La gravedad del juego predice la respuesta del cerebro medio a resultados casi errados (2010)

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

Chase HW1, Clark L.

Información del autor

  • 1Escuela de Psicología, Universidad de Nottingham, Nottingham NG7 2RD, Reino Unido.

Resumen

El juego es una actividad recreativa común que se vuelve disfuncional en un subconjunto de individuos, con el juego patológico del DSM considerado como la forma más grave. Durante el juego, los jugadores experimentan una serie de distorsiones cognitivas que promueven una sobrestimación de las posibilidades de ganar. Se piensa que los resultados casi errados alimentan estas distorsiones. Anteriormente, observamos que los circuitos casi superpuestos se reclutaban para obtener ganancias monetarias en un estudio en voluntarios sanos (Clark et al. 2009).

El presente estudio buscó extender estas observaciones en jugadores regulares y relacionar las respuestas cerebrales con un índice de gravedad del juego. Veinte jugadores regulares, que variaron en su participación de jugadores recreativos a probables jugadores patológicos, fueron escaneados mientras realizaban una tarea de máquina tragamonedas simplificada que entregaba ganancias monetarias ocasionales, así como resultados no ganadores cercanos y pasados. En el grupo general, los resultados de casi fallas se asociaron con una respuesta significativa en el estriado ventral, que también fue reclutado por ganancias monetarias. La gravedad del juego, medida con la Pantalla de juego de South Oaks, predijo una mayor respuesta en el cerebro medio dopaminérgico a los resultados casi errados. Este efecto sobrevivió controlando las comorbilidades clínicas que estaban presentes en los jugadores regulares. La gravedad del juego no predijo las respuestas relacionadas con la victoria en el cerebro medio o en otro lugar.

Estos resultados demuestran que los eventos casi perdidos durante el juego reclutan circuitos cerebrales relacionados con la recompensa en jugadores regulares. Una asociación con la gravedad del juego en el cerebro medio sugiere que los resultados casi errados pueden mejorar la transmisión de dopamina en el juego desordenado, lo que extiende las similitudes neurobiológicas entre el juego patológico y la adicción a las drogas.

Palabras clave: Juegos de azar, cognitivo, adicción, dopamina, estriado, cerebro medio

Introducción

El juego es una forma de entretenimiento que puede volverse disfuncional en algunas personas: el "juego patológico" es un Trastorno de Control de Impulso DSM-IV (Asociación Americana de Psiquiatría, 2000) con síntomas que incluyen abstinencia y tolerancia (Potenza, 2006). Los datos acumulados indican alteraciones neurobiológicas en el sistema de recompensa cerebral en jugadores problemáticos (Reuter et al., 2005, Tanabe et al., 2007, Potenza, 2008). Por ejemplo, un estudio de resonancia magnética funcional que utiliza una tarea de adivinación con ganancias y pérdidas monetarias encontró una atenuación de la actividad relacionada con la victoria en el estriado ventral y la corteza prefrontal medial (PFC) de jugadores patológicos (Reuter et al., 2005). Se han descrito cambios similares en los drogadictos (Goldstein et al., 2007, Wrase et al., 2007), y se cree que indican una desregulación de la entrada dopaminérgica a estas estructuras. La participación dopaminérgica en el juego está respaldada por informes de problemas con el juego como efecto secundario de la medicación en pacientes con la enfermedad de Parkinson (Dodd et al., 2005, Steeves et al., 2009).

Las investigaciones de neuroimagen del problema del juego hasta la fecha han descuidado las cogniciones complejas que los jugadores experimentan con frecuencia (Ladouceur y Walker, 1996). En los juegos de azar como la ruleta o la lotería, los jugadores a menudo perciben un cierto nivel de participación de habilidades (la 'ilusión de control') (Langer, 1975). Estas distorsiones cognitivas son más frecuentes en los jugadores con problemas (Miller y Currie, 2008) y son fomentados directamente por ciertas características de los juegos de apuestas (Griffiths, 1993), incluida la presencia de casi fallos: resultados no ganadores que son proximales a un premio mayor. Los casi riesgos pueden promover el juego continuo a pesar de su estado objetivo de no ganar (pérdida) (Kassinove y Schare, 2001, Cote et al., 2003). Los mecanismos neuronales que respaldan los efectos de casi fallas tienen una mayor relevancia para la comprensión del aprendizaje por refuerzo: en los juegos de habilidad (por ejemplo, fútbol), los casi fallos (por ejemplo, golpear el poste) proporcionan una señal válida de adquisición de habilidad y recompensa inminente, y por lo tanto Un sistema de aprendizaje por refuerzo puede asignar valor a estos resultados. Sin embargo, en los juegos de azar, los casi fallos no indican un éxito futuro, y su potencia sugiere que los juegos de apuestas pueden aprovechar mecanismos cerebrales que naturalmente manejan situaciones de habilidad (Clark, 2010).

Al utilizar una tarea de máquina tragamonedas en voluntarios sanos, encontramos que las faltas cercanas se asociaron con una actividad significativa en las regiones del cerebro (estriado ventral, ínsula anterior) que respondieron a las ganancias monetarias (Clark et al., 2009). El presente estudio tuvo como objetivo ampliar estas observaciones en un grupo de jugadores regulares. Primero, intentamos corroborar nuestro hallazgo de que los resultados casi erróneos reclutarían componentes del sistema de recompensa cerebral en los jugadores regulares. En segundo lugar, tratamos de identificar las áreas dentro de este sistema donde la actividad cerebral durante el juego estaba asociada con la gravedad del juego. Si bien los estudios previos de IRMf han explorado el problema del juego con diseños de casos y controles, se reconoce cada vez más que el juego desordenado es de naturaleza dimensional: los jugadores que no cumplen con los criterios del DSM con frecuencia describen daños evidentes relacionados con el juego (por ejemplo, deuda, conflicto interpersonal) y estos los daños aumentan constantemente con la participación del juego (por ejemplo, la frecuencia o el gasto del juego) (Currie et al., 2006). Para reflejar este continuo de juego desordenado, utilizamos la regresión voxel para identificar las áreas del cerebro en las que la variación relacionada con la gravedad del juego predijo la actividad relacionada con ganar y casi perder.

Métodos

Participantes

Los jugadores habituales (n = 24, 3 mujeres) fueron reclutados mediante publicidad. Cuatro sujetos fueron excluidos del análisis debido a un movimiento excesivo durante el escaneo, dejando un tamaño de grupo informado de 20 (2 mujeres). Los sujetos asistieron a una sesión de exploración por resonancia magnética funcional en el Wolfson Brain Imaging Center, Cambridge, Reino Unido. El protocolo fue aprobado por el Comité de Ética de Investigación de Norfolk & Norwich (COREC 06 / Q0101 / 69) y todos los voluntarios proporcionaron su consentimiento informado por escrito. A los voluntarios se les reembolsaron £ 40 por participar y tuvieron la oportunidad de ganar más dinero en la tarea (sin que los sujetos lo supieran, esta era una cantidad fija de £ 15).

El comportamiento de juego se evaluó utilizando el SOGS (Lesieur y Blume, 1987), una escala de autoinforme del ítem 16 que evalúa los síntomas centrales y las consecuencias negativas del juego (por ejemplo, persecución de pérdidas, préstamos de dinero, mentiras sobre el juego, conflicto familiar). Antes de la sesión de exploración, los sujetos asistieron a una sesión de selección que incluía una entrevista psiquiátrica estructurada con un psicólogo posdoctoral (entrevista clínica estructurada para trastornos del eje I DSM-IV; SCID) (First et al., 1996). Dada la alta comorbilidad entre el problema del juego y otros problemas de salud mental (Kessler y otros, 2008), optamos por tolerar las comorbilidades psiquiátricas para evitar la sobre-selección de una muestra clínicamente no representativa. Las comorbilidades fueron las siguientes: distimia actual y / o trastorno del estado de ánimo relacionado con las drogas (n = 5), trastorno depresivo mayor de por vida (n = 4), trastorno bipolar actual (n = 1), ansiedad o trastorno de pánico (n = 2) ), dependencia de drogas de por vida (n = 3), abuso actual de alcohol / drogas (n = 8), dependencia de alcohol actual (n = 1). Tres sujetos estaban recibiendo actualmente medicación psicotrópica (antidepresivo n = 2, benzodiazepina n = 1). Además, el análisis de orina (SureStep ™, Bedford, Reino Unido) el día de la exploración por fMRI detectó pruebas positivas de cannabis (THC) en los participantes de 4. Se utilizaron medidas de cuestionario de autoinforme para cuantificar los síntomas psiquiátricos actuales: Inventario de depresión de Beck (versión 2) (Beck et al., 1996), Beck Inventario de Ansiedad (BAI) (Beck et al., 1988), Escala de autoinforme de TDAH en adultos (Kessler y otros, 2005), Padua Inventory para síntomas de TOC (Burns et al., 1996), y el Cuestionario de Uso de Alcohol (AUQ) (Townshend y Duka, 2002).

Procedimiento

Durante la exploración fMRI, los sujetos completaron los bloques 3 de las pruebas 60 en la tarea de la máquina tragamonedas (Clark et al., 2009), con una duración aproximada de 45 minutos. Los sujetos se practicaron en la tarea (ensayos 10 con ganancias hipotéticas de 2) antes de ingresar al escáner, y durante el escaneo, las respuestas se registraron utilizando un cuadro de botones. La estructura de prueba y la pantalla de visualización se muestran en Figura 1 y XNUMX. En cada prueba, se presentan dos carretes en la pantalla, con una "línea de pago" horizontal visible centralmente. Seis iconos se muestran en cada carrete en el mismo orden. Los seis iconos se seleccionaron de las alternativas de 16 al inicio de la tarea de escaneo, para aumentar la sensación de participación.

Figura 1 y XNUMX 

Diseño de tareas. La tarea de la máquina tragamonedas presenta dos carretes, con los seis iconos de juego idénticos que se muestran en cada carrete y una "línea de pago" horizontal en el centro de la pantalla. En los ensayos con un fondo de pantalla en blanco (como se muestra), el voluntario ...

Cada prueba procedió de la siguiente manera: durante la fase de selección, se seleccionó uno de los seis iconos en el carrete izquierdo (fase de selección; 5s de duración fija). Tras la selección, se giró el carrete derecho para 2.8-6s (fase de anticipación), y desaceleró hasta detenerse, comenzando el fase de resultado (4s arreglados). Al final de cada prueba, hubo un intervalo entre pruebas de duración variable (2-7s). En la fase de resultados, si el carrete derecho se detuvo en el icono seleccionado (es decir, los iconos coincidentes se mostraron en la línea de pago), se entregó una ganancia de 0.50 £; todos los demás resultados no ganaron nada. Los ensayos en los que el carrete derecho se detuvo en una posición por encima o por debajo de la línea de pago se designaron como "casi fallos". Las pruebas no ganadoras en las que el carrete se detuvo en una de las tres posiciones restantes (es decir, más de una posición de la línea de pago) se designaron como "errores totales". Durante la fase de selección, en las pruebas con un fondo de pantalla en blanco, el participante seleccionó el ícono de reproducción con dos botones para desplazarse por las formas, y un tercer botón para confirmar la selección (ensayos elegidos por los participantes) dentro de la ventana de 5s. En las pruebas con un fondo de pantalla negra, la computadora seleccionó el ícono de reproducción, y se requirió que el sujeto confirmara la selección presionando el tercer botón dentro de la ventana de 5s (pruebas elegidas por computadora). Los ensayos elegidos por el participante (n = 90) y los elegidos por computadora (n = 90) se presentaron en un orden pseudoaleatorio fijo. Si la selección / confirmación no se completó dentro de la ventana de 5, se presentó un mensaje "¡Demasiado tarde!", Seguido del intervalo entre juicios. Los resultados fueron pseudoaleatorios para asegurar un buen número de victorias (1 / 6, 30 total = £ 15), casi fallos (2 / 6, 60 total) y fallos totales (3 / 6, 90 total).

En 1/3 de las pruebas, las calificaciones subjetivas se adquirieron en dos puntos durante la prueba, utilizando escalas analógicas visuales de 21 puntos en pantalla. Después de la selección, los sujetos calificaron "¿Cómo califica sus posibilidades de ganar?" y siguiendo el resultado, los sujetos calificaron "¿Cuánto quieres seguir jugando el juego?". No se impuso un límite de tiempo para las calificaciones subjetivas. Los datos de las calificaciones subjetivas se convirtieron en una puntuación z estandarizada, basada en la media y la desviación estándar de cada individuo para esa calificación, para tener en cuenta la variabilidad en el anclaje entre sujetos. Las calificaciones subjetivas se analizaron usando pruebas t pareadas (para 'posibilidades de ganar') y análisis de varianza de medidas repetidas (para 'continuar jugando') con el resultado (3 niveles: ganar, casi fallar, fallar por completo) y control ( 2 niveles: elegido por el participante, elegido por computadora) como factores.

Procedimiento de imagen

La exploración se realizó en un imán Siemens TimTrio 3 Tesla utilizando una secuencia oblicua axial de corte 32, con un tiempo de repetición de 2s (TE 30ms, ángulo de giro 78 °, tamaño de vóxel 3.1 × 3.1 × 3.0mm, tamaño de matriz 64 × 64 × 201, campo de campo 201mm × 2232mm, ancho de banda 60Hz / Px). Se completaron tres ejecuciones de ensayos 630 (repeticiones 6), descartándose las exploraciones ficticias de XNUMX al comienzo de cada ejecución para permitir efectos de equilibrio. Se adquirió una imagen estructural de secuencia de eco de gradiente de adquisición rápida preparada por magnetización (MP-RAGE) de alta resolución después de las corridas funcionales para su uso en la normalización espacial.

Los datos de FMRI se analizaron utilizando SPM5 (Mapeo Paramétrico Estadístico, Departamento de Neurología Cognitiva de Wellcome, Londres, Reino Unido). El preprocesamiento consistió en corrección de tiempo de corte, realineación dentro del sujeto, normalización espacial y suavizado espacial usando un kernel gaussiano de 10 mm. Los parámetros de movimiento de los sujetos se examinaron para detectar movimientos excesivos (definidos como> 5 mm dentro de una carrera), lo que resultó en la exclusión de 4 participantes (1 mujer) de todos los análisis. Las series de tiempo se filtraron en paso alto (128 s). Los volúmenes se normalizaron a las plantillas del Consorcio Internacional para Mapas Cerebrales (ICBM) que se aproximan a Talairach y Tournoux (1988) espacio, utilizando una matriz calculada normalizando la imagen estructural segmentada MP-RAGE para cada sujeto en las plantillas de materia blanca y gris de ICBM.

Se modeló una función de respuesta hemodinámica (HRF) canónica a los inicios de la fase de selección, la fase de anticipación y la fase de resultado en cada ensayo, con el fin de minimizar la varianza inexplicable en la matriz de diseño. Para analizar las respuestas cerebrales relacionadas con los resultados, los eventos se clasificaron en tipos de ensayos 8, que incluyen un 2 (opción: elegido por el participante, elegido por computadora) por 4 (ganar, casi perder antes de la línea de pago, casi perder más allá de la línea de pago, full-miss) diseño factorial. Los parámetros de movimiento de la realineación se incluyeron en la matriz de diseño como covariables sin interés. La HRF se usó como covariable en un modelo lineal general, y se obtuvo una estimación de parámetros para cada vóxel, para cada tipo de evento, lo que refleja la fuerza de covarianza entre los datos y la HRF canónica. Las imágenes de contraste se calcularon entre las estimaciones de los parámetros de diferentes tipos de ensayos, y las imágenes de contraste individuales se llevaron a un análisis de grupo de efectos aleatorios de segundo nivel.

Se calcularon cuatro contrastes para evaluar las respuestas cerebrales relacionadas con los resultados en el grupo general de jugadores regulares: 1) Todas las ganancias monetarias (es decir, los ensayos elegidos por el participante y por computadora) menos todos los resultados no ganadores. 2) Casi fallas (en los ensayos elegidos tanto por el participante como por computadora) menos los resultados de todas las faltas (en los ensayos elegidos tanto por el participante como por la computadora). 3) Interacción de casi control por control personal: áreas reclutadas diferencialmente por casi fallos en comparación con los errores completos en función del control del participante frente al control por computadora (es decir, 1, −1, −1, 1). 4) Actividad ganadora en las pruebas elegidas por el participante menos actividad ganadora en las pruebas elegidas por computadora. Para explorar estos efectos como una función de la gravedad del juego, se ejecutaron regresiones univariadas a nivel de vóxels utilizando la puntuación SOGS como variable predictiva. Teniendo en cuenta nuestras hipótesis a priori sobre el papel de los circuitos de recompensa cerebral en las distorsiones de los juegos de azar y los problemas de juego, implementamos el contraste de ganancias (todas las ganancias monetarias menos todas las ganancias no, el umbral se establece en pFWE<.05 corregido) de nuestro estudio anterior (Clark et al., 2009) como una máscara para estos contrastes, así como los análisis de regresión, utilizando la herramienta PickAtlas (Maldjian et al., 2003). Estos análisis de regiones de interés se establecieron como umbral en p <.05 corregidos para comparaciones múltiples utilizando la teoría de campos aleatorios (Worsley et al., 1996), es decir, se corrigió el error familiar (FWE), con un umbral de clúster de voxels 10 para reducir la tasa de falsos positivos (Forman et al., 1995). Este umbral de conglomerado se seleccionó sobre la base de que la región más pequeña de interés a priori (área del tegmento ventral / parte central del cerebro medio) tiene un tamaño estimado de voxels 20-25 (Duzel et al., 2009). El cambio de señal se extrajo de los focos activados utilizando la herramienta MARSBAR (Brett et al., 2002) a los efectos de graficar los datos. Los análisis de todo el cerebro también se presentan utilizando un umbral exploratorio de p <001 sin corregir.

Resultados

Variación en la severidad del juego

Los jugadores regulares eran predominantemente hombres (n = 18) con una edad media de 33.7 (sd 1.8), años medios de educación de 14.5 (sd 0.5) y media IQ total estimada por NART de 111.5 (sd 7.3). La forma preferida de juego en el grupo eran las apuestas deportivas fuera de campo (carreras de caballos o fútbol), pero las máquinas tragamonedas, las tarjetas y las loterías también eran comunes (ver Tabla complementaria 1). Todos menos uno eran jugadores activos en la actualidad, que jugaban al menos una vez a la semana en su forma preferida de juego; el participante que ya no jugaba había estado en abstinencia durante un año. Trece del grupo alcanzaron el umbral SOGS de> = 5 para juego patológico probable (rango general 0-20, media 7.25, mediana 6.5) (ver Figura suplementaria 1). El gasto máximo en un solo día varió de £ 10- £ 100 (n = 5), £ 100- £ 1000 (n = 8), £ 1000- £ 10,000 (n = 5), a más de £ 10,000 (n = 2) ). Los datos descriptivos de las medidas del cuestionario de síntomas clínicos se informan en Tabla complementaria 2.

Calificaciones subjetivas durante la tarea de tragamonedas

Las calificaciones posteriores a la selección de "¿Cómo califica sus posibilidades de ganar?" fueron significativamente mayores en los ensayos elegidos por los participantes en comparación con los ensayos elegidos por computadora (t (19) = 5.2, p <0.001). Este efecto de control personal se atenuó en función de la gravedad del juego según lo medido por el SOGS (r20= −0.53, p = 0.016). Las calificaciones posteriores al resultado de "¿Cuánto quieres seguir jugando?" fueron analizados usando ANOVA de dos vías para revelar un efecto principal de retroalimentación (F (2,38) = 40.179, p <0.001), ningún efecto principal de agencia (F (1,19) <1), y una agencia por retroalimentación interacción (F (2,38) = 3.604, p = 0.037) (ver Tabla complementaria 3). Las victorias elegidas por los participantes se calificaron mejor que las elegidas por computadora (t (19) = 2.199, p = 0.040), pero el control personal no influyó en las calificaciones de cuasi-falla (t (19) = - 1.272, p = 0.217 ) o resultados completos (t (19) = - 0.998, p = 0.331). Las calificaciones de 'Continuar jugando' fueron más altas después de ganar en comparación con cualquier tipo de no ganar, independientemente del control personal (t (19)> 3.889, p <0.002 en todos los casos), mientras que los casi fallos y los fallos totales no difirieron entre los participantes. -Ensayos seleccionados (t (19) = 1.104, p = 0.283) o ensayos elegidos por computadora (t (19) <1). Por lo tanto, no hubo un efecto detectable de los resultados de casi error en las calificaciones de autoinforme en los jugadores habituales.

Respuestas fMRI a los resultados de juego

Las regiones cerebrales sensibles a ganancias monetarias impredecibles se identificaron al contrastar todos los resultados ganadores con los resultados no ganadores, dentro de un ROI independiente definido a partir del contraste de ganancias en nuestro estudio anterior (Clark et al., 2009). Se observó un cambio significativo en la señal en varias áreas relacionadas con la recompensa y el aprendizaje de refuerzo: estriado ventral derecho (putamen) (vóxel pico: x, y, z = 20, 10, −6, Z = 3.66, voxels 133, pFWE= .029) y tálamo (x, y, z = 2, −6, 2; Z = 4.71, voxels 14, pFWE= .001), con focos por debajo del umbral en el estriado ventral izquierdo (x, y, z = −16, 2, −6, Z = 3.39, pFWE= .065), ínsula anterior bilateralmente (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), y mesencéfalo proximal a la sustancia tigmental nigra / ventral (SN / VTA) (x, y, z = −8, −20, −14, Z = 3.36, pFWE= .071) (visible en Figura 2A, umbral en p <.001 para fines de visualización). Un contraste independiente evaluó las respuestas cerebrales a los resultados casi fallidos, en comparación con los fallos totales. Hubo un cambio de señal significativo en el estriado ventral derecho (putamen) (x, y, z = 18, 6, −2, Z = 3.67, 52 vóxeles, pFWE= .032) y el giro parahipocampal izquierdo (BA 28) que limita con el estriado (x, y, z = −16, −2, −10, Z = 4.32, voxels 27, pFWE= .003) (ver Figura 2B). Los contrastes de las victorias elegidas por los participantes menos las victorias elegidas por computadora, y el contraste de interacción para la actividad casi errada en función del control personal, no produjo ninguna activación significativa dentro de la máscara de ROI.

Figura 2 y XNUMX 

A) Activación relacionada con la ganancia (resultados ganadores> no ganadores) en los jugadores habituales, utilizando una máscara de región de interés de la actividad ganadora de una muestra independiente (Clark et al. 2009). La actividad se muestra en p <0.001 sin corregir, k = 10, para ilustrar ...

Efectos de la gravedad del juego de las respuestas de fMRI a los resultados del juego

La gravedad del juego (puntaje SOGS) se ingresó como un solo regresor en el contraste de las ganancias monetarias menos todas las no victorias, utilizando la máscara de ROI sensible a la victoria. No hubo voxels significativos en los que el puntaje SOGS predijera aumentos o disminuciones en la actividad relacionada con el triunfo. Sin embargo, un análisis de regresión para el contraste casi faltante menos faltante completo indicó que la gravedad del juego SOGS se relacionó positivamente con la respuesta cerebral a los resultados casi errados en el cerebro medio (voxeles 48: x, y, z = −6, −18 , −16, Z = 4.99, pFWE<001; x, y, z = 10, −18, −12, Z = 3.90, pFWE= .014) (ver Figura 3 y XNUMX). Además, también observamos que la gravedad del juego se relacionó negativamente con la respuesta del cerebro a resultados casi errados en el caudado izquierdo (x, y, z = −12, 8, 6, Z = 3.91, 11 voxels, pFWE= .013). Este grupo se encuentra en la punta dorsal del ROI, superponiéndose a la cápsula interna, y no pudimos identificar la actividad relacionada con ganar (contraste 1) o casi fallar (contraste 2) en este enfoque en el conjunto de datos actual, incluso en un nivel liberal umbral (p <.005 sin corregir). Además, la señal extraída del estriado ventral y los grupos del mesencéfalo fueron positivamente correlacionado en ambos ganar (r20= 0.72, p <001) y resultados cercanos al error (r20= 0.43, p = .06), como se vio en estudios anteriores (D'Ardenne et al., 2008, Schott et al., 2008, Kahnt et al., 2009). Por lo tanto, aunque este pico caudado alcanzó nuestro umbral de significación, somos cautelosos acerca de inferir un papel para esta región en los juegos de azar.

Figura 3 y XNUMX 

A) Efecto de la gravedad del juego (South Oaks Gambling Screen; SOGS) sobre la activación relacionada con el cuasi-accidente, dentro de la máscara de la región de interés (mostrada en p <0.001 sin corregir, k = 10). B) Señal extraída para el contraste de casi falla menos total falla en el ...

El núcleo de suavizado (10 mm) implementado en nuestro análisis principal limitó nuestra capacidad para resolver la activación dentro del mesencéfalo. Re-modelamos los datos de fMRI usando un núcleo de suavizado más pequeño de 4 mm. En un análisis de cerebro completo usando un umbral exploratorio (p <.001 sin corregir), dos activaciones en el mesencéfalo (x = −8, y = −18, z = −18, Z = 3.37, p <0.001; x = 12 , y = −16, z = −12, Z = 3.28, p = 0.001) reflejó el efecto de la severidad del juego SOGS en la activación relacionada con casi fallas (mostrado en Figura 4A en un umbral de p <.005 sin corregir). Estas activaciones son consistentes con una señal compuesta SN / VTA (Duzel et al., 2009).

Figura 4 y XNUMX 

A) La asociación entre la gravedad del juego (puntuación SOGS) y la activación relacionada con el cuasi-fallo (casi-fallo menos el fallo total) en el mesencéfalo (z = -18 yz = -12), utilizando un núcleo de suavizado más pequeño (4 mm). Actividad con umbral de p <0.005 sin corregir ...

Los jugadores habituales mostraban una serie de comorbilidades clínicas que covarían moderadamente con la gravedad de su juego. Para examinar si la asociación del mesencéfalo se asoció específicamente con la gravedad del juego en lugar de estas comorbilidades, incluimos medidas continuas de depresión (BDI), ansiedad (BAI), sintomatología del TDAH (ASRS), impulsividad (BIS), síntomas del TOC (escala de Padua ) y el uso / abuso de alcohol (escala AUQ) como regresores de covariables adicionales en la regresión SOGS. En cada caso, la activación del mesencéfalo (pico de voxel: x = −6, y = −18, z = −16) para la asociación SOGS fue detectable con una estadística Z entre 2.20-2.56 (p = 014 ap = 005 sin corregir). Por el contrario, la asociación negativa entre SOGS y la actividad relacionada con casi accidentes en el caudado no sobrevivió controlando los síntomas depresivos (BDI) y TOC (escala de Padua), en un umbral liberal de p <0.05 sin corregir.

Estos datos indican que en un diseño correlacional, una respuesta más fuerte del cerebro medio a los resultados casi errados se asoció con el juego desordenado. Estudios previos de casos y controles de jugadores patológicos indican una evaluación general. atenuación de la actividad relacionada con la recompensa (Reuter et al., 2005). Para investigar esta aparente discrepancia, realizamos un análisis post-hoc entre grupos que comparó la respuesta cerebral general con la recompensa (victorias menos resultados no ganadores) en nuestros jugadores regulares contra los voluntarios que no participan en el juego de nuestro estudio anterior (Clark et al., 2009). Esto se realizó como un análisis de todo el cerebro utilizando un umbral de significación exploratorio (p <001 sin corregir). De acuerdo con Reuter et al, los jugadores habituales mostraron una respuesta más débil a las ganancias monetarias en varias regiones sensibles a las recompensas, incluido el cuerpo estriado y la corteza cingulada anterior rostral (ver Figura 4B y Tabla complementaria 5), después de covarying por diferencias de grupo en edad. No hubo diferencias generales entre los grupos en la respuesta cercana a la falta. Un ANOVA de modelo mixto de los datos de calificaciones subjetivas en los jugadores regulares y los no jugadores sanos no reveló diferencias significativas en los grupos, aunque notablemente, en el grupo agrupado (n = 34) hubo un efecto marginalmente significativo de los casi fallecidos elegidos por los participantes resultados para aumentar las calificaciones de 'Continuar jugando' (t (33) = 1.87, p = .07) en relación con las faltas completas elegidas por el participante (ver Material suplementario y tabla suplementaria 6).

Discusión

El presente estudio investigó las respuestas cerebrales durante una tarea de máquina tragamonedas computarizada en un grupo de jugadores regulares que variaban en su participación, desde jugadores sociales recreativos hasta jugadores patológicos probables moderadamente severos. Las ganancias monetarias impredecibles en la tarea reclutaron una red de regiones sensibles a la recompensa, incluido el estriado ventral. Nuestra tarea permitió además la comparación directa de casi perdido no victorias contra señorita completa no gana, y este contraste reveló una respuesta a las fallas cercanas en las regiones estriatales que también responden a las victorias, a pesar del estado objetivo de no ganar de estos resultados. Este análisis en jugadores regulares extiende nuestros hallazgos recientes en voluntarios sanos con una modesta participación en el juego (Clark et al., 2009), destacando el reclutamiento de circuitos de recompensa cerebral por resultados casi errados. El objetivo específico del presente estudio fue asociar estas respuestas de fMRI con la variación individual en la gravedad del juego, con el fin de examinar la relevancia de estas respuestas a una literatura emergente sobre la neurobiología del juego problemático (Reuter et al., 2005, Potenza, 2008). Las puntuaciones en nuestro índice de severidad de juego (SOGS) variaron de 0 a 19 (ver Figura suplementaria 1), con una puntuación de 5 indicativa de juego patológico probable. Esto enfatiza la naturaleza continua de los daños en el juego en la población no clínica (Currie et al., 2006), e indica que un método de análisis basado en la regresión es apropiado para explorar marcadores neuronales de juego desordenado. Si bien la puntuación SOGS no se asoció con la respuesta del cerebro a las ganancias monetarias, la severidad de los juegos de azar fue predicha por la respuesta neuronal a los resultados casi errados, en el cerebro medio. Esta activación fue proximal a los núcleos dopaminérgicos en el SN / VTA, un hallazgo que se confirmó aún más mediante un nuevo análisis de nuestros datos utilizando un núcleo de suavizado más pequeño (4mm) (Bunzeck y Duzel, 2006, D'Ardenne et al., 2008, Murray et al., 2008, Shohamy y Wagner, 2008, Duzel et al., 2009). Además, la asociación entre la actividad del cerebro medio y la gravedad del juego no se explica fácilmente por otros síntomas clínicos (depresión, impulsividad, TOC, consumo de alcohol) que son moderadamente prevalentes en los jugadores regulares (Kessler y otros, 2008).

La asociación observada del cerebro medio es consistente con el papel de la transmisión de dopamina en el juego desordenado, indicado por estudios previos de marcadores periféricos (Bergh et al., 1997, Meyer et al., 2004) y el fenómeno del juego patológico inducido por medicamentos en la enfermedad de Parkinson (Dodd et al., 2005, Steeves et al., 2009). Este síndrome está particularmente vinculado a los medicamentos agonistas de la dopamina D3 preferentes, y es notable que los receptores D3 son abundantes en el SN humano (Gurevich y Joyce, 1999). La capacidad de los resultados casi errados para mejorar la transmisión de dopamina en los jugadores con problemas más graves podría subyacer a la potencia de estos resultados para fortalecer el juego (Kassinove y Schare, 2001, Cote et al., 2003, Clark et al., 2009). Los estudios electrofisiológicos que registran a partir de neuronas del cerebro medio han demostrado el papel bien conocido de este sistema en la señalización de la recompensa y la codificación de los errores de predicción de la recompensa (Schultz, 2002, Montague et al., 2004). Los estudios de neuroimagen humana confirman las respuestas BOLD del cerebro medio en tareas de recompensa monetaria Bjork et al., 2004, D'Ardenne et al., 2008, Schott et al., 2008), que se correlaciona con un índice directo de liberación de dopamina del estriado ([11C] desplazamiento de raclopride) (Schott et al., 2008). Ciertamente, es probable que los errores de predicción de recompensa se hayan generado en ensayos de casi fallas en la tarea actual: se produce un error de predicción positiva cuando el carrete se desacelera y el sujeto anticipa un resultado ganador. A esto le sigue inmediatamente un error de predicción negativa, ya que el carrete detiene una posición de la línea de pago ganadora. Los datos recientes indican que la señal BOLD del cerebro medio puede estar particularmente alineada con errores de predicción positivos (D'Ardenne et al., 2008), consistente con el estilo más general de los jugadores de sobrestimar sus posibilidades de ganar (Ladouceur y Walker 1996). Dos aspectos adicionales de la activación del cerebro medio observados en los datos electrofisiológicos pueden ser relevantes para los hallazgos actuales de la RMf. Primero, las neuronas del cerebro medio muestran una generalización, donde disparan a estímulos que son similares a aquellos que predicen la recompensa (Tobler et al., 2005, Shohamy y Wagner, 2008). Es una hipótesis comprobable que los jugadores problemáticos muestran una generalización excesiva de los estímulos predictivos de recompensa, mediados por hiperreactividad del cerebro medio. En segundo lugar, las neuronas del cerebro medio pueden mostrar codificación adaptativa dentro de una tarea, donde su respuesta máxima se ajusta a la recompensa disponible (Tobler et al., 2005). Esto puede explicar por qué no observamos una asociación del cerebro medio con la gravedad del juego en los resultados ganadores, a pesar de una respuesta general a los triunfos del cerebro medio. Sin embargo, no hemos demostrado explícitamente una significativa un cambio en la fuerza de la asociación SOGS-midbrain en las pruebas de ganar y ganar casi todos. De la línea de tendencia positiva en Figura 3C, es concebible que una asociación SOGS-midbrain pueda ser detectada para obtener resultados en una muestra más grande.

Un estudio previo de casos y controles en jugadores patológicos informó reducido Señal BOLD en el cuerpo estriado ventral y PFC medial en respuesta a las ganancias monetarias (Reuter et al., 2005). Este hallazgo se interpretó como evidencia de una deficiencia en la recompensa del juego patológico, donde un sistema de recompensa hipoactiva confiere vulnerabilidad a una variedad de adicciones (Bowirrat y Oscar-Berman, 2005). La tarea empleada en la Reuter et al. El estudio fue una simple tarea de adivinar con dos opciones que es poco probable que provoque distorsiones complejas de la probabilidad y la percepción de habilidades que son fundamentales para el comportamiento de juego (Ladouceur y Walker, 1996, Clark, 2010). Realizamos un análisis entre grupos comparando a los jugadores habituales del presente estudio con voluntarios con una modesta participación en el juego de nuestro estudio anterior (Clark et al., 2009). Aunque los circuitos reclutados por ganancias monetarias fueron sorprendentemente similares en los dos grupos, los jugadores regulares mostraron una respuesta atenuada a la victoria que fue significativa en el estriado ventral y el PFC medial, lo que corrobora Reuter et al (2005). Críticamente, los datos actuales muestran que este estado de deficiencia general de recompensa se combina con excesivo el reclutamiento de circuitos de recompensa cerebral en condiciones de distorsión cognitiva (casi fallas), que varía en función de la gravedad del juego. Es probable que estos dos efectos se cancelaran en la comparación entre grupos de actividad cercana a la falta, donde no se observaron diferencias.

Dos puntos adicionales de comparación con nuestro estudio anterior son dignos de mención. En primer lugar, nuestro estudio anterior informó una interacción entre los casi accidentes y el control personal en el PFC medial (Clark et al., 2009). No pudimos comprobar este efecto de interacción en los jugadores regulares. De hecho, los jugadores regulares no mostraron un reclutamiento significativo de esta región incluso en el contraste de ganancia básica, y los estudios neuropsicológicos indican deficiencias específicas en las sondas de integridad de PFC medial en jugadores con problemas (Goudriaan et al., 2006, Lawrence et al., 2009). Nuestro estudio anterior también insinuó un papel clave de la ínsula en el efecto motivacional de los casi accidentes. En el presente estudio, las activaciones de la ínsula se restringieron al contraste de ganancia general, a un nivel justo por debajo del significado de FWE, y estas respuestas no coincidieron con la gravedad del juego. Creemos que estas respuestas internas transmiten información sobre la fisiología periférica (por ejemplo, aumentos de la frecuencia cardíaca) durante el juego (por ejemplo, Craig, 2003), y puede ser más difícil engendrar esta excitación en los jugadores regulares que tienen mucha experiencia con juegos de alta estimulación. Los estudios psicofisiológicos en jugadores regulares han mostrado diferencias cualitativas entre los juegos de azar en entornos de laboratorio en comparación con los entornos naturalistas (por ejemplo, casino) (Anderson y Brown, 1984, Meyer et al., 2004). Se necesita un trabajo futuro que combine la resonancia magnética funcional y el monitoreo psicofisiológico para evaluar la relación entre la excitación evocada y la actividad cerebral durante el juego (cf Critchley et al., 2001).

Se deben tener en cuenta algunas limitaciones del presente estudio. Primero, mientras covariamos por varias comorbilidades comunes, algunas afecciones relevantes, como la dependencia a la nicotina y los trastornos de personalidad (Cunningham-Williams y otros, 1998) no fueron evaluados. En segundo lugar, la comparación entre grupos con nuestro estudio anterior no se planificó y los grupos no se ajustaron bien por edad y género. Nos covariamos por edad pero no por sexo, ya que nuestro grupo de jugadores regulares era casi exclusivamente masculino. El juego desordenado es más frecuente en los hombres (Kessler y otros, 2008), pero se requieren estudios adicionales para probar si nuestros efectos se generalizan a las jugadoras. En tercer lugar, las calificaciones de autoinforme no demostraron un efecto subjetivo significativo de los casi fallos en los jugadores regulares. Este es probablemente un problema de poder estadístico dada la fragilidad de las calificaciones analógicas visuales: en nuestro estudio anterior, los efectos subjetivos se observaron en un experimento conductual más amplio en voluntarios de 40. Se observó un efecto marginalmente significativo de los casi fallos (elegidos por el participante) para aumentar la motivación para jugar en un análisis agrupado de los dos conjuntos de datos fMRI (n = 34, ver Tabla complementaria 6). Finalmente, nuestra conclusión de que la dopamina está involucrada en los juegos de azar casi incidentes debe tratarse con un grado adecuado de precaución, dada la naturaleza indirecta de la señal BOLD y la resolución espacial limitada de la RMF (ver Duzel et al., 2009 para revisión). Otros neurotransmisores implicados en el comportamiento del juego, incluida la serotonina, están presentes en el cerebro medio y están modulados por estímulos motivacionales, aunque sin respuestas fásicas (Nakamura y otros, 2008). Se necesitarán diseños de desafío farmacológico para explorar estas preguntas directamente; por ejemplo, Zack y Poulos (2004) informó que el agonista indirecto de la dopamina, la anfetamina, aumentó las ganas de apostar y el sesgo de atención en los jugadores con problemas. Una implicación clínica de tales hallazgos es que los medicamentos que reducen la transmisión de dopamina pueden tener un beneficio terapéutico para reducir las distorsiones cognitivas en los jugadores con problemas.

Material suplementario

Agradecimientos

Con el apoyo de una subvención para proyectos del Consejo de Investigación Económica y Social y Responsibility in Gambling Trust a LC y TW Robbins (RES-164-25-0010). Completado en el Behavioral and Clinical Neuroscience Institute, respaldado por un premio del consorcio del Medical Research Council (Reino Unido) y Wellcome Trust. Agradecemos a los participantes y al personal de radiografía del Centro de Imágenes del Cerebro Wolfson, Cambridge, Reino Unido.

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