ギャンブル障害患者の血清BDNFレベルは、ギャンブル障害の重症度およびアイオワギャンブルタスク指標（2016）と関連しています

*対応する著者：Samuel Suk-Hyun Hwang; 心理学科、
忠南国立大学、北区ヨンボロ、光州77-500、
韓国; 電話番号：+ 82 62 530 2651。 ファックス：+ 82 62 530 2659。 Eメール： ファン様@hanmail。net

DOI： http://dx.doi.org/10.1556/2006.5.2016.010

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抽象

背景とねらい

ギャンブル障害（GD）は、意思決定を含む臨床的、神経生物学的、および神経認知的特徴において物質使用障害（SUD）と多くの類似点を共有しています。 血清BDNFレベルによって測定されるように、我々は、GD、意思決定、および脳由来神経栄養因子（BDNF）の間の関係を評価した。

メソッド

GDおよび21の健康な性別および年齢が一致した対照対象を有する21人の男性患者を、血清BDNFレベルと問題ギャンブル重症度指数（PGSI）との間、ならびに血清BDNFレベルとアイオワギャンブル課題（IGT）との関連について評価したインデックス。

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平均血清BDNFレベルは、健康な対照と比較してGD患者において有意に増加した。 血清BDNFレベルとPGSIスコアとの間の有意な相関は、年齢、うつ病、およびGDの期間を制御するときに見られた。 血清BDNFレベルとIGT改善スコアとの間に有意な負の相関が得られた。

議論

これらの所見は、血清BDNFレベルが患者の神経内分泌の変化およびGDの重症度についての二重のバイオマーカーを構成するという仮説を支持する。 血清BDNFレベルは、GDにおける意思決定能力および学習プロセスの乏しさの指標として役立ち、GDとSUDの間の共通の生理学的基盤を特定するのに役立ちます。

キーワード：ギャンブル障害, 脳由来神経栄養因子（BDNF）, アイオワギャンブルタスク（IGT）, 行動中毒

概要

一種の行動嗜癖であるギャンブル障害（GD）は、重大な有害な法的、財政的、および心理社会的な結果をもたらす、持続的で再発性の不適応なギャンブル行動を特徴としています（Grant、Kim、およびKuskowski、2004年） GDは、中辺縁系ドーパミン報酬経路の変更など、物質使用障害（SUD）と多くの類似した臨床的および神経生物学的特徴を共有しています（ポテンザ、2008意思決定の障害など、神経認知機能も同様です。

リスクの高い意思決定を評価するように設計されたアイオワギャンブルタスク（IGT）のパフォーマンスの悪さは、SUDの間で一貫して見いだされています（Noel、Bechara、Dan、Hanak、およびVerbanck、2007年） 同様に、GD患者はその課題に対して高いリスクテイク能力を示したローレンス、ルティ、ボグダン、サハキアン、クラーク、2009年） 意思決定の生物学的根拠はよくわかっていませんが、実行機能と記憶に関連する神経系が関係しています（Brand、Recknor、Grabenhorst、およびBechara、2007年).

意思決定や記憶などのさまざまな認知機能に関連するタンパク質の1つが、脳由来神経栄養因子（BDNF）です（山田、水野、鍋島、2002年） BDNFは、ニューロンの生存、神経新生、およびシナプス可塑性において重要な役割を果たしています。 BDNFと、うつ病、統合失調症、双極性障害などの精神障害における行動の変化および精神病理学との関連性を示す研究モンテジア他、2007年自閉症スペクトラム障害（）Wang et al。、2015） BDNFの血清レベルの上昇は薬物中毒で観察されています（Angelucci et al。、2010腹側被蓋野 - 側坐核（VTA-NAc）が仲介する過程におけるBDNFの関与が示唆されている）Pu、Liu、およびPoo、2006年).

これとは対照的に、BDNFとGDの関連を調べた研究はわずかしかありません（Angelucci et al。、2013; Geisel、Banas、Hellweg、およびMuller、2012年また、BDNFレベルがGDの重症度および神経認知課題における機能障害のレベルとどのように関連するかは不明のままである。 血清BDNFの減少は、IGTの成績不良に関連することがわかっています（ホリ、ヨシムラ、カツキ、アタケ、ナカムラ、2014年）および即時メモリー（Zhang et al。、2012）統合失調症患者に。 低BDNFレベルと認知機能障害との間の関連は、大高齢者集団においてさらに確認されている（島田ほか、2014年).

本研究では、GD患者のサンプルにおけるGD、BDNF、およびIGTに関する意思決定成績の関係を調べ、GD患者の血清BDNFレベルを健常対照者のそれと比較した。 次に、血清BDNFレベルとGDおよびIGT指標の重症度との関連を調べた。

メソッド

一般

GDに関するDSM-5基準を満たす21人の男性患者が、韓国のウルジ大学江南ウルジ病院の精神科の外来ギャンブルク​​リニックから募集された。 診断は、過去の医療記録の検査および同時発生する障害の存在についての質問を含む半構造化面接を通じて、理事会認定精神科医（SWC）によって決定されました。 年齢、体重、身長、アルコール関連の既往歴、通常の薬物使用、ギャンブル関連の既往歴、および臨床的変数に関する自己申告アンケートも実施した。 GDの重症度は、臨床的および非臨床的状況の両方に有用であると報告されている9項目の自己申告評価尺度であるProblem Gambling Severity Index（PGSI）を用いて評価されました（Young＆Wohl、2011年） 気分症状はBeck Depression Inventory（BDI）を用いて評価した。 患者グループの除外基準は、1）あらゆる慢性的な身体疾患の病歴、2）あらゆる薬物の定期的な使用、および3）アルコール依存症およびニコチン依存症を含む併存する精神障害の存在であった。 対照群は、現在または過去の精神科歴または薬物使用歴のない21年齢および性別が一致した健康な男性ボランティアから構成された。

措置

血清BDNFレベルの測定

各被験者から合計10mlの血液を血清分離管に採取した。 サンプルを30分間凝固させた後、約15 gで1000分間遠心分離した後、血清を除去しました。 すべてのサンプルは-80°Cで保管されました。 血清BDNFレベルは、ELISAプロトコルを製造元の指示（DBD00; R＆D Systems、ヨーロッパ）に従って使用して決定しました。

IGT

このコンピューター管理タスクでは、参加者は4枚のカードからカードを引き出すように求められました。 各デッキは、事前に設定された正味の結果になるまで、さまざまな量の利益とペナルティを持つランダムに配布されたカードで構成されていました。 2つのデッキには、低レベルの利益（例：$ 50）とペナルティ（例：$ 40）のカードが含まれていましたが、それらの正味の結果は良好でした（例：$ 100）。 他の2つのデッキは、高い利益（例えば$ 100）だがさらに高いペナルティ（例えば$ 200）を持つカードで構成されていたので、それらの正味の結果は好ましくない（例えば - $ 250）。

参加者全員は、自分が選んだデッキから一枚ずつカードを引くことによって、できるだけ多くのお金を稼ごうとするように指示されました。 彼らはあるデッキが他のデッキより有利であると知らされたが、デッキの構成については言われなかった。 100カードを引くと、IGT手順全体が完了しました。

3つのIGT指数は、効果的な戦略的思考を示す高いスコアで導き出されました。有利なデッキからの引き分け数から不利なデッキからの引き分け数として計算された正味合計スコアバリー＆ペトリー、2008年; カードの総数から有利なデッキ選択の割合。 そして最後のブロックのそれから20カードの最初のブロックの正味のスコアを引くことによって計算された改善スコア。

統計分析

年齢、肥満度指数（BMI）、および共変量として入力されたBDIスコアによる共分散の分析を使用して、患者および対照の血清BDNFレベルを比較した。 患者群におけるPGSIスコアに基づく血清BDNFレベルとGDの重症度との間の相関関係は、年齢、BDIスコア、および問題のギャンブルの期間を制御することによって、ピアソン偏相関分析を使用して調べられた。 最後に、血清ＢＤＮＦレベルとＩＧＴ性能との間の関連性を同じ方法を用いて分析した。 全てのデータは平均値±標準偏差として提示されている。 （SD）。 有意水準は p <0.05。 すべての統計分析は、SPSSバージョン18.1（シカゴ、イリノイ、米国）を使用して実施されました。

倫理

韓国のEulji大学の倫理委員会がこの研究プロトコルを承認した。 ヘルシンキ宣言に従って、すべての被験者は手順について助言され、参加前に書面によるインフォームドコンセントに署名した。

結果

人口統計データ、ギャンブル関連の臨床変数、およびIGT指標を表に示します。 1。 平均血清ＢＤＮＦレベルは、健康な対照（ＸＮＵＭＸ±ＸＮＵＭＸ ｐｇ ／ ｍｌ）と比較して、ＧＤ（ＸＮＵＭＸ±ＸＮＵＭＸ ｐｇ ／ ｍｌ）を有する患者において有意に増加した。 p <0.0001）（図 1） 血清BDNFレベルとPGSIスコアとの間にも有意な相関があることがわかりました。r = 0.56、 p <0.05）年齢、BDIスコア、およびギャンブル依存症の期間を管理した後。

表1 人口統計データ、BDI、BDNF、IGTインデックス、およびGD関連の変数

注： *印の付いた変数は、カテゴリカル変数です。 N （％）、したがってカイ二乗検定を使用しました。 GD：ギャンブル障害。 BMI：ボディマスインデックス（体重/身長²; BDI：うつ病インベントリをベック。 ＢＤＮＦ：脳由来神経栄養因子。 IGT総純得点：有利なデッキの総数から不利なデッキの総数を引いたもの。 有利な比率：有利なデッキ数/総カード選択数（100カード）。 IGT改善スコア：block5 IGTネットスコアマイナスblock1 IGTネットスコア。 CPGI ‐ PGSI：カナダ問題ギャンブル指数 - 問題ギャンブル重大度指数

^a 戦略的：カジノギャンブル（例：ブラックジャック）。 分析：スポーツ賭博、競馬、自転車レース、モーターボートレース、株取引。

図1.平均血清BDNFレベルは、ギャンブル障害のある患者（29051.44±6237.42 pg / ml）で、健康な対照（19279.67±4375.58 pg / ml、 p <0.0001）年齢、BMI、および共変量としてのBDIのスコアを使用したANCOVAによる。 箱ひげ図は中央値と四分位数を示し、箱ひげ図のひげのキャップは平均5パーセンタイル値と95パーセンタイル値を示します。 *統計的有意性を示します（F = 12.11、 p ≤0.001）

血清BDNFレベルはまた、IGT改善スコアと有意に負に相関していた（r = –0.48、 p <0.05）、ただしIGTの合計ネットスコア（r = –0.163、ns）または有利な比率（r = –0.19、ns）。

議論

本研究では、健常人よりもGD患者の血清BDNFレベルが有意に高いこと、および血清BDNFレベルとGDの重症度との間に正の関連があることを見出した。 そのような発見は、血清BDNFレベルがGDにおいて増加したことを示す以前の研究と部分的に一致しています（Angelucci et al。、2013; Geisel et al。、2012しかしながら、これらの研究は血清BDNFレベルとGDの重症度との間の関連に関して異なる結果を提示する。 そのような矛盾は、BMI、鬱病、およびその他の交絡因子を含む、血清BDNFレベルに影響を与える外部因子に関連している可能性があります（ピッチンニ他、2008年） これら2つの以前の研究と一緒に（Angelucci et al。、2013; Geisel et al。、2012私たちの調査結果は、行動中毒がSUDで観察された変化と同様に神経可塑性と関連しているかもしれないことを示唆します。 血清BDNFレベルの上昇は、VTAおよびNAcにおけるドーパミン作動性伝達を正常化するための代償的メカニズムを表す可能性があります（Geisel et al。、2012） 他のもっともらしい説明は、BDNFの増加が、特にSUDの患者に見られるように、GD患者の神経保護およびストレス予防過程において、特にストレスの多い状況において役割を果たすということである（Bhang、Choi、およびAhn、2010年; Geisel et al。、2012).

最近の研究はKang et al。、2010我々の知る限りでは、BDNF Val66Met多型がIGTによって測定される意思決定成績に影響を及ぼす可能性があることを示した。 IGTの改善スコアは特に、長期的な利益または損失につながる報酬や罰金の選択結果の評価に基づく学習プロセスを反映しています。 この学習では、過去の累積的な結果に基づいて有利な戦略を立てながら、即時の報酬を割り引く必要があります。 最近の研究（Kräplinetal。、2014問題の相場師は、健康な対照と比較してより高い全体的衝動性およびトゥレット症候群群と比較してより高い「選択衝動性」を示したが、アルコール依存群と同程度の衝動性を示した。 より高いBDNF濃度はまた、PTSD患者におけるより高い衝動性と正に相関している（マルティノッティ他、2015年衝動性がより大きなBDNF発現と関連しているかもしれないことを示唆している）。 さらに、マウスモデルでは、BDNFはセロトニン作動性ニューロンの作用、特に攻撃性と衝動性に関係しています（Lyons et al。、1999） BDNFとセロトニンの両方が、気分障害における神経回路の発達と可塑性を調節します（Martinowich＆Lu、2008年） ヒトでは、統合失調症患者のBDNF Val66 Met多型は攻撃的行動と関連している（Spalletta et al。、2010セロトニンは学習や記憶に重要な役割を果たすことがわかっています（）。Meneses＆Liy-Salmeron、2012年） まとめると、我々の結果は、BDNFが学習過程においても役割を果たす可能性があること、そしてBDNFとセロトニンの間の関係をさらに検討する必要があることを示唆している。

この研究のいくつかの制限は議論を正当化する。 我々のサンプルサイズは控えめであり、男性のGD患者のみを含んでいたので、我々の結果の一般化可能性を制限した。 中枢神経系のBDNFレベルではなく、血清BDNFレベルを調べた。 末梢血におけるBDNF調節はまだよく理解されていないが、末梢濃度は同じ脳パラメータの鏡として広く使用されている（山田ほか、2002） BDNFは両方向で血液脳関門を通過することが知られているので、末梢BDNFの大部分は中枢神経系の神経細胞に由来するかもしれません（Karege、Schwald、およびCisse、2002年） 現在のところ、BDNF、疾患の重症度、およびGD患者の意思決定の間の関係は明確には示されていない、そして将来の研究はそのような関係のより良い理解のために彼らのデザインにおけるこれらの制限を考慮すべきである。 さらに、我々は研究デザインにおいて人格要因を考慮に入れなかった。 以前の研究では、病理学的ギャンブルと、新規性探求や自己直感などの人格特性との関係が示唆されています（Jiménez-Murciaetal。、2010; マルティノッティ他、2006年しかし、BDNFレベルとこれらの人格特性との間の関係についてのコンセンサスは、一貫性のない結果のためにまだ達成されていない（マクラーレン、フーゲルサング、ハリガン、ディクソン、2011年） 我々の研究の結果はそのような制限に照らして慎重に解釈されるべきです。

結論

本研究の知見は、血清BDNFレベルがこれらの患者における神経可塑性およびGDの重症度の候補バイオマーカーとして役立ち得るという仮説を支持する。 さらに、GDにおける血清BDNFレベルの上昇は、SUDの特徴である意思決定能力の低さを示している可能性があります。 したがって、この研究は、SUDおよびGDの一般的な神経生物学的基盤を裏付ける研究の増大している一続きへの有意義な追加である。

著者の貢献

S-WCは資金の獲得、研究の概念と設計、データの取得、分析と解釈に貢献しました。 Y-CSは資金の獲得に貢献し、データの概念と設計および解釈を研究しました。 JYMは研究の概念と設計、データの取得、分析と解釈に貢献しました。 D-JKとJ-SCは概念とデザインの研究、そしてデータの解釈に貢献しました。 そしてSS-HHはデータの分析と解釈、そして原稿の起草と改訂に貢献しました。 すべての著者は研究の全データに完全にアクセスでき、データの完全性とデータ分析の正確性について全責任を負いました。

利害の衝突

著者らは、利害の対立を宣言していない。

謝辞

本研究に参加したGD患者に感謝します。 この研究を支援してくださった研究助手のMinsu Kimにも感謝します。

参考文献