la cantidad de pérdida (es decir, lambda> 1). Los jugadores tendían a ser menos reacios a perder. La proporción media de ensayos aceptados frente a rechazados en los jugadores fue del 65% frente al 35%, y en los controles, del 55% frente al 45%, pero la variabilidad interindividual fue sustancial en ambos grupos: la lambda mediana en los jugadores fue de 1.45 (DE = 0.49; media = 1.45; rango: 0.56-2.59), con una distribución sesgada positivamente de λ (coeficiente de asimetría de 0.42), mientras que la mediana de lambda en controles sanos fue 1.82 (DE = 0.83; media = 1.83; rango: 1.01-3.83; sesgo positivo: 0.93). Por lo tanto, la diferencia en lambda entre grupos solo alcanzó la significación límite (P = 0.077; t (27) = 1.47). Tenga en cuenta que la distribución lambda no fue normal (prueba de normalidad de Shapiro-Wilks: P = 0.0353, W = 0.9218). Por lo tanto, empleamos una prueba de permutación aleatoria basada en el remuestreo (también conocida como prueba de aleatorización) para evaluar las diferencias en lambda entre jugadores patológicos y controles sanos. El número de iteraciones utilizadas fue de 10.000.

El número de pruebas de error fue comparable entre los grupos. Los jugadores como grupo tuvieron pruebas de error de 30 (15 no respuesta, 15 respuestas muy rápidas o lentas) con pruebas de error 0-8 por sujeto. Los sujetos de control cometieron errores totales de 27 (no respuesta de 16, respuestas muy rápidas o lentas de 11) con ensayos de error 0 – 8 por sujeto. Los tiempos medios de respuesta también fueron similares entre los grupos (P = 0.66; t (27) = 0.45; jugadores: 927 ms; SD = 240; controles: 959 ms; SD = 122). Las decisiones de aceptar o rechazar una apuesta eran más difíciles cuando la utilidad subjetiva de las ganancias y las pérdidas era similar. Esto se reflejó en los tiempos de respuesta, ya que ambos grupos respondieron más lentamente cuando la distancia euclidiana entre la relación de ganancia / pérdida individual y la lambda media del grupo disminuyó (jugadores: R = 0.15, P <0.001; control S: R = 0.15, P <0.001).

Aumento lineal de la actividad neural con el aumento de las relaciones de ganancia-pérdida

En la fase de toma de decisiones, un gran grupo bilateral en la corteza cingulada anterior (ACC) y el vmPFC (P <0.001; x, y, z = - 8, 40, 6; Z = 4.75; k = 759), corteza cingular media bilateral y precuneus adyacente, (P <0.001; x, y, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.43; k = 1933) y circunvolución frontal superior (SFG; P <0.001; x, y, z = 18, 38, 56; Z = 4.34; k = 633) mostró un aumento lineal en la respuesta BOLD con proporciones de ganancia-pérdida cada vez más apetitosas en los 29 participantes. muestra que este efecto lineal fue impulsado principalmente por los jugadores, que mostraron un aumento gradual de la respuesta BOLD con proporciones de apuestas cada vez más apetitivas en la porción pregenual de ACC (P <0.001; x, y, z = - 8, 36, 8; Z = 5.18; k = 518; A) y el vmPFC derecho (P = 0.003; x, y, z = 8, 34, - 10; Z = 4.23; k = 307) así como en el cíngulo medio / precuneus (P = 0.031; x, y, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.40; k = 188), circunvolución temporal inferior derecha / parahipocampo (P = 0.002; x, y, z = 34, 2, - 30; Z = 4.23; k = 329) y giro poscentral (P = 0.001; x, y, z = 62; - 20, 44; Z = 4.11; k = 356). Los sujetos de control, por otro lado, mostraron grupos de activación dispersos en una variedad de áreas (precuneus izquierdo: P <0.001; x, y, z = - 6, - 58, 32; Z = 4.72; k = 1010; circunvolución lingual derecha: P = 0.002; x, y, z = 18; - 86, - 8; Z = 4.67; k = 332; cuneus izquierdo: P = 0.028; x, y, z = - 14, - 100, 10; Z = 4.27; k = 193; y lóbulo posterior derecho del cerebelo: P = 0.001; x, y, z = 42, - 70, - 34; Z = 4.09; k = 351) con activación máxima en la circunvolución angular izquierda (P <0.001; x, y, z = - 48, - 60, 30; Z = 5.06; k = 433; SEGUNDO). Aunque no encontramos disminuciones significativas en la activación para las apuestas cada vez más apetitivas, sí encontramos tendencias en la ínsula anterior del grupo de control (L: P <0.001, sin corregir; x, y, z = - 32, 24, - 2; Z = 3.83; k = 74; R: P <0.001, sin corregir; x, y, z = 42, 24, 4; Z = 3.64; k = 14). Al contrastar los grupos, no se encontraron diferencias significativas. Sin embargo, los jugadores mostraron una tendencia hacia un mayor aumento en la actividad con apuestas cada vez más apetitivas en el ACC pregenual izquierdo (P <0.001, sin corregir; x, y, z = - 8, 36, 6; Z = 4.33; k = 98; DO). Los resultados que muestran el impacto de la aversión al grado individual de pérdida en el aumento lineal de la actividad neuronal con proporciones crecientes se pueden encontrar en la Fig. Suplementaria 1 y la Tabla Suplementaria 1.

Higo. 2. 

Mapas estadísticos de puntaje t codificados por colores: regiones del cerebro que muestran una relación lineal positiva entre la respuesta BOLD y el aumento de las tasas de ganancia-pérdida de las apuestas A) en los jugadores, B) en los controles y C) contrastando los dos grupos. Al contrastar los grupos, la activación BOLD reveló una diferencia de tendencia en el ACC pregenual (jugadores> controles). Los mapas tienen un umbral en P <0.001 (sin corregir) y se muestra en una plantilla anatómica normalizada específica de grupo basada en imágenes estructurales T1.

Opciones de figura

Aumento cuadrático de la actividad neural con el aumento de las relaciones de ganancia-pérdida

Cuando se combinó la señal BOLD de todos los participantes, una gran red de áreas prefrontales en el lóbulo frontal dorsal y mesial mostró un aumento cuadrático en la actividad neural con el aumento de las tasas de ganancia-pérdida en el pico de SFG dorsal derecho (P <0.001; x, y, z = 12, 24, 60; Z = 5.38; k = 1769). Otras activaciones para este contraste incluyeron la circunvolución frontal media izquierda (P <0.001; x, y, z = - 38, 10, 50; Z = 4.81; k = 605), circunvoluciones angulares bilaterales (L: P = 0.022; x, y, z = - 42, - 64, 40; Z = 4.24; k = 227; R: P <0.001; x, y, z = 52, - 56, 38; Z = 4.68; k = 488), circunvolución frontal inferior izquierda (P = 0.004; x, y, z = - 42, 26, - 16; Z = 4.09; k = 330) y circunvolución temporal inferior derecha (P = 0.001; x, y, z = 66, - 14, - 22; Z = 4.30; k = 409). Como se muestra en Los análisis separados para cada grupo revelan que este efecto solo fue consistente en los jugadores. En los jugadores, varias áreas del cerebro mostraron aumentos cuadráticos en función de las proporciones de juego, incluido un gran racimo prefrontal bilateral que cubre las partes dorso-laterales de los giros frontales medio y superior, y un racimo subcortical focalizado que cubre la cabeza y el cuerpo de ambos caudados izquierdo y derecho núcleos UNA; La lista completa de activaciones se puede encontrar en Tabla 2). En contraste, el perfil de actividad en los controles no reflejó ninguna modulación cuadrática de la actividad con un aumento de la relación ganancia / pérdida ( B; Tabla 2).

Higo. 3. 

Mapas estadísticos de puntuación T con códigos de colores: regiones del cerebro que muestran una relación cuadrática positiva entre la respuesta BOLD y el aumento de la relación de ganancia / pérdida de las apuestas en A) jugadores, B) controles y C) que contrastan los dos grupos. Los mapas tienen un umbral en P <0.001 (sin corregir).

Opciones de figura

Tabla 2.

Resultados funcionales de MRI: aumentos cuadráticos en la actividad regional BOLD con el aumento de los ratios de apuestas.

P <0.05, FWE corregido a nivel de grupo.

⁎

Máximos locales dentro del grupo con puntuación Z> 4.

Opciones de mesa

Cuando se comparan los jugadores con controles, encontramos una modulación cuadrática significativamente más fuerte de la actividad neuronal con una relación ganancia-pérdida en un gran conjunto de regiones cerebrales ( C), incluyendo el gran cúmulo cortico-estriado bilateral. Dentro de este grupo, el núcleo caudado izquierdo mostró la mayor diferencia de grupo en el nivel subcortical y el DLPFC derecho mostró el mayor efecto de grupo en el nivel cortical. La lista completa de grupos de activación se encuentra en Tabla 2. Cabe destacar que ningún grupo mostró una modulación cuadrática más fuerte de la actividad neuronal con una relación ganancia / pérdida en los controles en comparación con los jugadores.

También se debe tener en cuenta que el aumento BOLD cuadrático de los juegos aversivos y apetitosos sobrevivió en los jugadores, incluso cuando se incluyeron los puntajes BDI o WAIS como covariables en las pruebas t de segundo nivel (es decir, modelando el efecto de la depresión, el vocabulario o los niveles de conocimiento general). , que diferían entre los grupos según las pruebas de comportamiento, ver Tabla 1). Los resultados, donde el efecto de la depresión se ha modelado a partir del aumento cuadrático de la actividad neural con proporciones crecientes, se pueden encontrar en la Fig. Suplementaria 2.

Para ilustrar la forma subyacente de la modulación cuadrática de la señal BOLD durante la toma de decisiones, asignamos cada una de las relaciones de ganancia / pérdida 64 a una de las "bandejas" adyacentes de 16 en un GLM post hoc. Al trazar la activación en cada uno de estos compartimientos como una función de aumentar la relación ganancia-pérdida, encontramos que el perfil de respuesta BOLD en los jugadores tenía forma de U ( SEGUNDO). Para determinar si un modelo lineal o cúbico era más apropiado para describir el efecto, probamos si la varianza adicional explicada al incluir términos polinomiales de orden superior (cuadrático y cúbico) era significativa. En los jugadores pero no en los controles, un modelo de regresión anidado verificó que el ajuste cuadrático era más apropiado para describir la naturaleza de la curva, que un ajuste lineal. Tenga en cuenta que estos datos descriptivos no deben verse como resultados separados, sino simplemente como un análisis complementario para ilustrar la forma subyacente de los perfiles de respuesta BOLD.

Higo. 4. 

Modulación en forma de U de la respuesta BOLD al aumento de la relación ganancia / pérdida en jugadores patológicos. A) Mapas estadísticos paramétricos codificados por colores que muestran agrupaciones con mayor sensibilidad a relaciones de ganancia / pérdida extremas positivas y negativas en jugadores en comparación con controles. Los mapas tienen un umbral en P <0.001 sin corregir. Para resaltar las dos regiones principales que difieren entre los grupos, se utiliza el enmascaramiento anatómico de los núcleos caudados (arriba) y DLPFC (abajo). B) Estos diagramas de dispersión se basan en un análisis GLM “post hoc” creado con fines ilustrativos, donde las relaciones de ganancia-pérdida adyacentes se agruparon en 16 “bins” de relación (el rango de relaciones se muestra en el eje x). El eje y indica la actividad neuronal regional (estimada por la respuesta BOLD en una esfera de 8 voxel alrededor de la activación máxima) en la fase de decisión para los jugadores (rojo) y los controles (negro). Un modelo de regresión anidado sugiere que la activación se explica mejor por una relación cuadrática en comparación con una relación lineal con la relación ganancia-pérdida en el núcleo caudado (P = 0.02) y DLPFC (P = 0.02) en jugadores (panel izquierdo) pero no en controles (panel derecho).

Opciones de figura

Impacto de la aversión a la pérdida individual.

En ambos grupos, el grado individual de aversión a la pérdida, indexado por el límite de decisión individual lambda, mejoró la sensibilidad a las relaciones de ganancia-pérdida extremas de apuestas mixtas en una red de regiones cerebrales con activación máxima en la amígdala derecha (P <0.001; x, y, z = 24, - 4, - 26; Z = 5.01; k = 1988). Aparte del pico de activación principal en la amígdala, las regiones incluían el DLPFC / SFG (P <0.001; x, y, z = 32, 24, 56; Z = 4.86; k = 2372), circunvolución temporal media izquierda / parahipocampal (P <0.001; x, y, z = - 44, - 24, - 24; Z = 4.59; k = 1435), precuneus (P <0.001; x, y, z = - 4, - 62, 26; Z = 4.40; k = 1169) y vmPFC (P = 0.009; x, y, z = 8, 26, - 18; Z = 4.31; k = 281).

En los jugadores patológicos, el grado individual de aversión a la pérdida se asoció con una mayor sensibilidad a los índices extremos de ganancia-pérdida en una red frontal dorsal con un pico regional en la DLPFC ( UNA; ver también Tabla 3 para la lista completa de activaciones). Esta red cortical se parecía mucho a las áreas prefrontales que mostraban un aumento de la actividad en forma de U al aumentar las relaciones de ganancia-pérdida en los jugadores presentados en .

Higo. 5. 

La modulación de la relación en forma de U entre la actividad neural y los índices de ganancia-pérdida por A) grado individual de aversión a la pérdida y B) gravedad del juego. A) Los mapas paramétricos estadísticos codificados por colores ilustran cómo el grado de aversión a la pérdida individual (reflejada por valores λ individuales altos) mejoró la relación en forma de U entre la actividad neuronal y los índices de juego en jugadores patológicos (paneles de la izquierda) o controles (paneles de la derecha). El siguiente gráfico ilustra la relación entre la estimación del parámetro individual para la relación en forma de U entre la actividad neural y las relaciones de ganancia-pérdida (eje y) y la aversión a la pérdida individual (eje x) en la amígdala bilateral (controles: P <0.001; R² = 0.83; jugadores: P = 0.11; R² = 0.71). B) Arriba: mapa paramétrico estadístico codificado por colores que muestra un grupo bilateral en precuneus, donde la sensibilidad neuronal a los juegos extremos aumenta con la gravedad del juego en los jugadores patológicos. Derecha: el diagrama de dispersión muestra la relación lineal (P = 0.016; R² = 0.63) entre las estimaciones de los parámetros individuales de la relación en forma de U entre la relación y la actividad neuronal en la región precuneus (eje y) y la gravedad del juego individual expresada por puntuaciones SOGS individuales (eje x). Todas las activaciones BOLD son activaciones de todo el cerebro que se muestran en el umbral P <0.001 (sin corregir).

Opciones de figura

Tabla 3.

Resultados funcionales de MRI: efecto de la aversión a la pérdida en el aumento cuadrático de la actividad regional BOLD con índices de apuesta.

P <0.05, FWE corregido a nivel de grupo.

⁎

Máximos locales dentro del grupo con puntuación Z> 4.

Opciones de mesa

En los controles que no son de juego, una red más ventral y posterior mostró una sensibilidad mejorada a relaciones de juego extremas en función de la aversión a la pérdida, con la amígdala derecha teniendo el tamaño de efecto más fuerte ( A, panel central derecho; Tabla 3). La comparación directa de los dos grupos produjo un efecto significativamente mayor de la aversión a la pérdida en el perfil de actividad en el DLPFC para jugadores en comparación con los controles (Tabla 3), mientras que el efecto modulador de la aversión a la pérdida en la actividad de la amígdala no fue significativamente diferente entre los grupos.

Al trazar la relación entre las estimaciones del parámetro BOLD y la aversión a la pérdida, la aversión a la pérdida individual en los controles sanos (pero no en los jugadores) mejoró la relación en forma de U entre la actividad neuronal en la amígdala ( A, gráfico inferior. Tenga en cuenta que este efecto fue sólido hasta la exclusión del sujeto de control más adverso a la pérdida). Con la excepción de unos pocos voxels en la amígdala derecha (ver A, panel central), la aversión a la pérdida en jugadores patológicos no se relacionó con una respuesta alterada de la amígdala durante la toma de decisiones.

Impacto de la severidad del juego patológico.

Investigamos si la severidad del juego en los jugadores según el índice de las puntuaciones SOGS individuales modificó la respuesta en forma de U a proporciones extremas durante la toma de decisiones. Una búsqueda en todo el cerebro reveló una mejora focal de la sensibilidad a proporciones extremas con la severidad del juego en precuneus bilateral (P = 0.003; x, y, z = - 6, - 48, 40; Z = 4.59; k = 335; B, panel superior). En consecuencia, la correlación entre el porcentaje de cambios de la señal BOLD en una región bilateral precuneus (actividad restringida a esta región mediante enmascaramiento anatómico) y la gravedad del juego fue altamente significativa ( B, gráfico inferior).

Respuestas del cerebro a ganancias y pérdidas potenciales individuales

Dado que la cantidad de ganancias y pérdidas de una apuesta mixta se presentó de forma secuencial en cada prueba, pudimos capturar los cambios regionales en la señal BOLD correspondientes a las ganancias y pérdidas potenciales individuales (pero también consulte la discusión sobre el jittering utilizado en el Discusión sección). Durante esta fase de evaluación pasiva, buscamos las diferencias entre los grupos en respuesta BOLD a las ganancias, pérdidas, ganancias en aumento y pérdidas en aumento. No hubo diferencias significativas entre los grupos para estos contrastes, pero encontramos una tendencia bilateral hacia una respuesta BOLD más alta a las ganancias potenciales en los jugadores en comparación con los controles en la amígdala (L: P <0.001, sin corregir; x, y, z = - 26, 2, - 22; Z = 3.19, k = 6; R: P <0.001, sin corregir; x, y, z = 24, - 2, - 10; Z = 3.43; k = 7).

Discusión

Al contrastar la toma de decisiones sanas y patológicas con una tarea de apuesta mixta, medimos la actividad neuronal relacionada con la tarea durante las decisiones de juego, lo que obligó a los participantes a intercambiar una posible ganancia con una posible pérdida. En los jugadores, una red dorsal córtico-estriatal mostró una sensibilidad neural más alta a los índices de ganancia / pérdida más apetitivos y aversivos en comparación con los controles emparejados saludables. El ajuste más fuerte de las áreas dorsales cortico-estriatales a las relaciones extremas de ganancia-pérdida indica que los jugadores ponen más peso en los extremos del marco de decisión ofrecido por la tarea del juego. Es importante destacar que esta respuesta neural en forma de U a las relaciones de juego no se observó en los controles, lo que sugiere que esta hipersensibilidad específica a relaciones extremas constituye una firma neuronal del juego patológico.

Curiosamente, la sintonización en forma de U de la actividad neuronal a las apuestas más aversivas y más apetitivas no se expresó en las regiones centrales de la red de recompensa, como el estriado ventral o la corteza orbitofrontal. En su lugar, se expresó bilateralmente en una red "asociativa" o "ejecutiva" dorsal córtico-estriatal, incluido el núcleo caudado y la DLPFC. El DLPFC reclutado incluía los giros dorsal y mesial superior y medio frontal, correspondientes a BA 6 / 8 / 9 y “9 / 46d” (Badre y D'Esposito, 2009 y Goldstein y Volkow, 2011). Se sabe que esta red dorsal córtico-estriada está involucrada en el monitoreo de acciones recientes y en la anticipación de sus resultados (para una revisión, consulte Yin y Knowlton 2006). En particular, el núcleo caudado humano se ha implicado en el refuerzo de las contingencias de acción-resultado (Knutson y otros, 2001, O'Doherty et al., 2004, Tricomi et al., 2004 y Delgado et al., 2005).

Nuestros resultados actuales sugieren que esta red dorsal córtico-estriatal desempeña un papel importante en las decisiones de juego tomadas por los jugadores. Los índices extremos de ganancia-pérdida se caracterizan por ser altamente relevantes en términos de posibles acciones-resultados: cuanto más apetito es una apuesta, más importante es aceptarlo; a la inversa, cuanto más aversiva es una apuesta, más importante es rechazarla. En sujetos sanos, se ha encontrado que el cuerpo estriado dorsal rastrea la prominencia del estímulo o la excitación, en lugar de aumentar linealmente el valor subjetivo (Barta et al. 2013). Inferimos que en los jugadores patológicos, esta red dorsal córtico-estriatal es hipersensible y pesa estas proporciones extremas de ganancia-pérdida con mayor fuerza que en sujetos sanos, al tomar decisiones de juego.

Las teorías actuales de las bases neurobiológicas del juego patológico son convincentes en su simplicidad, ya que predicen una hipersensibilidad o una hipersensibilidad del estriado ventral y otras regiones centrales ventrales del sistema de recompensa, como el vmPFC. En consecuencia, los estudios previos de neuroimagen en jugadores mostraron una disminución (Balodis et al. 2012) o mejorado (van Holst y otros, 2012 y Worhunsky et al., 2014) Activación del estriado ventral durante la anticipación de la recompensa monetaria. En el presente estudio, no surgieron diferencias en la actividad neural entre los jugadores patológicos y los controles no relacionados con el juego en el sistema de recompensa ventral cuando evaluaron las pérdidas únicas o las cantidades de ganancia durante la fase de presentación de la magnitud o cuando equilibraron las posibles ganancias y pérdidas de los juegos mixtos en La fase de decisión. Solo la amígdala derecha e izquierda mostró una tendencia hacia una respuesta neuronal más fuerte ante posibles ganancias durante la fase anterior. En otras palabras, la decisión de aceptar o rechazar una apuesta no se asoció de manera consistente con una hipersensibilidad o hipersensibilidad del sistema de recompensa. Este hallazgo negativo está de acuerdo con un estudio reciente en el que los jugadores mostraron una reactividad normal del estriado ventral a las señales de recompensa monetaria, pero una sensibilidad contundente a las señales que predicen estímulos eróticos (Sescousse et al. 2013). La falta de un patrón consistente dentro de esta literatura, con resultados básicamente opuestos o sin efecto estriatal en absoluto, indica que la explicación del juego patológico por la regulación hacia arriba o hacia abajo del estriado puede no ser adecuada. Se ha sugerido que los déficits en la toma de decisiones observados en el juego patológico podrían surgir de un desequilibrio entre los sistemas dopaminérgicos que involucran estructuras motivacionales límbicas y regiones de control prefrontal, en lugar de una interrupción en cualquiera de los componentes de forma aislada (Clark et al. 2013). Un buen candidato de tales redes córtico-estriadas es el bucle dorsal córtico-estriado, que se ha implicado en la selección de acciones y el procesamiento de contingencias de resultados de acciones (Yin y Knowlton, 2006 y Seo et al., 2012). Tenga en cuenta que en el presente estudio las decisiones se toman en base a representaciones internas del balance entre ganancias y pérdidas en lugar de procesos de adaptación basados ​​en resultados, o procesos estrictamente anticipatorios. Esta es quizás la razón por la que encontramos áreas que están más relacionadas con la elección de la acción (es decir, aceptando o rechazando una apuesta), en lugar de áreas que tradicionalmente codifican para anticipar o recibir resultados.

Aquí, en los controles que no son de juego, el comportamiento adverso a la pérdida durante la tarea de juego se asoció con una mayor sensibilidad a los índices extremos de ganancia-pérdida en la amígdala. Estos resultados se corresponden bien con nuestros hallazgos recientes en un grupo separado de individuos sanos (Gelskov et al. 2015), donde los participantes con mayor aversión a las pérdidas mostraron una mayor sensibilidad neuronal en la amígdala a las proporciones extremas de ganancia-pérdida de las apuestas mixtas. Estos resultados persistieron a pesar de las sutiles diferencias entre los estudios. Los participantes reales del juego que jugaron en el escáner permanecieron iguales (es decir, distribución de cantidades monetarias, duración y fluctuación de los estímulos visuales, etc.). Sin embargo, el procedimiento de dotación difirió ligeramente. En el estudio actual, los participantes recibieron billetes de dinero reales (200 DKK) que conservaron durante 1 o 2 semanas antes de ingresarlos como una apuesta en la apuesta, mientras que en el estudio anterior, se les hizo creer a los participantes que podían perder dinero de su dotación. Esta diferencia en la estrategia de dotación tal vez podría explicar por qué los sujetos de control sanos en el presente estudio fueron un poco menos reacios a las pérdidas (lambda media de 1.82) en comparación con nuestro estudio anterior (lambda media de 2.08). Aunque la diferencia estadística entre los dos grupos sanos no fue significativa (P = 0.18, prueba de permutación), la diferencia en lambda entre el grupo sano anterior y el grupo actual de jugadores fue significativa (P = 0.004, prueba de permutación). Otra diferencia obvia entre los estudios es la diferencia de edad, ya que el grupo de control actual era mayor para igualar a los jugadores (P = 0.0175, t (29) = 2.52; Prueba t de 2 muestras). Sin embargo, en todo caso, esta diferencia debería predecir el efecto opuesto en lambda, ya que los sujetos sanos mayores tienden a ser más reacios a perder que los más jóvenes. Además, los dos estudios difirieron ligeramente en la forma en que se modelaron las proporciones de apuestas. En nuestro estudio anterior, encontramos que la amígdala era sensible a las variaciones en las proporciones de pérdidas y ganancias en relación con un "límite de decisión" específico del sujeto (es decir, la puntuación lambda individual, λ). Este modelo se puede conceptualizar como una respuesta BOLD en forma de “V” a una proporción creciente, donde el “punto bajo” de la V fue el puntaje λ individual. Luego, dos regresores paramétricos lineales clasificaron cada razón de prueba como más o menos apetitiva o aversiva, de acuerdo con la forma en que se diferenciaban de la λ individual (es decir, razones aversivas <λ individual <razones apetitivas). Sin embargo, en el presente estudio, no pudimos basar nuestro modelo en puntuaciones λ, ya que algunos participantes simplemente tenían tasas de aceptación demasiado altas o demasiado bajas. Por lo tanto, usamos la relación ganancia-pérdida no ajustada para evaluar la respuesta neuronal al espectro continuo completo de relaciones (es decir, una respuesta BOLD en forma de "U" a la relación). Tenga en cuenta que el uso de este modelo cuadrático ligeramente diferente podría ser la razón por la que no replicamos la actividad de la amígdala para los juegos cada vez más apetitivos y aversivos en sujetos sanos. Podría darse el caso de que la amígdala esté específicamente sintonizada con el límite de decisión, λ, y la activación de la amígdala en nuestro estudio anterior podría estar relacionada con la inclusión de la puntuación λ en los regresores principales. Esta interpretación concuerda con el hecho de que ambos métodos analíticos mostraron que el comportamiento de juego con aversión a las pérdidas está asociado con una mayor sensibilidad de la amígdala a resultados potenciales altamente aversivos y altamente apetitivos durante la toma de decisiones. En conjunto, estos hallazgos apuntan a un papel crucial de la amígdala en sesgar las decisiones aversivas a las pérdidas en individuos sanos.

En los jugadores, la relación entre el comportamiento adverso a la pérdida y la actividad neuronal con respecto a los ratios de juego reveló solo una tendencia no significativa en la amígdala. En cambio, la actividad relacionada con la decisión en el DLPFC cambió en función de la aversión a la pérdida. Este efecto fue significativamente más fuerte para los jugadores en comparación con los controles. Curiosamente, este efecto alcanzó su punto máximo en la misma ubicación en DLPFC, donde encontramos una hipersensibilidad más fuerte a relaciones extremas en relación con los controles. Esto indica que en los jugadores, el grado individual de aversión a la pérdida no se refleja en las áreas que predicen la prominencia emocional o el valor de un estímulo como la amígdala y el estriado ventral, sino el perfil de actividad en el DLPFC. En esta población, por lo tanto, parece que un área cortical subsiste funciones de control ejecutivo como la memoria de trabajo, el cambio de tareas y la representación de contingencias de acción-resultado (Elliott, 2003, Monsell, xnumx y Seo et al., 2012) está complementando la amígdala en el comportamiento de juego adverso a la pérdida de sesgo. Sin embargo, esta propuesta debe investigarse más a fondo en futuros estudios de juego.

Curiosamente, encontramos una tendencia hacia una menor aversión a las pérdidas en los jugadores. Según las teorías económicas tradicionales, esta tendencia de comportamiento hacia decisiones menos irracionales tiene la implicación contraintuitiva de que los jugadores actuaron más racionalmente que los controles. Sin embargo, una explicación más evolutiva de la aversión a las pérdidas afirmaría que los sesgos en las decisiones sirvieron para guiar las decisiones instintivas, por ejemplo, al buscar alimentos. De hecho, se ha informado de aversión a la pérdida en primates inferiores, como los monos capuchinos (Chen et al. 2006; pero también ver Silberberg et al. 2008) que indica que la aversión a la pérdida es una directriz profundamente arraigada para la toma de decisiones que podría incluso ser un sesgo innato hacia el conservadurismo. Un estudio reciente de Giorgetta et al. (2014) encontraron que los jugadores patológicos que se encontraban en etapas posteriores del tratamiento clínico eran más reacios a la pérdida que los jugadores que se encontraban en etapas más tempranas del tratamiento. Curiosamente, encontraron que los jugadores como grupo (a lo largo del estado de tratamiento) eran más reacios a la pérdida que los controles sanos. En contraste, un estudio anterior que investigó la aversión a la pérdida de comportamiento en los jugadores encontró que los jugadores activos (es decir, no en tratamiento) eran menos adversos a la pérdida que los controles sanos (Brevers et al. 2012). Esto plantea la cuestión de si un tratamiento efectivo puede hacer que los jugadores patológicos se vuelvan adversos a la pérdida. En el presente estudio, los jugadores fueron reclutados de un centro de tratamiento, y la mayoría había participado en terapia cognitiva. Quizás, esta es la razón por la que no encontramos una diferencia de comportamiento significativa entre los jugadores y los controles sanos, sino solo una tendencia en esta dirección.

Finalmente, encontramos que los jugadores con síntomas de juego más severos, según lo medido por la puntuación SOGS, tuvieron un mayor compromiso con el precuneus al evaluar los índices de apuesta altos y bajos. Precuneus y la corteza cingulada posterior se encuentran a menudo en respuesta a tareas de autorreferencia (ver revisión por Cavanna y Trimble 2006), y un estudio reciente que investiga el autocontrol en jugadores mostró señales electrofisiológicas anormales sobre la corteza cingulada posterior utilizando MEG (Thomsen et al. 2013). Estas señales anormales se han relacionado con el hecho bien establecido de que los jugadores patológicos sufren una mayor impulsividad y un menor autocontrol. En nuestro estudio, la modulación de la actividad precuneus en función de la gravedad del juego podría reflejar mecanismos anormales y aberrantes de autocontrol. Sin embargo, estas especulaciones con respecto a la participación funcional de precuneus en el juego patológico deben abordarse formalmente en estudios futuros.

Nuestros resultados revelaron un patrón de actividad en forma de U alterado tanto para el núcleo caudado como para la DLPFC cuando los apostadores patológicos evaluaron las apuestas monetarias. Aunque este patrón de activación podría deberse a disfunciones coexistentes, pero no relacionadas, de estas regiones del cerebro, también podría originarse a partir de alteraciones en sus conexiones funcionales. Estudios previos en sujetos sanos han proporcionado amplia evidencia de la conectividad entre caudado y PFC, al confiar en ambos funcional (por ejemplo, Robinson et al. 2012) y estructural (por ejemplo, Verstynen et al. 2012) conectividad cortico-estriatal. Por lo tanto, es posible que la patología del juego refleje patrones de conectividad neuronal alterados en este circuito específico de toma de decisiones córtico-estriatal.

Al igual que en muchos estudios de juego anteriores, incluimos solo sujetos masculinos (por ejemplo, van Holst y otros, 2012, de Ruiter et al., 2009, Linnet et al., 2011 y Sescousse et al., 2013). Sin embargo, aunque los estudios epidemiológicos sugieren que los hombres representan la gran mayoría de los jugadores patológicos (Kessler et al. 2008), el juego patológico también afecta a las mujeres. Debido a que los estudios han mostrado diferencias entre mujeres y hombres en cuanto a las preferencias de juego (por ejemplo, formas de juego más solitarias, tales como máquinas tragamonedas versus formas más atractivas socialmente como el póquer) y antecedentes motivacionales (por ejemplo, escapar de emociones negativas frente a conductas que buscan sensaciones ; ver revisión por Raylu y Oei 2002), los resultados actuales no pueden generalizarse a la población femenina. Por lo tanto, queda por aclarar si las jugadoras mostrarán las mismas firmas neuronales anómalas de la toma de decisiones que los apostadores masculinos en este estudio.

Un punto de mejora para estudios futuros es la cantidad de sujetos de juego incluidos en este estudio (n = 14). Aunque el tamaño del grupo fue comparable a estudios anteriores de resonancia magnética funcional (Crockford y otros, 2005, Reuter et al., 2005, Thomsen et al., 2013 y Balodis et al., 2012) y los pacientes estaban bien caracterizados, habría sido deseable estudiar un grupo más grande. Otras limitaciones incluyen el método de fluctuación entre eventos de interés. Dado que se priorizó una apuesta rápida y fluida, optamos por alterar los eventos en sí mismos y no introducir un intervalo entre ensayos (ITI) con nerviosismo entre ellos, aunque había un ITI de 1.2 s entre cada fase de toma de decisiones y la presentación de magnitud. la falta de nerviosismo aquí podría contribuir en principio a que no encontráramos diferencias entre grupos en la fase de presentación de magnitud.

En resumen, mostramos que una red dorsal cortico-estriatal involucrada en contingencias de acción-resultado expresa una hipersensibilidad a las relaciones de ganancia-pérdida extremas en los jugadores. El perfil de respuesta en forma de U en DLPFC y precuneus se relacionó con el grado individual de aversión a la pérdida durante la tarea de juego y la gravedad del juego patológico, respectivamente. Estos resultados estimulan investigaciones futuras para ampliar el enfoque de la neuroimagen desde el sistema de recompensa central a las redes dorsales cortico-estriatales en el juego patológico.

AGRADECIMIENTOS

Agradecemos sinceramente a todos los participantes por su tiempo, así como al Centro Danés de Ludomani, por establecer contacto con la comunidad de apuestas. Agradecemos a Sid Kouider por sus útiles comentarios sobre el manuscrito y a Christian Buhl por ayudarnos con la recopilación de datos. Este trabajo fue apoyado por el Consejo Danés para la Investigación Independiente en Ciencias Sociales a través de una subvención al Dr. Ramsøy ("Proyecto de Decisión de Neurociencia"; subvención no. 0601-01361B) y por la Fundación Lundbeck a través de una Beca de Excelencia ("ContAct"; Beca no. R59 A5399) al Dr. Siebner. El trabajo realizado por el Dr. Gelskov en el Laboratoire de Science Cognitives et Psycholinguistique es apoyado por subvenciones ANR (ANR-10-LABX-0087 y ANR-10-IDEX-0001-02). El escáner MR fue donado por la Fundación Simon Spies.

Apéndice A. Datos complementarios

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Autor para correspondencia en: Grupo Cerebro y Conciencia (EHESS / CNRS / ENS), Ecole Normale Supérieure, Universidad de Investigación PSL, 29 rue d'Ulm, 75005 París, Francia.

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Los autores principales contribuyeron igualmente al papel.

Copyright © 2016 Los Autores. Publicado por Elsevier Inc.