Signatures neurales aberrantes de la prise de décision: les joueurs pathologiques présentent une hypersensibilité cortico-striatale à des risques extrêmes

• 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

  Open Access

Avantages

• Les joueurs pathologiques montrent une réponse neuronale en forme de U aux paris appétitifs et aversifs.
• Cette hypersensibilité se retrouve dans un réseau cortico-striatal, caudé et DLPFC.
• La sensibilisation de ce réseau pourrait constituer un marqueur neural du jeu compulsif.
• Une focalisation future sur ce réseau et des mécanismes liés aux actions-résultats est proposée.

Abstract

Le jeu pathologique est un trouble addictif caractérisé par une irrésistible envie de jouer malgré des conséquences graves. Une des caractéristiques du jeu pathologique est la prise de décision inadaptée et très risquée, qui a été liée à la dysrégulation des régions cérébrales liées aux récompenses, telles que le striatum ventral. Cependant, des études antérieures ont produit des résultats contradictoires concernant l'implication de ce réseau, révélant une hypo ou une hypersensibilité aux gains et aux pertes monétaires. Une explication possible est que le cerveau du jeu pourrait mal représenter les avantages et les coûts lors de la pondération des résultats potentiels, et non les gains et les pertes en tant que tels. Pour résoudre ce problème, nous avons examiné si le jeu pathologique était associé à une activité cérébrale anormale lors de décisions pesant l’utilité des gains possibles par rapport aux pertes éventuelles. Les joueurs pathologiques et les sujets humains en bonne santé ont été soumis à une imagerie par résonance magnétique fonctionnelle alors qu’ils acceptaient ou rejetaient des jeux mixtes de gain / perte avec cinquante ou cinquante chances de gagner ou de perdre. Contrairement aux individus en bonne santé, les joueurs ont présenté un profil de réponse en forme de U reflétant une hypersensibilité aux paris les plus appétitifs et les plus aversifs dans un réseau cortico-striatal exécutif comprenant le cortex préfrontal dorsolatéral et le noyau caudé. Ce réseau se préoccupe de l’évaluation des aléas des actions-résultats, du suivi des actions récentes et de la prévision de leurs conséquences. La dérégulation de ce réseau spécifique, en particulier pour les paris extrêmes aux conséquences potentielles importantes, offre une nouvelle compréhension des bases neurales du jeu pathologique en termes d'associations déficientes entre les actions de jeu et leur impact financier.

Mots clés

• La prise de décision;
• Jeu pathologique;
• Hypersensibilité cortico-striatale;
• IRMf;
• L'aversion à la perte;
• Récompenser

Introduction

Le jeu pathologique est un trouble mental caractérisé par un besoin irrésistible de jouer au jeu en dépit de conséquences néfastes. Avec une prévalence atteignant 1 – 2% dans de nombreuses sociétés occidentales (Welte et al., 2008 ainsi que  Wardle et al., 2010), ce trouble constitue un grave problème de santé publique et personnelle. Le jeu pathologique a récemment été classé dans la dépendance comportementale et partage de nombreux symptômes fondamentaux avec la toxicomanie, tels que le sevrage, la tolérance et une grande préoccupation (Petry, 2007 ainsi que  Leeman et Potenza, 2012).

La prise de décision à risque est une caractéristique importante du jeu pathologique. En effet, les joueurs ont une grande tolérance au risque (Clark, 2010 ainsi que  Brevers et al., 2013), et le jeu pathologique a été associé à des altérations des régions dopaminergiques liées à la récompense, au risque et à la motivation, telles que le striatum ventral et le cortex préfrontal ventromedial (vmPFC) (van Holst et al., 2010, Limbrick-Oldfield et al., 2013 ainsi que  Potenza, 2014). Cependant, alors que certaines études ont révélé hypol'activation de la voie de récompense mésolimbique en réponse à l'anticipation ou au résultat des récompenses ( Reuter et al., 2005, de Ruiter et al., 2009 ainsi que  Balodis et al., 2012), d’autres études ont rapporté hyperactivation du même chemin vers la récompense anticipée ( van Holst et al., 2012 ainsi que  Worhunsky et al., 2014), pertes anticipées (Romanczuk-Seiferth et al. 2015), ou des indices de jeu ( Crockford et al., 2005 ainsi que  Goudriaan et al., 2010). Fait intéressant, les études de tomographie par émission de positrons (TEP) n’ont révélé aucune différence générale entre les joueurs et les contrôles sains quant à l’ampleur de la libération de dopamine striatale ( Joutsa et al., 2012 ainsi que  Linnet et al., 2011) mais a montré une corrélation positive entre la libération de dopamine dans le striatum et la gravité du jeu (Joutsa et al. 2012), et la libération de dopamine et l’enthousiasme pour le jeu (Linnet et al. 2011). Ces schémas de réponse divergents sont reflétés dans deux comptes principaux du jeu pathologique. D'une part, la théorie du déficit de récompense prédit un système de récompense hyposensible dû à un récepteur D2 de la dopamine dysfonctionnel présent chez les toxicomanes ( Blum et al., 1990 ainsi que  Noble et al., 1991) et les joueurs ( Comings et al., 1996 ainsi que  Comings et al., 2001). Un ton dopaminergique plus faible dans le cerveau inciterait les joueurs à rechercher des récompenses plus élevées, afin d'atteindre le seuil à partir duquel une «cascade de récompenses» serait initiée dans le cerveau. D'autre part, la théorie de la sensibilisation prédit un fort biais de motivation envers les objets de dépendance ( Robinson et Berridge, 1993 ainsi que  Robinson et Berridge, 2008) conduisant à une hypersensibilité dans les régions dopaminergiques. Chez les joueurs, la motivation à jouer serait déclenchée par des indices de jeu dans l'environnement, qui l'emporteraient sur la valeur incitative des sources alternatives de récompense ( Goldstein et Volkow, 2002 ainsi que  Goldstein et al., 2007).

Ces divergences soulignent que la base neuronale du jeu pathologique reste incertaine. Bien que des études comparant punitions et récompenses monétaires puissent traiter de la manière dont les valeurs décisionnelles sont calculées dans le cerveau, elles ne traitent pas de la manière dont les gains et les pertes sont intégrés au jeu. Récemment, nous avons développé une tâche de jeu qui analyse séparément l’importance des valeurs de gain et de perte, ainsi que la façon dont les gains et les pertes sont comparés lors de paris «mixtes» (gain / perte) (Gelskov et al. 2015). Lorsqu'on équilibre les gains et les pertes, les individus ont tendance à être plus sensibles aux pertes potentielles qu'aux gains équivalents, un biais décisionnel connu sous le nom d'aversion pour les pertes (Kahneman et Tversky 1979). En pratique, les gens rejettent généralement les paris 50 / 50, à moins de pouvoir gagner deux fois plus que ce qu’ils peuvent perdre. Des études antérieures utilisant des jeux mixtes avec des participants en bonne santé ont révélé que l'évaluation séparée des gains et des pertes implique des régions cibles dopaminergiques liées aux récompenses, en particulier le striatum ventral et le vmPFC (Tom et al. 2007). Cependant, lorsque l’ensemble du pari gain / perte est pris en compte (c’est-à-dire gain potentiel, perte potentielle et conséquences de gagner ou de perdre), d’autres études ont révélé que l’amygdale joue un rôle important dans l’aversion pour la perte (De Martino et al., 2010 ainsi que  Gelskov et al., 2015). Dans la présente étude, nous avons utilisé cette tâche dans une population souffrant de dépendance au jeu pour mieux comprendre la prise de décision basée sur des valeurs aberrantes.

Une étude comportementale a récemment révélé que les joueurs problématiques craignaient moins les pertes que les sujets témoins (Brevers et al. 2012, mais voir aussi Giorgetta et al. 2014). Nous nous demandons ici si le jeu pathologique pourrait refléter un équilibre insuffisant entre les gains possibles et les pertes lors de la prise de décision. Dans une étude récente, nous avons constaté que l’activité de l’amygdale et du striatum ventral reflétait le degré d’aversion pour la perte chez les participants en bonne santé qui décidaient d’accepter ou de refuser les jeux de gain / perte extrêmes (Gelskov et al. 2015). Ici, nous avons utilisé les comportements individuels de jeu pour étudier la manière dont le processus de décision est adapté aux variations interindividuelles de l'aversion aux pertes (c'est-à-dire plus ou moins averses aux pertes) et si l'aversion aux pertes se reflète également dans les domaines mésolimbiques liés aux récompenses chez les joueurs. . Pour résoudre ces problèmes, nous avons utilisé l'IRMf et une tâche de jeu dans laquelle les participants devaient accepter ou refuser les jeux mixtes sur la base du rapport entre la valeur absolue du gain et de la perte. Notre conception de l'étude nous a permis de déterminer si les joueurs pathologiques équilibraient les valeurs positives et négatives différemment des témoins sains et si l'intégration des ratios de gain / perte dans les décisions de jeu était associée à une activité anormale dans les régions du cerveau impliquées dans la prise de décision basée sur la valeur.

Matériel et méthodes

Participants

Quatorze joueurs pathologiques non médicamenteux (âge moyen en années: 29.43; SD: 6.05; gamme: 20 – 40) et 15 témoins sains (tous des hommes; âge moyen en années: 29.87; SD: 6.06; gamme: 21– 38) ont été recrutés spécifiquement pour cette étude. Deux joueurs supplémentaires ont été initialement scannés mais exclus avant d'être inclus dans l'analyse car ils avaient mal compris la tâche: un participant n'a répondu qu'à l'acceptation d'un pari, tandis qu'un autre a pensé que tous les paris seraient payés à la fin de la session. Les joueurs ont été recrutés dans un centre de traitement danois pour le jeu pathologique. Selon l'interview clinique structurelle du DSM-IV, axe I (SCID-I, version Research, version patient et version non patient), aucun participant ne présentait d'autres problèmes de santé mentale que le jeu pathologique. First et al. 2002), y compris des troubles tels que la consommation de drogue ou la dépendance. La présence de jeu pathologique a été confirmée par une interview structurelle basée sur le module SCID pour le jeu pathologique. Tous les joueurs avaient un score SOGS (South Oaks Gambling Screen) supérieur à 5 (Tableau 1; Lesieur et Blume 1987; Les versions danoises des modules SOGS et SCID ont été traduites par J. Linnet). Les participants ont été examinés pour vérifier leur compatibilité avec l'IRM, leurs antécédents de troubles neurologiques et leurs formulaires de consentement signé. L'étude a été approuvée conformément au protocole d'éthique KF 01 – 131 / 03, publié par le comité d'éthique local.

Tableau 1.

Caractéristiques démographiques et neuropsychologiques des participants.

Abréviations: SOGS, South Oaks Gambling Screen; AUDIT, Test d'identification des troubles liés à la consommation d'alcool; WAIS, balance pour adultes Wechsler Intelligence; BDI, Beck Depression Inventory; BIS-11, Baratt Impulsiveness Scale, 11th ed., GAD-10, test du trouble d'anxiété généralisée; DOSPERT, échelle de prise de risque spécifique à un domaine.

a

Niveau de scolarité le plus élevé (notation): 1 = collège / lycée général, 2 = enseignement et formation professionnels, 3 = lycée, 4 = diplôme universitaire professionnel, 5 = baccalauréat ou similaire, 6 = maîtrise.

b

Un joueur n'a pas rempli l'écran AUDIT, un autre n'a pas rempli l'écran fumeur et éducatif. Un sujet témoin n'a pas rempli le questionnaire BIS-11.

c

Test de permutation non paramétrique utilisé en raison de distributions non normales.

Options de la table

Les participants ont été testés sur deux jours séparés de 1 à 2 semaines. Au cours de la première session de test, les participants ont subi des tests neuropsychologiques, des questionnaires et des entretiens (voir Tableau 1). Les participants étaient également dotés de 200 couronnes danoises (c'est-à-dire la monnaie monétaire danoise, DKK, 1 DKK ≈ 0.16 dollar américain), qu'ils devaient rapporter la semaine suivante pour la session de test IRMf comme enjeu de jeu.

Jeu de hasard et stimuli

Au cours de la session IRMf, les participants ont exécuté une tâche de jeu leur demandant d'accepter ou de rejeter des paris mixtes à gain / perte mixtes avec une probabilité égale de gagner ou de perdre (Fig. 1UNE). Pour chaque essai, les sujets ont été présentés avec un diagramme à secteurs avec soit un montant de gain potentiel, soit un montant de perte potentielle, selon la condition principale (c.-à-d. Conditions «perte d'abord» ou «gain d'abord»). Après un temps d'affichage variable (2 à 5 s), le deuxième montant du pari mixte a été présenté et les sujets ont décidé d'accepter ou de rejeter le pari actuel en appuyant sur l'un des deux boutons du scanner. Tant la première «phase de présentation de l'ampleur» que la «phase de décision» qui a suivi ont été instillées par étapes de 0.5 s (c'est-à-dire 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5 et 5 s) de manière pseudo-aléatoire d'un essai à l'autre. Les instructions ont été lues à haute voix aux participants, après quoi ils ont terminé une courte session de formation jusqu'à ce qu'ils soient familiarisés avec la tâche. Les participants ont été informés qu'aucune rétroaction ne serait donnée sur le résultat des paris simples lors de l'analyse, mais qu'après la session IRMf, l'ordinateur sélectionnerait deux paris aléatoires: ceux qui avaient été accepté au cours de la session de jeu, les participants perdaient de l'argent de leur dotation ou gagnaient de l'argent supplémentaire, alors que s'ils avaient rejeté le pari, aucun pari 50 / 50 n'était joué. Les participants ont été invités à suivre leurs «sentiments instinctifs» et à indiquer qu'il n'y avait pas de bonne ou de mauvaise réponse.

Figue. 1. 

Tâche de jeu dans le scanner, matrice de stimulus et comportement de choix. A) paradigme IRMf lié aux événements; les participants ont d'abord reçu soit une perte potentielle, soit un montant de gain potentiel (c'est-à-dire la phase de «présentation» d'ampleur). Ensuite, lorsque les deux montants ont été présentés, les participants ont choisi d'accepter ou de refuser le pari (c.-à-d. Phase de «décision»). Les intervalles inter-essais (ITI) ont séparé les essais. NB: «kr» = «DKK». B) Carte de chaleur à code couleur représentant les ratios de jeu (gain / perte). Les stimuli se composaient de 64 rapports de gain / perte différents, correspondant à 8 montants de gain potentiel (68 à 166 DKK; incréments de 14) par 8 montants de perte potentielle (34 à 83 DKK; incréments de 7). Le codage couleur reflète les rapports du plus bas (0.82) au plus élevé (4.9). Tous les ratios gain / perte ont été présentés deux fois dans un ordre aléatoire, une fois dans une condition «gain d'abord» et une fois dans une condition «perte d'abord». C) Cartes thermiques à code couleur représentant des modèles de choix pour les joueurs (à gauche) et les commandes (à droite). Le code couleur du noir au rouge au jaune au blanc reflète le pourcentage croissant de paris acceptés (noir ➔ blanc: 0–100%). D) Coefficient d'aversion aux pertes, lambda (λ), pour tous les participants. Notez la bonne distribution asymétrique. Un test de permutation non paramétrique a indiqué une tendance à une moindre aversion aux pertes chez les joueurs pathologiques par rapport aux témoins sains (P = 0.077 XNUMX).

Options de la figure

Les stimuli consistaient en des jeux mixtes présentés sur des diagrammes à secteurs jaunes et violets avec un montant monétaire (c’est-à-dire des gains et pertes potentiels en devise danoise) présentés dans chaque moitié du graphique (Fig. 1UNE). Les stimuli 64 combinaient les montants de gain potentiel 8 (68 – 166 DKK; par incréments de 14 DKK) avec les montants de perte 8 potentiels (34 – 83 DKK; par incréments de 7 DKK); voir la matrice du rapport gain / perte in Fig. 1B). Les 64 paris mixtes ont été présentés une fois dans une condition «gain d'abord» et une fois dans une condition «perte d'abord», soit un total de 128 essais. Chacun des stimuli appartenait à l'une des 8 classes, identifiées par l'angle du camembert qui a été tourné de 45 ° (0 ° –360 °) pour chaque classe. Ainsi, bien que chaque montant (par exemple + 82 DKK) apparaisse 16 fois, il n'a été présenté qu'une seule fois dans la même position physique sur l'écran par condition principale (gain ou perte en premier), afin d'éviter tout effet de répétition de bas niveau. Pour s'assurer que les sujets étaient attentifs à la tâche et pour augmenter la quantité de ratios en dessous de 1, nous avons ajouté 18 essais de capture très désavantageux. Ces essais combinaient 3 montants à faible gain (c'est-à-dire 34, 41, 48 DKK) avec 3 montants à perte élevée (soit 138, 152, 166 DKK). Tous les sujets ont rejeté au moins 89% des essais de capture, ce qui indique que les sujets ont prêté attention à la tâche (les joueurs ont rejeté 98% de tous les essais de capture; intervalle: 95-100%; les sujets témoins ont rejeté 98.9% des essais de capture; intervalle 89-100 %). Il n'y avait aucune différence dans la proportion d'essais de capture rejetés entre les groupes (P = 0.61, t (27) = 0.52, ET = 2.99). Enfin, nous avons ajouté 24 essais «de référence»: des diagrammes à secteurs vides sans aucune quantité (notez que ni les essais de capture ni les essais de base n'ont été utilisés dans l'analyse comportementale ou inclus comme régresseurs d'intérêt). Les stimuli ont été présentés et les pressions sur les boutons ont été enregistrées à l'aide du logiciel E-Prime 2.0 (Psychology Software Tools, Pittsburgh, PA).

Sur la base des choix des participants sur les 128 essais réguliers, nous avons calculé le degré individuel d'aversion aux pertes, lambda (λ), en ajustant une régression logistique à la réponse binaire de chaque participant (accepter / rejeter). Contrairement à Tom et al. (2007), nous avons utilisé le rapport gain / perte total des jeux mixtes en tant que variable indépendante pour obtenir le lambda «décisionnel» individuel de chaque participant. Cela était dû au fait que nous nous sommes concentrés sur le ratio du pari intégral dans les analyses IRMf plutôt que sur les valeurs de gain et de perte uniques. Lambda a été estimé comme le rapport gain / perte pour lequel la probabilité d'accepter un essai était égale à la probabilité de ne pas accepter un essai (c.-à-d. 0.5).

Imagerie par résonance magnétique

Des scintigraphies fonctionnelles et structurelles du cerveau ont été acquises à l'aide d'un scanner IRM Siemens Magnetom Trio 3 T avec une bobine de tête à 8 canaux. L'IRM fonctionnelle dépendante du niveau d'oxygène dans le sang (BOLD) a été collectée à l'aide d'une séquence d'imagerie écho-planaire pondérée T2 * (295 volumes; 41 coupes; résolution isotrope de 3 mm; temps de répétition: 2430 ms; temps d'écho: 30 ms; angle de basculement: 90 °; champ de vision: 192 mm, plan horizontal) optimisé pour la détection du signal BOLD dans le cortex orbitofrontal (Deichmann et al. 2003). Les coupes étaient orientées axialement et la direction de codage de phase était antérieure-postérieure. A noter que l'orientation du champ de vision ne permettait pas une couverture complète du cortex pariétal supérieur. Un balayage structurel tridimensionnel à haute résolution de l'ensemble du cerveau a été acquis en utilisant une séquence d'écho de gradient d'acquisition rapide préparée par magnétisation pondérée T1 (MPRAGE) aux fins de co-enregistrement manuel (voxels isotropes de 1 mm; FOV: 256 mm; acquisition matrice 256 × 256; TR: 1540; TE: 3.93 ms, temps d'inversion: 800 ms et un angle de retournement de 9 °) et création d'un modèle anatomique normalisé spécifique au groupe pour l'affichage des cartes fonctionnelles dans les figures. Les deux premiers volumes ont été jetés en tant que scans factices pour permettre au champ d'atteindre un état stable.

Analyse des données IRMf

Les données IRMf ont été analysées à l'aide du logiciel SPM8 (Wellcome Department of Cognitive Neurology). Le prétraitement incluait la correction du temps de tranche, le réalignement spatial sur l'image moyenne, le co-enregistrement manuel des images, la normalisation sur une image EPI standard (c'est-à-dire, une image modèle MNI; des voxels fonctionnels de 2 × 2 × 2 mm), un lissage à l'aide d'un isotrope 8 mm pleine largeur à la moitié du noyau gaussien maximum et filtrage temporel passe-haut (fréquence de coupure 1/128 Hz). Le modèle linéaire général (GLM) a estimé une expansion de Volterra à 24 paramètres des 6 paramètres de réalignement de corps rigide de mouvement estimés, qui ont été inclus comme régresseurs sans intérêt, comme décrit dans Friston et al. (1996). Nous avons également inclus des régresseurs supplémentaires pour les essais de capture, les essais d'erreurs (c.-à-d. 250 ms> temps de réaction> 2500 ms et les essais sans réponse) ainsi que deux «régresseurs de pression de bouton» modélisant l'activation du moteur liée aux pressions sur les boutons du doigt. Chez cinq sujets, les volumes cérébraux ont été exclus en raison d'un mouvement excessif de la tête (c.-à-d. Mouvement global de la tête au-dessus de 8 mm, mouvement local de la tête au-dessus de 2 mm), et DVARS (c.-à-d. volume, où «D» fait référence à la dérivée temporelle des cours du temps et «VARS» à la variance RMS sur les voxels au-dessus de 5% de variation du signal BOLD global tel que défini dans Power et al., (2012)).

Dans chaque participant, nous avons capturé les modifications du signal BOLD liées aux tâches à l'aide d'un GLM, qui modélisait la phase de présentation de l'amplitude et la phase de décision de chaque essai (voir Fig. 1UNE). Les changements de signal BOLD au cours de la phase de présentation de l'amplitude ont été divisés en «événements de gain» et «événements de perte» séparés, chacun étant modélisé avec ses quantités individuelles sous forme de modulations linéaires paramétriques. Les changements de signal BOLD au cours de la prise de décision ont été modulés de manière paramétrique avec le rapport absolu gain / perte, y compris une modulation polynomiale de premier (c.-à-d. Linéaire) et de second (c.-à-d. Quadratique) (c.-à-d. (Gain / perte)²). Tous les régresseurs d’intérêt ont été convolutionnés avec la fonction de réponse hémodynamique canonique.

Les estimations de paramètres individuels pour la modulation polynomiale du premier et du deuxième ordre de rapports de gain / perte croissants ont ensuite été entrées dans deux analyses de groupe de second niveau distinctes. Ces tests t de second niveau comprenaient le score d'aversion pour les pertes individuelles (c.-à-d. Lambda) en tant que covariable pour modéliser l'influence des différences individuelles dans l'aversion pour les pertes. Un modèle de second niveau distinct incluait les scores individuels SOGS en tant qu'indice de gravité du jeu. Les différences de réponse BOLD régionale entre joueurs et contrôles ont été évaluées à l'aide d'un test t à deux échantillons. Au niveau du groupe, les grappes sont considérées comme significatives si elles dépassent un seuil de P <0.05 corrigé pour des comparaisons multiples avec correction d'erreur au niveau de la famille dans tout le cerveau (c'est-à-dire au niveau du cluster), en utilisant un seuil d'entrée de P_{Non corrigé} <0.001. De plus, diverses activations de tendance dans les structures cortico-limbiques pertinentes sont rapportées à P_{Non corrigé} <0.001. Les coordonnées sont affichées dans l'espace stéréotaxique MNI. Dans le but de mettre en évidence les principaux clusters d'activation BOLD (c.-à-d. Caudate et DLPFC, Fig. 4) et en effectuant des diagrammes de dispersion d’estimations de paramètres fondés sur des comportements individuels (c.-à-d. traçant l’aversion aux pertes dans l’amygdale et la gravité du jeu dans le précunéus, Fig. 5), nous avons créé des masques anatomiques pour ces régions à l’aide du WFU PickAtlas (Maldjian et al. 2003). Pour les masques couvrant les formes bilatérale caudée, amygdale et précunée, nous avons utilisé des masques prédéfinis de l’atlas «AAL» (Tzourio-Mazoyer et al. 2002), alors que pour le masque DLPFC, nous avons construit un masque couvrant les zones de Brodmann 8 – 10, 46 et le gyrus frontal moyen (MFG). Notez qu'aucun de ces masques n'a été utilisé pour améliorer les résultats de l'IRMf rapportés dans le texte principal ou dans les tableaux.

Résultats

Données démographiques et neuropsychologiques

Les données démographiques et neuropsychologiques sont énumérées dans Tableau 1. Les groupes ne différaient pas de manière significative en ce qui concerne l'âge, la tolérance, l'anxiété générale ou la dépendance à l'alcool. Cependant, les joueurs ont montré une dépendance légèrement plus forte au tabagisme, un niveau d’éducation moins élevé, une impulsivité globale plus élevée et une perception différente des risques par rapport aux groupes témoins ne jouant pas. Fait important, tous les joueurs avaient un SOGS supérieur à 5, indiquant qu'ils se trouvaient tous dans la plage pathologique (médiane: 10; plage: 6 – 19). En revanche, tous les sujets témoins sauf deux contrôlaient 0 au même test (médiane: 0; étendue: 0 – 3), ce qui indique l'absence de problème de jeu.

La dépression est une comorbidité fréquente chez les joueurs pathologiques et, de manière constante, nous avons également constaté une augmentation substantielle des symptômes dépressifs dans le groupe du jeu par rapport au groupe témoin. Cependant, il n’y avait pas de corrélation entre le comportement de jeu (λ) et les scores de BDI chez les joueurs (R = 0.2739, P = 0.3651 XNUMX).

Nous avons également constaté une différence significative de performances entre les sous-tests WAIS et les niveaux de vocabulaire d'approfondissement et de connaissances générales («informations»). Encore une fois, nous n’avons trouvé aucune corrélation entre ces mesures et le comportement de jeu (c’est-à-dire la corrélation entre les informations WAIS et λ: R = 0.0124, P = 0.9679; et entre le vocabulaire WAIS et λ: R = 0.2320, P = 0.4456 XNUMX).

Données comportementales

Fig. 1C montre la distribution des paris acceptés pour un rapport gain / perte donné pour les joueurs et les témoins. La plupart des participants ont systématiquement montré un comportement aversion à la perte: ils ont accepté un pari donné uniquement lorsque le montant du gain dépassait clairement le montant de la perte (c'est-à-dire lambda> 1). Les joueurs avaient tendance à être moins réticents aux pertes. La proportion moyenne d'essais acceptés par rapport aux essais rejetés chez les joueurs était de 65% contre 35% et chez les témoins, de 55% contre 45%, mais la variabilité interindividuelle était importante dans les deux groupes: le lambda médian chez les joueurs était de 1.45 (écart-type = 0.49; moyenne = 1.45; intervalle: 0.56–2.59), avec une distribution asymétrique positive des λ (coefficient d'asymétrie de 0.42), tandis que le lambda médian chez les témoins sains était de 1.82 (écart-type = 0.83; moyenne = 1.83; intervalle: 1.01–3.83; asymétrie positive: 0.93). Par conséquent, la différence de lambda entre les groupes n'a atteint qu'une signification limite (P = 0.077; t (27) = 1.47). Notez que la distribution lambda n'était pas normale (test de normalité de Shapiro-Wilks: P = 0.0353, W = 0.9218). Nous avons donc utilisé un test de permutation aléatoire basé sur le rééchantillonnage (également connu sous le nom de test de randomisation) pour évaluer les différences de lambda entre les joueurs pathologiques et les témoins sains. Le nombre d'itérations utilisées était de 10.000 XNUMX.

Le nombre d'essais d'erreur était comparable entre les groupes. Les joueurs en tant que groupe ont eu des essais d’erreur 30 (non-réponse 15, réponses 15 très rapides ou lentes) avec essais d’erreur 0 – 8 par sujet. Les sujets témoins ont commis un total d’erreurs 27 (non-réponse 16, réponses 11 très rapides ou lentes) avec essais d’erreur 0 – 8 par sujet. Les temps de réponse moyens étaient également similaires entre les groupes (P = 0.66; t (27) = 0.45; joueurs: 927 ms; SD = 240; contrôles: 959 ms; SD = 122). Les décisions d'accepter ou de rejeter un pari étaient plus difficiles lorsque l'utilité subjective des gains et des pertes était similaire. Cela se reflétait dans les temps de réponse, car les deux groupes répondaient plus lentement lorsque la distance euclidienne entre le rapport gain / perte individuel et le lambda moyen du groupe diminuait (joueurs: R = 0.15, P <0.001; les contrôles: R = 0.15, P <0.001).

Augmentation linéaire de l'activité neuronale avec l'augmentation des ratios de gain / perte

Dans la phase de prise de décision, un important cluster bilatéral dans le cortex cingulaire antérieur (ACC) et le vmPFC (P <0.001; x, y, z = - 8, 40, 6; Z = 4.75; k = 759), cortex médio-cingulaire bilatéral et précuneus adjacent, (P <0.001; x, y, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.43; k = 1933) et le gyrus frontal supérieur (SFG; P <0.001; x, y, z = 18, 38, 56; Z = 4.34; k = 633) ont montré une augmentation linéaire de la réponse BOLD avec des ratios gain-perte de plus en plus appétitifs chez les 29 participants. Fig. 2 montre que cet effet linéaire était principalement dû aux joueurs, qui ont montré une augmentation progressive de la réponse BOLD avec des ratios de pari de plus en plus appétitifs dans la partie prégénérale de l'ACC (P <0.001; x, y, z = - 8, 36, 8; Z = 5.18; k = 518; Fig. 2A) et le bon vmPFC (P = 0.003; x, y, z = 8, 34, - 10; Z = 4.23; k = 307) ainsi qu'au milieu du cingulum / précuneus (P = 0.031; x, y, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.40; k = 188), gyrus temporal inférieur droit / parahippocampe (P = 0.002; x, y, z = 34, 2, - 30; Z = 4.23; k = 329) et le gyrus post-central (P = 0.001; x, y, z = 62; - 20, 44; Z = 4.11; k = 356). Les sujets témoins, par contre, ont montré des grappes d'activation dispersées dans une gamme de zones (précuneus gauche: P <0.001; x, y, z = - 6, - 58, 32; Z = 4.72; k = 1010; gyrus lingual droit: P = 0.002; x, y, z = 18; - 86, - 8; Z = 4.67; k = 332; cuneus gauche: P = 0.028; x, y, z = - 14, - 100, 10; Z = 4.27; k = 193; et lobe postérieur droit du cervelet: P = 0.001; x, y, z = 42, - 70, - 34; Z = 4.09; k = 351) avec un pic d'activation dans le gyrus angulaire gauche (P <0.001; x, y, z = - 48, - 60, 30; Z = 5.06; k = 433; Fig. 2B) Bien que nous n’ayons pas trouvé de diminution significative de l’activation pour des paris de plus en plus appétitifs, nous avons trouvé des tendances dans l’insula antérieure du groupe témoin (L: P <0.001, non corrigé; x, y, z = - 32, 24, - 2; Z = 3.83; k = 74; R: P <0.001, non corrigé; x, y, z = 42, 24, 4; Z = 3.64; k = 14). En comparant les groupes, aucune différence significative n'a été trouvée. Cependant, les joueurs ont montré une tendance vers une augmentation plus élevée de l'activité avec des paris de plus en plus appétitifs dans l'ACC prégénuelle gauche (P <0.001, non corrigé; x, y, z = - 8, 36, 6; Z = 4.33; k = 98; Fig. 2C) Des résultats montrant l’impact du degré individuel d’aversion pour la perte sur l’augmentation linéaire de l’activité neurale avec l’augmentation des ratios se trouvent dans la Figure supplémentaire 1 et le Tableau supplémentaire 1.

Figue. 2. 

Cartes de score t statistiques codées en couleur: régions du cerveau montrant une relation linéaire positive entre la réponse BOLD et l'augmentation des rapports gain / perte des paris A) chez les joueurs, B) chez les témoins et C) contrastant entre les deux groupes. Lors de la comparaison des groupes, l'activation BOLD a révélé une différence de tendance dans l'ACC prégénuelle (joueurs> témoins). Les cartes sont limitées à P <0.001 (non corrigé) et affiché sur un gabarit anatomique normalisé spécifique au groupe basé sur des images structurelles T1.

Options de la figure

Augmentation quadratique de l'activité neuronale avec des ratios de gain / perte croissants

En combinant le signal BOLD de tous les participants, un vaste réseau de zones préfrontales dans les lobes frontaux dorsal et mésial a montré une augmentation quadratique de l'activité neurale avec des rapports de gain / perte croissants culminant dans le SFG dorsal droit (P <0.001; x, y, z = 12, 24, 60; Z = 5.38; k = 1769). D'autres activations pour ce contraste comprenaient le gyrus frontal moyen gauche (P <0.001; x, y, z = - 38, 10, 50; Z = 4.81; k = 605), gyri angulaire bilatéral (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), gyrus frontal inférieur gauche (P = 0.004; x, y, z = - 42, 26, - 16; Z = 4.09; k = 330), et le gyrus temporal inférieur droit (P = 0.001; x, y, z = 66, - 14, - 22; Z = 4.30; k = 409). Comme représenté sur la Fig. 3, des analyses séparées pour chaque groupe révèlent que cet effet n’était constant que chez les joueurs. Chez les joueurs, plusieurs zones du cerveau ont présenté des augmentations quadratiques en fonction des ratios de jeu, notamment un grand groupe préfrontal bilatéral recouvrant les parties dorso-latérales des gyri frontaux moyen et supérieur et un groupe sous-cortical focalisé couvrant la tête et le corps des caudés gauche et droit. noyaux (Fig. 3UNE; la liste complète des activations peut être trouvée dans Tableau 2). En revanche, le profil d’activité des témoins ne reflétait aucune modulation quadratique de l’activité avec un rapport gain / perte croissant (Fig. 3B; Tableau 2).

Figue. 3. 

Cartes de scores t statistiques codées en couleurs: régions du cerveau montrant une relation quadratique positive entre la réponse BOLD et les rapports de gain / perte croissants des paris en A) joueurs, contrôles B) et C) contrastant les deux groupes. Les cartes sont limitées à P <0.001 (non corrigé).

Options de la figure

Tableau 2.

Résultats de l'IRM fonctionnelle: augmentation quadratique de l'activité BOLD régionale avec l'augmentation des ratios de pari.

P <0.05, FWE corrigé au niveau du cluster.

⁎

Maximas locaux au sein du cluster avec un score Z> 4.

Options de la table

Lorsque nous avons comparé des joueurs et des témoins, nous avons trouvé une modulation quadratique de l’activité neuronale significativement plus forte avec un rapport gain / perte dans un grand nombre de régions du cerveau (Fig. 3C), y compris le grand groupe bilatéral cortico-striatal. Au sein de cet ensemble, le noyau caudé gauche présentait la différence de groupe la plus forte au niveau sous-cortical et la DLPFC de droite affichait l'effet de groupe le plus puissant au niveau cortical. La liste complète des clusters d'activation est donnée dans Tableau 2. Il convient de noter qu’aucune grappe n’a affiché une modulation quadratique de l’activité neuronale plus forte avec un ratio gain / perte chez les témoins par rapport aux joueurs.

Il convient également de noter que l’augmentation quadratique de BOLD des jeux aversifs et appétitifs a survécu chez les joueurs, même en incluant les scores BDI ou WAIS en tant que covariables dans les tests t de second niveau (c’est-à-dire en modélisant les effets de la dépression, du vocabulaire ou des connaissances générales. , qui différaient entre les groupes en fonction des tests de comportement, voir Tableau 1). Les résultats, où l'effet de la dépression a été modélisé à partir de l'augmentation quadratique de l'activité neuronale avec des ratios croissants, peuvent être trouvés dans la Figure supplémentaire, Figure 2.

Pour illustrer la forme sous-jacente de la modulation quadratique du signal BOLD lors de la prise de décision, nous avons affecté chacun des rapports de gain / perte 64 à l'un des «compartiments» 16 adjacents dans un GLM post-hoc. Lors du traçage de l'activation dans chacune de ces cases en fonction de l'augmentation du rapport gain / perte, nous avons constaté que le profil de réponse BOLD des joueurs était en forme de U (Fig. 4B) Afin de déterminer si un modèle linéaire ou cubique était plus approprié pour décrire l'effet, nous avons vérifié si la variance supplémentaire expliquée par l'inclusion de termes polynomiaux d'ordre supérieur (quadratique et cubique) était significative. Pour les joueurs mais pas pour les contrôles, un modèle de régression imbriqué a vérifié que l'ajustement quadratique était plus approprié pour décrire la nature de la courbe qu'un ajustement linéaire. Notez que ces données descriptives ne doivent pas être considérées comme des résultats distincts, mais simplement comme une analyse complémentaire pour illustrer la forme sous-jacente des profils de réponse BOLD.

Figue. 4. 

Modulation en forme de U de la réponse BOLD à des ratios de gain / perte croissants chez les joueurs pathologiques. A) Cartes paramétriques statistiques codées par couleur montrant les grappes avec une plus grande sensibilité aux ratios de gain / perte extrêmes positifs et négatifs chez les joueurs par rapport aux témoins. Les cartes sont limitées à P <0.001 non corrigé. Pour mettre en évidence les deux principales régions différant entre les groupes, un masquage anatomique des noyaux caudés (en haut) et DLPFC (en bas) est utilisé. B) Ces diagrammes de dispersion sont basés sur une analyse GLM «post hoc» créée à des fins d'illustration, où les ratios gain-perte adjacents ont été regroupés en 16 «cases» de rapport (la plage des ratios est affichée sur l'axe des x). L'axe des y indique l'activité neuronale régionale (telle qu'estimée par la réponse BOLD dans une sphère de 8 voxels autour de l'activation du pic) dans la phase de décision pour les joueurs (rouge) et les témoins (noir). Un modèle de régression emboîté suggère que l'activation est mieux expliquée par une relation quadratique par rapport à une relation linéaire avec le rapport gain / perte dans le noyau caudé (P = 0.02) et DLPFC (P = 0.02) chez les joueurs (panneau de gauche) mais pas dans les commandes (panneau de droite).

Options de la figure

Impact de l'aversion individuelle aux pertes

Dans les deux groupes, le degré d'aversion pour la perte individuel, indexé par le facteur de décision individuel lambda, a renforcé la sensibilité aux ratios de gain / perte extrêmes de jeux mixtes dans un réseau de régions du cerveau avec une activation maximale dans l'amygdale droite (P <0.001; x, y, z = 24, - 4, - 26; Z = 5.01; k = 1988). Outre le pic principal d'activation dans l'amygdale, les régions comprenaient le DLPFC / SFG (P <0.001; x, y, z = 32, 24, 56; Z = 4.86; k = 2372), gyrus temporal / parahippocampique moyen gauche (P <0.001; x, y, z = - 44, - 24, - 24; Z = 4.59; k = 1435), précuneus (P <0.001; x, y, z = - 4, - 62, 26; Z = 4.40; k = 1169) et vmPFC (P = 0.009; x, y, z = 8, 26, - 18; Z = 4.31; k = 281).

Chez les joueurs pathologiques, le degré individuel d'aversion pour la perte était associé à une sensibilité accrue aux ratios de gain / perte extrêmes dans un réseau frontal dorsal avec un pic régional dans le DLPFC (Fig. 5UNE; voir également Tableau 3 pour la liste complète des activations). Ce réseau cortical ressemblait beaucoup aux zones préfrontales montrant une activité en forme de U augmentant avec des ratios de gain / perte croissants chez les joueurs présentés dans Fig. 3.

Figue. 5. 

Modulation de la relation en forme de U entre l'activité neuronale et les rapports gain / perte selon A) le degré d'aversion pour la perte et B) la gravité du jeu. A) Cartes paramétriques statistiques codées en couleurs illustrant comment le degré d'aversion pour la perte individuelle (reflété par des valeurs λ individuelles élevées) a amélioré la relation en forme de U entre l'activité neurale et les rapports de jeu chez les joueurs pathologiques (panneaux de gauche) ou les contrôles (panneaux de droite). Le graphique ci-dessous illustre la relation entre l'estimation de paramètre individuel pour la relation en forme de U entre l'activité neurale et les ratios de gain / perte (axe des ordonnées) et l'aversion pour la perte individuelle (axe des abscisses) dans l'amygdale bilatérale (contrôles: P <0.001; R² = 0.83; joueurs: P = 0.11; R² = 0.71). B) En haut: Carte paramétrique statistique à code couleur montrant un cluster bilatéral dans le précuneus, où la sensibilité neurale aux paris extrêmes augmentait avec la sévérité du jeu chez les joueurs pathologiques. À droite: le nuage de points montre la relation linéaire (P = 0.016; R² = 0.63) entre les estimations des paramètres individuels de la relation en forme de U entre le rapport et l'activité neuronale dans la région précunéale (axe des y) et la gravité du jeu individuelle exprimée par les scores SOGS individuels (axe des x). Toutes les activations BOLD sont des activations cérébrales entières affichées au seuil P <0.001 (non corrigé).

Options de la figure

Tableau 3.

Résultats de l'IRM fonctionnelle: effet de l'aversion aux pertes sur l'augmentation quadratique de l'activité BOLD régionale avec les ratios de pari.

P <0.05, FWE corrigé au niveau du cluster.

⁎

Maximas locaux au sein du cluster avec un score Z> 4.

Options de la table

Dans les contrôles sans jeu, un réseau plus ventral et postérieur a montré une sensibilité accrue aux ratios de pari extrêmes en fonction de l'aversion pour la perte, l'amygdale droite ayant la taille d'effet la plus forte (Fig. 5A, panneau du milieu droit; Tableau 3). La comparaison directe des deux groupes a eu un effet significativement plus fort de l’aversion pour la perte sur le profil d’activité du DLPFC pour les joueurs par rapport aux témoins (Tableau 3), alors que l’effet modulateur de l’aversion pour la perte sur l’activité de l’amygdale n’était pas significativement différent entre les groupes.

Lors du traçage de la relation entre les estimations du paramètre BOLD et l'aversion pour la perte, l'aversion pour la perte individuelle chez les contrôles sains (mais pas les joueurs) a renforcé la relation en forme de U entre l'activité neurale dans l'amygdale (Fig. 5A, graphique du bas. Notez que cet effet était robuste à l'exclusion du sujet de contrôle le plus opposé aux pertes). À l’exception de quelques voxels dans l’amygdale droite (voir Fig. 5A, partie centrale), l’aversion pour la perte chez les joueurs pathologiques n’était pas liée à une réponse altérée de l’amygdale lors de la prise de décision.

Impact de la gravité du jeu pathologique

Nous avons cherché à savoir si la gravité du jeu chez les joueurs, telle qu'indiquée par les scores individuels au SOGS, modifiait la réponse en forme de U aux ratios extrêmes lors de la prise de décision. Une recherche dans l'ensemble du cerveau a révélé une augmentation focalisée de la sensibilité à des ratios extrêmes avec une sévérité du jeu dans le précuneus bilatéral (P = 0.003; x, y, z = - 6, - 48, 40; Z = 4.59; k = 335; Fig. 5B, panneau supérieur). En conséquence, la corrélation entre le pourcentage de modifications du signal BOLD dans une région bilatérale précédant le pronostic (limitation de l'activité à cette région par masquage anatomique) et la gravité du jeu était très significative (Fig. 5B, graphique du bas).

Réponses du cerveau aux gains et pertes potentiels

Étant donné que le montant des gains et des pertes d’un pari mixte était présenté de manière séquentielle dans chaque essai, nous avons été en mesure de capturer les modifications régionales du signal BOLD correspondant aux gains et pertes potentiels uniques (voir également la discussion sur les tremblements utilisés a lieu section). Au cours de cette phase d’évaluation passive, nous avons recherché les différences d’un groupe à l’autre dans la réponse de BOLD aux gains, aux pertes, aux gains croissants et aux pertes croissantes. Il n'y avait pas de différences significatives entre les groupes pour ces contrastes, mais nous avons trouvé une tendance bilatérale vers une réponse BOLD plus élevée aux gains potentiels des joueurs par rapport aux témoins de l'amygdale (L: P <0.001, non corrigé; x, y, z = - 26, 2, - 22; Z = 3.19, k = 6; R: P <0.001, non corrigé; x, y, z = 24, - 2, - 10; Z = 3.43; k = 7).

a lieu

En comparant la prise de décision saine et pathologique avec une tâche à risques multiples, nous avons mesuré l’activité neuronale liée à la tâche lors des décisions de jeu, ce qui obligeait les participants à faire un compromis entre un gain éventuel et une perte éventuelle. Chez les joueurs, un réseau cortico-striatal dorsal affichait une sensibilité neuronale plus élevée aux ratios de perte / gain les plus appétents et les plus aversifs par rapport aux témoins appariés en bonne santé. Le meilleur ajustement des zones cortico-striatales dorsales aux rapports de perte / gain extrêmes indique que les joueurs mettent plus de poids dans les extrêmes du cadre décisionnel offert par la tâche de jeu. Il est important de noter que cette réponse neuronale en U aux ratios de jeu n'a pas été observée chez les témoins, ce qui suggère que cette hypersensibilité spécifique à des ratios extrêmes constitue une signature neurale du jeu pathologique.

Il est intéressant de noter que l’accord en forme de U de l’activité neurale sur les jeux les plus aversifs et les plus appétents n’a pas été exprimé dans les régions centrales du réseau de récompenses, telles que le striatum ventral ou le cortex orbitofrontal. Au lieu de cela, il s'est exprimé bilatéralement dans un réseau «associatif» ou «exécutif» cortico-striatal dorsal, comprenant le noyau caudé et le DLPFC. Le DLPFC recruté comprenait le gyri frontal dorsal et mésial supérieur et moyen, correspondant à BA 6 / 8 / 9 et «9 / 46d» (Badre et D'Esposito, 2009 ainsi que  Goldstein et Volkow, 2011). Ce réseau cortico-striatal dorsal est connu pour participer au suivi des actions récentes et à l’anticipation de leurs résultats (pour un examen, voir: Yin et Knowlton 2006). En particulier, le noyau caudé humain a été impliqué dans le renforcement des contingences action-résultat (Knutson et al., 2001, O'Doherty et al., 2004, Tricomi et al., 2004 ainsi que  Delgado et al., 2005).

Nos résultats actuels suggèrent que ce réseau cortico-striatal dorsal joue un rôle important dans les décisions de jeu prises par les joueurs. Les ratios de gain / perte extrêmes sont caractérisés comme hautement pertinents en termes d'action-résultats possibles: plus un pari est intéressant, plus il est important de l'accepter; inversement, plus un pari est aversif, plus il est important de le rejeter. Chez les sujets sains, il a été constaté que le striatum dorsal suivait la saillance ou l'excitation d'un stimulus, plutôt qu'une valeur subjective en augmentation linéaire (Barta et al. 2013). Nous en déduisons que chez les joueurs pathologiques, ce réseau cortico-striatal dorsal est hypersensible et pèse plus fortement ces ratios de gain / perte extrêmes que chez les sujets sains, lorsqu’il prend des décisions de jeu.

Les théories actuelles sur les bases neurobiologiques du jeu pathologique sont convaincantes par leur simplicité, en prédisant une hypo- ou une hypersensibilité du striatum ventral et d'autres régions du noyau ventral du système de récompense telles que le vmPFC. En conséquence, des études antérieures de neuroimagerie chez des joueurs ont montré une diminution (Balodis et al. 2012) ou amélioré (van Holst et al., 2012 ainsi que  Worhunsky et al., 2014) activation du striatum ventral lors de l’anticipation de la récompense monétaire. Dans la présente étude, aucune différence d’activité neuronale entre les joueurs pathologiques et les contrôles non liés au jeu n’est apparue dans le système de récompense ventral lorsqu’ils évaluaient des pertes ou des gains uniques la phase de décision. Seules les amygdales droite et gauche ont montré une tendance à une réponse neuronale plus forte face aux gains possibles au cours de la phase précédente. En d’autres termes, la décision d’accepter ou de refuser un pari n’était pas systématiquement associée à une hyper- ou hyposensibilité du système de récompense. Ce résultat négatif est en accord avec une étude récente où les joueurs ont montré une réactivité normale du striatum ventral aux signaux de récompense monétaire, mais une sensibilité atténuée aux signaux prédictifs de stimuli érotiques (Sescousse et al. 2013). L'absence d'un schéma cohérent dans cette littérature, avec des résultats fondamentalement opposés ou aucun effet striatal, indique que l'explication du jeu pathologique par une régulation à la hausse ou à la baisse striatale pourrait ne pas être adéquate. Il a été suggéré que les déficits décisionnels observés dans le jeu pathologique pourraient résulter d'un déséquilibre entre des systèmes dopaminergiques impliquant des structures motivationnelles limbiques et des régions de contrôle préfrontales, plutôt que d'une perturbation isolée de l'un ou l'autre composant (Clark et al. 2013). Un bon candidat de tels réseaux cortico-striataux est la boucle cortico-striatale dorsale, qui a été impliquée dans la sélection et le traitement des éventualités des résultats de l'action (Yin et Knowlton, 2006 ainsi que  Seo et al., 2012). Il est à noter que dans la présente étude, les décisions sont prises sur la base de représentations internes de l’équilibre entre gains et pertes plutôt que sur des processus d’adaptation basés sur les résultats, ou sur des processus strictement anticipatifs. C'est peut-être la raison pour laquelle nous trouvons des domaines qui sont davantage liés au choix de l'action (c'est-à-dire accepter ou rejeter un pari), plutôt que des domaines qui codent traditionnellement pour anticiper ou recevoir des résultats.

Ici, dans les contrôles non liés au jeu, un comportement hostile aux pertes pendant la tâche de jeu était associé à une plus grande sensibilité aux ratios de gain / perte extrêmes dans l'amygdale. Ces résultats correspondent bien à nos découvertes récentes dans un groupe séparé d’individus en bonne santé (Gelskov et al. 2015), où plus de participants averses aux pertes ont montré une sensibilité neuronale accrue dans l'amygdale aux rapports gain-perte extrêmes des paris mixtes. Ces résultats ont persisté malgré de subtiles différences entre les études. Les participants au jeu réels joués dans le scanner sont restés les mêmes (c'est-à-dire la distribution des montants monétaires, la durée et la gigue des stimuli visuels, etc.). Cependant, la procédure de dotation différait légèrement. Dans l'étude actuelle, les participants ont reçu de véritables billets de banque (200 DKK) qu'ils ont conservés pendant 1 à 2 semaines avant de les saisir comme enjeu du pari, tandis que dans l'étude précédente, les participants ont été amenés à croire qu'ils pourraient perdre de l'argent par rapport à leur donation. Cette différence de stratégie de dotation pourrait peut-être expliquer pourquoi les sujets témoins sains de la présente étude étaient un peu moins averses aux pertes (lambda médian de 1.82) par rapport à notre étude précédente (lambda médian de 2.08). Bien que la différence statistique entre les deux groupes sains ne soit pas significative (P = 0.18, test de permutation), la différence de lambda entre le groupe sain précédent et le groupe actuel de joueurs était significative (P = 0.004, test de permutation). Une autre différence évidente entre les études est la différence d'âge, car le groupe témoin actuel était plus âgé afin de correspondre aux joueurs (P = 0.0175, t (29) = 2.52; Test t à 2 échantillons). Cependant, au contraire, cette différence devrait prédire l'effet inverse sur le lambda, car les sujets plus âgés en bonne santé ont tendance à être plus réticents aux pertes que les jeunes. De plus, les deux études différaient légèrement dans la manière dont les ratios de paris étaient modélisés. Dans notre étude précédente, nous avons constaté que l'amygdale était sensible aux variations des rapports gain-perte par rapport à une «limite de décision» spécifique au sujet (c'est-à-dire le score lambda individuel, λ). Ce modèle peut être conceptualisé comme une réponse BOLD en forme de «V» à un rapport croissant, où le «point bas» du V était le score λ individuel. Deux régresseurs paramétriques linéaires ont ensuite classé chaque rapport d'essai comme étant plus ou moins appétitif ou aversif, selon la façon dont ils différaient du λ individuel (c.-à-d. Rapports aversifs <λ individuel <ratios appétitifs). Cependant, dans la présente étude, nous n'avons pas pu baser notre modèle sur des scores λ, car quelques participants avaient simplement un taux d'acceptation trop élevé ou trop faible. Ainsi, nous avons utilisé le rapport gain-perte non ajusté pour évaluer la réponse neuronale au spectre continu complet des rapports (c'est-à-dire une réponse BOLD en forme de «U» par rapport au rapport). Notez que l'utilisation de ce modèle quadratique légèrement différent pourrait être la raison pour laquelle nous ne reproduisons pas l'activité de l'amygdale pour des paris de plus en plus appétitifs et aversifs chez des sujets sains. Il se peut que l'amygdale soit spécifiquement adaptée à la limite de décision, λ, et l'activation de l'amygdale dans notre étude précédente pourrait être liée à l'inclusion du score λ dans les principaux régresseurs. Cette interprétation est conforme au fait que les deux méthodes analytiques ont montré qu'un comportement de jeu aversif aux pertes est associé à une sensibilité plus élevée de l'amygdale à des résultats potentiels très aversifs et très appétitifs lors de la prise de décision. Pris ensemble, ces résultats soulignent un rôle crucial de l'amygdale dans la polarisation des décisions aversives à la perte chez les individus en bonne santé.

Chez les joueurs, la relation entre le comportement opposé à la perte et l'activité neuronale par rapport aux paris n'a révélé qu'une tendance non significative de l'amygdale. Au lieu de cela, l'activité liée à la décision dans la DLPFC a changé en fonction de l'aversion pour la perte. Cet effet était significativement plus fort chez les joueurs que chez les témoins. Fait intéressant, cet effet a atteint un pic au même endroit dans DLPFC, où nous avons constaté une hypersensibilité plus forte aux ratios extrêmes par rapport aux témoins. Cela indique que chez les joueurs, le degré individuel d'aversion pour la perte n'est pas reflété par les zones prédictives de la résonance émotionnelle ou de la valeur d'un stimulus tel que l'amygdale et le striatum ventral, mais par le profil d'activité du DLPFC. Dans cette population, il semble donc qu’une zone corticale sous-desservant des fonctions de contrôle exécutif telles que la mémoire de travail, le basculement de tâches et la représentation de contingences action-résultat (Elliott, 2003, Monsell, 2003 ainsi que  Seo et al., 2012) complète l’amygdale en favorisant un comportement de jeu au détriment des pertes. Cependant, cette proposition doit être examinée plus avant dans les futures études sur le jeu.

Fait intéressant, nous avons constaté une tendance à moins d’aversion pour la perte chez les joueurs. Selon les théories économiques traditionnelles, cette tendance comportementale à des décisions moins irrationnelles implique de manière contre-intuitive que les joueurs ont agi plus rationnellement que les contrôles. Cependant, un compte rendu plus évolutif de l'aversion pour la perte indiquerait que les biais de décision servent à guider les décisions instinctives, par exemple lors de la recherche de nourriture. En effet, l’aversion pour la perte a été rapportée chez des primates inférieurs tels que les singes capucins (Chen et al. 2006; mais voir aussi Silberberg et al. 2008) indiquant que l'aversion pour la perte est une ligne de conduite décisionnelle profondément enracinée qui pourrait même être un préjugé inné envers le conservatisme. Une étude récente de Giorgetta et al. (2014) ont découvert que les joueurs pathologiques à un stade avancé du traitement clinique étaient plus enclins à perdre que les joueurs à un stade précoce du traitement. Fait intéressant, ils ont constaté que les joueurs en tant que groupe (quel que soit le statut du traitement) étaient plus enclins à perdre que les témoins en bonne santé. En revanche, une étude antérieure portant sur l’aversion comportementale chez les joueurs révélait que les joueurs actifs (c’est-à-dire qui ne suivaient pas de traitement) étaient moins opposés à la perte que les témoins en bonne santé (Brevers et al. 2012). Cela soulève la question de savoir si un traitement efficace peut rendre les joueurs pathologiques peu avers. Dans la présente étude, les joueurs ont été recrutés dans un centre de traitement et la plupart avaient participé à une thérapie cognitive. Peut-être est-ce la raison pour laquelle nous n'avons pas trouvé de différence de comportement significative entre les joueurs et les contrôles sains, mais seulement une tendance dans cette direction.

Enfin, nous avons constaté que les joueurs présentant des symptômes de jeu plus graves, tels que mesurés par le score SOGS, avaient un engagement accru du précuneus lors de l’évaluation des ratios de jeu élevé et faible. On trouve souvent le cortex précuneus et le cortex cingulaire postérieur en réponse à des tâches d’auto-référencement (voir bilan par Cavanna et Trimble 2006) et une étude récente portant sur la maîtrise de soi chez les joueurs ont montré des signaux électrophysiologiques aberrants sur le cortex cingulaire postérieur à l'aide de MEG (Thomsen et al. 2013). Ces signaux aberrants ont été liés au fait bien établi que les joueurs pathologiques souffrent d'une impulsivité accrue et d'un manque de maîtrise de soi. Dans notre étude, la modulation de l'activité du précuneus en fonction de la gravité du jeu pourrait refléter des mécanismes similaires et aberrants de maîtrise de soi. Cependant, ces spéculations concernant l'implication fonctionnelle du précunéus dans le jeu pathologique doivent être formellement prises en compte dans les études futures.

Nos résultats ont révélé un modèle d'activité modifié en forme de U pour le noyau caudé et le DLPFC lorsque des joueurs pathologiques évaluaient les paris monétaires. Bien que ce schéma d'activation puisse provenir de dysfonctionnements concomitants, mais non liés, de ces régions cérébrales, il pourrait également provenir d'altérations de leurs connexions fonctionnelles. Des études antérieures chez des sujets sains ont fourni de nombreuses preuves de la connectivité entre caudé et PFC, en s'appuyant à la fois sur la fonctionnalité (par exemple Robinson et al. 2012) et structurelle (par exemple Verstynen et al. 2012) connectivité cortico-striatale. Il est donc possible que la pathologie du jeu reflète des modèles de connectivité neuronale altérés dans ce circuit décisionnel cortico-striatal spécifique.

Comme dans de nombreuses études précédentes sur le jeu, nous n’avions inclus que des sujets de sexe masculin (par exemple, van Holst et al., 2012, de Ruiter et al., 2009, Linnet et al., 2011 ainsi que  Sescousse et al., 2013). Cependant, bien que des études épidémiologiques suggèrent que les hommes représentent la grande majorité des joueurs pathologiques (Kessler et al. 2008), le jeu pathologique affecte également les femmes. Parce que des études ont montré des différences entre les hommes et les femmes en termes de préférences de jeu (par exemple, des formes de jeu plus solitaires telles que les machines à sous versus des formes plus socialement engageantes telles que le poker) et des arrière-plans de motivation (par exemple, échapper à des émotions négatives ou des comportements à la recherche de sensations voir revue par Raylu et Oei 2002), les résultats actuels ne peuvent être généralisés à la population féminine. Par conséquent, il reste à préciser si les joueurs féminins montreraient les mêmes signatures neuronales aberrantes lors de la prise de décision que les joueurs masculins de cette étude.

Un point d'amélioration pour les études futures est le nombre de sujets de jeu inclus dans cette étude (n = 14). Bien que la taille du groupe soit comparable aux précédentes études IRMf (Crockford et al., 2005, Reuter et al., 2005, Thomsen et al., 2013 ainsi que  Balodis et al., 2012) et les patients étaient bien caractérisés, il aurait été souhaitable d'étudier un groupe plus large. D'autres limitations incluent la méthode de gigue entre les événements d'intérêt. Étant donné qu'un pari rapide et transparent a été priorisé, nous avons choisi de gigue les événements eux-mêmes et de ne pas introduire un intervalle inter-essais (ITI) instable entre eux, bien qu'il y ait eu un ITI de 1.2 s entre chaque phase de prise de décision et la présentation de l'ampleur. le manque de gigue ici pourrait en principe contribuer au fait que nous n'avons pas trouvé de différences entre les groupes dans la phase de présentation de la magnitude.

En résumé, nous montrons qu'un réseau cortico-striatal dorsal impliqué dans des contingences action-résultat exprime une hypersensibilité à des ratios de gain / perte extrêmes chez les joueurs. Le profil de réponse en forme de U dans le DLPFC et le pré-noyau était lié au degré individuel d'aversion pour la perte pendant la tâche de jeu et à la gravité du jeu pathologique, respectivement. Ces résultats incitent les recherches à venir à élargir le champ de la neuro-imagerie du système de récompense principal aux réseaux cortico-striataux dorsaux dans le jeu pathologique.

Remerciements

Nous remercions sincèrement tous les participants pour leur temps, ainsi que le Centre danois pour Ludomani, qui a établi un contact avec la communauté des joueurs. Nous remercions Sid Kouider pour ses commentaires utiles sur le manuscrit et Christian Buhl pour son aide dans la collecte de données. Ce travail a été financé par le Conseil danois pour la recherche indépendante en sciences sociales par le biais d'une subvention au Dr. Ramsøy («Decision Neuroscience Project»; subvention no. 0601-01361B) et par la Lundbeck Foundation par le biais d’une subvention d’excellence («ContAct»; subvention no. R59 A5399) au Dr Siebner. Les travaux effectués par le Dr Gelskov au Laboratoire de science cognitive et psycholinguistique sont soutenus par des subventions de l'ANR (ANR-10-LABX-0087 ainsi que ANR-10-IDEX-0001-02). Le scanner MR a été offert par la Fondation Simon Spies.

Annexe A. Données supplémentaires

Matériel complémentaire

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Auteur correspondant au: Groupe Cerveau et Conscience (EHESS / CNRS / ENS), Ecole Normale Supérieure, Université de Recherche PSL, 29 rue d'Ulm, 75005 Paris, France.

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