ソース
サックラー発達心理生物学研究所、コーネル大学のワイルメディカルカレッジ、ニューヨーク、ニューヨーク、10021、米国。 [メール保護]
抽象
青年期は、致命的な結果につながる可能性のある危険を冒す行動によって特徴付けられています。 この研究では、報酬を求める行動に関係する神経系の神経生物学的発達を調べました。 7人の参加者（29〜XNUMX歳）は、イベント関連の機能的磁気共鳴画像法と、報酬値をパラダイム的に操作するパラダイムを使用してスキャンされました。 結果は、青年期の前頭前野活動と比較して、側坐核活動が誇張されていることを示しています。これは、これらの地域のさまざまな発達の時間経過によって推進されているように見えます。 青年期の側坐核の活動は、活動の大きさは誇張されていたものの、活動の程度と報酬値に対する感受性の両方で成人の活動と同じように見えました。 対照的に、青年期の眼窩前頭皮質活動の程度は、大人よりも子供に似ており、活動の焦点パターンは少なかった。 これらの発見は、成熟する皮質下システムが、後の成熟するトップダウン制御システムと比較して不均衡に活性化され、青年期の行動を即時の長期的な利益に偏らせることを示唆している。
概要
薬物乱用の発症は、青年期のリスクテイキング期間の増加中にしばしば発生します（Silveriら、2004）。 若者がリスクテイキング行動の増加になりやすい神経生物学的要因については、これまでほとんど知られていない。 成人では、中脳辺縁領域が報酬に関係している（Knutsonら、2001; エリオット他、2003; McClureら、2004）、 危険負担 （Kuhnen and Knutson、2005）、および依存症（ハイマンとマレンカ、2001; Volkow et al。、2004）、しかし、これらのシステムの開発についてはあまり知られていない。 この研究の目的は、思春期は、小児期および成人期に比べて報酬に対する応答性が高まる発達期であるという仮説を検証することでした。 具体的には、前頭前野（例：眼窩前頭皮質（OFC））領域と比較した皮質下［例：側坐核（NAcc）］の発達の違いが、リスクテイキング行動の増加の説明に役立つこの発達期間を特徴づけるかどうかを調べた。 。
青年期は、行動調節に関与する前頭線条体回路の継続的な構造的および機能的発達によって特徴付けられます。 青年期ラットは、線条体における報酬関連のドーパミン伝達の増加を示します（Laviolaら、1999）、および非ヒト霊長類は、前頭前野（PFC）のドーパミン作動性神経支配の増加を示します（ローゼンバーグとルイス、1994, 1995）。 人間のイメージング研究は、前線条体領域の変化を示しています（Gieddら、1999; Sowellら、1999; Caseyら、2005）認知制御の増加と並行しているように見える（Caseyら、1997; Rubiaら、2000; ルナら、2001; ルナとスウィーニー、2004; スタインバーグ、2004）。 これらの変化は、前頭前野の活性化が時間の経過とともにびまん性からより局所的な動員にシフトすることを示しているようです（Caseyら、1997; Bungeら、2002; Mosesら、2002; Durstonら、2006）。 神経画像研究では、このような発達的変化のメカニズムを明確に特徴付けることはできません（例えば、シナプスの剪定、髄鞘形成）。 ただし、これらのボリュームと構造の変化は、成熟中のこれらの脳領域からの相互投影の精密化と微調整を反映している可能性があります。 したがって、この解釈は推測に過ぎません。
最近、神経画像研究により、青年における報酬関連の処理の調査が開始され、成人に見られるようにNAccの活性化が示されました（Bjorkら、2004; Mayら、2004; Ernstら、2005）。 ただし、青年と成人の活動の違いについては、結果がまちまちです。 これらの研究は、OFCではなく側座の領域に主に焦点を当てて変化を調べています。 さらに、小児期から成人期までのNAccおよびOFCの発達を特徴付けることにほとんど注意が払われていません。 この開発の追跡は、思春期に報告された変更がこの開発期間に固有のものであるか、成熟した線形の変更を反映するかについての追加の制約を提供します。
ここでは、機能的磁気共鳴画像（fMRI）を使用して、行動および神経の反応を調べて、開発全体で価値操作に報いる。 私たちは、動物の以前のレポートを与えられたNAccとOFCに焦点を当てました（彦坂と渡辺、2000; Pecinaら、2003）、イメージング（O'Doherty et al。、2001; Zaldら、2004）、および依存症（ハイマンとマレンカ、2001）報酬関連の学習にそれらを関与させる研究。 げっ歯類モデルに基づいて（Laviolaら、1999; スピア、2000）および以前のイメージング作業（Ernstら、2005）、私たちは、子供と大人と比較して、思春期の若者は、トップダウンPFC領域での成熟度の低い活性化と協調して、この期間の側坐核内の洗練された焦点活性化を示唆する誇張した側座応答を示すと仮定しました。
材料と方法
参加者。
16人の子供（7人の女性;平均年齢7歳の11–9.8歳）、13青年（6人の女性;平均年齢13歳の17–16歳の高齢者）、および12右利きの健康な成人（6人女性;高齢者） 23–29、平均年齢25歳）がfMRI実験に参加しました。 成人データに関する別の統計分析が以前に報告されました（Galvanら、2005）。 2人の子供と0.5人の青年は、過度の動き（> 1.56 mm）のために分析から除外されました。 分析に含まれるXNUMX人の被験者（XNUMX人の子供とXNUMX人の大人）の動きは、任意の方向で> XNUMXボクセル（XNUMX mm）でした。 分析からこれらの被験者を除外しても結果は変わらず、異なる年齢層は面内運動で有意差はありませんでした（成人： x = 0.48、 y = 0.76、 z = 0.49; 青年期： x = 0.26、 y = 0.58、 z = 0.45; 子供： x = 0.18、 y = 0.76、 z = 0.36）。 被験者は、神経障害または精神障害の既往がなく、それぞれがコーネル大学のWeill Cornell Medical CollegeのInstitutional Review Boardによって承認されたプロトコルについてインフォームドコンセント（親の同意と青少年および子供に対する同意の子供）を与えました。 思春期と子供に関する実験は、実験前に模擬スキャナーでシミュレートされ、実際の実験中に聞こえる音にさらされました。
実験的なタスク。
参加者は、以前に非ヒト霊長類で使用されていた遅延応答2択課題の適応バージョンを使用してテストされました（クロムウェルとシュルツ、2003）および前に説明した（Galvanら、2005）イベント関連のfMRI研究（図1）。 このタスクでは、3つのキュー（カウンターバランス）がそれぞれ個別の報酬値に関連付けられました。 被験者は、人差し指または中指のいずれかを押して、プロンプトが表示されたときにキューが表示された側を示し、ミスをせずにできるだけ早く応答するように指示されました。
行動パラダイム。 左のパネルでは、3つのキューがそれぞれ、実験を通して一定のままである明確な報酬値（被験者間で相殺された）とペアにされました。 右のパネル、パラダイムは、12のITIに合わせて時間的に分離されたキュー、応答、および報酬で構成されていました。 試用期間の合計は20秒でした。
刺激パラメータは以下の通りでした。 3つの海賊漫画画像の1つが、1000 msの中央凝視の左側または右側のいずれかに擬似ランダムな順序で表示されました（図1）。 2000 msの遅延後、被験者は凝視の両側に2つの宝箱の応答プロンプト（2000 ms）を提示され、海賊が凝視の左側にいた場合は右手の人差し指でボタンを押すように指示されました。海賊が凝視の右側にいた場合、右中指。 さらに2000ミリ秒遅れて、画面の中央に小、中、または大量のコインの報酬フィードバックが表示されました（1000ミリ秒）。 各海賊は、個別の報酬額に関連付けられていました。 次の試行の開始前に12の試行間隔（ITI）がありました。 試用期間の合計は20秒でした。 回答に失敗した場合、またはエラーを犯した場合、被験者は報われませんでした。 どちらの場合も、通常は報酬フィードバックを受け取るときにエラーメッセージを受け取りました。
被験者は、研究への参加に対して$ 50を保証され、タスクのパフォーマンス（反応時間と精度によってインデックス付けされる）に応じて、さらに$ 25まで稼ぐことができると言われました。 報酬の金額は明らかに異なっていましたが、パイロットの研究中に被験者は各試行の後にお金を数えたと報告したため、各報酬の正確な値は被験者に開示されませんでした。 磁気共鳴（MR）スキャナーのボア内の液晶ディスプレイビデオディスプレイと光ファイバー応答収集デバイスを使用して、刺激が統合機能イメージングシステム（PST、ピッツバーグ、ペンシルバニア州）で提示されました。
実験は、18試行の5回の実行（小、中、大の各6回の報酬試行）で構成され、それぞれ6分と8秒続きました。 各実行には、各報酬値のランダムな順序で提示された6つの試行がありました。 各実行の終わりに、被験者はその実行中に獲得した金額について更新されました。 獲得した金額は、すべての被験者で一貫しており、全員が継続的な強化スケジュールを受け取りました（試験の100％で報償）。 実験を開始する前に、被験者はモチベーションを確保するために獲得できる実際のお金を見せられました。 彼らは、使用された刺激に慣れることを含む詳細な指示を受けました。 たとえば、被験者には、実験中に表示される3つのキューと3つの報酬額が示されました。 手がかりが報酬にどのように関連しているかは知らされませんでした。 私たちは、3つの報酬があり、1つは小、もう1つは中、もう1つは大であることを明確に強調しました。 刺激のコインの数は報酬の増加とともに増加するため、これらの量は実験で視覚的に明らかです。 実験の終わりに被験者の結果報告中にこの関連について明示的に尋ねられた場合、1人の被験者のみが特定の刺激と報酬量の間の関連を明確にすることができました。
画像取得。
3T General Electric（ウィスコンシン州ミルウォーキー）MRIスキャナーと直交ヘッドコイルを使用してイメージングを実行しました。 機能的なスキャンは、スパイラルの入出力シーケンス（グラバーとトーマソン、2004）。 パラメーターには次が含まれます。繰り返し時間（TR）、2000 ms。 エコー時間（TE）、30 ms; 64×64マトリックス。 29 5 mm冠状スライス; 3.125×3.125 mmの面内解像度。 フリップ、90反復の184°。各実行の開始時に4つの破棄された収集を含みます。 解剖学的T1強調面内スキャンが収集されました（TR、500、TE、分、256×256、視野、200 mm、5 mmスライス厚）、機能画像と同じ場所で3次元に加えて定常状態の画像での高解像度のスポイルドグラジエントリコール取得のデータセット（TR、25、TE、5、1.5 mmスライス厚、124スライス）。
イメージ分析。
Brainvoyager QX（Brain Innovations、マーストリヒト、オランダ）ソフトウェアパッケージを使用して、イメージングデータの変量効果分析を実行しました。 分析の前に、以下の前処理手順が生画像で実行されました：剛体変換によるすべてのボリュームの最初のボリュームへの空間的アライメントによる小さな頭の動きを検出および修正する3次元モーション補正、スライススキャン時間修正（sinc補間を使用）、線形トレンド除去、時間経過あたり3サイクル以下の非線形ドリフトを除去するハイパス時間フィルタリング、および半値全幅4 mmのガウスカーネルを使用した空間データ平滑化。 この分析に含まれる被験者の推定回転および並進運動が2 mmを超えることはありませんでした。 機能データは、目視検査により最適なフィットを得るために、対応するポイントのアライメントと手動調整により解剖学的ボリュームに登録され、Talairach空間に変換されました。 機能ボクセルは、48.83 mmの取得ボクセルサイズから補間されました3 1 mmの解像度3 タライラッハ変換中。 NAccとOFCは、Tulairach座標とDuvernoy脳アトラスを参照して定義されました（Talairach and Tournoux、1988; Duvernoy、1999).
最初のオムニバス一般線形モデル（GLM）分析には、すべての被験者と、トライアル全体（トライアル前ベースラインに対する）のすべての実行が含まれ、報酬に敏感な領域（NAccおよびOFC）を決定しました。 統計分析が各年齢グループの同じ地域で実行されることを保証するために、別々のGLM分析が実行されました。 各グループは、報酬とベースラインのコントラストに基づいて、NAccおよびOFCで活性化を示しました。 これらの領域のローカリゼーションは、Durvernoy脳アトラスを参照してTalairach座標によって各グループごとに個別にさらに確認されました（Talairach and Tournoux、1988; Duvernoy、1999） 上記のように。 これまでの方法論的研究により、現在の研究でテストされた年齢を超えた血行動態反応の定位的記録と時間経過は異なるものではないことが示されています（Burgund et al。、2002; Kang et al。、2003）。 その後の分析と 事後に この最初のオムニバスGLMで特定された地域に対して、すべてのグループをまとめて、各グループごとにコントラストを実行しました。 最後に、NAccおよびOFC（補足図1、次のURLで入手可能）で、3つのグループすべてで一般的に活性化されるボクセルを特定する連結分析が実行されました。 www.jneurosci.org as 補足資料）。 連結分析で識別された関心領域は、最初のオムニバスGLMで識別された領域と重複しました。 事後に テストでは、上記の分析で得られたものと同様の効果が確認されました。
グループ全体の分析では、オムニバスGLMはトライアル全体のすべての実行で構成されました（5実行×37被験者= 185 z-正規化された機能的タイムコース）および報酬の大きさを主要な予測因子として実施されました。 予測変数は、理想的なボックスカー応答（タスクプレゼンテーションのボリュームの1の値と残りの時点の0のボリュームを想定）と血行動態応答の線形モデル（ボイントンら、1996）および実験の各タイムコースの設計マトリックスの作成に使用されます。 正しい試行のみが含まれ、エラー試行用に個別の予測変数が作成されました。 各グループの正しい試行の総数は次のとおりです。n = 13）、青少年向けの1061（n = 12）、および大人用の1067（n = 12）。 子ども向けのより少ない試行回数は、追加の子ども被験者を含めることで修正されました。
ポストホック 次に、コントラスト分析を実施しました t NAccおよびOFCの関心領域を識別するために、予測変数のβ重みのテスト。 ランダム効果分析を使用してコントラストを実施しました。 トライアル開始前の固定の18 s（トライアルの合計期間は2 s）に対するトライアル全体（20 s）の各データポイント全体でのMR信号の時系列と変化率は、有意にアクティブなボクセルのイベント関連平均を使用して計算されましたコントラスト分析から得られた。 年齢グループごとに各地域で募集されたボクセルの数の計算は、上記の各グループで行われたGLM分析に基づいていました。
多重比較の修正は、AFNI内のAlphaSimプログラムを使用して実行されたモンテカルロシミュレーションに基づいていました（コックス、1996）、適切な隣接しきい値を決定して、修正されたαレベルを達成する p <0.01（Formanら、1995）450 mmの検索ボリュームに基づく3 NAccの場合。 修正されたαレベル p OFCの<0.05は、約25,400mmの検索ボリュームに基づいています3 (Formanら、1995）。 OFCの活性化は、 p グループ全体で<0.01。a
結果
イメージング結果
イメージングデータのオムニバスGLM分析により、NAcc [右（x = 6、 y = 5、 z = −2）と左（x = - 8、 y = 6、 z = −2）]および右OFC（x = 46、 y = 31、 z = 1） 図2, A および C、次の試行の開始前の18の試行間隔と比較した、すべての被験者と試行全体（2）の実験の実行全体における報酬値を主な予測因子として使用します（報酬対ベースラインコントラストなど）。 これらの地域では、報酬値の主な効果がありました（F(2,72) = 8.424; p = 0.001）（図2B）NAccにはありますが、OFCにはありません（F(2,72) = 1.3; p = 0.44）（図2D). ポストホック t NAccの報酬の主な効果に関するテストでは、大小の有意差を確認しました（t(36) = 4.35; p <0.001）、大および中（t(36) = 2.01; p <0.05）、および中小規模（t(36) = 2.09; p <0.04）報酬、より大きな報酬のためのより大きなアクティベーション。
側坐核の局在（A）および眼窩前頭皮質（C）報酬へのアクティベーション。 側坐核における報酬値の主な効果がありました（B） [右 （x = 6、 y = 5、 z = −2）と左（x = - 8、 y = 6、 z = −2）]が、右外側眼窩前頭皮質（x = 46、 y = 31、 z = 1）（D）。 エラーバーはSEMを示します。 アスタリスクは、小と中、中と大、小と大の間の大きな違いを示しています。
報酬を与える活動の規模と程度の発達上の違い
この研究では、報酬が発達全体の神経動員にどのように影響するかに焦点が当てられているため、最大報酬に対する試験のために、側座の大きさと程度およびOFC活性の発達の違いを調べました。 活動の大きさは、実験全体で平均された試行の直前の試行間の凝視間隔（18 s）に対する試行の最初の2で平均されたMR信号の変化率として計算されました（90試行= 900スキャン）。 この計算は、各グループに対して実行されました。 アクティビティの範囲は、同じコントラストを使用して、グループごとの実行全体のアクティビティの量（ボクセルの数）として計算されました。
アクティビティの大きさ。
側座とOFCでは、MR信号の変化率に著しい発達上の違いがありました（F(2,22) = 6.47、 p <0.01; F(2,22) = 5.02、 p = 0.01、それぞれ）（図3A,B）。 側座では、青少年が最大の信号変化を示しました。 ポストホック テストでは、青少年と子供の間の有意差を確認しました（t(11) = 4.2; p = 0.03）と青少年と成人の間（t(11) = 5.5; p = 0.01）側座の活動の大きさ。 OFCでは、 事後に テストでは、子供と青年の間の有意差を確認しました（t(11) = 4.9; p = 0.01）と子供と大人（t(11) = 3.99; p = 0.01）。 したがって、青年は側座での活動の強化を示し、このパターンはOFCや子供や大人とは異なっていました。
側座の大きさと範囲および報奨するOFC活動。 A、思春期の若者は、側坐核の子供と大人に比べて、MRシグナルの大幅な変化を誇張して示しました。 B、OFCでは、思春期および成人と比較して、子どものMR信号の変化率が最大でした。 C、小児は、青年および成人に比べて側座で最大の活動量を示しました。 D、小児および青年は、成人に比べてOFCでより大きな活動量を示しました。 エラーバーはSEMを示します。 アスタリスクは、小児と青年、青年と成人の間の活性化の有意な違いを示しています A; 思春期と成人に比べて子供のより大きな活性化 B; 青年期および成人に比べて子供の活動量が多い C; 青年に比べて子供の活動量が多く、成人に比べて青年の活動量が多い D.
活動の範囲。
側座の活動の程度に発達上の大きな違いがあった（F(2,22) = 4.7; p <0.02）およびOFC（F(2,22) = 5.01; p = 0.01）。 ポストホック テストでは、思春期（503±43補間ボクセル）と比較して、子供の側坐核の最大量（389±71補間ボクセル）が確認されました（t(22) = 4.2; p <0.05）および成人（311±84補間ボクセル）（t(22) = 3.4; p <0.05）（図3C）。 青年と成人に差はなかった（t(22) = 0.87; p = 0.31）。 OFCの場合、子（864±165補間ボクセル）（t(22) = 7.1; p = 0.01）と青少年（671±54）（t(22) = 5.8; p = 0.01）成人と比較して最大の活動範囲を示した（361±45ボクセル）（図3D）、しかし、子供と青年の間には有意差はなかった（t(22) = 1.8; p = 0.07）。 この活動パターンは、NAccと比較したOFCの長期にわたる発達を反映しています（図4、グラフ）。
すべての被験者の側坐核とOFCの正規化された活動範囲の測定値、活動の平均範囲（x -平均/平均）各地域。
報酬値の時間的処理における発達の違い
実験を通して神経動員の変化の違いを調べるために、NAccまたはOFCのMR信号の変化に対する時間（初期、中間、および後期試験）の主な効果と相互作用を調べました。 時間の効果は、側座の報酬によるグループごとの時間の相互作用でのみ観察されました（F(8,136) = 3.08; p = 0.003）、OFC（F(8,136) = 2.71; p = 0.02）。 この相互作用は主に、実験の後期トライアル中に発生した変化によって促進されました（初期、中期、および後期トライアルの関数としての変化については、 www.jneurosci.org as 補足資料). 図5 および 6 各地域のグループごとの後半の試行に対する、小、中、大の報酬値の関数として、MR信号の時間的変化を示します。 これらの時系列は、応答後の約5〜6秒で発生する小規模および大規模な報酬試験で、3人の年齢グループすべてがMR信号の変化を示す時点で、子供または大人に比べて思春期の側坐核活動の誇張された変化を示します。 このパターンは、図に示されています 図7 明確にするために（この時点での3つの年齢層すべてのOFC活動の変化については、補足を参照してください。 図3、で入手可能 www.jneurosci.org as 補足資料).
各年齢層の実験の後期試験での小、中、大の報酬値の関数としての側坐核の時間的変化。 灰色のバーは、応答後のポイント〜5–6に対応します。 エラーバーはSEMを示します。 アスタリスクは、グループ間のアクティベーションの違いを示します。
各年齢層の実験の後期試験の小、中、大の報酬値の関数としての眼窩前頭皮質の時間的変化。 灰色のバーは、応答後のポイント〜5–6に対応します。 エラーバーはSEMを示します。 アスタリスクは、グループ間のアクティベーションの違いを示します。
MRシグナルの変化率〜5–6は、各年齢層の試用前ベースラインに対する応答後、小規模および大規模の報酬試験での小児または成人に対する青年の側坐核活動の誇張された変化を示します。 エラーバーはSEMを示します。 アスタリスクは、グループ間のアクティベーションの違いを示します。
行動結果
タスクと報酬値に対する時間の影響は、正しい試行と平均精度のための平均反応時間の従属変数について、5（実行）×3（小、中、大報酬）×3（グループ）ANOVAでテストされました。 報酬値の主な効果がありました（F(2,72) = 9.51; p = 0.001）およびグループ（F(2,220) = 4.37; p = 0.02）および時間ごとの報酬の重要な相互作用（F(8,288) = 4.176; p <0.001）および時間ごとの報酬によるグループ化（F(16,272) = 3.01; p = 0.01）平均反応時間。 報酬の主な効果は、すべての被験者で、平均反応時間が最大の報酬（平均、515.47、SD、178.75、 t(36) = 3.8; p <0.001）中程度（平均、556.89; SD、180.53）または小さな報酬（平均、552.39; SD、180.35）と比較して。 時間による報酬の重要な相互作用は、主に時間による報酬によるグループのXNUMX方向の相互作用によって推進されました。 大人は、実験の終わりまでにXNUMXつの報酬値すべてに対する平均反応時間が異なっていました（図8）。 思春期は、中小の報酬に比べて中小の報酬に比べて大きい方が有意に速かった。 子供たちは、小、中、大の報酬に対する平均反応時間に有意差を示さなかった。 平均反応時間または平均精度と側座または眼窩前頭活動の間には有意な相関はありませんでした。
行動の結果。 各年齢グループの実験の初期、中期、および後半の試行について、小、中、大の報酬値の関数としての平均反応時間を示しています。 エラーバーはSEMを示します。 アスタリスクは、青少年の場合に比べて中小の報酬に対する反応時間が遅いこと、成人の場合に比べて中および小に比べて反応時間が遅いことを示します。
報酬の有意な影響はなかった（F(2,72) = 0.26; p = 0.40）、グループ（F(2,220) = 0.73; p = 0.80）、または時間（F(4,476) = 0.57; p = 0.44）または平均精度の相互作用。 すべての被験者は、報酬値全体で高い精度を示しました（子供：小、96％、中、98％、大96％、青年：小、98％、中、99％、大、99％、および成人：小、98％;中、99％、大、99％）。
議論
この研究では、行動と神経の反応を調べて、開発全体にわたる価値操作に報いる。 私たちの調査結果は、NAccおよびOFCリクルートメント、以前は報酬処理に関係していた地域で、青少年は子供や大人とは異なるという仮説を支持しています（Knutsonら、2001）と中毒（Volkow et al。、2004）。 私たちの結果はrod歯類と一致しています（Laviolaら、2003）および以前の発達イメージング（Ernstら、2005）青年期の強化された側坐薬活動の研究。 これらの発見は、これらの地域のさまざまな発達軌道が、この発達期間中に観察される衝動的で危険な行動の増加に関係している可能性があることを示唆しています。
構造と機能の発達的変化
強化された側坐薬の活動は、子供に比べて思春期の若者の活動の洗練されたパターンによって並行されましたが、大人に似ています。 対照的に、思春期の若者は、成人よりも子供に類似したより多くのびまん性のOFC補充を示した。 これらのデータを解釈して、思春期にはNAccの発達がOFCの発達に先行する可能性があることを示唆しています。 びまん性から局所リクルートメントへの移行を伴う前頭前野の長引く発達は、MRIベースの神経解剖学と一致しています（Sowellら、1999; 2003; Gogtay et al。、2004）およびfMRI研究（Caseyら、1997, 2002; Brownら、2005, Durstonら、2006）前頭前野の開発（Caseyら、2005).
前線条体領域内の活動量の発達的変化（Sowellら、1999）は、この期間中に発生する既知の発達プロセス（樹状突起の樹木化、シナプスの剪定、髄鞘形成など）に照らして興味深いものです。 ただし、fMRIもMRIも、このような変化のメカニズムを明確に特徴付ける分析レベルを提供しません。 ボリューム測定は、大きさの違いの解釈を制限するために部分的に使用されましたが、NAccとOFCの活動のボリュームと大きさの変化は、経験と開発によるこの回路の微調整を反映していると推測できるだけです。
前頭線条体領域の差動リクルートメントは、いくつかの発達fMRI研究で報告されています（Caseyら、2002; モンク他、2003; Thomasら、2004）。 通常、これらの知見は、前頭前野と皮質下領域の不均衡ではなく、未熟な前頭前野の観点から解釈されています。 さまざまな状況で適切な行動を導く前頭前野の証拠が与えられた（ミラーとコーエン、2001）未熟な前頭前野の活動は将来の結果の適切な見積もりや危険な選択の評価を妨げるかもしれず、そのため、報酬の評価に与える影響は、人よりも少ないかもしれません。 このパターンは、決定が即時の長期的な利益によって偏っているときの皮質活動と比較して、皮質下活動の上昇を示す以前の研究と一致している（McClureら、2004）。 さらに、側座の活動は、その後のリスクテイキング行動と正の相関があることが示されています（Kuhnen and Knutson、2005).
開発全体にわたる報酬関連の学習
この研究の1つの目標は、開発全体の報酬学習を特徴付けることでした。 大人は3つの手がかりに対して行動の違いを示し、大きな報酬の手がかりに対して最も速い反応を示しました。 思春期の人はあまり個別の反応を示さず、子供たちはほとんどまたはまったく学習しません。 開発全体の学習が遅いことは、予測イベントと報酬結果の間の連想学習を妨げる可能性のある長引くOFC開発のイメージング結果と類似しています。 この解釈は動物によってサポートされています（彦坂と渡辺、2000; 中田様とロビンス、2003; Cetin et al。、2004; 細川他、2005）および人間の画像（エリオット他、2000; O'Doherty et al。、2003; McClureら、2004; Coxら、2005; Galvanら、2005）選択行動の最適化における予測イベント（刺激と反応）と報酬結果間のリンクの学習と表現におけるOFCの役割を示す研究。
これまでの報酬の画像研究では、報酬の結果の関数として行動の違いを示すことができたものはほとんどありません（春野ら、2004; Delgado他、2005; Galvanら、2005）。 ここで、私たちのデータは、報酬関連の神経反応が行動の出力に影響することを示唆しています。 行動の変動が最小限であるため、以前の著者は、さまざまな報酬条件が行動の出力を偏らせるかどうかを判断できなかった可能性があります。 行動の違いを区別できる理由の1つは、私たちのパラダイムが、継続的な強化スケジュールを使用することで行動の反応と学習を最大化するように設計されたためかもしれません（ディキンソンとマッキントッシュ、1978; ゴットリーブ、2004, 2005）。 動物研究では、断続的な強化スケジュールに比べて継続的な学習スケジュールの方が速いことが示されています（ゴットリーブ、2004）これは、被験者全体での大規模な報酬試行に対するより速い応答と、後半の試行までに成人の報酬値ごとに異なる行動パターンを説明した可能性があります。
報酬はさまざまなコンテキストと年齢に関連しています
報酬の好みは、報酬のコンテキスト（トヴェルスキーとカーネマン、1981; Tremblay and Schultz、1999）。 私たちの研究からの証拠は、青年期の相対的な報酬選好が誇張されているという概念を支持しています。 思春期の若者は、勝利条件で大人よりも肯定的な感情の強度が強く、太い信号強度がより強いと報告しています（Ernstら、2005）。 思春期の若者は、小さな報酬を報酬の省略とみなしていた可能性があります。これは、線条体活動を減少させることが以前に示された、特定の時間に予想されるイベントの欠如に似ています（Davidsonら、2004）。 この発見は、より小さな報酬のための早期試験から後期試験への反応時間の遅延に対応しており、この状態が青年にとってより否定的であると認識された可能性があるという追加の証拠を提供します。 一緒に、これらの発見は、報酬知覚が思春期中の神経系の変化の影響を受ける可能性があることを示唆しています（アーウィン、1993).
発達上の変化は学習と変化を並行させる可能性がある
最近では、 パスパシーとミラー（2005） サルでは、線条体領域が最初に報酬の偶発事象を検出し、その後、前頭前野が行動を起こすようにバイアスをかけているように見えることを示しました。 他の研究では、OFCが反応と結果を結び付けることに関与しているように思われることが示されています（エリオット他、2000; Galvanら、2005）。 ただし、この効果は前頭前野システムの成熟度と前線条体領域間の相互接続（ハーバー、2003）平均反応時間で指標付けされているように、大人がする程度まで、子供と青年は学習を示さなかったため、アクションを結果に関連付けます。 子供たちがさまざまな報酬の価値を区別することを学ぶことができなかったのか、それとも小さな報酬で大きな報酬と同じくらい幸せだったのかは、未解決の問題のままです。
若い被験者の神経反応よりも行動反応の感度が低いという知見は、神経の変化が行動の変化に先行することを示す以前の学習研究と一致する可能性があります（Tremblay et al。、1998）。 青年は、他の報酬値と比較して、実験の終わりまでに、より大きな報酬試行に対して有意に速かったが、側坐核は、成人と同様に、各報酬値に対して異なる活動パターンを示した。 この説明が正しければ、追加のトレーニングで、青年期の行動パフォーマンスが最終的に側坐核の活動と平行することを期待するかもしれません。 同様に、子供にも同様のパターンが現れると予想されますが、より広範なトレーニングが必要です。
現在の調査結果と以前の調査結果の対比
青少年の誇張された側座応答は、 メイら。 （2004） および Ernst等。 （2005）, Ｂｊｏｒｋ ｅｔ ａｌ。 （2004） ゲイン対ノーゲインコントラストの間に大人に比べて側坐核の活動が減少することを発見しました。 一方、ビョーク等。 （2004）は、実験全体でMR信号の変化を報告し、実験全体と初期および後期の試験中にMRの変化を調べました。後の試験では、成人に比べて青年でより大きな活性化が示されました。
既存の文献と比較した現在の研究の2番目の違い（O'Doherty et al。、2001, エリオット他、2003, Galvanら、2005）、被験者全体のOFCにおける報酬値の主な効果の欠如でした。 この主な効果を調べる際に、年齢層および実験全体でOFC活性を崩壊させました。 OFCの他の報酬研究には、この地域での活動の拡散的でより多様なパターンを持つ発達集団は含まれていません（Caseyら、1997）。 したがって、発達集団を含めると、OFC活動の一貫性の低いパターンで、この地域の募集の変動性が増加しました。 さらに、我々のデータは、実験のその後の試験では、OFC活動はより小さな報酬と比較してより大きく異なるが、NAccに比べて報酬値へのマッピングの精度が低いことを示しました。以前の作業と一致するグループ（Galvanら、2005）と他の人（エリオット他、2003).
含意
我々の結果は、欲求行動に関係する皮質下領域に比べて、トップダウン制御システムに長期にわたる成熟の変化があることを示唆しています。 これらのさまざまな発達の軌跡は、制御システムよりも欲求システムによって駆動されている思春期の準最適な選択に寄与する可能性があります（スピア、2000）。 報酬関連の中脳辺縁系回路の構造的および機能的接続の発達を理解することで、報酬を求めることおよび思春期の発症中毒の増加を神経生物学的にさらに分野に伝えることができます。
ここで提案するものと同様のニューラルフレームワークが、依存症を説明するために提案されています。 したがって、PFCは衝動的な皮質下システムによって「ハイジャックされ」、将来の結果のコンテキストで決定を適切に調整できなくなる可能性があります（ベカラ、2005）。 調査結果はこの推測と一致していますが、典型的な開発中に発生します。 したがって、前頭前野の規制システムと比較した皮質下システムの不均衡な貢献は、思春期の若者を薬物使用、そして最終的には嗜癖に陥らせる悪い意思決定の根底にある可能性があります。
脚注
- 受信された 1月の5、2006。
- 改訂を受け取りました 、15を2006ことがあります。
- 受け入れ 、25を2006ことがあります。
↵a これらのシミュレーションによって、それぞれ座位とOFCの6と10のクラスターサイズが決定されました。 思春期のデータと子のデータのそれぞれ8と10のクラスターサイズは、より厳しいしきい値（p <0.002および p <0.001、それぞれ）。 OFCでは、青年と子供でそれぞれ14と18のクラスターサイズが、より厳しいしきい値を生き延びました（p <0.004および p <0.001、それぞれ）。
この作業は、薬物乱用助成金に関する国立研究所R01 DA18879およびR21 DA15882、国立精神衛生研究所助成金P50 MH62196（BJC）、および国立眼科研究所助成金T32 EY07138フェローシップ（AG）によって部分的にサポートされました。 この調査に参加したすべての参加者とその家族と3人の匿名のレビュアーに感謝します。
- Adriana GalvanまたはBJ Casey、1300 York Avenue、Box 140、ニューヨーク、NY 10021のいずれかに対応する必要があります。 Eメール： [メール保護] or [メール保護]
参考文献
この記事を引用している記事
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