Cereb. 피질 (2010) 20 (1) : 61 - 69. doi : 10.1093 / cercor / bhp078
+ 저자 소속
Linda Van Leijenhorst와의 통신문. 레이덴 대학교, 심리학 연구소, 심리학 연구소, Wassenaarseweg 52, 2300 RB Leiden, 네덜란드. 이메일: [이메일 보호].
추상
청소년기에 걸친 뇌 발달과 청소년 위험한 행동 사이의 관계는 최근에 점점 더 많은 관심을 끌고 있습니다. 청소년은 발달 패턴의 불균형에 이어 선조와 전두엽 피질이 뒤섞여 보상하기에 과민하다고 제안되어왔다. 현재까지 청소년들이 잠재적 인 보상을 과대 평가하거나받은 보상에 대해 더 많은 반응을 보이며 이러한 영향이 결정이없는 상태에서 발생하는지 여부에 따라 위험한 행동을하는지 여부는 확실하지 않습니다. 이 연구에서 우리는 10-12 세, 14-15 세, 18-에 대한 보상의 기대, 수령 및 누락의 영향을 해소 할 수있는 기능적 자기 공명 영상 패러다임을 사용했습니다. 23 세 참가자에게.
우리는 불확실한 결과를 기대할 때, 전립선이 청년에 비해 청년에서 더 활동적이며, 복부 선조가 중년 청년에서 보상 관련 피크를 보여 주지만, 청년은 안와 전두엽 피질 활성화를 생략 된 보상에 보여줍니다. 이 지역들은 뚜렷한 발달 궤적을 보여줍니다.
이 연구는 청소년이 보상에 과민 반응을 보이고 가설이 없을 때 작은 보상에 대해서도 청소년의 신경 활성화가 다르다는 것을 입증하는 현재 문헌에 추가한다는 가설을지지합니다. 이러한 발견은 청소년 위험 감수 행동을 이해하는 데 중요한 의미를 가질 수 있습니다.
개요
합리적 결정을 내리는 데 필요한 모든 정보가 알려져 있지 않은 불확실한 상황에서 결정이 내려지는 경우가 종종 있습니다. 불확실한 상황에서의 선택이 부정적인 결과와 관련이있을 때, 그들은 위험한 것으로 간주됩니다. 위험한 행동의 증가는 청소년기의 가장 두드러진 특징 중 하나입니다 (Arnett 1999; 스타인버그 2004; 보이어 2006). 이러한 행동의 변화는 성인에 비해 청소년의 의사 결정 과정에 차이가 있음을 시사합니다. 즉, 청소년은 불확실한 상황에서 경쟁 결과에 따라 다른 결과를 선택할 수 있는데, 그 이유는 가능한 결과와 그 결과가 성인과 다르게 발생할 가능성을 평가하기 때문입니다. 선행 연구에 따르면 청소년은 보상을받는 방식이 다르기 때문에 위험을 감수하는 경향이 있습니다 (Bjork et al. 2004; May et al. 2004; Ernst et al. 2005; Galvan et al. 2006; Van Leijenhorst et al. 2006).
기능적 자기 공명 영상 (fMRI) 연구는 결과 예측 및 처리와 관련된 뇌 영역을 확인했습니다. 많은 연구에 따르면 복부 선조는 잠재적 보상에 대한 기대에 반응합니다.Breiter et al. 2001; Knutson et al. 2001; 다거 2007; 톰 (Tom) 등 2007), 최근 메타 분석 (넛슨과 그리어 2008). 나는또한, 전립선은 결과의 기대에 연루되어 있으며이 지역에서의 활성화는 종종 예측과 관련된 불확실성과 관련이있다n (크리 첼리 등. 2001; Volz et al. 2003). 마지막으로 성인의 여러 연구에서 내전 전두엽 피질 (PFC), 궤도 전두엽 피질 및 앞쪽 피질 피질이 보상 처리에 관여합니다 (롤 2000; 베 차라 2001; Knutson et al. 2001; O'Doherty et al. 2001 년, 2002).
이 지역의 기능적 발달은 잘 알려져 있지 않습니다. 현재까지의 소수의 발달 연구 결과는 일관되지 않은 결과 패턴을 보여줍니다. 청소년 위험 감수는 한편으로 성인과 비교하여 청소년들에게 보상하기 위해 복부 선조의 "감소 된"감수성과 관련이있다. 이 신경 반응은 청소년이 복부 선조체의 낮은 수준의 활성화를 보상하기 위해 더 자극적 인 경험을 찾도록 이끌었습니다.창 2000; Bjork et al. 2004). 영형반면에, 청소년 위험 감수는 복부 선조의“증가 된”반응성과 관련이 있습니다.d (Galvan et al. 2006). 이러한 연구에서, 미숙 한인지 조절 능력 (PFC의 장기적인 발달로 인한)과 함께 잠재적 보상에 대한 반응의 증가는 청소년들이 위험을 감수하는쪽으로 편향된다는 것이 제안되었다 (Galvan et al. 2006; Ernst et al. 2006; 케이시, 존스 등 2008).
이러한 개발 결과의 해석은 2 이유로 복잡합니다. 첫째, 청소년 보상 처리에 관한 연구에 참여한 참가자의 연령에는 큰 차이가 있습니다. 이것은 청소년들이 매우 이질적인 그룹을 형성하기 때문에 문제가된다. 예를 들어, 초기 청소년기 발달 변화는 사춘기 변화에 의해 영향을받을 수있다. 이전 연구에서 광범위한 연령대의 청소년이 포함되었습니다. 예를 들어 Bjork et al. (2004)청소년 그룹은 12 ~ 17 세의 참가자로 구성되어 있으며, 이는 발달 변화 패턴의 해석을 방해 할 수 있습니다. 구조적 뇌 영상 연구에 따르면 회백질과 회백질 비율의 측면에서 뇌 구조의 발달이 청소년기 내내 계속되는 것으로 나타났습니다.Giedd et al. 1999; Gogtay et al. 2004), 최근 연구에 따르면 이러한 발달 변화는 많은 뇌 영역에서 비선형 패턴을 따릅니다 (Shaw et al. 2008). 두 번째 어려움은 다른 실험 패러다임이 이전 보고서에서 사용되어 결과를 비교하기 어렵다는 것입니다. 예를 들어, 선행 연구에서 보상은 참가자의 업무 성과에 따라 달라졌으며 보상을 받기위한 요구 사항은 다양했습니다. 보상은 반응 시간에 따라 달라질 수 있습니다 (예 : Bjork et al. 2004) 또는 응답 정확도 / 확률 일치 (예 : Ernst et al. 2005; Galvan et al. 2006; Van Leijenhorst et al. 2006; Eshel et al. 2007). 또한 보상 규모 (Bjork et al. 2004; Galvan et al. 2006), 보상 확률 (May et al. 2004; Van Leijenhorst et al. 2006) 또는 크기와 확률 (Ernst et al. 2005; Eshel et al. 2007)가 조작되었습니다. 따라서 복부 선조체 활성화의 발달 적 차이를 더 일반적으로 처리하거나 보상하는 위험과 관련시키는 것은 어렵다. 최근에, 성인 의사 결정에 대한 연구는 복부 선조체의 활성화의 이전 변화에 기초하여 행동을 예측하려고 시도했습니다 (넛슨과 그리어 2008). 이 연구는 증가 된 복부 선조체 활성화가 성인의 위험을 감수하려는 의지의 증가와 관련이 있음을 보여주었습니다. 성인을 포함한 선행 연구에서 Knutson et al. (2008)는 의사 결정 작업을 사용했으며 해당 작업과 관련이없는 보람있는 그림을 제시했습니다. 이들 사진의 제시는 복부 선조체의 활성화 증가 및 위험을 감수하려는 의지 증가와 관련이있다 (Knutson et al. 2008). 따라서, 청소년에서 복부 선조체의 활성화 피크가 위험을 감수하도록 유도하는 경우,이 영역이 행동 요건과 무관 한 정도를 이해하는 것이 중요합니다. 또한 보상의 기대 또는 처리 과정에서 청소년과 성인의 차이가 관찰되는 단계를 이해하는 것이 중요합니다. 청소년 보상 처리의 원인을 더 잘 이해하면 많은 청소년이 참여할 수있는 잠재적으로 위험한 위험 행동을 해석하는 데 도움이됩니다. 청소년이 잠재적 보상을 과대 평가하기 때문에 성인에 비해 위험한 행동에 참여할 가능성이 더 높은지를 이해하는 것이 중요합니다. 의사 결정 프로세스의 초기 단계) 또는받은 보상에 대한 응답이 성인의 응답 (후반 단계)과 다르기 때문입니다. 청소년의 보상 민감도 차이에 대한 통찰력은 청소년에게 실제 위험 행동의 기초가되는 과정을 알려줍니다. 또한,이 지식은 청소년들이 직면 한 문제에 대해 개입하고 보호하려는 시도에 도움이 될 수 있습니다. 연령대가 다른 참가자 간의 보상 관련 뇌 영역의 기본 차이는 행동의 발달 변화에 대한 해석을 복잡하게 할 수 있습니다. 이 난제를 해결하는 한 가지 방법은 보상과 위험이 참가자의 행동과 관련이없는 실험 과제를 사용하여 보상 처리를 연구하는 것입니다 (유사한 접근법은 Tobler et al. 2008). 따라서 본 연구의 목표는 행동이 없을 때 보상 처리의 여러 단계와 관련된 신경 활성화의 발달 차이를 조사하는 것이었다.
우리는 fMRI를 사용하여 초기 및 중간 청소년기 및 젊은 성인의 결과 예측 및 결과 처리의 신경 기질을 비교했습니다. 보상 처리와 관련된 뇌 영역의 발달 패턴을 식별하기 위해 3 동종 연령 그룹 (10-12 세, 14-15 세 및 18-23 세)을 포함 시켰습니다. 이 참가자들은 슬롯 머신 작업 (Donkers et al. 2005), 작은 금전적 보상이 예측할 수없고 행동과 관련이없는 간단한 패러다임입니다. 이 작업에서 참가자는 과일 그림이 연속적으로 표시되는 3 슬롯 머신을 봅니다. 이 3 사진이 동일한 경우에만 참가자가 돈을받습니다. 이 작업에는 3의 다른 조건 (1)의 프레젠테이션이 포함됩니다. 모든 3 그림이 다름 (XYZ 조건이라고 함), 2) 첫 번째 2 그림은 동일하지만 세 번째가 다름 (XXY 조건이라고 함) 및 3) 모든 3 사진은 동일합니다 (XXX 조건이라고 함). 이러한 방식으로 패러다임을 통해 결과 기대 (2 사진의 첫 번째 3가 동일하거나 모든 3 사진이 다른 경우, XXY 대 XYZ가 다른 경우), 보상 처리 (모든 3 사진이 3 장의 사진 중 첫 번째 2와 동일 (XXX vs. XXY)과 보상 누락 (XXY vs. XXX)은 동일합니다.
우리의 분석은 striatum, insula 및 orbitofrontal cortex (OFC)를 포함하여 보상 처리 및 불확실성과 관련된 뇌 영역을 식별하는 데 중점을 두었습니다. 우리의 첫 번째 가설은이 영역들이 기능적 발달을 보이며, 이는 다른 연령대에서 다른 활성화 패턴으로 반영된다는 것입니다. 선형 및 비선형 개발 패턴을 테스트했습니다. 우리의 두 번째 가설은 청소년 위험 감수가 보상에 대한 민감도 증가와 관련이있는 경우, 이는이 연령 그룹의 복부 선조에서 활성화의 피크에 반영되어야한다는 것입니다. 우리는 어떤 단계에서 결과를 예상하거나 처리하는 동안 복부 선조가 행동 요구 사항이 없을 때 다른 반응을 보이는지,이 지역의 보상에 대한 반응이 성인과 비교하여 청소년에서 증가 또는 감소하는지 여부를 조사했습니다. 결과는 청소년기 동안 보상 관련 뇌 영역의 발달에 대한 통찰력을 제공하고 더 복잡한 보상 및 위험 감수 과제에서 청소년과 성인 간의 신경 반응의 차이 해석에 기여할 것으로 예상됩니다.
재료 및 방법
참가자
53 건강하고 오른 손잡이 자원 봉사자 총 15 명, 18–23 살 15 세 (7 여성; 평균 연령 = 20.2, 표준 편차 [SD] = 1.6), 18 14–15 살 (10 여성; 평균) 연령 = 15.0, SD = 0.7) 및 17 개의 10–12 세 (8 여성, 평균 연령 11.6, SD = 0.8). 참가자가 18 세 미만인 경우 모든 참가자와 1 차 간병인으로부터 사전 동의를 얻었습니다. 이 연구는 Leiden University Medical Center (LUMC)의 의료 윤리위원회의 승인을 받았습니다. 3 추가 성인 참가자의 데이터는 기술적 어려움으로 인해 제외되었습니다. 3 mm 이상을 어느 방향 으로든 이동 한 참가자의 데이터는 분석에서 제외되었습니다. 이러한 이유로 3 참가자 (14, 15 및 10 이전)의 데이터는 제외되었습니다. 평균 이동은 0.52–18 세의 경우 23 mm, 0.68–14 세의 경우 15 mm, 0.62–10 세의 경우 12 mm입니다. 연령대 사이의 평균 운동의 차이는 중요하지 않았습니다 (P > 0.1).
행동 평가
스캔하기 전에 모의 스캐너가있는 조용한 실험실에서 모든 참가자가 스캔 세션을 준비했습니다. 실제 MRI (Magnetic Resonance Imaging) 스캐너의 환경과 사운드를 시뮬레이션 한이 모의 스캐너는 미성년자에게 스캐너 환경에 익숙해 질 수있는 기회를 제공했으며 모든 참가자에게 스캔 절차를 설명하는 데 사용되었습니다. IQ의 추정치를 얻기 위해, Wechsler Adult Intelligence Scale의 연령대에 적합한 2 하위 테스트 버전 (웨 슬러 1981) 또는 어린이를위한 Wechsler Intelligence Scale (웨 슬러 1991) — 유사성 및 블록 디자인은 모든 참가자에게 관리되었습니다. 10–12 세, 14-15 세 및 18-23 세의 경우 IQ는 각각 119.7 (SD = 9.7), 106.0 (SD = 9.0) 및 108.7 (SD = 9.4)로 추정됩니다. 10–12 세의 평균 IQ는 다른 2 연령 그룹에 비해 상당히 높았습니다 (F2,49 = 11.62, P = 0.001)이지만 전체 참가자의 IQ는 평균 범위에서 떨어졌습니다. 아래에보고 된 분석은 IQ를 공변량 요인으로 분석에 추가하여 IQ 차이에 대해 모두 수정되었습니다. 그러나 IQ 차이에 의한 영향은 없었다. 따라서 IQ 차이점에 대해서는 더 이상 설명하지 않습니다.
모든 참가자는 정신 건강 상태, 약물 사용, 머리 부상 및 MRI 금기 사항을 점검표를 통해 선별했습니다. 어떤 참가자도 문제를보고하지 않았습니다. 또한 2 최연소 연령 그룹의 참가자는 아동 행동 점검표 (아헨 바흐 1991). 모든 참가자의 점수는 비 임상 범위에 속했습니다.
실험적 설계
참가자들은 이전에 사용했던 패러다임의 어린이 친화적 인 버전 인 슬롯 머신 작업을 수행했습니다. Donkers et al. (2005). 각 시험은 3 빈 슬롯 머신의 프리젠 테이션으로 시작되었습니다. 500 ms 후에, 화면의 맨 아래에 1000 ms에 대한 동전이 나타 났으며 이는 큐 역할을했습니다. 참가자가 (그렇지 않은 수동적) 작업에 계속 참여하도록하기 위해, 큐를 표시 할 때 오른쪽 집게 손가락으로 미리 지정된 버튼을 눌러 기계를 시작하도록 지시했습니다. 응답은 1000-ms 시간 창 내에 제공되어야합니다. 1000-ms 응답 창에 이어 3 사진, 1의 3 가능한 과일 종류 (키위, 배 또는 한 쌍의 체리)가 1500 ms마다 슬롯 머신에서 왼쪽에서 오른쪽으로 연속적으로 표시되었습니다 (참조 Fig. 1).
의 예 (a) 재판 및 (b) 슬롯 머신 작업에 대한 가능한 결과 표시. 참가자가 큐에 응답 할 수있는 1000-ms 시간 창에 이어 3 사진이 1500ms마다 연속적으로 나타나 3 시험 유형이 XXX, XXY 또는 XYZ입니다. 참가자는 각 XXX 평가판에서 € 0.05를 획득했으며 다른 조건에서는 이기지 못했습니다.
3 가능한 순서로 그림이 제시됨 : 1) 3 다른 그림 (예 : XYZ 시험이라고하는 키위-배 체리), 2) 2 동일 및 1 다른 그림 (예 : kiwi-kiwi- 체리, XXY라고 함) 시험) 또는 3) 3 동일한 사진 (예 : 키위-키위-키위, XXX 시험으로 지칭). 이 3 시험 유형은 3 실험 조건을 나타냅니다. 시험이 제시된 순서는 무작위였으며, 참가자들은 각 시험에서 3 사진의 새로운 조합이 제시되었습니다.
참가자는 각 XXX 평가판에서 € 0.05를 받고 다른 유형의 평가판에서는 돈을 얻지 않을 것을 미리 지시 받았습니다. 1000-ms 큐 프레젠테이션 중에 참가자가 응답하지 않으면 평가판이 종료되고 € 0.10의 벌금이 부과됩니다. 시험의 5 % 미만에서 발생했습니다. 실험이 끝났을 때 총 상금 (€ 1.50)이 참가자가 연구 참여에 대한 상환으로받은 금액에 추가되었습니다.
MRI 데이터 수집
각각 약 2 분 동안 지속 된 7 이벤트 관련 스캔 과정에서 평가판이 제공되었습니다. 시각적 자극은 참가자들이 헤드 코일에 부착 된 거울을 통해 볼 수있는 스크린에 투사되었습니다. 스캔하는 동안 120 시험, 60 XYZ 시험, 30 XXY 및 30 XXX 시험이 각각 실행될 때마다 XXX, XXY 및 XYZ 시험이 혼합 된 총 60 시험이 참가자에게 제공되었습니다. 보상에 대한 연령의 차이는 확률을 배우고 위험을 예측하는 능력의 성숙이 느리면 영향을받을 수 있습니다. 우리는 불확실성을 극대화하기 위해 의사 난수로 3 연속 자극을 제시함으로써 이러한 가능성을 통제했습니다. 첫 번째 그림을 발표 한 후의 모든 시험에서 일련의 3에서 다음 그림이 같을 확률은 항상 50 %입니다. 같은 방식으로 2의 동일한 그림이 제시된 후 세 번째 그림이 같을 확률은 50 % (50 % XYZ, 25 % XXY 및 25 % XXX 시행)입니다. Donkers et al. 2005). 1와 3 사이에서 지속되는 고정 기간 (500 ms 단위로 지터 됨)이 실험 시도 사이에 추가되었습니다.
LUMC의 3-T Philips 스캐너에서 표준 전체 헤드 코일을 사용하여 스캔을 수행했습니다. 기능 데이터는 T2* 가중 그라디언트 에코 에코 평면 펄스 시퀀스 (38 연속 2.75-mm 경사 축 슬라이스, 인터리브 획득, 시간 반복 = 2.211 s, 시간 에코 = 30 ms, 2.75 × 2.75 mm 평면 해상도, 실행 당 230 볼륨 ). 각 스캔의 첫 번째 2 볼륨은 폐기되었습니다. T1평형 효과. 높은 해상도 T2* 가중 이미지 및 고해상도 T1-해석 이미지는 스캔 세션이 끝날 때 수집되었습니다. 머리를 감싸는 베개와 폼 인서트를 사용하여 머리 움직임을 제한했습니다.
fMRI 전처리 및 통계 분석
SPM2 (Wellcome Department of Cognitive Neurology)를 사용하여 데이터 전처리 및 분석을 수행 하였다. 슬라이스 획득 타이밍의 차이에 대해 이미지를 보정 한 후 강체 움직임 보정을 수행 하였다. 구조적 및 기능적 부피는 공간적으로 T1 및 에코-평면 이미징 템플릿. 정규화 알고리즘은 코사인 기저 함수를 포함하는 비선형 변환과 함께 12- 파라미터 아핀 변환을 사용했습니다. 정규화 동안, 데이터는 3-mm 입방 복셀로 재 샘플링되었습니다. 템플릿은 MNI305 스테레오 택시 공간 (Cocosco et al. 1997). 기능 볼륨은 최대 등방성 가우스 커널의 절반에서 8-mm 전폭으로 부드럽게되었습니다. SPM2에서 일반 선형 모델 (GLM)을 사용하여 개별 피험자의 데이터에 대한 통계 분석을 수행했습니다.
fMRI 시계열은 2 별도 모델에서 표준 혈역학 적 반응 함수 (HRF)와 관련된 일련의 이벤트로 모델링되었습니다. 우리는 3의 다른 조건 (XXX, XXY 및 XYZ)에서 각 시도를 첫 번째 모델에서 두 번째 자극의 시작 시간과 두 번째 모델에서 세 번째 자극의 시작 시간 주위의 제로-지속 기간 이벤트로 모델링했습니다. 참가자가 1000-ms 큐 윈도우 내에서 응답하지 않는 시험으로 정의 된 오류 시험은 별도로 모델링되었으며 fMRI 분석에서 제외되었습니다.
각 참가자에 대해, 각 조건에 가장 적합한 표준 HRF의 높이에 대한 파라미터 추정값을 쌍별 대비로 사용했습니다. 첫 번째 모델에서는 XXY와 XYZ를 비교하기 위해 대비 이미지를 계산했습니다 (즉, 참가자가 동일한 [XX] 인 2 사진과 다른 [XY] 인 2 사진을 처음 본 상황 비교). 청소년이 성인보다 잠재적 보상에 더 민감하다는 가설에 근거하여 시험 결과의 "예상"과 관련된 뇌 활성화 패턴. 두 번째 모델의 경우, 실험 결과의 처리와 관련된 뇌 활성화 패턴을 비교하여 XXX 및 XXY 조건을 비교하기 위해 대비 이미지를 계산했습니다. 각 참가자에 대해 계산 된 결과 대비 이미지를 두 번째 수준 그룹 분석에 제출했습니다. 그룹 수준에서, 조건 사이의 전체 뇌 대비는 단발을 수행하여 계산되었습니다. t-이 이미지를 테스트하여 참가자를 임의의 효과로 취급합니다. 전체 뇌 통계 맵은 P <0.001, 범위 임계 값은 5 개의 연속 복셀입니다.
통계 분석 : 연령 관련 차이
3의 다른 연령대에서 결과 예측 및 결과 처리와 관련된 활성화 패턴에 특히 관심이 있었기 때문에 voxelwise 분산 분석 (ANOVA)을 수행하여 연령 관련 활성화 차이를 보여 주었던 지역을 식별했습니다. 우리는 첫 번째 모델에 대한 XXY–XYZ의 대비에서 선형 (−1 0 1), 2 차 (−0.5 1 −0.5) 및 곡선 형 (1 −0.5 −0.5), (−0.5 −0.5 1) 효과를 테스트했습니다 ( 결과 예측) 및 두 번째 모델에 대한 XXX-XXY (결과 처리). 0.001 인접 복셀의 범위 임계 값을 갖는 다중 비교에 대해 보정되지 않은 5의 통계적 임계 값에서 ANOVA가 유의 한 것으로 간주되었다.
이미징 결과 : 관심 영역 분석
SPM2와 함께 사용하기 위해 MARSBAR 툴박스를 사용했습니다 (Brett et al. 2002) 활성화 패턴을 더욱 특성화하기 위해 관심 영역 (ROI) 분석을 수행합니다. 우리는 연령 관련 차이에 대한 ANOVAs 테스트에서 확인 된 지역의 피크 활동 복셀을 중심으로 6-mm 구형 ROI를 만들었습니다. 또한, MARSBAR을 사용하여 각 시험의 시작에서 시작하는 다양한 실험 조건에 대한 시간 과정을 평균화하여 이러한 ROI에서 혈액 산소 수준에 따른 활동 시계열을 추출했습니다. 이 시간 과정은 설명 목적으로 표시됩니다. 피규어 2 및 3.
0 ~ 12 세, 14 ~ 15 세, 18 ~ 23 세 참가자에 대한 전체 뇌 결과는 XXY> XYZ의 대비에 대한 가능한 보상 예상과 관련이 있습니다. P <0.001 보정되지 않은 임계 값 (상단 패널); 6 개 연령 그룹의 전방 인 슐라 및 선조체 (하부 패널)에 대한 3mm 구형 ROI 및 평균 시간 과정.
10 ~ 12 세, 14 ~ 15 세, 18 ~ 23 세 참가자에 대한 전체 뇌 결과는 XXX> XXY의 대비에 대한 가능한 보상 예상과 관련이 있습니다. P <0.001 보정되지 않은 임계 값 (상단 패널) 및 XXY> XXX (파란색) 선조체 및 OFC에 대한 6 개 연령 그룹의 3mm 구형 ROI 및 평균 시간 과정 (하단 패널).
결과
결과 기대
두 번째 자극이 시작될 때 모델링 된 기능 데이터에 대해 GLM 분석을 수행하고 10-12 세, 14-15 세 및 18-23 세에 대해 XXY> XYZ의 복셀 대비를 개별적으로 계산했습니다. 이러한 분석은 3 개 연령 그룹의 활성화 영역이 크게 겹치는 결과를 가져 왔습니다. 모든 연령 그룹에서 결과 예상은 우 전방 섬의 활성화와 일관되게 연관되어 있습니다 (참조 : Fig. 2, 상단 패널). 10–12 세와 14–15 세의 경우, 전반 구 활성화가 양쪽 반구에서 발견되었습니다. 또한, 청소년 연령 그룹은 복부 선조와 등쪽 피질 피질에서 활성화 클러스터를 보여 주었다. 중요한 군집과 해당 MNI 좌표는 보조 표 1.
XXY–XYZ 대비의 연령 관련 변화에 대한 복셀 단위 분산 분석 테스트에서는 임계 값에서 유의미한 클러스터가 생성되지 않았습니다. P <0.001. 보다 자유로운 임계 값 (P <0.005), −1 0 대조에 대한 ANOVA 테스트는 우측 전방 인 슐라에서 나이에 따른 활성화의 선형 변화를 보여주었습니다 (1, 42, −12, z = 2.95), F1,47 = 11.24, P = 0.002. 이 복셀을 중심으로 6-mm 구형 ROI를 생성하고이 ROI에서 추출 된 데이터에 대해 연령 그룹 (3) × 조건 (2) 분산 분석을 수행하여이 영역의 활성화 패턴을 더욱 특성화했습니다. 이 ROI의 평균 시계열은 그림 2. 이 ROI에 대한 분산 분석은 연령 그룹 × 상태 상호 작용을 일으켰습니다. F2,47 = 7.00, P = 0.002. 후속 비교 결과,이 지역은 10–12 세의 XYZ 조건과 비교하여 XXY에서 더 활발한 것으로 나타났습니다. F1,16 = 11.26, P = 0.004 및 14–15 세 F1,17 = 3.62, P = 0.005. 18–23 세의 경우 조건 간의 차이가 크지 않았습니다 (P = 0.19).
선조에서 XXY–XYZ 대비에 대한 연령 관련 변화는 발견되지 않았습니다. 분산 분석을 통해이 지역이 모든 연령대 (-9, 9, 0, z = 4.57) 결과 예측 F3,47 = 13.11, P <0.001. 예상대로이 영역에 대한 6mm 구형 ROI에서 추출 된 데이터에 대한 ANOVA는 조건의 주요 효과를 가져 왔습니다. F1,47 = 23.73, P <0.001 및 연령대와 유의 한 상호 작용 없음 (P = 0.1). 이 결과는 모든 연령대에서 같은 수준으로 잠재적 보상을 기대할 때 선조체가 더 활동적 이었음을 보여줍니다. 그럼에도 불구하고, 연령 그룹에 대한 비교는 개별적으로 청소년 그룹에서 더 큰 복부 선조 반응을 시사한다. 즉, 10-12 및 14-15 세에서 XXY 조건은 XYZ 조건 (P 성인의 경우이 차이는 유의미한 경향 (P = 0.09).
결과 처리
결과 처리와 관련된 뇌 활성화 패턴을 조사하기 위해 세 번째 자극이 시작될 때 모델링 된 기능 데이터에 대해 유사한 GLM 분석을 수행했습니다. 다시, 우리는 10-12 세, 14-15 세, 18-23 세에 대한 관심 대비를 개별적으로 계산했습니다. XXX> XXY (보상 처리)의 대조를 위해 10-12 세 및 14-15 세의 선조체 및 등쪽 대상 피질에서 활성화를 발견했습니다 (참조 : Fig. 3, 상단 패널). 18-23 세의 경우 유의 한 수정되지 않은 임계 값조차도 크지 않은 클러스터가 발견되지 않았습니다. P <0.005. 14-15 세는 왼쪽 측면 PFC에서도 활성화를 보였습니다.
XXY> XXX의 역 대비에 대한 GLM (생략 된 보상 처리)은 10-12 세와 14-15 세 모두에 대해 중요한 클러스터를 나타내지 않았습니다. 대조적으로, 왼쪽 OFC의 영역은 수정되지 않은 임계 값에서 18-23 세의 누락 된 보상에 더 반응하는 것으로 나타났습니다. P <0.001. 중요한 클러스터 및 해당 MNI 좌표에 대한 개요는 보조 표 2.
XXX-XXY 대비에 대한 연령 관련 변화에 대한 복셀 단위 ANOVA 테스트는 선조체의 활성화가 청소년과 청년 사이에 차이가 있음을 보여줌으로써 XXX> XXY 대비에 대한 전체 뇌 결과를 확인했습니다. 수정되지 않은 임계 값 : P <0.001, −0.5 1 −0.5 대비에 대한 ANOVA 테스트에서 복부 선조체 (12, 9, −15, z 이차 발달 패턴을 보여준 3.68) F1,47 = 17.64, P <0.001. 이 복셀을 중심으로 한 3mm 구형 ROI에서 추출한 데이터에 대한 연령 그룹 (2) × 조건 (6) ANOVA는이 영역이 14-15 세의 XXY 조건에 비해 XXX에서 더 활동적임을 나타냅니다. F1,17 = 22.84, P <0.001이지만 10-12 세의 조건간에 차이가 없습니다 (P = 0.41) 및 18−23 세 (P = 0.12) (참조 Fig. 3하단 패널).
분리 된 연령대에 대한 뇌 전체의 대조는 OFC의 측면을 나타내었고, 이는 성인 그룹에서 생략 된 보상에 반응했다. 이러한 발견은 측면 OFC (-0.5, 0.5, -1에서 피크)를 초래하는 -27 -48 3 대비를 갖는 곡선 형 개발 경향에 대한 ANOVA 테스트로 확인되었습니다. z = 3.05), F1,47 = 11.99, P = 0.001 (참조 Fig. 3하단 패널). 이 지역에 대한 6-mm 구형 ROI의 분산은 조건 × 연령 그룹 상호 작용을 초래했습니다. F2,47 = 8.67, P = 0.001. 후속 비교 결과,이 지역은 18 – 23 세의 보상과 비교하여 보상 누락에 대한 응답이 증가한 것으로 나타났습니다 F1,14 = 7.38, P = 0.02.
토론
이 연구는 청소년이 성인과 어떻게 다른지에 대한 불확실한 보상에 대한 민감성에 대한 의문에 의해 동기가 부여되었습니다. 우리는 예측 및 결과 단계 동안 불확실한 보상의 처리와 관련된 뇌 활성화의 발달 궤적을 조사했습니다. 이전 연구에 따르면 청소년 보상 처리에 대한 일관성없는 결과가보고되어“과잉”(Galvan et al. 2006) 및 '비활성'(Bjork et al. 2004) 청소년기의 인센티브 관련 신경 회로. 현재의 연구는 우리가 패러다임을 사용한다는 점에서 이전의 연구와 달랐으며, 이는 행동에 의존하지 않는 확률 론적 보상을 초래했습니다. 이 접근법을 통해 불확실성에서 보상 감도의 기본 차이점을 조사 할 수있었습니다. 또한 3 고유 연령대 (10–12 세, 14–15 세, 18-23 세)의 신경 차이를 조사하여 다양한 연령 관련 변화 패턴을 테스트 할 수있었습니다.
연구 결과 2 주요 결과 : 1) 불확실한 보상을 예상 할 때 모든 연령대가 선조에서 활성화가 증가한 것으로 나타 났지만, 전방 인 슐라의 클러스터는 초기 청소년기에서 성인으로의 활성화 형태의 선형 감소와 2)의 결과를 처리 할 때 실험에서, 중간 청소년은 복부 선조체의 활성화 증가에 의해 나타난 바와 같이 보상을받는 것에 더 반응적인 반면, 젊은 성인은 OFC에서의 활성화 증가에 의해 나타난 바와 같이 보상의 생략에 가장 많이 반응 하였다. 일반적으로, 우리의 연구 결과는 중간 청소년기가 과잉 인센티브 관련 신경 회로에 의해 특징 지워진다는 가설을지지하지만, 우리는이 효과가 보상 수령 단계에서 가장 두드러진다는 것을 보여줍니다. 이전 연구 결과에 비추어 볼 때, 이러한 결과는 과잉 보상 보상 회로와 미성숙 PFC 회로가 잠재적으로 청소년을 위험을 감수하도록 편향 시킨다는 가설을 선호합니다 (또한 참조). Ernst et al. 2006; Galvan et al. 2006; 케이시, 게츠 등 2008).
결과 예측의 발달 변화
결과의 기대는 첫 번째 2 자극이 동일하고 이길 가능성을 표시했을 때 선조체와 전방 절연체의 활성화와 관련이 있습니다. 인 슐라에서의 활성화는 나이에 따라 선형 감소를 나타냈다; 이 지역은 10–12 세에서 가장 활발한 활동을 보였으며, 14–15 세에서는 활동이 적었고 보상을 기대할 때 18-23 세에서는 가장 활동적이지 않았습니다. 우리가 사용한 패러다임에서 잠재적 보상에 대한 기대는 최대 불확실성과 관련이있었습니다. 동일한 화상의 2를 제시 한 후, 제 3 화상이 동일하거나 상이 할 확률은 동일 하였다. 대조적으로, 두 번째 그림이 첫 번째 그림과 다를 때 보상은 더 이상 가능하지 않았으며 결과적으로 결과의 기대와 관련된 불확실성은 없었습니다. 따라서 전방 인 슐라 활성화의 연령 관련 변화는 적어도 2 프로세스에서의 차이를 반영 할 수있다 : 1) 보상을받을 것으로 기대되는 긍정적 인 흥분 또는 2) 알 수없는 결과를 예상 할 때의 불확실성.
우리의 결과는 결정이 불확실성과 관련이있는 상황에서 전방 절연을 연루 한 최근 연구 결과와 일치합니다 (Paulus et al. 2003; Volz et al. 2003; Huettel et al. 2005; Huettel 2006; Volz and von Cramon 2006). 전립선은 종종 심리 생리 학적 각성의 경험에 연루되어있다. 결정과 관련된 위험에 대한 자율 신경계 반응을 반영함으로써 인 슐라 원조 의사 결정이 제안되었다 (베 차라 2001; 크리 첼리 등. 2001; Paulus et al. 2003). 불리한 결정에 앞서 큰 자율 신호는 위험 감수를 방지하는 경고 신호 역할을하도록 제안되었다 (Bechara et al. 1997). 이 가설에 비추어 볼 때, 젊은 청소년의 증가 된 인 슐라 반응은 모순되는 것처럼 보입니다. 그러나 다른 연구에 따르면이 자율 신호는 의사 결정의 심각성을 반영한다고 제안했습니다.Tomb et al. 2002) 및 이전 발달 연구에 따르면 어린이는 위험한 결정을 기대할 때 자율 신호를 경험하지만 이러한 신호를 사용하여 의사 결정을 최적화하지 못합니다 (크로네와 반 데르 몰렌 2004, 2007; Crone et al. 2005). 현재의 연구에서, 어린 청소년의 증가 된 인 슐라 활성화는이 지역의 미성숙을 반영 할 수있다. 막내 참가자들은 가능한 보상에 대한 예측과 관련된 불확실성과 관련하여 심리 생리 학적 각성을 증가시킬 수있었습니다. 비록 우리가 영향의 주관적인 등급을 수집하지는 않았지만, 이전의 연구는 경험있는 영향과 뇌 활성화 패턴을 연관 시키려고 시도했습니다. 최근 연구에 따르면 복부 선조체의 활성화가보고 된 긍정적 인 효과와 상관 관계가 있었지만, 전방 인 슐라에서의 활성화는 긍정적이고 부정적인보고 된 효과와 상관 관계가 있음Samanez-Larkin et al. 2007). 이 연구의 결과는 전방 인 슐라가 불확실한 상황에서 일반적인 각성을 반영함으로써 의사 결정에 기여할 수 있음을 시사합니다.
우 에텔 (2006) 얻을 수있는 잠재적 보상 금액 (보상 위험) 및 최적 대응 (행동 위험)과 관련한 불확실성과 관련된 해리 불확실성. 그는 전립선의 활성화가 반응 선택과 관련된 불확실성에 의해 선택적으로 영향을 받았다는 것을 보여 주었다. 우리의 결과 응답 선택의 부재에서 앞쪽 격리가 불확실한 상황에 관련되어 있음을 보여줌으로써이 결과에 더해지며,이 지역은 결과의 불확실성을 나타내는 데 더 일반적인 역할을 할 수 있음을 시사합니다. 최근 연구 (Preuschoff et al. 2008)는 전방 절연물이 선조가 보상의 크기에 민감한 것과 유사한 방식으로 불확실성의 정도를 반영 함을 보여 주었다. 저자는 전립선이 선조체의 보상 예측 오류와 유사한 프로세스를 지원할 수 있다고 제안합니다. 이 영역에서 활성화의 선형 감소는 전립선 기능이 청소년기에 미성숙하고 청소년이 불확실한 상황과 관련된 위험을 추정하는 데 더 큰 어려움을 시사하기 위해 취할 수 있음을 보여줍니다. 아마도, 청소년들은 보상의 발생이 예측할 수 없다는 것을 배우지 않았기 때문에 본 연구에서 성인들에 비해 보상을 더 자주 기대했을 것입니다. 종합 해보면, 불확실한 보상을 예상 할 때 전립선의 증가 된 반응은 청소년이 위험 감수 행동을 증가시키는쪽으로 편향 될 수 있습니다.
고려해야 할 한 가지 설명은 전방 인 슐라의 활성화 증가가 부정적인 영향을 반영한다는 것입니다. 이기지 못한 것은 두 번째 그림 (XYZ)을 제시 할 때와 비교하여 시험이 끝날 때 (XXY) 더 경험적인 부정적인 각성과 관련 될 수 있습니다. 비록 두 번째 자극이 시작될 때 HRF를 추정했지만, 세 번째 자극은 나중에 1.5를 따랐습니다. 따라서 관찰 된 신경 반응이 세 번째 자극의 영향을받을 수 있습니다. 향후 연구에서, 청소년 의사 결정에 대한 위험 / 불확실성의 정도와 보상 금액의 영향을 추가로 조사하는 것이 중요 할 것입니다. 청소년 그룹이 보상에 집중할 수 있다는 점을 감안할 때, 불확실성에 반응하는 신경 시스템이 결과의 원자가가 음수 일 때, 즉 XXX 조건이 손실이 아닌 손실을 반영 할 때 유사하게 반응하는지 테스트하는 것이 흥미로울 것입니다 이득.
결과 처리의 발달 변화
예상대로, 돈을 받으면 복부 선조체의 활성화가 증가했습니다. 이 결과는이 지역이 보상에 반응한다는 것을 보여준 이전 연구를 반복합니다 (Knutson et al. 2001; McClure et al. 2003; Huettel 2006). 흥미롭게도, 승리 후의 선조체 활성화는 14-15 세에서 정점에 이르렀으며 10-12 세 및 18-23 세에서 덜 두드러졌습니다.Galvan et al. 2006; 에른스트 (Ernst) 등. 2006; 케이시, 게츠 등 2008).
현재의 연구에서 우리는 보상에 대한 보상이 아닌 중간 청소년기의 복부 선조체의 반응성에서 최고점을 찾았습니다. 이 결과는 실제 보상을 제공하기 전에이 지역에서 활성화가 증가한 것으로보고 된 이전 연구와 일치하지 않습니다. 이러한 이전 결과는 결과의 예측 및 예측에서 복부 선조의 역할을 제안하기 위해 취해졌습니다 (Knutson et al. 2001; Bjork et al. 2004; Galvan et al. 2006; Huettel 2006). 그러나, 우리의 연구 결과는 청소년의 복부 선조체 반응에서 최고점은 보상을 받기 위해서만 발견된다고 제안합니다. 이전 실험에서 단서는 잠재적 인 보상을 신호하고 보상 예측을 허용 했으므로, 본 연구에서 복부 선조체의 활성화는 보상의“가능성”을 예상하기보다는 보상이 따를 것이라는“알고”에 대한 초기 반응을 반영 할 수 있습니다. 이 데이터는 또한 청소년들이 보상을 얻을 수있는 기회 나 보상을 얻을 수있는 능력을 과대 평가했음을 암시하기 위해 취해질 수 있습니다. 본 연구에서는 과제 설계가 불확실성을 극대화하고 보상 예측을 허용하지 않았기 때문에 실제 보상이 전달 될 때까지 복부 선조체에서의 활성화 피크가 관찰되지 않았 음을 제안한다. 비록 기대 결과가 복부 선조에서 활성화에있어서 통계적으로 유의미한 피크를 나타내지 않았고 나이 × 상태 상호 작용이 없었음에도 불구하고, 후속 분석은 기대 선조 반응이 성인에 비해 젊은이와 중간 청소년에 대해 더 크다는 것을 암시했다. 미래의 연구는 기대와 결과 결과를보다 자세히 연구해야한다.
마지막으로, 청년들 (초기 및 중반 청소년은 아님)은 보상을 생략 한 후 왼쪽 OFC에서 활성화가 증가한 것으로 나타났습니다. 측면 OFC는 이전에 처벌 처리와 관련이 있었다 (O'Doherty et al. 2001 년). OFC는 PFC 내에서 식욕 회로와 다른 영역에 모두 밀접하게 연결되어 있으며 최근 OFC는 정서적 정보에 대한 뇌의 반응을 유도하고 정서적 의사 결정을 유도함으로써 정서적 의사 결정을 유도함으로써 통합 기능을 가지고 있다고 제안되었습니다. 온라인 인센티브 관련 기대 (리뷰는 다음을 참조하십시오) 오 도허티 2007 및 월리스 2007). 따라서 청년에서 측면 OFC의 반응은 부정적인 결과에 따른 행동의 관심과 조정의 증가가 필요하다는 신호일 수있다. OFC는 이기종 영역이며 목표 지향적 행동 및 의사 결정에서의 역할과 개발과 관련된 변경 사항에 대한 많은 질문은 향후 연구에서 테스트해야합니다. 이 지역이 성인의 바람직하지 않은 결과 처리에 관여하지만 초기 및 중간 청소년에게는 그렇지 않다는 발견은 고등 처리 및인지 제어 기능과 관련된 뇌의 네트워크가 청소년기 말까지 성숙하지 않는다는 가설과 일치합니다 (Galvan et al. 2006; 에른스트 (Ernst) 등. 2006).
결론
최근 발견은 청소년 행동에 대한 신경 심리학 적 설명을 찾는 최근의 설명에 비추어 해석 될 수있다. 소셜 정보 처리 네트워크 (SIPN)Nelson et al. 2005) 및 Triadic Model (Ernst et al. 2006)에는 식욕을 돋우는 구성 요소와인지 / 조절 구성 요소가 포함되어 있습니다. 이 모델에서 청소년 행동은 강한 식욕을 돋우는 시스템과 비교적 약한 제어 시스템을 특징으로합니다. SIPN 모델 (Nelson et al. 2005)는 식욕을 돋우는 구성 요소의 기초가되는 뇌 구조가 생식 호르몬에 반응하고 사춘기가 시작될 때 느리게 발달하는인지 구조와 달리 사춘기가 시작될 때 유발된다고 제안합니다.
본 연구에 사용 된 수동적 패러다임은 우리가 보상 처리의 신경 기질과 청소년과 성인의 위험 인식의 차이가 청소년과 성인의 동기 부여 행동에 기여하는 방식에 대한 질문을 해결하지 못하게했다. 청소년의 위험한 행동이 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문에 이러한 관계와 발달 궤적을 설명하는 것이 중요합니다.스타인버그 2004; Fareri et al. 2008). 보상 관련 뇌 영역이 행동과 관련이없고 작은 경우에도 보상이 청소년기에 더 반응 적이라는 결과는 불확실한 보상이 다른 연령대에서 처리되는 방식의 근본적인 차이를 시사합니다. 이러한 연구 결과의 생태 학적 타당성을 판단하기 위해 미래 연구는 감각 탐색, 기질 및 성별과 같은 개인차를 고려해야하며보다 복잡한 작업을 사용하여 이러한 영역을 조사해야합니다. 이 연구의 두 번째 한계는 사춘기 상태의 직접적인 측정을 얻지 못했다는 것이며, 이는 사춘기 변화의 기여를 10–12와 14–15 세의 차이로 해석하는 능력을 제한하는 것입니다. 향후 연구는 연령 관련 변화를 사춘기 발달과 관련된 변화와 더 밀접하게 관련 시키려고 노력해야합니다.
요약하면, 우리의 연구 결과는 행동이 없을 때 결과 예측과 관련된 뇌 활성화 패턴이 결과 처리와 관련된 뇌 활성화 패턴과 구별 될 수 있음을 보여줍니다. 불확실한 보상의 기대는 전립선과 선조체의 활성화와 관련이 있습니다. 특히, 전방 인 슐라에서의 활성화는 선형 발달 경향을 나타내며 초기 청소년기에서 젊은 성인으로 감소한다. 반면, 보상 처리는 14–15 세 및 10-12 세의 복부 선조체에서 활성화의 피크와 관련이 적습니다. 흥미롭게도, 18–23 세는 생략 된 보상에 가장 반응하여 측면 OFC 지역의 활성화를 보여줍니다. 이 발견은 청소년기가 정서적 및 규제 적 뇌 회로의 성숙에서의 불균형에 의해 특징 화된다는 가설을지지한다 (May et al. 2004; Ernst et al. 2006; Galvan et al. 2006). 현재 데이터는 기본 수준의 처리 청소년에서 성인과 비교할 때 불확실성과 관련된 보상 및 위험에 더 민감하게 반응 함을 보여줍니다.
보충 자료
보충 자료 에서 찾을 수 있습니다 : http://www.cercor.oxfordjournals.org/.
기금
저자 (EAC 및 SARBR)의 연구는 NWO VENI / VIDI 보조금으로 가능합니다.
참고자료
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