前線条体成熟は思春期の思春期合図に対する認知制御障害を予測する（2011）

実験課題

参加者は、恐怖、幸福、および平静の顔の表情を刺激として、ゴー・ノーゴー課題（Hareら、2005年、Hareら、2008年）を完了しました。本報告では幸福と平静の条件に焦点を当て、以前の報告（ Hareら、2008年）の焦点であった恐怖条件をグループ分析から除外しています。単一のfMRI実行内で、2種類の表情が提示されました。1つは「ゴー」（つまりターゲット）刺激として参加者にボタンを押すように指示され、もう1つは「ノーゴー」（つまり非ターゲット）刺激として参加者がボタンを押すのを控えるように指示されました。すべての表情の組み合わせがターゲットと非ターゲットの両方で使用され、2（反応：ゴー、ノーゴー）×3（感情：恐怖、平静、幸福）の要因計画となりました。各試行の開始前に、どの表情が目標刺激となるかを示す画面が表示され、参加者はその表情にのみ反応し、他の表情には反応しないように指示された。また、参加者はできるだけ速く反応するように、ただし間違いをしないように努めるように指示された。

刺激と装置

刺激は、NimStim の顔表情セット ( Tottenham, et al., 2009 ) から選ばれた、それぞれ異なる表情の、幸せ、恐怖、穏やかな顔で構成されていた。穏やかな顔 (中立的な顔のやや快いバージョン) が使用されたのは、先行研究で中立的な顔が発達期の集団では否定的に解釈される可能性があることが示されているためである ( Gross & Ballif, 1991 ; Herba & Phillips, 2004 ; Thomas, et al., 2001 )。課題は EPrime ソフトウェアを使用して提示され、被験者は IFIS-SA システム (fMRI Devices Corporation、ウィスコンシン州ウォーキシャ) に統合されたオーバーヘッド液晶ディスプレイ (LCD) パネルでそれを見ることができる。IFIS システムと統合された EPrime ソフトウェアは、ボタンの反応と反応時間を記録した。

タスクパラメーター

データは、感情（幸福、平静、恐怖）と反応（ゴー、ノーゴー；図1 ）の各組み合わせを表す6つの機能的ランで、迅速なイベント関連デザインを使用して取得されました。各試行では、顔が500ミリ秒間表示され、その後、参加者が注視点の十字線を見ながら休息する、2秒から14.5秒（平均5.2秒）の変動する試行間間隔が続きました。各ランでは、合計48回の試行が擬似ランダムな順序で提示されました（ゴー36回、ノーゴー12回）。各表情タイプについて、合計でノーゴー試行が24回、ゴー試行が72回取得されました。

図1

fMRI実行内のXNUMXつの試行の概略図。 この例では、穏やかな顔がターゲット刺激であり、参加者はボタンを押して「行く」必要があります。 幸せそうな顔は、参加者がボタンを押すのを差し控えるべきである非標的（「nogo」）刺激です。 ...

画像取得

参加者は、直交ヘッドコイルを備えた General Electric Signa 3.0T fMRI スキャナー (General Electric Medical Systems、ミルウォーキー、ウィスコンシン州) でスキャンされました。高解像度の T1 強調解剖学的スキャン スポイルド グラジエント シーケンス ([SPGR] 面内解像度 256 × 256、視野 [FOV] 240 mm、軸方向スライス 124 × 1.5 mm)、または 3D 磁化準備高速取得グラジエント エコー シーケンス ([MPRAGE] 面内解像度 256 × 256、FOV 240 mm、矢状スライス 124 × 1.5 mm) が各被験者について取得され、データの Talairach グリッド空間への変換と局在化が行われました。機能データの取得には、スパイラルイン・アウトシーケンス（Glover & Thomason、2004）が使用されました（繰り返し時間 = 2500ms、エコー時間 = 30、FOV = 200 mm、フリップ角 = 90、スキップ 0、64 × 64 マトリックス）。TR ごとに 34 枚の厚さ 4 mm の冠状断スライスが取得され、解像度は 3.125 × 3.125 mm で、後頭葉後部を除く脳全体をカバーしています。

行動データの分析

幸福で落ち着いた状態でのヒット（正しい応答）、ミス（誤った応答の欠如）、正しい拒否（正しい応答の差し控え）、および誤警報（誤った応答）率を計算することにより、行動データの精度を分析しました。 分析のために、参加者は、子供（6–12の年齢）、10代（13–17の年齢）、および成人（18歳以上）のサブグループにグループ分けされました。

fMRIデータの解析

fMRIデータの解析は、Analysis of Functional Neuroimages (AFNI)ソフトウェア（ Cox、1996 ）内で行われた。機能データは、スライス時間補正、頭部運動補正のためのラン内およびラン間の再位置合わせ、各参加者の高解像度解剖学的スキャンとの位置合わせ、パーセント信号変化単位へのスケーリング、および半値全幅（FWHM）6 mmのガウスカーネルによる平滑化が行われた。

各参加者について、関心のあるタスク回帰変数（calm-go、calm-nogo、happy-go、happy-nogo、fear-go、fear-nogo、エラー）をガンマ変量血行動態応答関数と畳み込み、関心のない共変量（各ランの運動パラメータ、線形および二次傾向）を組み込むことにより、タスク効果を特徴付ける一般線形モデル分析が実行されました。完全性のために、恐怖試行はタスク回帰変数（標準的なガンマ変量血行動態応答関数と畳み込み）としてモデル化されましたが、それ以上の分析は行われませんでした。タスク効果を表すパラメータ推定値（β）マップは、各被験者の高解像度解剖学的スキャンの変換から得られたワーピングパラメータを適用することにより、TalairachとTournoux（1988）の標準座標空間に変換されました。Talairach変換されたパラメータ推定マップは、3 × 3 × 3mmの解像度に再サンプリングされました。

ランダム効果グループ分析を実行して、後続の分析のために関心のある機能領域（ROI）を特定しました。 具体的には、ハッピーゴー、ハッピーノーゴー、カームゴー、およびカームノーゴーの条件は、感情の要因（被験者内：ハッピー、落ち着き）、応答（2×2×3グループ線形混合効果モデルに伝達されました。被験者内：go、nogo）、年齢（被験者間：child、teen、adult）。 応答マップの主な効果は、右下前頭回（x = 32、y = 23、z = 3）を含む認知制御要求の関数として差動的に関与する候補領域を識別したことです。 開発によって調整された応答は、腹側線条体のクラスターを含む年齢マップの主な効果で特定されました（x = −4、y = 11、z = −9）。

統計的に有意とみなされた画像所見は、AFNI 内の Alphasim プログラムで実行されたモンテカルロ シミュレーションによって規定された p 値/クラスター サイズの組み合わせを使用して、アルファ < 0.05 を維持するために、多重比較に対する全脳補正を超えました。全脳閾値の唯一の例外は、年齢効果の分析でした。線条体は衝動制御の発達において役割を果たしているため ( Vaidya et al., 1998 ; Casey et al., 2000 ; Luna et al., 2001 ; Durston, Thomas, Yang, et al., 2002 , Galvan et al., 2006 ; Somerville & Casey, 2010 )、線条体は年齢効果のボクセル単位の分析のための事前関心領域として扱われました。具体的には、背側および腹側線条体のボクセルを含む包括的な解剖学的マスク内で年齢の影響を照会し、線条体検索ボリューム（1,060ボクセル）に基づいてp < 0.05の補正済み統計閾値を適用した。分かりやすくするために、本稿全体を通して、年齢の影響データの閾値処理をp < 0.05小ボリューム補正（svc）と呼ぶ。

関心領域は、上記のピークを中心とする半径4mmの球として作成され、それぞれに10個の3×3×3ボクセルが含まれています。 各参加者およびROIの4条件（ハッピーゴー、ハッピーノーゴー、落ち着き、落ち着き）のパラメーター推定値が抽出され、効果の方向性を決定するためにオフライン分析に提出されました。 応答、感情、および発達効果（ROIが定義されたボクセルワイズコントラストとは無関係）は、2（感情：落ち着いて、幸せ）×2（タスク：行く、nogo）×3（年齢：子供、ティーン、大人）分散分析。 オフライン分析は、SPSS Statistics 17.0ソフトウェア（イリノイ州シカゴのSPSS）で実施されました。

被験者の平均誤警報率に対する二変量相関にパラメーター推定値を送信することにより、パフォーマンス変調について有意な効果をテストしました。 有意なパフォーマンス効果を部分相関分析で追跡し、年齢を制御したときにパフォーマンス効果が有意なままであるかどうかをテストしました。 逆に、有意な年齢効果は、パフォーマンスを制御するときに年齢効果が有意なままであるかどうかを識別するために、部分相関分析で追跡されました。

ゴー・ノーゴー課題を用いたこれまでの研究では、前頭線条体回路が行動抑制の成功を支える役割を担っていることが確立されている（Casey et al., 2000 ; Durston, Thomas, Yang, et al., 2002 ; Hare et al., 2005）。今回のデータセットでこの回路を特定するために、右下前頭回にあるシード領域とのタスクに基づく機能的結合の差異に敏感な精神生理学的相互作用分析（PPI）が用いられた。このシード領域では、領域活動が年齢によるパフォーマンスの違いを予測する。具体的には、この分析は、ゴー試行と比較してノーゴー試行で右下前頭回との機能的結合がより強い脳領域に敏感であった。 PPI解析は、シード領域（上記で説明した右IFG ROI x = 32、y = 23、z = 3）内の機能的時系列を抽出し、ノイズ源とアーチファクトを除去し、神経信号をデコンボリューションし、時系列データをno go対goタスクタイミングと標準的な血行動態応答関数（Gitelman、Penny、Ashburner、& Friston、2003で指定）と畳み込むという標準的な処理手順（Fristonら、1997 ）を使用して実行されました。全参加者を含むグループの結果は、p < 0.05で閾値処理され、全脳レベルで多重比較補正され、nogo試行中に右IFGと有意に大きな機能的結合を示す単一のクラスターが特定されました。このクラスターは、右IFGから内側および後方に伸び、背側線条体、特に尾状核にまで及んでいました。接続マップに基づいて、背側線条体の解剖学的境界（x = 9、y = 13、z = 6）内のクラスターサブピークを中心とした4mmの球体を配置することにより、背側線条体の関心領域が生成されました。

このROIから信号変化値を抽出し、腹側線条体と右IFGとの被験者間共活性化についてテストしました。 具体的には、前述のROIからの腹側線条体、背側線条体、および右IFG信号変化値が、ハッピーノーゴー対ハッピーゴーコントラストについて抽出されました。 これらの値は、被験者間で、子供、ティーン、および大人の参加者グループ内の二変量相関に提出されました。 これらの分析は、各年齢層内のこれらの地域間で行った試験に関連するnogoの被験者全体の共活性化の程度を特定します。 特定された共活性化値は、ある領域を活性化する傾向が参加者全体で別の領域の活性化を予測する程度を表します。

fMRIの結果

発達によって調節される反応は、年齢の主効果マップで特定され、腹側線条体のクラスター（x = −4、y = 11、z = −9、p < 0.05 svc、図 3A）が含まれていました。年齢の主効果の事後分析では、青年は子供や大人よりも有意に多くの腹側線条体を幸福な顔（p's =/< 0.01、図 3B）に、また程度は低いものの穏やかな顔（p's =/< 0.06、穏やかと休息のパーセント信号変化の平均±標準偏差：子供：−0.095 ± 0.21、青年：0.046 ± 0.16、大人：−0.051 ± 0.17）に関与していることが示されました。年齢を問わず幸福な顔に反応する様子を表す最適な関数を分析した結果、二次関数（逆U字型）が幸福な顔への反応の分散のかなりの部分を説明するのに対し（F(1,59) = 10.05、p < 0.003）、線形関数では説明できないことがわかった（F(1,59) = 0.54、p > 0.4）。10代の若者のリクルートメントの非線形増強は、タスクパフォ​​ーマンスの違い（誤警報率；F(2,59) = 6.77、p < 0.002）を制御した場合、および試行回数を一致させた制御分析（F(2,59) = 7.80、p = 0.007）でも有意なままであった。幸福な試行、穏やかな試行、およびノー​​ゴー試行とゴー試行に対する活動の大きさは、タスクパフォ​​ーマンスとは関連していなかった（p > 0.2）。

図3

A）年齢の関数として異なる活動を示す脳領域。 アクティベーション、しきい値p <0.05、svcは、代表的な高解像度の解剖学的スキャンでレンダリングされます。 B）腹側線条体（Aで囲まれた）の反応のプロット ...

反応マップ（nogo 対 go）の主効果により、認知制御要求に応じて異なる活動を示す領域が特定され、右下前頭回（IFG; x = 32、y = 23、z = 3）では、go 試行と比較して nogo 試行に対する反応が有意に大きかった（p's < 0.05、全脳補正済み、図 4A）。最適な適合関数をテストする事後分析では、右 IFG の反応は線形関数（F(1,59) = 4.53、p = 0.037）によって有意に説明され、二次関数（F(1,59) = .17、p > 0.6）では説明されないことが示された。事後分析では、右 IFG は、幸せな顔と比較して落ち着いた顔に対してより大きな活動を示したことも示された（F(2,59) = 8.95、p < 0.005）。さらに、右IFG ROIでは、ゴー試行に対するノーゴー試行の反応の大きさが年齢とともに直線的に減少することが示された（r(61) = −0.28、p = 0.026、図4B）。

図4

A）タスクの関数として異なる活動を示す脳領域（nogo> go）。 活性化、しきい値p <0.05、全脳補正は、代表的な高解像度の解剖学的スキャンでレンダリングされます。 B）右側のアクティビティのプロット ...

パフォーマンス効果を制御すると、右IFGにおけるタスク×年齢の交互作用は有意ではなくなり（p > 0.4）、パフォーマンスが年齢よりも右IFGの活動のより強力な予測因子であることが示されました。この関係は、正解のnogo試行とgo試行に対する反応の大きさと全体的なパフォーマンス（誤警報率で測定；r(61) = 0.39、p = 0.002；図4C参照）との間の有意な相関によって実証され、これは試行数を一致させたコントロール分析でも再現されました（r(61) = 0.28、p = 0.026）。図4Cは、極端な外れ値（第3四分位値より3四分位範囲以上上または第1四分位値より下と定義）であることが判明した1人の参加者を除外したこの関係を示しています。この個人を含めても相関は有意ですが、この個人を除外すると、結果として得られる相関はさらに信頼性が高くなります（r(60) = 0.45、p < 0.001）。報告されているすべての分析は、正解の試行に対する反応を表しています。したがって、誤警報を受けやすい人は、行動反応を抑制することに成功したノーゴー試行において、右側の下前頭回（IFG）をより多く活性化させる傾向がある。

製品制限

ここで提示された結果は、その限界を考慮して検討されるべきである。まず、実験課題中に第3の感情カテゴリーである恐怖の表情が存在し、それが以前の報告（Hare et al., 2008）の焦点であったことを明確に認識する必要がある。平静な表情条件は、両方の報告において対照条件として用いられた。行動学的知見は、機能的スキャンにおける恐怖の表情の存在が、他の2つの感情カテゴリーとは異なる行動精度の調節を行わなかったことを示唆しているが、恐怖の表情の存在が、利用可能な測定法では検出できない方法で結果に影響を与えた可能性もある。さらに、幸福な表情は、感情価と顕著性において平静な表情とは異なり、どちらも観察された食欲価値の効果に寄与した可能性がある。2つ目の方法論的限界は、平静な表情を対照条件として使用したことである。規範データは、平静な表情は幸福な表情よりも肯定的ではなく、覚醒度も低いことを示唆しているが（Tottenham et al., 2009）、我々はこれらの評価を明示的に収集しておらず、平静な表情がそれ自体でわずかに肯定的であると解釈された可能性もある。結果に関して言えば、共活性化の知見が控えめな性質であることも認識しておく必要がある。最後に、思春期の状態と内因性ホルモンの測定値は取得されなかった。先駆的な研究では、循環する性腺ホルモンが組織化メカニズムと活性化メカニズムの両方に影響を与え、発達全体にわたって脳機能に影響を与える方法が実証されており（Romeo & Sisk、2001 ; Sisk & Foster、2004 ; Steinberg、2008）、思春期の状態と感覚探索や薬物乱用などの欲求行動との間に予測関係があることが示されている（Martin et al.、2002 ; Forbes & Dahl、2010 を参照）。ホルモンの測定値を含む今後の研究は、線条体皮質の発達、ホルモン成熟、および行動結果の関係を明らかにする可能性がある（Blakemore、Burnett、& Dahl、2010）。

Doug Ballon、Adriana Galvan、Gary Glover、Victoria Libby、Erika Ruberry、Theresa Teslovich、Nim Tottenham、Henning Voss、およびWeill CornellのCitigroup Biomedical Imaging CenterのBiomedical Imaging Core Facilityのリソースとスタッフの支援に感謝します医科大学。 この作業は、国立精神衛生研究所の助成金P50MH062196およびP50MH079513、国立薬物乱用研究所助成金R01DA018879およびT32DA007274、国立精神衛生研究所のフェローシップF31MH073265、およびK99 MH087813（LHS）によってサポートされていました。