意思決定の異常な神経サイン：病的ギャンブラーは極端なギャンブルに対する皮質線条体過敏症を示す

• ソフィーV.ゲルスコフ^{a, b、、、、、} ,
• クリストファーH・マドセン^{a, c},
• トーマス・Z・ラムソイ^{a, d, 1},
• ハートウィッグ・R・シーブナー^{a, e, 1}

土井：10.1016 / j.neuroimage.2016.01.002

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特徴

• 病理学的ギャンブラーは食欲と嫌悪の賭けに対してU字型の神経反応を示します。
• この過敏症は皮質 - 線条体ネットワーク、すなわち尾状およびDLPFCに見られる。
• このネットワークの感作は、強迫的ギャンブルの神経マーカーとなる可能性があります。
• このネットワークと行動 - 結果に関連したメカニズムへの将来の焦点が提案されている。

抽象

病的ギャンブルは、深刻な結果にもかかわらず、ギャンブルをするのがたまらない衝動によって特徴付けられる中毒性の障害です。 病的ギャンブルの顕著な特徴の1つは、適応不良で非常に危険な意思決定であり、これは腹側線条体などの報酬関連脳領域の調節異常に関連しています。 しかし、これまでの研究では、このネットワークの意味合いに関して矛盾する結果が出ており、金銭的な損益に対する過敏症または過敏症が明らかになっています。 1つの可能性のある説明は、ギャンブルの頭脳が潜在的な結果に重みを付けるときの利益と費用を誤って表現しているのであり、それ自体では利益と損失を表現していないということです。 この問題に対処するために、病的ギャンブルが可能な損失に対する可能な利益の有用性を重視する決定の間の異常な脳活動と関連しているかどうかを調査した。 病理学的ギャンブラーと健康な人間の被験者は機能的磁気共鳴映像法を受けましたが、彼らは50から50の確率で勝ち負けの可能性がある混合利得/損失ギャンブルを承認または拒否しました。 健常者とは対照的に、ギャンブラーは背側前頭前野と尾状核を含む実行皮質 - 線条体ネットワークにおける最も食欲があり、最も嫌悪な賭けに対する過敏性を反映するU字型の反応プロファイルを示した。 このネットワークは、行動 - 結果の偶発事象の評価、最近の行動の監視、およびその影響の予測に関係しています。 特に大きな潜在的な結果を伴う極端な賭けのために、この特定のネットワークの調節不全は、ギャンブル行為とそれらの経済的影響との間の不十分な関連性に関して病的ギャンブルの神経基盤の新たな理解を提供する。

キーワード

• 意思決定;
• 病的ギャンブル
• 皮質線条体過敏症。
• fMRI;
• 嫌悪回避
• 報いる

概要

病的ギャンブルは、有害な結果にもかかわらず、金銭的ギャンブルに従事したいという非常に魅力的な衝動を特徴とする精神障害です。 多くの西洋社会では、罹患率は1〜2％に達します（Welte et al。、2008 および Wardleら、2010）この障害は公衆衛生上および個人の健康上の深刻な問題を構成しています。 病理学的ギャンブルは、最近、行動嗜癖として分類されており、禁断症状、忍容性、および高い関心事などの薬物嗜癖と多くのコア症状を共有しています（ペトリー、2007 および LeemanとPotenza、2012).

危険な意思決定は病理学的ギャンブルの重要な特徴です。 実際、ギャンブラーはリスクに対して高い許容度を持っています（クラーク、2010 および Brevers他、2013病理学的ギャンブルは、腹側線条体や腹内側前頭前野（vmPFC）など、報酬、リスク、動機づけに関連するドーパミン作動性領域の変化に関連している（van Holst et al。、2010, Limbrick-Oldfieldら、2013 および ポテンザ、2014） しかし、いくつかの研究では 次亜報酬の予想または結果に応じた中辺縁報酬経路の活性化（ ロイターら、2005, de Ruiterら、2009 および Balodisら、2012）、他の研究が報告している ハイパー予想される報酬への同じ経路の活性化（ van Holst et al。、2012 および Worhunsky et al。、2014）、予想損失額（Romanczuk-Seiferth et al。 2015）、またはギャンブルの合図（ Crockfordら、2005 および Goudriaan et al。、2010） 興味深いことに、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）研究は線条体ドーパミン放出の大きさにおいてギャンブラーと健康な対照との間に一般的な違いがないことを明らかにした（ Joutsaら、2012 および Linnetら、2011）線条体ドーパミン放出とギャンブルの重症度との間に正の相関関係を示した。Joutsaら。 2012）、そしてドーパミンの放出とギャンブルの興奮（Linnet等。 2011） これらの食い違い反応パターンは病理学的ギャンブルの二つの主な説明に反映されている。 一方では、報酬不足理論は物質中毒者に見られる機能不全ドーパミンD2受容体による減感性報酬システムを予測する（ Blumら、1990 および Nobleら、1991）とギャンブラー（ Comingsら、1996 および Comingsら、2001） 脳内のより低いドーパミン作動性緊張は、「報酬カスケード」が脳内で開始される閾値に到達するために、より高い報酬を追求するように相場師を押すであろう。 一方、感作理論は依存症の対象に対する強い動機づけの偏りを予測している。 Robinson and Berridge、1993 および Robinson and Berridge、2008）ドーパミン作動性領域で過敏症につながる。 ギャンブラーでは、ギャンブルの動機は、環境内のギャンブルの合図によって引き起こされ、それは代替の報酬源のインセンティブ価値を無効にするでしょう。 ゴールドスタインとボルコウ、2002 および ゴールドスタイン他、2007).

これらの食い違いは、病的ギャンブルの神経基盤が不安定なままであることを強調しています。 金銭的な罰と報酬を対比させる研究は、意思決定値が脳内でどのように計算されるかに対処することはできますが、ギャンブル中に利益と損失がどのように統合されるかについては言及していません。 最近、ゲインとロスの値の大きさを別々に調査し、「ミックス」（ゲイン/ロス）ギャンブルでゲインとロスのバランスをとる方法を開発しました。Ｇｅｌｓｋｏｖ ｅｔ ａｌ。 2015） 利益と損失のバランスをとるとき、人々は同等の利益よりも潜在的な損失に対して敏感である傾向があります。カーネマンとトヴェルスキー1979） 実際には、失う可能性がある倍以上に勝てる場合を除き、人々は通常50 / 50ギャンブルを拒否します。 健常者との混合ギャンブルを用いた以前の研究では、損益の個別評価には報酬関連のドーパミン作動性標的領域、特に腹側線条体とvmPFCが関係していることが明らかにされた（トム他。 2007） ただし、損益ギャンブル全体を考慮に入れると（つまり、潜在的な利益、潜在的な損失、および勝ち負けの結果）、他の研究では、喪失回避における扁桃体の重要な役割がわかっています（De Martino et al。、2010 および Gelskov et al。、2015） 本研究では、我々は、異常な価値に基づく意思決定への洞察を得るための手段として、ギャンブル中毒に苦しんでいる集団においてこの課題を使用した。

最近、行動研究により、問題のあるギャンブラーは対照の被験者よりも嫌悪が少ないということがわかりました。ブレバーズ等。 2012しかし、また見なさい Giorgetta等。 2014） ここでは、病理学的ギャンブルが意思決定中の損失に対する可能な利益の不十分なバランスを反映するかもしれないかどうかを尋ねます。 最近の研究で、扁桃体および腹側線条体の活動は、健康な参加者が極端な利得 - 損失ギャンブルを受け入れるか拒否するかを決定したときの損失回避の程度を反映していることがわかりました。Ｇｅｌｓｋｏｖ ｅｔ ａｌ。 2015） ここでは、個人のギャンブル行動を使用して、意思決定プロセスが損失嫌悪の個人間のばらつきによってどのように調整されるか（つまり、多かれ少なかれ損失嫌悪である）、および損失嫌悪がギャンブラーの中緯度報酬関連領域にも反映されるかどうかを調査します。 。 これらの問題を解決するために、fMRIとギャンブルタスクを使用しました。参加者は、絶対的な利益と損失の値の比率に基づいて、混合ギャンブルを承認または拒否しなければなりませんでした。 病理学的ギャンブラーが健常者とは異なる正と負の値のバランスをとるかどうか、そしてギャンブルの決定における利得と損失の比率の統合が、価値に基づく意思決定に関わる脳領域の異常活動と関連するかどうかを検討しました。

材料と方法

一般

14人の未投薬の病理学的ギャンブラー（平均年齢：29.43; SD：6.05;範囲：20 – 40）および15健常対照者（全男;平均年齢：29.87; SD：6.06;範囲：21–）この研究のために特に38）を募集した。 2人の追加のギャンブラーが最初にスキャンされましたが、タスクを誤解したため分析に含める前に除外されました。1人の参加者は賭けを受け入れるときにのみ応答し、他の参加者はすべてのギャンブルはセッションの終わりに支払われると考えました。 病理学的ギャンブルのために、ギャンブラーはデンマークの治療センターを通じて募集されました。 DSM-IV、Axis I（SCID-I、研究版、患者版および非患者版）の構造的臨床面接に基づく病的ギャンブル以外に、メンタルヘルスに関する追加の問題はありませんでした。 Ｆｉｒｓｔ ｅｔ ａｌ。 2002（薬物使用または依存などの障害を含む） 病理学的ギャンブルの存在は、病理学的ギャンブルのためのＳＣＩＤモジュールに基づく構造的インタビューによって確認された。 すべてのギャンブラーはサウスオークスギャンブルスクリーン（SOGS）のスコアが5を超えていました（テーブル1; Lesieur and Blume 1987; SOGSとSCIDモジュールのデンマーク語版は、J。Linnetによって翻訳されました。 参加者は、MRの適合性、神経障害の病歴、および署名されたインフォームド・コンセント用紙についてスクリーニングされた。 この研究は地元の倫理委員会によって発行された倫理的プロトコルKF 01 – X NUMX / X NUMXの下で承認された。

表1。

参加者の人口統計学的および神経心理学的特性

略語：SOGS、サウスオークスギャンブルスクリーン。 AUDIT、アルコール使用障害識別テスト。 WAIS、ウェクスラーアダルトインテリジェンススケール。 BDI、ベック鬱病目録。 BIS-11、バラット衝動性尺度、11版、GAD-10、全般性不安障害テスト。 DOSPERT、ドメイン固有のリスクテイクスケール。

a

最高の教育レベル（スコア）：1 =中学校/一般中学校、2 =職業教育および訓練、3 =高等学校、4 =専門学校の学位、5 =学士号または同様の学位、6 =修士号。

b

1人のギャンブラーはAUDITスクリーンを完成しませんでした、1人は喫煙と教育スクリーンを完成しませんでした。 1人の対照被験者はBIS-11質問表を完成しなかった。

c

非正規分布のために使用されるノンパラメトリック置換検定。

テーブルオプション

参加者は、1〜2週間離れたXNUMXつの別々の日にテストされました。 最初のテストセッション中に、参加者は神経心理学的テスト、アンケート、およびインタビューを受けました（参照 テーブル1）。 参加者はまた、200デンマーククローネ（すなわち、デンマーク通貨、DKK、1DKK≈0.16米ドル）を授与され、ギャンブルの賭けとしてfMRIテストセッションのために翌週に持ち帰るように言われました。

ギャンブルの課題と刺激

fMRIセッション中、参加者はギャンブルタスクを実行しました。そのためには、勝ち負けの確率が同じで、利得と損失が混在するギャンブルを受け入れるか拒否する必要がありました。図1A）。 各試行で、被験者には、主な条件（つまり、「損失優先」または「利益優先」の条件）に応じて、潜在的な利益額または潜在的な損失額のいずれかを示す円グラフが提示されました。 さまざまな表示時間（2〜5秒）の後、混合ギャンブルの0.5番目の量が提示され、被験者はスキャナーの2つのボタンのいずれかを押して現在のギャンブルを受け入れるか拒否するかを決定しました。 最初の「マグニチュード提示フェーズ」とそれに続く「決定フェーズ」の両方が、試行ごとに疑似ランダムに2.5秒（つまり、3、3.5、4、4.5、5、XNUMX、およびXNUMX秒）のステップで揺らぎました。 参加者には指示が読み上げられ、短いトレーニングセッションを完了した後、タスクに慣れるまで続きました。 参加者は、スキャン中の単一の賭けの結果についてフィードバックは与えられないが、fMRIセッションの後、コンピューターはXNUMXつのランダムな賭けを選択するだろうと言われました。 一般に認められた ギャンブルセッション中は「プレーアウト」され、参加者は寄付金からお金を失うか追加のお金を獲得しますが、ベットを拒否した場合、50 / 50ギャンブルはプレーされませんでした。 参加者は彼らの「腸の気持ち」に従うように言われ、正しい答えも間違った答えもないと言われました。

図 1。 

スキャナーでのギャンブルタスク、刺激マトリックス、および選択行動。 A）イベント関連のfMRIパラダイム。 参加者は、最初に潜在的な損失または潜在的な利益のいずれかを受け取りました（つまり、規模の「プレゼンテーション」フェーズ）。 次に、両方の金額が提示されたときに、参加者はギャンブルを受け入れるか拒否するかを選択しました（つまり、「決定」フェーズ）。 試行間隔（ITI）は試行を分離しました。 注意：「kr」=「DKK」。 B）ギャンブルの比率（ゲイン/ロス）を表す色分けされたヒートマップ。 刺激は64の異なるゲイン-ロス比で構成され、8つの潜在的なゲイン量（68-166 DKK; 14の増分）と8つの潜在的な損失量（34-83 DKK; 7の増分）に対応します。 色分けは、最低（0.82）から最高（4.9）までの比率を反映しています。 すべてのゲイン/ロス比は、ランダム化された順序で0回、100回は「ゲインファースト」、もうXNUMX回は「ロスファースト」の状態で提示されました。 C）ギャンブラー（左）とコントロール（右）の選択パターンを表す色分けされたヒートマップ。 黒から赤、黄色、白への色分けは、受け入れられるギャンブルの割合の増加を反映しています（黒➔白：XNUMX〜XNUMX％）。 D）すべての参加者の損失回避係数ラムダ（λ）。 右に歪んだ分布に注意してください。 ノンパラメトリック順列検定は、健康な対照と比較して、病的なギャンブラーの損失回避が少ない傾向を示しました（P = 0.077）。

図のオプション

刺激は黄色と紫色の円グラフに提示された混合ギャンブルと、グラフの各半分に提示された1つの金額（つまり、デンマーク通貨での潜在的な利益と損失）で構成されています（図1A） 64スティミュラスは、8の潜在的なゲイン量（68 - 166 DKK; 14 - DKKの増分）と8の潜在的なロス量（34 - 83 DKK; 7 DKKの増分/ゲイン比のマトリックスを参照）を組み合わせたものです。 図1B）。 64の混合ギャンブルは、「ゲインファースト」と「ロスファースト」の条件で128回提示され、合計8回の試行が行われました。 各刺激は45つのクラスのいずれかに属し、各クラスで0°（360°–82°）回転した円グラフの角度で識別されます。 したがって、各量（+ 16 DKKなど）は1回表示されますが、低レベルの繰り返し効果を回避するために、メイン条件（ゲインまたはロスが最初）ごとに画面上の同じ物理位置に18回だけ表示されました。 被験者がタスクに注意を払うようにし、比率の量を3未満に増やすために、34の非常に不利な漁獲試験を追加しました。 これらの試験では、41つの低利得量（つまり、48、3、138 DKK）と152つの高損失量（つまり、166、89、98 DKK）を組み合わせました。 すべての被験者がキャッチトライアルの少なくとも95％を拒否し、被験者がタスクに注意を払ったことを示しています（ギャンブラーはすべてのキャッチトライアルの100％を拒否しました;範囲：98.9-89％;コントロール被験者はキャッチトライアルの100％を拒否しました;範囲XNUMX-XNUMX ％）。 グループ間で拒否された漁獲試験の割合に差はありませんでした（P = 0.61、t（27）= 0.52、SD = 2.99）。 最後に、24の「ベースライン」トライアルを追加しました。金額のない空の円グラフです（キャッチトライアルもベースライントライアルも行動分析に使用されておらず、対象のリグレッサーとして含まれていないことに注意してください）。 E-Prime 2.0ソフトウェア（Psychology Software Tools、ペンシルベニア州ピッツバーグ）を使用して、刺激が提示され、ボタンの押下が記録されました。

128回の定期的な試行での参加者の選択に基づいて、各参加者のバイナリ応答（受け入れ/拒否）にロジスティック回帰を当てはめることにより、個々の損失回避度ラムダ（λ）を計算しました。 とは対照的に トム他。 （2007）我々は、各参加者における個々の「決定境界」ラムダを導出するために、混合ギャンブルの全利得／損失比を独立変数として使用した。 これは、単一の利得と損失の値ではなく、fMRI分析におけるフルギャンブル比に焦点を当てたためです。 ラムダは、試験を受け入れる確率が試験を受け入れない確率（すなわち0.5）と等しい利得/損失比として推定された。

磁気共鳴画像

機能的および構造的な脳スキャンは、3チャンネルのヘッ​​ドコイルを備えたSiemens Magneticom Trio 8 TMRIスキャナーを使用して取得されました。 血中酸素レベル依存（BOLD）機能的MRIは、T2 *加重エコープラナーイメージングシーケンス（295ボリューム; 41スライス; 3 mm等方性解像度;繰り返し時間：2430 ms;エコー時間：30 ms;フリップ角：90）を使用して収集されました。 °;視野：192 mm、水平面）眼窩前頭皮質（Deichmannら。 2003）。 スライスは軸方向に向けられ、位相エンコード方向は前後でした。 視野の向きでは、上頭頂葉を完全に覆うことができなかったことに注意してください。 手動同時登録（1mm等方性ボクセル; FOV：1 mm;取得）を目的として、T256強調磁化準備高速取得グラディエントエコー（MPRAGE）シーケンスを使用して、脳全体の高解像度256次元構造スキャンを取得しました。マトリックス256×1540; TR：3.93; TE：800 ms、反転時間：9 ms、フリップ角XNUMX°）、図に機能マップを表示するためのグループ固有の正規化された解剖学的テンプレートを作成します。 最初のXNUMXつのボリュームは、フィールドが定常状態に到達できるようにダミースキャンとして破棄されました。

fMRIデータの解析

fMRIデータは、SPM8ソフトウェア（ウェルカム認知神経科）を使用して分析されました。 前処理には、スライス時間補正、平均画像への空間的再調整、画像の手動再登録、標準EPI画像（つまり、MNIテンプレート画像; 2×2×2mmの機能ボクセル）への正規化、等方性を使用した平滑化が含まれます。半値全幅8mmのガウスカーネル、およびハイパス時間フィルタリング（カットオフ周波数1/128 Hz）。 一般線形モデル（GLM）は、24つの推定されたモーション剛体再調整パラメーターの6パラメーターのVolterra展開を推定しました。これらは、以下で説明されているように、関心のないリグレッサーとして含まれていました。 Friston等。 （1996）。 また、キャッチトライアル、エラートライアル（つまり、250ミリ秒>反応時間> 2500ミリ秒、無回答のトライアル）の追加のリグレッサー、および指ボタンの押下に関連するモーターのアクティブ化をモデル化する8つの「ボタンを押すリグレッサー」も含まれています。 2人の被験者では、過度の頭の動き（つまり、5 mmを超える全体的な頭の動き、XNUMX mmを超える局所的な頭の動き）、およびDVARS（つまり、ボリュームからBOLD信号の二乗平均平方根（RMS）の変化）のために、脳のボリュームが除外されました。ボリューム。ここで、«D»は時間経過の時間微分を指し、«VARS»はグローバルBOLD信号のXNUMX％を超える変化に対するボクセルのRMS分散を指します。 パワー他、（2012）).

各参加者において、我々はGLMを用いて課題関連のBOLDシグナルの変化を捉えました。 図1A） マグニチュード表示フェーズ中のBOLD信号の変化は、それぞれ個別の量でパラメトリック線形変調としてモデル化された、別々の「ゲインイベント」と「ロスイベント」に分けられました。 意思決定中のBOLD信号の変化は、1次（すなわち線形）および2次（すなわち2次）多項式変調（すなわち（利得/損失）を含む絶対利得 - 損失比でパラメトリックに変調されました。²） 対象となるすべてのリグレッサーは、標準的な血行動態反応関数と畳み込まれていました。

次に、増加する利得損失比の1次および2次多項式変調の個々のパラメータ推定値を、2つの別々の第2レベルグループ分析に入力しました。 これらの第二レベルのｔ検定は、損失回避における個人差の影響をモデル化するための共変量として個々の損失回避スコア（すなわち、λ）を含んだ。 別の第2レベルモデルは、ギャンブルの重症度の指標として個々のSOGSスコアを含んでいました。 ギャンブラーとコントロールの間の地域BOLD応答の違いは、2標本t検定を使用して評価しました。 グループレベルでは、クラスタがしきい値を超えた場合、クラスタは有意と見なされました。 P <0.05は、脳全体（つまり、クラスターレベル）でのファミリーワイズエラー修正との多重比較のために修正されました。 P_未修正 <0.001。 さらに、関連する大脳辺縁系の構造におけるさまざまな傾向の活性化が、 P_未修正 <0.001。 座標はMNI定位空間に表示されます。 主なBOLD活性化クラスター（すなわち、尾状核およびDLPFC）を強調する目的で 図4）個々の行動に基づいてパラメータ推定値の散布図を実行する（すなわち、扁桃体に損失回避をプロットし、褥瘡にギャンブルの重症度をプロットする）。 図5）、WFU PickAtlas（）を使用してこれらの領域の解剖学的マスクを作成しました。Maldjianら。 2003） 両側の尾状扁桃体、扁桃体、および褥瘡を覆うマスクには、定義済みの「AAL」アトラスマスクを使用しました（Tzourio-Mazoyer et al。 2002DLPFCマスクの場合は、Brodmann領域8〜10、46、および中部前頭回（MFG）をカバーするマスクを作成しました。 本文中または表中に報告されているfMRIの結果を改善するために、これらのマスクは使用されていないことに注意してください。

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人口統計学的および神経心理学的データ

人口統計学的および神経心理学的データは テーブル1。 グループは、年齢、利き手、全般的な不安、またはアルコール依存に関して有意に異ならなかった。 しかし、ギャンブラーはわずかに高い喫煙依存性、低い教育レベル、高い全体的衝動性を示し、ギャンブルをしていないコントロールと比較してリスクを認識する方法が異なりました。 重要なことに、すべてのギャンブラーは5を超えるSOGSを持っていました。これは、すべてのギャンブラーが病理学的範囲（中央値：10、範囲：6〜19）にあることを示しています。 対照的に、2人を除くすべての対照被験者が同じテストで0を採点し（中央値：0、範囲：0〜3）、ギャンブルに問題がないことを示しています。

鬱病は病理学的ギャンブラーにおける一般的な共存症であり、そして一貫して、我々は対照群と比較してギャンブル群において鬱病症状の実質的な増加も見出した。 しかしながら、ギャンブラーにおけるギャンブル行動（すなわちλ）とＢＤＩスコアとの間に相関はなかった（R = 0.2739、 P = 0.3651）。

また、WAISサブテストで語彙と一般的な知識（「情報」）のレベルを調べても、パフォーマンスに大きな違いがあることがわかりました。 繰り返しになりますが、これらの指標とギャンブル行動の間に相関関係はありません（つまり、WAIS情報とλの間の相関関係）。 R = 0.0124、 P = 0.9679; そしてWAIS語彙とλの間： R = 0.2320、 P = 0.4456）。

行動データ

図1Cは、ギャンブラーとコントロールの特定のゲインとロスの比率で受け入れられたギャンブルの分布を示しています。 ほとんどの参加者は一貫して損失を嫌う行動を示しました。彼らは、ゲイン量が明らかに損失量を超えた場合（つまりラムダ> 1）にのみ特定のギャンブルを受け入れました。 ギャンブラーは損失を嫌う傾向が少ない傾向がありました。 ギャンブラーでの承認された試行と拒否された試行の平均比率は65％対35％であり、コントロールでは55％対45％でしたが、両方のグループで個人間のばらつきが大きかった：ギャンブラーのラムダ中央値は1.45（SD = 0.49;平均= 1.45;範囲：0.56–2.59）、λの正に歪んだ分布（歪度係数0.42）、健康な対照のラムダ中央値は1.82（SD = 0.83;平均= 1.83;範囲：1.01–3.83;正の歪度：0.93）。 したがって、グループ間のラムダの差は境界線上の有意性にしか達しませんでした（P = 0.077; t（27）= 1.47）。 ラムダ分布が非正規分布であることに注意してください（正規性のシャピロ-ウィルク検定： P = 0.0353、 W = 0.9218）。 したがって、病理学的ギャンブラーと健常対照者の間のラムダの違いを評価するために、リサンプリングに基づくランダム順列テスト（ランダム化テストとも呼ばれます）を採用しました。 使用された反復回数は10.000でした。

エラー試行の数はグループ間で同程度でした。 グループとしてのギャンブラーは、被験者ごとに30 - 15エラー試行で15エラー試行（0無応答、8超高速応答または低速応答）を行いました。 被験者1人あたりの27 – 16エラー試行で、合計11エラー（0の無反応、8の非常に速いまたは遅い反応）で被験者をコントロールした。 平均反応時間も群間で同様であった（P = 0.66; t（27）= 0.45; ギャンブラー：927ミリ秒; SD = 240; コントロール：959ミリ秒; SD = 122）。 利益と損失の主観的効用が類似している場合、ギャンブルを受け入れるか拒否するかの決定はより困難でした。 個々のゲイン/ロス比とグループ平均ラムダの間のユークリッド距離が減少すると、両方のグループの応答が遅くなるため、これは応答時間に反映されました（ギャンブラー： R = 0.15、 P <0.001; コントロール： R = 0.15、 P <0.001）。

増減比の増加に伴う神経活動の線形増加

意思決定段階では、前帯状皮質（ACC）とvmPFC（P <0.001; x、y、z = − 8、40、6; Z = 4.75; k = 759）、両側の帯状回中部皮質および隣接する楔前部、（P <0.001; x、y、z = − 10、− 30、52; Z = 4.43; k = 1933）、および上前頭回（SFG; P <0.001; x、y、z = 18、38、56; Z = 4.34; k = 633）は、BOLD応答の直線的な増加を示し、29人の参加者全員で食欲増進比が増加しました。 図2 この線形効果は主にギャンブラーによって推進されたことを示しています。P <0.001; x、y、z = − 8、36、8; Z = 5.18; k = 518; 図2A）と正しいvmPFC（P = 0.003; x、y、z = 8、34、− 10; Z = 4.23; k = 307）および中帯状回/楔前部（P = 0.031; x、y、z = − 10、− 30、52; Z = 4.40; k = 188）、右下側頭回/海馬傍回（P = 0.002; x、y、z = 34、2、− 30; Z = 4.23; k = 329）、および中心後回（P = 0.001; x、y、z = 62; − 20、44; Z = 4.11; k = 356）。 一方、対照被験者は、さまざまな領域に分散した活性化クラスターを示しました（左楔前部： P <0.001; x、y、z = − 6、− 58、32; Z = 4.72; k = 1010; 右舌状回： P = 0.002; x、y、z = 18; − 86、− 8; Z = 4.67; k = 332; 左楔部： P = 0.028; x、y、z = − 14、− 100、10; Z = 4.27; k = 193; 小脳の右後葉： P = 0.001; x、y、z = 42、− 70、− 34; Z = 4.09; k = 351）左角回（P <0.001; x、y、z = − 48、− 60、30; Z = 5.06; k = 433; 図2B）。 我々はますます食欲をそそる賭けに対して活性化の有意な減少を見いだせなかったが、我々は対照群の前部島の傾向を見いだした（L： P <0.001、未修正; x、y、z = − 32、24、− 2; Z = 3.83; k = 74; R： P <0.001、未修正; x、y、z = 42、24、4; Z = 3.64; k = 14）。 グループを対比すると、有意差は見られませんでした。 しかし、ギャンブラーは、左の先天性ACCでますます食欲をそそるギャンブルで活動のより高い増加に向かう傾向を示しました（P <0.001、未修正; x、y、z = − 8、36、6; Z = 4.33; k = 98; 図2C）。 比率の増加に伴う神経活動の直線的増加に対する個々の喪失回避度の影響を示す結果は、補足図1および補足表1に見ることができます。

図 2。 

色分けされた統計的tスコアマップ：BOLD応答とギャンブルのゲイン/ロス比の増加との間に正の線形関係を示す脳領域A）ギャンブラー、B）コントロール、C）XNUMXつのグループを対比。 グループを対比すると、BOLDアクティベーションにより、性別前のACCの傾向の違いが明らかになりました（ギャンブラー>コントロール）。 マップはでしきい値処理されます P <0.001（未修正）で、構造T1画像に基づいてグループ固有の正規化された解剖学的テンプレートに表示されます。

図のオプション

増減比の増加に伴う神経活動の2次増加

すべての参加者からのBOLD信号を組み合わせると、背側および前側前頭葉の前頭前野の大規模なネットワークは、右背側SFGでピークを迎える増加と減少の比率で神経活動の二次増加を示しました。P <0.001; x、y、z = 12、24、60; Z = 5.38; k = 1769）。 このコントラストのさらなる活性化には、左中前頭回（P <0.001; x、y、z = − 38、10、50; Z = 4.81; k = 605）、両側角回（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）、左下前頭回（P = 0.004; x、y、z = − 42、26、− 16; Z = 4.09; k = 330）、および右下側頭回（P = 0.001; x、y、z = 66、− 14、− 22; Z = 4.30; k = 409）。 に示すように 図3各グループに対する別々の分析は、この効果がギャンブラーにおいてのみ一貫していたことを明らかにする。 ギャンブラーでは、いくつかの脳領域がギャンブル比の関数として二次的な増加を示し、中左右の前頭回の背側部をカバーする大きな両側前頭前部クラスター、および左右両方の尾状の頭と体をカバーする限局性皮質下クラスター核（図3A; アクティベーションの全リストはにあります。 テーブル2） 対照的に、対照における活動プロファイルは、利得 - 損失率の増加に伴う活動の二次変調を反映していなかった（図3B; テーブル2).

図 3。 

色分けされた統計的tスコアマップ：A）ギャンブラー、B）コントロール、およびC）2つのグループを対比して、BOLD応答とギャンブルの増加 - 減少率の間に正の二次関係を示す脳領域。 地図はでしきい値処理されます P <0.001（未修正）。

図のオプション

表2。

機能的MRIの結果：ギャンブル率の増加に伴う地域的BOLD活動の2次増加

P <0.05、FWEはクラスターレベルで修正されました。

⁎

Zスコアが4を超えるクラスター内の極大値。

テーブルオプション

ギャンブラーとコントロールを対比させると、大規模な脳領域において、ゲインとロスの比率が非常に強い2次変調の神経活動が見られました。図3C）、両側大脳皮質 - 線条体クラスターを含む。 このクラスター内では、左尾状核が皮質下レベルで最も強い群間差を示し、右DLPFCが皮質レベルで最も強い群効果を示した。 活性化クラスターの全リストは テーブル2。 注目すべきことに、対照群ではギャンブラーと比較してゲイン - ロス比で神経活動のより強い二次変調を示したクラスターはなかった。

BDIまたはWAISスコアを第2レベルのt検定（すなわち、鬱病、語彙または一般的な知識レベルの影響のモデル化）に共変量として含めた場合でも、嫌悪的および食欲的なギャンブルへの2次BOLD増加はギャンブラーで生き残ったことにも注意行動テストによるとグループ間で差がありました。 テーブル1） うつ病の影響が、比率の増加に伴う神経活動の2次的増加からモデル化されている結果は、補足図2に見ることができます。

意思決定中のBOLD信号の2次変調の根本的な形状を説明するために、ポストホックGLMで64の各利得損失比を16の隣接する「ビン」の1つに割り当てました。 利得 - 損失比の増加の関数としてこれらの各ビンの活性化をプロットすると、ギャンブラーのBOLD応答プロファイルはU字型であることがわかりました（図4B）。 線形モデルまたは立方体モデルのどちらが効果を説明するのに適しているかを判断するために、高次多項式項（2次および3次）を含めることによって説明される追加の分散が有意かどうかをテストしました。 コントロールではなくギャンブラーでは、ネストされた回帰モデルにより、線形フィットよりも曲線の性質を記述するために二次フィットがより適切であることが確認されました。 これらの記述的なデータは別々の結果として見られるべきではなく、単にBOLD応答プロファイルの根本的な形を説明するための補足的な分析として見られるべきであることに注意してください。

図 4。 

病理学的ギャンブラーにおける増加 - 減少率に対するBOLD応答のU字型変調。 A）対照群と比較して、ギャンブラーにおける極端な正および負の増減率に対する感度が高いクラスターを示す色分けされた統計的パラメトリックマップ。 地図はでしきい値処理されます P <0.001未修正。 グループ間で異なる16つの主要な領域を強調するために、尾状核（上）とDLPFC（下）の解剖学的マスキングが使用されます。 B）これらの散布図は、説明のために作成された「事後」GLM分析に基づいています。ここでは、隣接するゲインとロスの比率が8の比率「ビン」にクラスター化されています（比率の範囲はx軸に表示されます）。 y軸は、ギャンブラー（赤）とコントロール（黒）の決定フェーズにおける局所的な神経活動（ピーク活性化の周りのXNUMXボクセル球でのBOLD応答によって推定される）を示します。 ネストされた回帰モデルは、活性化が尾状核の利得-損失比との線形関係と比較して二次によってよりよく説明されることを示唆しています（P = 0.02）およびDLPFC（P = 0.02）ギャンブラー（左パネル）ではありますが、コントロール（右パネル）ではありません。

図のオプション

個人的な損失回避の影響

両方のグループにわたって、個々の決定境界ラムダによってインデックス付けされた個々の損失回避度は、右扁桃体におけるピーク活性化を伴う脳領域のネットワークにおける混合ギャンブルの極端な利得損失比に対する感度を高めました。P <0.001; x、y、z = 24、− 4、− 26; Z = 5.01; k = 1988）。 扁桃体の主な活性化ピークとは別に、領域にはDLPFC / SFG（P <0.001; x、y、z = 32、24、56; Z = 4.86; k = 2372）、左中側頭回/海馬傍回（P <0.001; x、y、z = − 44、− 24、− 24; Z = 4.59; k = 1435）、楔前部（P <0.001; x、y、z = − 4、− 62、26; Z = 4.40; k = 1169）、およびvmPFC（P = 0.009; x、y、z = 8、26、− 18; Z = 4.31; k = 281）。

病理学的ギャンブラーでは、DLPFCの局所ピークを伴う背側前頭部ネットワークにおける極端な増減比に対する個々の程度の喪失回避が関連していた（図5A; また見なさい テーブル3 アクティベーションの全リストはこちら） この皮質ネットワークは、前頭前野によく似ていて、図3に示すギャンブラーでは、利得と損失の比率が増加するにつれてU字型の活動が増加することを示しています。 図3.

図 5。 

A）個々の喪失回避度、およびB）ギャンブルの重症度による神経活動と喪失率の間のU字型の関係の変調。 Ａ）病的ギャンブラー（左パネル）またはコントロール（右パネル）において、個々の喪失回避度（個々の高いλ値によって反映される）が神経活動とギャンブル比との間のＵ字型関係をどのように高めたかを示す色分け統計パラメトリックマップ。 下のグラフは、両側の扁桃体における神経活動とゲイン - ロス比との間のU字型の関係に対する個々のパラメータ推定値と個々のロス回避（x軸）との関係を示しています（コントロール： P <0.001; R² = 0.83; ギャンブラー： P = 0.11; R² = 0.71）。 B）上：楔前部の両側クラスターを示す色分けされた統計的パラメトリックマップ。病理学的ギャンブラーのギャンブルの重症度とともに、極端なギャンブルに対する神経感度が増加しました。 右：散布図は線形関係を示しています（P = 0.016; R² = 0.63）楔前部領域の比率と神経活動の間のU字型の関係の個々のパラメーター推定値（y軸）と個々のSOGSスコアで表される個々のギャンブルの重症度（x軸）の間。 すべてのBOLDアクティベーションは、しきい値で表示される全脳アクティベーションです。 P <0.001（未修正）。

図のオプション

表3。

機能的MRIの結果：ギャンブル率による地域BOLD活動の二次増加に対する損失回避の効果

P <0.05、FWEはクラスターレベルで修正されました。

⁎

Zスコアが4を超えるクラスター内の極大値。

テーブルオプション

非ギャンブルコントロールでは、より腹側と後側のネットワークが損失回避の関数として極端なギャンブル比に対する感度の向上を示し、右側の扁桃体が最も強い効果サイズを示しました。図5A、右中央のパネル。 テーブル3） 2つのグループを直接比較すると、コントロールと比較して、ギャンブラーのDLPFCのアクティビティプロファイルに対する損失回避の効果が大幅に強くなりました（テーブル3一方、扁桃体活動に対する喪失回避の調節効果は群間で有意差はなかった。

BOLDパラメーターの推定値と損失回避の関係をプロットすると、健常者（ギャンブラーではない）の個々の損失回避は、扁桃体の神経活動の間のU字型の関係を強めました（図5A、下のグラフ この効果は、最も損失の多い嫌悪コントロールの対象を除外することに対して頑健であったことに注意されたい。 右側の扁桃体にいくつかのボクセルがあることを除いて（参照 図5A、中央のパネル）、病理学的ギャンブラーにおける喪失回避は、意思決定中の扁桃体反応の変化と関連していなかった。

病的ギャンブルの重症度の影響

我々は、個々のＳＯＧＳスコアによって索引付けされたギャンブラーにおけるギャンブルの厳しさが、意思決定中の極端な比率に対するＵ字型の反応を修正したかどうかを調べた。 全脳捜索では、両側の弓状角膜におけるギャンブルの重症度と極端な比率に対する感受性の局所的な増強が明らかにされた（P = 0.003; x、y、z = − 6、− 48、40; Z = 4.59; k = 335; 図5B、トップパネル）。 したがって、両側の前弓状領域における解剖学的マスキングを介して活動を制限するパーセントBOLDシグナル変化とギャンブルの重症度との間の相関は非常に有意であった（図5B、下のグラフ）。

単一の潜在的な利益と損失に対する脳の反応

ミックスギャンブルの勝敗額は各試行で連続して提示されているため、単一の潜在的な損益に対応するBOLD信号の地域的な変化を捉えることができました（ただし、 議論 セクション）。 この受動的評価段階では、利益、損失、利益の増加、および損失の増加に対するBOLD応答のグループ間の差異を調べました。 これらの対比には有意なグループ差はありませんでしたが、扁桃体のコントロールと比較してギャンブラーの潜在的な増加に対するBOLD反応が高いという二国間の傾向が見つかりました（L： P <0.001、未修正; x、y、z = − 26、2、− 22; Z = 3.19、k = 6; R： P <0.001、未修正; x、y、z = 24、− 2、− 10; Z = 3.43; k = 7）。

議論

健常者と病理学的な意思決定を混合ギャンブル課題と比較して、ギャンブルの意思決定中に課題に関連した神経活動を測定しました。 ギャンブラーでは、背側皮質 - 線条体ネットワークは、健康な対応対照と比較して、最も食欲があり、嫌悪的なゲイン - ロス比に対してより高い神経感度を示した。 背側皮質 - 線条体領域の極端な増減比へのより強い調整は、ギャンブラーがギャンブル課題によって提供される決定枠の極値にもっと重点を置くことを示します。 重要なことに、ギャンブル比に対するこのＵ字型の神経反応は対照では観察されず、極端な比に対するこの特異的過敏性は病的なギャンブルの神経サインを構成することを示唆している。

興味深いことに、最も嫌悪的で最も食欲をそそるギャンブルへのU字型の神経活動の調整は、腹側線条体や眼窩前頭皮質などの報酬ネットワークのコア領域では表現されていませんでした。 代わりに、それは尾状核とDLPFCを含む背側皮質 - 線条体「連想」または「執行」ネットワークで二国間で表現されました。 採用されたDLPFCには、BA 6 / 8 / 9および「9 / 46d」に対応する、背側および近心側上部および中央前頭回旋が含まれていました（Badre and D'Esposito、2009年 および ゴールドスタインとボルコウ、2011） この背側皮質 - 線条体ネットワークは、最近の行動を監視し、その結果を予測することに関与していることが知られています 陰とノウルトン2006） 特に、人間の尾状核は行動 - 結果の偶発事象の強化に関係しています（Knutsonら、2001, O'Doherty et al。、2004, Tricomiら、2004 および Delgado他、2005).

我々の現在の結果は、この背側皮質 - 線条体ネットワークがギャンブラーによってなされたギャンブル決定において重要な役割を果たすことを示唆している。 極端な損益率は、考えられる行動 - 結果の観点から非常に関連性があると特徴付けられています。賭けがより食欲をそそるほど、それを受け入れることがより重要です。 反対に、賭けが嫌いであるほど、それを拒否することがより重要になります。 健康な被験者では、背側線条体は主観的な値を直線的に増加させるのではなく、刺激の顕著性または覚醒を追跡することがわかっています（Barta等。 2013） 病理学的ギャンブラーでは、この背側皮質 - 線条体ネットワークは過敏であり、ギャンブルの決定を下す際に、健康な被験者よりもこれらの極端な増減比をより強く重み付けすると我々は推測している。

病理学的ギャンブルの神経生物学的基礎の現在の理論は、腹側線条体およびｖｍＰＦＣなどの報酬システムの他の腹側コア領域の低感受性または過敏性を予測することによって、それらの単純さにおいて説得力がある。 したがって、ギャンブラーでの以前のニューロイメージング研究は、どちらかが減少したことを示しました。Balodis等。 2012）または拡張（）van Holst et al。、2012 および Worhunsky et al。、2014）金銭的報酬の見込み中の腹側線条体の活性化。 本研究では、病理学的ギャンブラーと非ギャンブルコントロールとの間の神経活動の違いは、マグニチュード提示段階で単一の損失または利益量を評価した場合、または決定フェーズ 左右の扁桃体のみが、前の段階で可能性のある増加に対して強い神経反応を示す傾向を示した。 言い換えれば、ギャンブルを受け入れるか拒否するかの決定は、報酬システムの過敏性または過敏性と一貫して関連していませんでした。 この否定的な発見は、ギャンブラーが金銭的報酬の手がかりに対して腹側線条体の正常な反応性を示したが、エロティック刺激を予測する手がかりに対する鈍い感受性を示した最近の研究と一致している（Sescousse等。 2013） 基本的に反対の結果または全く線条体効果を伴わない、この文献内の一貫したパターンの欠如は、線条体の上方または下方制御による病的ギャンブルの説明が適切ではないかもしれないことを示す。 病理学的ギャンブルに見られる意思決定の欠陥は、単独でのどちらかの構成要素の混乱ではなく、辺縁系動機付け構造を含むドーパミン作動性システムと前頭前野制御領域との間の不均衡から生じる可能性がある。クラーク等。 2013） そのような皮質 - 線条体ネットワークの1つの良い候補は背側皮質 - 線条体ループであり、それは行動選択と処理行動結果の偶然性に関係している（Yin and Knowlton、2006 および Seoら、2012） 本研究では、結果に基づく適応プロセスや厳密な予測プロセスではなく、利益と損失のバランスの内部表現に基づいて決定が行われることに注意してください。 これが、結果を予想したり受け取ったりすることを伝統的にコードしている分野ではなく、アクションの選択（すなわち、賭けの受け入れまたは拒否）により関連している分野を私たちが見つける理由です。

ここでは、ギャンブル以外のコントロールでは、ギャンブル課題中の嫌悪行動は、扁桃体の極端な増減比に対するより強い感度と関連していました。 これらの結果は、健康な個人の別のグループにおける最近の調査結果とよく一致しています（Ｇｅｌｓｋｏｖ ｅｔ ａｌ。 2015）、より多くの損失を嫌う参加者は、混合ギャンブルの極端な利得-損失比に対する扁桃体の神経感受性の増加を示しました。 これらの結果は、研究間の微妙な違いにもかかわらず持続しました。 スキャナーでプレイした実際のゲーム参加者は同じままでした（つまり、金額の分布、持続時間、視覚刺激の揺れなど）。 ただし、寄付の手順は少し異なります。 今回の調査では、参加者はギャンブルの賭け金として参加する前に200〜1週間保管した実際の紙幣（2 DKK）を受け取りましたが、前回の調査では、参加者は最初の調査からお金を失う可能性があると信じ込まれました。寄付。 寄付戦略のこの違いは、おそらく、本研究の健康な対照被験者が、以前の研究（ラムダ中央値1.82）と比較して損失回避が少し少なかった（ラムダ中央値2.08）理由を説明する可能性があります。 XNUMXつの健康なグループ間の統計的差異は有意ではありませんでしたが（P = 0.18、順列検定）、前の健康なグループと現在のギャンブラーのグループの間のラムダの違いは有意でした（P = 0.004、順列検定）。 研究間の別の明らかな違いは、現在の対照群がギャンブラーと一致するために年をとっていたため、年齢差です（P = 0.0175、t（29）= 2.52; 2標本t検定）。 ただし、どちらかといえば、この違いはラムダに対する反対の効果を予測するはずです。なぜなら、年配の健康な被験者は若い人よりも損失を嫌う傾向があるからです。 さらに、XNUMXつの研究では、ギャンブルの比率をモデル化する方法がわずかに異なっていました。 私たちの以前の研究では、扁桃体は、被験者固有の「決定境界」（すなわち、個々のラムダスコア、λ）に関連する利得-損失比の変動に敏感であることがわかりました。 このモデルは、比率の増加に対する「V」字型のBOLD応答として概念化できます。ここで、Vの「低点」は個々のλスコアでした。 次に、XNUMXつの線形パラメトリック回帰子が、個々のλとの違いに応じて、各試行比率を多かれ少なかれ食欲または嫌悪として分類しました（つまり、嫌悪比率<個々のλ<食欲比率）。 ただし、今回の調査では、受け入れ率が高すぎたり低すぎたりする参加者が少なかったため、λスコアに基づいてモデルを作成することはできませんでした。 したがって、調整されていないゲインとロスの比率を使用して、比率の完全な連続スペクトルに対する神経応答（つまり、比率に対する「U」字型のBOLD応答）を評価しました。 このわずかに異なる二次モデルの使用は、健康な被験者のますます食欲と嫌悪のギャンブルのために扁桃体の活動を複製しない理由である可能性があることに注意してください。 扁桃体が決定境界λに特に調整されている場合があり、以前の研究での扁桃体の活性化は、主要な回帰因子にλスコアが含まれていることに関連している可能性があります。 この解釈は、両方の分析方法が、損失を嫌うギャンブル行動が、意思決定中の非常に嫌悪的で非常に食欲のある潜在的な結果に対する扁桃体のより高い感受性と関連していることを示したという事実と一致しています。 まとめると、これらの発見は、健康な個人の喪失嫌悪の決定にバイアスをかける扁桃体の重要な役割を示しています。

ギャンブラーでは、損失回避行動と神経活動対ギャンブル比の関係から、扁桃体には有意でない傾向しか示されませんでした。 その代わりに、DLPFCにおける意思決定関連の活動は、損失回避の機能として変化した。 この効果は、対照と比較してギャンブラーにとって有意に強かった。 興味深いことに、この効果はDLPFCの同じ場所でピークに達し、そこでコントロールと比較して極端な比率に対するより強い過敏性が認められました。 これは、ギャンブラーでは、扁桃体や腹側線条体などの感情の顕著性や刺激の価値を予測する領域ではなく、DLPFCのアクティビティプロファイルによって個々の喪失回避度が反映されないことを示しています。 この集団では、このように、ワーキングメモリ、タスクの切り替え、および行動 - 結果の偶発事象の表現など、皮質領域のサブサービングエグゼクティブコントロール機能のように思われる（エリオット、2003, モンセル、2003 および Seoら、2012喪失嫌悪ギャンブル行動の偏りの扁桃体を補完しています。 ただし、この提案は今後のギャンブル研究でさらに調査する必要があります。

興味深いことに、私たちはギャンブラーの損失回避を減らす傾向があることを見出しました。 伝統的な経済理論によれば、このような非合理的決定への行動的傾向は、相場師が統制よりも合理的に行動したという直感に反する意味合いを持っています。 しかしながら、喪失回避のより進化した説明は、例えば食料を捜し求めるときに意思決定の偏りが本能的な意思決定を導く目的を果たしたと述べるだろう。 確かに、嫌悪の回避はカプチンザルのような低級霊長類で報告されている（チェン他。 2006; しかしまた見なさい Ｓｉｌｂｅｒｂｅｒｇ ｅｔ ａｌ。 2008損失嫌悪は保守主義への先天的なバイアスでさえあるかもしれない深く根ざした意思決定ガイドラインであることを示す. 最近の研究 Giorgetta等。 （2014） 臨床治療のより遅い段階にあった病理学的な相場師は、治療のより早い段階にあった相場師よりもより嫌いな損失が多いことを発見しました。 興味深いことに、彼らはグループとしてのギャンブラーが（治療状態を超えて）健康な対照よりも嫌悪の損失が多いことを発見した。 対照的に、ギャンブラーの行動喪失回避を調査した以前の研究では、アクティブなギャンブラー（すなわち、治療中ではない）は健康な対照よりも嫌悪損失が少ないことがわかった（ブレバーズ等。 2012） これは、効果的な治療が病的ギャンブラーの喪失を回避することができるかどうかという問題を提起する。 本研究では、ギャンブラーは治療センターから募集され、ほとんどが認知療法に参加していました。 おそらく、これが私たちがギャンブラーと健康なコントロールとの間に有意な行動上の違いを見つけず、この方向への傾向だけを見つけた理由です。

最後に、SOGSスコアで測定されるように、より深刻なギャンブルの症状を持つギャンブラーは、高いギャンブルと低いギャンブルの比率を評価するときに、前弓の関与が増加していることがわかりました。 眼窩前部および帯状回後皮質は、自己参照課題に反応して見られることが多い（ キャバンナとトリンブル2006そしてギャンブラーの自己制御を調査している最近の研究は、MEGを使用して後帯状皮質上で異常な電気生理学的信号を示しました。Ｔｈｏｍｓｅｎ ｅｔ ａｌ。 2013） これらの異常な信号は、病理学的相場師が衝動性の増大と自己管理の低下の問題を抱えているという十分に確立された事実と関連している。 我々の研究では、ギャンブルの重症度の関数としての弓前活動の調整は、自己制御の同様の異常なメカニズムを反映している可能性があります。 それでも、病理学的ギャンブルにおけるprecuneusの機能的関与に関するこれらの推測は、将来の研究で正式に対処される必要がある。

病理学的ギャンブラーが金銭的な賭けを評価したとき、我々の結果は尾状核とDLPFCの両方の活動の変化した、U字型のパターンを明らかにしました。 この活性化パターンは、これらの脳領域の同時発生的ではあるが無関係の機能不全から生じる可能性があるが、それらの機能的関係の変化からも生じる可能性がある。 健康な被験者を対象とした以前の研究では、機能的なものに頼ることによって、尾状核とPFCの間の関連性について十分な証拠が得られています（例： ロビンソン等。 2012）および構造的（例： Verstynen等。 2012皮質 - 線条体の接続性。 したがって、ギャンブルの病理は、この特定の皮質 - 線条体の意思決定回路における神経結合パターンの変化を反映している可能性があります。

これまでの多くのギャンブル研究と同様に、男性の被験者のみを含めました（例： van Holst et al。、2012, de Ruiterら、2009, Linnetら、2011 および Sescousseら、2013） しかしながら、疫学的研究は男性が病理学的ギャンブラーの大多数を代表することを示唆しているが（ケスラー等。 2008）、病的ギャンブルも女性に影響を与えます。 ギャンブルの好み（例えば、スロットマシンのようなより孤独なギャンブルの形態対ポーカーのようなより社会的に魅力的な形態）と動機の背景（例えば、ネガティブな感情の回避と感覚探索行動）に関して女性と男性の違いが研究によって示されている;によるレビューを参照してください レイルとオエイ2002）、現在の結果は女性人口に一般化することはできません。 それゆえ、女性のギャンブラーがこの研究の男性のギャンブラーと同じ意思決定の異常な神経サインを示すかどうかは明らかにされていない。

今後の研究の改善点は、この研究に含まれるギャンブルの被験者の数です（n = 14）。 グループのサイズは以前のfMRI研究と同等でしたが（Crockfordら、2005, ロイターら、2005, Thomsen et al。、2013 および Balodisら、2012）そして患者は十分に特徴づけられていたので、より大きなグループを研究することが望ましいでしょう。 さらなる制限には、関心のあるイベント間のジッターの方法が含まれます。 高速でシームレスなギャンブルが優先されたため、各意思決定フェーズとマグニチュードの提示の間に1.2秒のITIがありましたが、イベント自体をジッターし、イベント間にジッターの試行間隔（ITI）を導入しないことを選択しましたここでのジッターの欠如は、原則として、マグニチュードの提示段階でグループ間の違いが見つからなかったという事実に寄与する可能性があります。

まとめると、行動 - 結果の偶然性に関与する背側皮質 - 線条体ネットワークはギャンブラーにおける極端な利得 - 損失比に対する過敏性を表すことを示す。 DLPFCとprecuneusにおけるU字型の反応プロファイルは、それぞれ、ギャンブル作業中の個々の喪失回避度と病的ギャンブルの重症度に関連していた。 これらの結果は病理学的ギャンブルにおける中心的報酬システムから背側皮質 - 線条体ネットワークへのニューロイメージングの焦点を拡大する将来の研究を刺激する。

謝辞

私たちはギャンブルのコミュニティとの接触を確立してくれたLudomaniのためのデンマークセンターと同様に彼らの時間のためにすべての参加者に心から感謝します。 Sid Kouider氏に原稿についての有益なコメントをいただき、Christian Buhl氏にデータ収集の手助けをしていただきました。 この研究は、Ramsøy博士への助成金（「決定神経科学プロジェクト」;助成金番号0）による助成金を通じて、社会科学の独立した研究のためのデンマーク評議会によって支持されました。 0601-01361B）とLundbeck財団によるGrant of Excellence（ "ContAct"）を介して。 R59 A5399）シーブナー博士に。 Gelskov博士がLaboratories of Science Cognitives et Psycholinguistiqueで行った作業は、ANR助成金によって支えられています（ANR-10-LABX-0087 および ANR-10-IDEX-0001-02） MRスキャナーはSimon Spies Foundationから寄付されました。

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補足資料

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対応する著者：Brain and Consciousness group（EHESS / CNRS / ENS）、EcoleNormaleSupérieure、PSL Research University、29 rue d'Ulm、75005 Paris、France。

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先輩作家もこの論文に貢献しました。

著作権©2016作者。 エルゼビア社発行