불확실성 하에서의 비합리적 선택은 쥐 (2)에서의 낮은 선조체 D3 / 2012 수용체 바인딩과 상관 관계가있다.

 

  1. 캐서린 에이. 윈스턴 리1

작성자 기여 : VS 및 CAW 설계 연구; PJC, KD 및 RK는 연구를 수행했습니다. PJC, KD 및 CAW 분석 데이터; PJC와 CAW는 논문을 썼습니다.

추상

낮은 선조 D를 포함하여 도파민 (DA) 신호의 개별적 차이2/3 수용체는 약물 남용에 대한 취약성을 증가시킬 수 있지만,이 표현형이 비 화학 중독에 대한 감수성을 부여하는지 여부는 불분명합니다. 사람들이 불확실한 상황에서 선택할 때“비이성적 인”인지 적 휴리스틱을 사용하는 정도에 따라 도박 중독성이 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 선조체 신호에 대한 도파민 성 예측이 기대치를 보상하고 의사 결정을 조절한다는 점을 감안할 때, DA 신호의 개인차가 그러한 편향의 정도에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 가설을 테스트하기 위해 우리는 새로운 작업을 사용하여 쥐에서 편향된 위험 회피 의사 결정을 모델링했습니다. 동물들은 베팅의 전달을 보장하는 "안전한"레버와 베팅의 두 배 또는 50:50의 배당률로 아무것도 전달하지 않는 "불확실한"레버 중에서 선택했습니다. 베팅 크기는 XNUMX ~ XNUMX 개의 슈가 펠릿으로 다양했습니다. 위태로운 금액이 옵션의 효용을 변경하지는 않았지만,“베팅에 민감한”쥐의 하위 그룹은 위험 회피와 유사한 베팅 크기가 증가함에 따라 안전 레버에 대한 선호도를 높였습니다. 대조적으로, 베팅에 민감하지 않은 쥐는 불확실한 옵션을 일관되게 선호했습니다. 암페타민은 베팅에 민감하지만 베팅에 민감하지 않은 쥐에서는 불확실한 옵션의 선택을 증가 시켰지만 D2/3 수용체 길항제는 베팅에 둔감 한 쥐에서만 불확실한 레버 선택을 감소시켰다. [PET를 이용한 마이크로 PET 및 자동 방사선 촬영]11C] raclopride는 높은 베팅 감도와 낮은 striatal D 사이의 강한 상관 관계를 확인했습니다.2/3 수용체 밀도. 이 데이터는 불확실성 하에서 편향된 의사 결정의 성향이 선조 D에 의해 영향을 받는다는 것을 시사한다2/3 수용체 발현은 화학적 및 행동 중독에 대한 감수성이 공통의 신경 생물학적 기초를 공유 할 수 있다는 가설에 대한 새로운지지를 제공한다.

개요

대부분의 결정에는 위험 요소 또는 불확실성이 포함됩니다. 베이지안 합리성을 사용하면 모든 옵션의 예상 값이 결과 값과 발생 확률의 곱으로 계산 될 수 있습니다. 우리는 이러한 원칙을 이해하고 있지만, 우리의 결정은 주로인지 편향의 영향을받습니다 (Kahneman과 Tversky, 1979). 예를 들어, 베팅이 증가함에 따라 불확실성이 지나치게 견디지 못합니다. 이는 보장 된 손실을 피하기 위해 문제가되는 위험 추구를 유발할 수있는 편견입니다 (Trepel et al., 2005). 이러한 전략은 수학 규범과 비교할 때 차선책입니다. 또한 위험에 처한 비이성적 인 의사 결정은 문제 도박 (PG)의 징후와 심각성과 관련이 있습니다.Ladouceur와 워커, 1996; 밀러와 커리, 2008; 에 몬드와 마무 렉, 2010) 그러한 비이성적인지를 교정하는 것이 PG에 대한인지 요법의 주요 목표입니다 (실뱅 (Sylvain) 등, 1997; Ladoucer et al., 2001). 따라서 이러한 의사 결정 편향의 생물학적 기초를 이해하면 도박과 중독성에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

도파민 (DA) 시스템이 약물 중독에서 결정적인 역할을한다는 것을 고려할 때, DA 활성의 차이가 PG에 기여하도록 가정 된 것은 아마도 놀랍지 않을 것이다. DA의 작용을 강화시키는 정신 자극제 인 암페타민은 문제가있는 도박꾼에서는 도박을 할 수 있지만 건강한 통제에서는 도박을 할 수 없습니다 (Zack and Poulos, 2004)는 문제가있는 도박꾼이 DA 방출 증가에 과민 반응을 일으킬 수 있음을 나타냅니다. DA는 또한 선조 내에서 보상 예측 오류를 시그널링하는 역할 때문에 뉴런 수준에서 위험을 나타내는 데 근본적으로 중요 할 수 있습니다.Schultz 등, 1997; Cardinal et al., 2002; O'Doherty 외, 2004; Day 외., 2007). 도파민 약물은 쥐와 인간의 확률 론적 결과 사이의 의사 결정을 조절하는 것으로 나타났습니다.Pessiglione et al., 2006; St. Onge and Floresco, 2009), 특히 선조 내의 DA 신호는 이론적으로 위험에 처한 의사 결정의 편향에 기여할 수있다.

인간인지 기능의 동물 모델을 사용한 실험은 복잡한 뇌 기능의 기본 메커니즘에 대한 중요한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 다수의인지 왜곡이 도박 자들에서 확인되었지만, "중독 된"상태의 형성 또는 유지에 의미있게 기여하는 것은 비교적 불분명하다. 그러나 추첨에서 숫자를 고를 때의 제어 또는 선호의 착각과 같은 이러한 편견의 대부분은 본질적으로 비인간적 인 대상에서 모델링하기가 어렵습니다. 편향적이거나 주관적인 선호를 고려할 때 피험자가 평균적으로 동일한 보상을 산출하는 특정 옵션과 불확실한 옵션 중에서 선택할 때 비판적 비교가 발생한다고 주장 할 수 있습니다. 합리적인 의사 결정자들은 그러한 상황에서 무관심해야하지만, 대부분의 인간 피험자들은 처음에는 위험을 회피하고 특히 베팅이 증가함에 따라 보장 된 보상을 선호합니다 (칸 하만, 2003), 개인은 이러한 편견의 정도와 탄력성에 따라 다릅니다 (Weber et al., 2004; 브라운 앤 브레이 버, 2007, 2008; 지안 오티 (Gianotti) 등의 2009). 따라서 새로운 의사 결정 작업을 사용하여 쥐가 마찬가지로 보상이 증가 할 때 혐오감을 일으킬 위험이 더 높은지 여부와 그러한 편향의 크기가 DA 신호의 개별 차이에 의해 매개되는지 여부를 결정했습니다.

재료 및 방법

과목.

피험자는 시험 시작시 32와 275 g 사이의 무게를 지니는 300 수컷 Long-Evans 쥐 (Charles River Laboratories)였습니다. 동물은 동물의 85 %로 유지되었다 광고 무제한 행동 테스트 중 얻은 설탕 알갱이 외에 매일 쥐 체중계의 14 g으로 제한되는 체중 및 음식의 공급. 물을 사용할 수 있었다 광고 무제한. 동물을 페어-하우스하고 역 21 h 명 / 암 스케줄 (점등, 12 AM)로 온도-제어 및 기후-제어 식민지 방 (8 ℃)에 보관 하였다. 모든 시험 및 거주 조건은 캐나다 동물 보호위원회에 따라 이루어졌으며 모든 실험은 브리티시 컬럼비아 대학의 동물 관리위원회의 승인을 받았습니다.

행동 장치.

테스트는 8 개의 표준 5 홀 작동 챔버에서 이루어졌으며 각 챔버는 통풍이 잘되는 소음 방지 캐비닛 (Med Associates)에 둘러싸여 있습니다. 균일하게 이격 된 5 개의 노즈 포크 구멍 또는 반응 구멍 배열은 챔버의 한 벽을 따라 막대 바닥 위의 2cm에 위치했습니다. 오목한 자극 광이 각각의 개구의 후면에 위치되었고 코 포크 응답은 각각의 응답 홀의 전면을 가로 지르는 수평 적외선 빔에 의해 검출 될 수있다. 적외선 빔과 트레이 라이트가 장착 된 식품 트레이는 반대쪽 벽에 있습니다. 수 크로스 펠릿 (45 mg, Bio-Serv)을 외부 펠릿 디스펜서를 통해 식품 트레이로 전달했습니다. 수납 식 레버는 식품 트레이 양쪽에 있습니다. 챔버는 실내 조명을 통해 조명 될 수 있으며 IBM 호환 컴퓨터에서 실행되는 CAW가 MED-PC로 작성한 소프트웨어로 제어되었습니다.

행동 훈련.

동물들은 초기에 2 매일 30 분 세션으로 시험 챔버에 익숙해졌다. 이들 세션 동안, 반응 구멍 및 음식 트레이는 설탕 펠릿으로 bai이 걸렸다. 후속 세션에서, 동물들은 내부에 빛이 비출 때 조리개에서 반응하도록 훈련 시켰는데, 이전에 상세히 설명한 바와 같이 쥐가 5 개 선택의 연속 반응 시간 작업을 수행하도록 훈련시키는 데 사용 된 절차와 유사합니다.Winstanley 등, 2007, 2010). 본질적으로, 쥐는 음식 보상을 얻기 위해 10 초 이내에 조명 조리개에 코를 찔러 넣도록 훈련되었습니다. 세션은 30 분 또는 100 번의 시도 동안 지속되었으며 자극 빛의 공간적 위치는 시도간에 의사 무작위로 다양했습니다. 쥐가 정확한 조리개에서 80 % 이상의 정확도로 반응 할 수 있고 실험의 20 % 미만이 생략되면 동물은 고정 비율 1 일정에 따라 보상을 위해 개폐식 레버에 반응하도록 훈련되었습니다. 30 분 세션 당 하나의 레버 만 제시되었습니다. 동물이 50 분 세션 동안 30 개 이상의 레버를 누르면 다른 레버가 후속 세션에 표시되었습니다. 레버가 제시된 순서 (왼쪽 / 오른쪽)는 주제간에 균형을 이루었습니다.

베팅 작업.

작업 도식은 그림 1. 작업이 시작되기 전에 레버는 영구적으로 "안전한"또는 "불확실한"것으로 지정되었으며, 이러한 명칭은 주제에 따라 균형을 맞췄습니다. 동물들은 처음에 시험마다 하나의 레버 만 확장되는 강제 선택 버전의 10 세션을 수행했습니다. 모든 시험은 조명 식품 트레이에 대한 코 포크 반응을 통해 시작되었습니다. 이러한 반응에 따라 트레이 조명이 꺼지고 5 홀 어레이 내의 1, 2 또는 3 개의 조명이 2, 3 또는 4 구멍에서 조명됩니다. 제시된 조명의 수는 각 시행에서 베팅 크기와 같습니다. 래트는 조명 된 각 개구에서 코 포크 반응을하여 그 안의 빛을 차단해야했다. 이러한 방식으로 모든 자극 표시등이 꺼지면 레버가 챔버에 삽입되었습니다. "안전한"레버에 대한 응답은 베팅 된 펠릿 수를 보장하는 반면, "불확실한"레버에 대한 응답은 50 % 확률로 사용 가능한 안전 보상의 두 배가되거나 아무것도 얻지 못했습니다. 따라서 두 옵션의 예상 유틸리티는 동일했으며 다른 옵션을 선택할 때 순 이점이 없었습니다. 보상 된 시험에서, 지정된 수의 펠릿이 음식 트레이에 분배되었다. 보상이 전달되었는지 여부에 관계없이, 두 레버 중 하나에 대한 응답이 이루어진 후 트레이 표시등이 켜지고 식품 트레이의 응답이 다음 시험을 시작했습니다. 10 내의 레버 중 하나에 응답하지 않으면 평가판이 선택 누락으로 표시됩니다. 유사하게, 10 내의 모든 조명 된 개구에서 반응하지 않으면 시험은 구멍 누락으로 평가되었다. 생략 오류는 모두 5의 시간 초과 기간에 의해 즉시 처벌되었습니다. 그러한 타임 아웃 동안, 하우스 라이트는 챔버를 비추었고 보상을 얻거나 시범을 시작할 수 없었습니다. 타임 아웃 기간이 지나면 트레이 조명에 불이 들어와 동물이 다른 시험을 시작할 수 있음을 나타냅니다.

그림 1. 

베팅 작업의 시험 구조를 보여주는 회로도. 래트는 조명 된 음식 트레이에서 코 포크 반응을함으로써 각각의 시험을 시작 하였다. 트레이 표시등이 꺼지고 1–3 응답 구멍이 밝아 져 내기 또는 베팅의 크기를 나타냅니다 (1–3 설탕 알갱이). 조명 된 조리개에서 코 포스 반응으로 인해 내부 조명이 꺼졌습니다. 이러한 방식으로 모든 개구 광이 소멸되면, 2 개의 레버가 래트에 제공되었다. 불확실한 레버를 선택하면 50 : 50가 베팅을 두 배로 받거나 아무것도받지 못할 수 있지만, 안전한 레버를 선택하면 항상 베팅을 전달하게됩니다. 쥐가 10 내에서 레버 중 하나를 선택하지 못한 경우 시험은 선택 생략으로 기록되었습니다. 마찬가지로, 쥐가 10 내의 각 조명 된 반응 구멍에서 반응하지 않으면, 시험은 구멍 누락으로 점수를 매겼습니다.

각 세션은 각각 12 개의 시험으로 구성된 10 개의 블록으로 구성되었습니다. 베팅 크기는 각 블록 내에서 일정하게 유지되었지만, 세션 내에서 각 베팅 크기의 2 개 블록을 보장하고 동일한 베팅 크기의 2 개 이상의 연속 블록이 아닌 의사 랜덤 방식으로 블록간에 다양했습니다. 각 블록의 처음 2 개 시험은 강제 선택이었으며, 세션 내내 두 옵션에서 샘플링 된 동물을 보장하기 위해 안전 (120 회 시험) 또는 불확실한 (30 회 시험) 레버 만 무작위 순서로 제시되었으며 현재 우발 상황에 익숙했습니다. 플레이. 세션은 XNUMX 개의 모든 시험이 완료 될 때까지 최대 XNUMX 분까지 지속되었습니다.

동물은 일주일에 5 번의 세션을 받았으며 5 개의 세션 (행동 안정성에 대한 총 세션, 46-54)에 대해 분석 된 모든 변수에서 통계적으로 안정적인 반응 패턴이 관찰 될 때까지 테스트를 거쳤습니다. 모든 동물은 120 분 제한 시간 내에 30 시험을 완료 할 수있었습니다.

약리학 적 어려움.

안정적인 행동 기준이 설정되면 다음 화합물의 효과를 조사했습니다. d-암페타민 (0, 0.3, 1.0 mg / kg), DA D2/3 수용체 길항제 에티로 프라이드 (0, 0.01, 0.03, 0.06 mg / kg) 및 DA D1 수용체 길항제 R(+)-7-chloro-8-hydroxy-3-methyl-1-phenyl-2,3,4,5-tetrahydro-1H-3- 벤 자제 핀 히드로 클로라이드 (SCH 23390; 0, 0.001, 0.003, 0.01 mg / kg). 약물은 일련의 디 그램-밸런싱 된 라틴-제곱 설계에 따라 투여되었다 (용량 A–D : ABCD, BDAC, CABD, DCBA) (추기경과 Aitken, 2006). 베이스 라인 세션으로 시작하여 3 d주기에 약물 주사를 제공 하였다. 다음날, 약물 또는 식염수는 시험 전 10 분에 투여 될 것이다. 셋째 날, 동물은 집에 남아있었습니다. 안정한 행동 기준선이 재 확립되도록하고, 임의의 화합물에 대한 노출이 행동에 지속적인 영향을 미치지 않도록하기 위해, 각 일련의 주사 사이에 동물을 1 주 이상 동안 약물없이 시험 하였다.

모든 약물 용량을 염으로 계산하고 0.9 % 멸균 식염수에 용해시켰다. 모든 약물은 매일 신선한 상태로 준비되었고 복강 내 경로를 통해 투여되었습니다. d-암페타민 설페이트는 시그마-알드리치 (Sigma-Aldrich)로부터 Health Canada 예외에 따라 구매되었습니다. SCH 23390 및 에티로 프라이드 히드로 클로라이드는 Tocris Bioscience에서 구입 하였다.

PET 분석.

쥐의 소그룹에서 (n = 9), D2/3 PET 및자가 방사선 사진을 통해 수용체 이용 가능성 및 밀도를 평가 하였다. 약물 투여가 행동의 지속적인 변화를 초래하지 않도록하기 위해 마지막 약물 시도 후 1 주일 동안 모든 래트를 시험 하였다. 그 다음 동물들은 그들의 우리 우리 안에 머물면서 PET 스캔 (마지막 행동 테스트 세션 후 20-46 d)을 수행 할 수있을 때까지 매일 212 g의 음식을 먹였습니다.

PET 연구는 Siemens micro-PET Focus F120 스캐너 (라 포레스트, 2007), 해상도는 ~ 1.8 mm입니다.3. 래트를 스캐닝 과정 내내 2.5 % 이소 플루오 란 마취하에 유지시켰다. 6 분의 전송 데이터를 57감쇠 및 산란 보정을 계산할 수있는 Co 소스. 정맥 주사 후 [11C] raclopride (1.02 ± 0.02 μCi / g; 특정 활성,> 4000Ci / mmol), 1 시간의 배출 데이터가 수집되었습니다. 데이터는 6 × 30 초, 2 × 60 초, 5 × 300 초, 2 × 450 초, 2 × 480 초 프레임으로 히스토그램 화되고 푸리에 리비 닝 및 필터링 된 역 투영을 사용하여 재구성되었습니다. 정규화, 산란 및 감쇠에 대한 수정은 재구성 중에 적용되었습니다.

직사각형 관심 영역 (ROI)은 3 개의 이미지 슬라이스 (2.6 × 3.5 × 2.4 mm)에 걸쳐 등쪽 선조체에 양측으로 배치되고 3 개의 이미지 슬라이스에 걸쳐 소뇌 (6.9 × 2.6 × 2.4 mm)에 배치되었습니다. 왼쪽 선조, 오른쪽 선조 및 소뇌에 대한 평균 시간 활동 곡선이이 ROI에서 생성되었습니다. 그래픽 Logan 방법 사용 (로건, 1996), 결합 전위 (BPND)을 소뇌를 기준 영역으로 사용하여 좌와 우에 대해 계산 하였다.

자동 방사선 촬영.

PET 스캔이 완료된 후 1-2 시간 후에, 각 동물을 탈모를 통해 사멸시키고 뇌를 제거하고, 이소 펜탄에서 동결시키고, -80 ℃에 보관 하였다. 뇌를 수집 된 PET 데이터와 동일한 축을 따라 16 μm 관상 섹션으로 슬라이스하고 유리 슬라이드에 장착 하였다. 등쪽 선조의 부분 (전방, 내측 및 후방)을 취했다. D를 측정하려면2/3 수용체 이용 가능성, 슬라이드를 3 nm에서 배양 함 [11전체 결합 또는 3 nm의 혼합물을 결정하기위한 C] 라 클로 프라이드 [11비특이적 결합을 결정하기위한 C] 라 클로 프라이드 및 10 μm (+)-부타 클라 몰. 알려진 양의 [11C] raclopride 및 각 희석액에서 작은 종이에 방울을 피펫 팅스트롬, 2005). 인큐베이션 후, 슬라이드 및 표준 곡선을 건조시키고 2 h 동안 감광성 형광체 스크린에 적용 하였다. 이 스크린은 Cyclone 형광 이미징 시스템을 사용하여 판독되었습니다. 생성 된 광학 밀도는 표준 곡선을 통해 pmol / ml로 전환되었다. PET 분석에 사용 된 것과 동일한 평면 내 (또는 슬라이스 내) 영역을 갖는 직사각형 ROI를 각각의 이미지화 된 슬라이스의 선조 위에 놓았다. ROI는 또한 핵 축적 (양측 타원 영역, 2.5 mm)에 배치되었습니다.2), 내측 전전두엽 피질 (양측 타원 영역, 2.0 mm2) 및 심 외측 전두엽 피질 (직사각형 영역, 3.4 mm2). 주어진 ROI에서 모든 관련 조직 슬라이스에 걸쳐 측정 된 광학 밀도를 평균화하고 표준 곡선 데이터를 사용하여 pmol / ml로 변환함으로써 각 영역에 대한 단일 결합 측정이보고되었다. D를 측정하기 위해 유사한 방법이 사용되었습니다1 [와 수용체 가용성3H] SCH 23390 (퍼킨 엘머), 시판되는 것을 제외하고 [3H] 마이크로 스케일 (GE Healthcare)을 사용하여 측정 된 광학 밀도를 변환시켰다.

행동 데이터 분석.

모든 행동 통계 분석은 SPSS (버전 16, IBM)를 사용하여 수행되었습니다. 불확실한 레버의 선택의 절대 값이 아닌 선택의 백분율이 분석에 혼란을 가져 오는 시험 횟수의 약물 유발 변화를 막기 위해 분석되었습니다. 따라서 각 베팅 크기에 대해 불확실 레버가 선택된 시행의 백분율은 다음 공식에 따라 계산되었습니다 : [(불확실 레버가 선택된 횟수) / (총 시행 횟수)] × 100. 이러한 데이터는 인공 천장 효과 (즉, 100 %)를 최소화하기 위해 분석 전에 아크 사인 변환되었습니다. 분석 된 다른 측정 값은 홀 누락 수, 선택 누락 수, 레버 선택 대기 시간, 음식 트레이에서 보상을 수집하기위한 대기 시간 및 세션 당 완료된 시험 횟수입니다. 5 개의 세션에 걸쳐 안정적인 기준선 거동은 세션 (5 수준 : 세션 1-5) 및 베팅 크기 (3 수준 : 1-3 설탕 펠렛)와 함께 측정 된 모든 변수에 대해 반복 측정 ANOVA를 통해 대상 내 요인으로 결정되었습니다. 세 번째 개체-내 요인, 레버 선택 (2 레벨 : 안전, 불확실성)도 불확실한 레버의 백분율 선택을 제외한 모든 변수에 포함되었습니다. 완료된 시행 횟수는 세션 (5 수준 : 세션 1–5)을 개체 내 요인으로하여 측정 된 모든 변수에 대해 반복 측정 ANOVA를 통해 분석되었습니다. 다른 내기 크기의 블록이 제시된 순서는 작업 내 디자인을 위해 제어되므로 추가 요소로 포함되지 않았습니다. 만약 블록 순서가 행동에 영향을 미쳤다면, 세션에서 베팅 크기의 일관된 영향을 보거나 데이터가 매일 변할 때 통계적으로 안정적인 행동에 도달하는 것은 불가능합니다.

이러한 기준 데이터를 분석하는 동안 개별 동물의 베팅 감도가 크게 다르다는 것이 분명해졌습니다. 따라서, 래트는 선형 회귀 분석에 기초하여 두 그룹으로 나누어졌다. 각각의 래트에 대해 단일의 베팅 감도 측정을하기와 같이 수득 하였다. 각 베팅 크기에서 불확실한 옵션의 선택은 5 개의 이전 기준 세션에서 평균화되었으며 Microsoft Excel에서 플로팅하여 형식의 방정식을 생성합니다. y = mx + c요인이 m 는 선의 기울기를 나타냅니다 (즉, 위험한 옵션의 선택이 내기 크기를 증가시키는 함수로 변경되는 정도). 이 차이는 개체 간 요인 (그룹, 2 수준)으로 사용되었으므로 모든 분산 분석에 통합되었습니다. 약리학 적 도전으로부터의 데이터는 또한 약물 용량 [4 수준 : 비히클 + 3 용량의 화합물 (3 수준을 갖는 암페타민 제외 : 비히클 + 2 용량의 화합물)] 및 내기 크기를 갖는 반복 측정 ANOVA를 사용하여 분석 하였다. -개체를 인자로하고 개체 간 인자로 그룹화합니다. 모든 분석에서 중요한 (p <0.05) 주요 효과가 추적되었습니다. 사후 일원 분산 분석 또는 학생의 t 테스트. 텍스트에 데이터 값이 제공되면 평균 ± SEM이 제공됩니다.

D2/3 선조 바인딩 및 내기 감도.

모든 쥐에 대해 PET 스캔을 수행 할 수 없었습니다. 따라서 9 명은 의사 무작위로 선택되었으며, 그 행동은 전체 그룹에 내재 된 변형을 나타냅니다. 통계적으로,이 하위 군의 거동이 실험 과정에 걸쳐 나머지 코호트의 거동과 유의하게 다르지 않도록하기 위해 ANOVA를 수행 하였다. 모든 약리학 적 문제 이전과 이후에 발생하는 5 가지 기준 세션의 선택 데이터는 개체 내 요인으로 세션 및 내기 크기와 추가 개체 간 변수 : PET 그룹 (스캔 된 2 수준, 스캔되지 않음). 이러한 기본 세션 동안 베팅 민감도 수준이 D의 가용성을 예측 한 정도2/3 BP를 통해 측정 된 등지 층의 수용체ND이어서, 결정되었다. D의 밀도 사이의 관계1 또는 D2/3 자가 방사선 촬영으로 측정 한 등쪽 선조의 수용체도 베팅 감도의 추정치로 분석되었습니다. PET와자가 방사선 데이터의 상관 관계도 결정되었습니다.

결과

베팅 작업의 기준 성능

레버 선택

객관적으로 베팅 작업에 대한 최적의 전략은 없었습니다. 두 옵션 중 하나를 독점적으로 선택해도 보상이 크거나 작지 않았습니다. 그러나 동물은 다른 옵션보다 한 가지 옵션에 대해 중요한 선호도를 보였으며, 이러한 선호도는 베팅 규모에 따라 조정되었습니다 (Fig. 2a; 내기 크기 : F(2,60) = 32.498, p <0.0001). 또한, 이러한 선호도의 표현에는 개인차가 현저하게 나타 났으며, 베팅 규모가 증가함에 따라 동물이 불확실한 레버에서 선형 이동을 보이는 정도가 이러한 차이를 예시했습니다. 따라서 동물은 베팅 민감도에 따라 두 그룹으로 나뉩니다 (m 방정식에서 y = mx + b; 평균 -5.06 ± 10.50; Fig. 2b). 베팅이 증가함에 따라 안전한 레버를 더 선택한 동물은 m 이론적 1 미만의 ≥0 SD 값은 베팅에 민감한 것으로 분류됩니다 (n = 10), 다른 모든 동물은 베팅에 민감하지 않은 것으로 분류되었습니다 (n = 22) (벳 크기 그룹 : F(2,60) = 37.783, p <0.0001; 베팅에 민감하지 않은 베팅 크기 : F(2,42) = 3.309, p = 0.06; 베팅에 민감한 베팅 크기 : F(2,18) = 57.596, p <0.0001; 베팅 크기 1 대 2 : F(1,9) = 13.298, p = 0.005; 2 대 3 : F(1,9) = 114.551, p <0.0001). 베팅 크기가 베팅에 민감하지 않은 그룹의 선택에 영향을 미치는 경향이 있었지만, 이것은 주로 베팅 크기 2에서 불확실한 옵션 선택의 약간의 증가에 의해 중재되었습니다. 이것은 응답의 의미있는 패턴을 나타내지 않을 것 같았으며 확실히 그랬습니다 베팅에 민감한 동물이 보여주는 불확실한 선택의 선형 감소와 비교할 수 없습니다. 당연히 베팅 민감도의 정도는 불확실한 레버 (r2 = 0.522, p = 0.002). 그러나, 베팅에 민감하고 베팅에 무감각 한 쥐의 분류는 두 레버의 선택 행동이 가장 작은 내기 크기에서 구분할 수 없지만 베팅에 민감한 쥐가 내기 크기가 증가함에 따라 불확실한 옵션에 대한 선호도 (내기 크기 1 그룹 : F(1,27) = 1.759, 중요하지 않음; 내기 크기 2 그룹 : F(1,27) = 10.681, p = 0.003; 내기 크기 3 그룹 : F(1,27) = 23.406, p <0.0001).

그림 2. 

래트는 불확실한 보상에 대한 선호도에서 개인차를 나타내며, 이는 암페타민 및 에티로 프라이드에 대한 반응을 결정한다. a베팅에 민감한 쥐는 내기 크기가 증가함에 따라 선호도를 이동 시켰지만 베팅에 둔감 한 쥐의 선택 패턴은 변하지 않았습니다. b, 기울기로 나타낸 바와 같이, 각 래트에 의해 표시된 베팅 감도의 정도 (m)는 베팅 크기에 대한 불확실한 레버의 선택을 플로팅하여 얻은 라인입니다. c, d, 암페타민은 베팅에 민감한 불확실한 옵션의 선택을 증가 시켰습니다.c)하지만 베팅에 무감각 한 쥐 (d). e, f반대로, eticlopride는 베팅에 민감한 쥐에게 영향을 미치지 않았다 (e), 베팅에 둔감 한 동물의 불확실한 선택 감소 (f). 표시된 데이터는 평균 ± SEM입니다.

다른 행동 측정

베팅에 민감하고 베팅에 둔감 한 동물은 내기 크기에 상관없이 안전 레버에 대한 불확실성을 더 빨리 선택했습니다 (선택 : F(1,28) = 11.238, p = 0.002; 그룹: F(1,28) = 0.863, 중요하지 않음; 평균 선택 대기 시간 ± SEM, 안전 : 1.58 ± 0.03; 평균 선택 대기 시간 ± SEM, 불확실한 1.40 ± 0.03). 통계적으로, 모든 동물은 또한 내기 크기가 증가함에 따라 보상을 수집하는 것이 더 빨랐습니다 (내기 크기 : F(2,56) = 16.445, p <0.0001; 베팅 규모 – 그룹 : F(2,56) = 0.015, 중요하지 않음; 내기 크기 1 대 2 : F(1,28) = 12.493 p <0.001; 베팅 크기 2 대 3 : F(1,28) = 16.521, p <0.0001), 그러한 변화의 크기는 미미했지만 (베팅 크기 1 : 0.42 ± 0.006 초, 베팅 크기 2 : 0.4 ± 0.005 초, 베팅 크기 3 : 0.39 ± 0.005 초). 모든 동물은 세션 당 유사한 횟수의 실험을 완료했습니다 (예산 민감도, 120.0 ± 0.0, 베팅 무감각, 119.55 ± 0.26, 그룹 : F(1,30) = 0.770, 중요하지 않음). 세션 당 누락이 너무 적어서 널값 (모든 랫트 : 홀 생략, 0.006 ± 0.0004; 선택 생략, 0.44 ± 0.06)을 포함하는 많은 수의 셀로 인해 의미있는 분석이 손상되었습니다.

암페타민 투여가 베팅 작업 수행에 미치는 영향

레버 선택.

암페타민은 베팅에 민감한 그룹에서 불확실한 옵션의 선택을 크게 증가 시켰지만 베팅에 둔감 한 동물의 선택 행동에는 영향을 미치지 않았습니다 (Fig. 2c,d; 그룹: F(1,30) = 6.560, p = 0.0016; 정량: F(2,60) = 5.056, p = 0.009; 복용량에 민감한 베팅 : F(2,18) = 6.483, p = 0.008; 복용량에 둔감 한 베팅 : F(2,42) = 0.806, 중요하지 않음; 베팅 민감성 : 식염수 대 0.3 mg / kg 암페타민; F(1,9) = 3.647, p = 0.088; 식염수 대 1.0 mg / kg 암페타민 : F(1,9) = 13.307, p = 0.005).

다른 행동 측정.

암페타민은 선택 지연 시간을 증가 시켰지만,이 효과는 최고 용량에서만 나타납니다 (용량 : F(2,56) = 13.363, p <0.0001; 식염수 vs 0.6 mg / kg 암페타민 : F(1,28) = 0.019, 중요하지 않음; 식염수 대 1.0 mg / kg 암페타민 : F(1,28) = 13.719). 두 동물 세트 모두 기준선에서 볼 때 동일한 패턴의 반응을 보였으므로 불확실한 레버에 더 빨리 반응했습니다 (선택 : F(1,28) = 8.024, p = 0.008; 안전, 1.93 ± 0.19; 불확실, 1.66 ± 0.04). 보상 수집 지연 시간은 암페타민 투여에 영향을받지 않았습니다 (용량 : F(2,42) = 1.106, 중요하지 않음; 선량 선택 그룹 : F(2,42) = 0.623, 유의미하지는 않지만 최고 선량은 선택 생략 누락 횟수를 늘 렸습니다 (배지에 민감 함, 0.40 ± 0.18; 베팅에 민감하지 않음, 0.53 ± 0.16; 선량 : F(2,60) = 5.264, p = 0.029; 식염수 대 1.0 mg / kg 암페타민 : F(1,30) = 5.263, p = 0.029). 암페타민 투여 후 구멍 누락은 영향을받지 않았다 (용량 : F(2,60) = 2.344, p = 0.105; 그룹: F(1,30) = 0.623, 중요하지 않음). 더 많은 용량의 암페타민이 완료된 시험의 수를 감소시키는 것으로 보이지만,이 효과는 식염수 투여 (1.0 mg / kg 암페타민 : 베팅에 민감 함, 118.9 ± 1.1; 베팅에 민감하지 않음, 112.5 ± 4.59)와 비교할 때 중요도가 떨어졌습니다. F(2,60) = 2.616, 중요하지 않음; 식염수 대 1.0 mg / kg 암페타민 : F(1,30) = 2.066, 중요하지 않음).

에티로 프라이드 투여가 베팅 작업의 수행에 미치는 영향

최고 용량에서 eticlopride는 완료된 총 시험 횟수를 50 % 미만으로 줄였습니다. 따라서이 선량은 최종 분석에 포함되지 않았습니다.

레버 선택.

Eticlopride는 베팅에 둔감 한 쥐에서 불확실한 레버의 선택을 줄 였지만 베팅에 민감한 동물의 선택 행동은 변경하지 않았습니다 (Fig. 2e,f; 복용량 그룹 : F(2,60) = 2.729, p = 0.073; 복용량 그룹 크기 : F(4,120) = 2.821, p = 0.028; 복용량에 민감한 베팅 : F(2,18) = 0.405, 중요하지 않음; 복용량에 둔감 한 베팅 : F(2,42) = 5.250, p <0.009; 식염수 대 0.01 mg / kg 에티 클로라이드 : F(1,21) = 4.477, p = 0.046; 식염수 대 0.03 mg / kg 이티로 프라이드 : F(1,21) = 8.601, p <0.008).

다른 행동 측정.

Eticlopride는 그룹에 관계없이 레버 선택 대기 시간이 전반적으로 증가했습니다 (용량 : F(1,29) = 13.794, p = 0.001; 그룹: F(1,29) = 0.32, 중요하지 않음). 그러나이 효과는 최고 복용량에서만 유의미했으며 동물은 불확실한 레버를 더 빨리 선택하는 경향을 유지했습니다 (식염수 대 0.01 mg / kg eticlopride : F(1,29) = 0.008, 중요하지 않음; 식염수 대 0.03 mg / kg 이티로 프라이드 : F(1,29) = 5.23, p = 0.03; 선택: F(1,29) = 13.794, p = 0.001). 레버리지 선택 대기 시간의 증가와는 반대로, eticlopride는 보상을 수집하는 데 걸리는 시간에 영향을 미치지 않았습니다 (용량 : F(2,34) = 0.267, 중요하지 않음; 선량 선택 그룹 : F(2,34) = 0.99, 중요하지 않음). 이 약물은 선택 누락 수에 영향을 미치지 않았지만 (용량 : F(2,58) = 1.626, 중요하지 않음; 복용량 그룹 : F(2,58) = 0.132, 유의하지 않음), 분석에 포함 된 고용량의 에티로 프라이드는 두 그룹에서 홀 누락의 수를 크게 증가 시켰지만, 이들 수는 낮게 유지되었지만 (웨지 민감성, 3.57 ± 0.67; 베팅에 민감하지 않음, 2.82 ± 0.45; 용량 : F(2,58) = 29.143, p <0.0001; 식염수 대 0.03 mg / kg 에티 클로라이드 : F(1,29) = 37.679, p <0.0001). 더 높은 용량은 또한 두 그룹에서 완료된 시험의 수를 감소 시켰습니다 (예산 민감도, 101.18 ± 9.11, 베팅 둔감, 78.4 ± 2.99, 용량 : F(2,60) = 24.854, p <0.0001; 식염수 대 0.03 mg / kg 에티 클로라이드 : F(1,30) = 31.663, p <0.0001).

SCH 23390 관리가 베팅 작업의 성능에 미치는 영향

레버 선택.

SCH 23390는 어느 그룹의 레버 선택 동작에도 영향을 미치지 않았습니다 (Fig. 3; 복용량 그룹 : F(3,90) = 0.507, 중요하지 않음).

그림 3. 

D의 효과 부족1 선택 행동에 대한 수용체 길항제 SCH 23390. SCH 23390는 베팅 규모에 상관없이 내기 크기에서 불확실한 레버에 대한 선호를 변경하지 않았습니다 (a) 또는 베팅에 둔감 한 (b) 쥐. 표시된 데이터는 평균 ± SEM입니다.

다른 행동 측정.

두 그룹 모두에서, SCH 23390의 최고 복용량은 레버 중 하나를 선택하는 데 걸리는 시간을 크게 늘 렸습니다 (웨지 민감성, 1.48 ± 0.04; 베팅 무감각, 1.53 ± 0.03; 용량 : F(3,90) = 4.791, p = 0.004; 선량 선택 그룹 : F(3,90) = 1.925, 중요하지 않음; 식염수 vs 0.01 mg / kg SCH 23390 : F(1,30) = 13.066, p = 0.001). SCH 23390는 보상을 수집하기위한 대기 시간에 영향을 미치지 않았습니다 (용량 : F(3,90) = 0.216, 중요하지 않음; 선량 선택 그룹 : F(3,90) = 0.406, 중요하지 않음). 가장 높은 투여 량은 홀 누락을 크게 증가 시켰습니다 (웨지 민감성, 2.30 ± 0.50; 베팅에 민감하지 않음, 1.65 ± 0.28; 용량 : F(3,90) = 32.869, p <0.0001; 식염수 대 0.01 mg / kg SCH 23390 : F(1,30) = 38.63, p <0.0001), 완료된 시험 횟수를 줄였습니다 (예산 민감도, 83.7 ± 14.88, 베팅 무감각, 100.91 ± 5.28, 용량 : F(3,90) = 25.709, p <0.0001; 식염수 대 0.01 mg / kg SCH 23390 : F(1,30) = 25.247, p <0.0001).

베팅 감도와 선조 D의 상관 관계2/3 또는 D1 수용체 밀도

PET 스캐닝을 위해 9 마리의 동물을 무작위로 선택했다. 선택된 그룹은 기준선에서 나머지 그룹과의 레버 선택 동작에 차이가 없었습니다 (베트 크기 – PET 그룹 : F(2,20) = 1.336, 중요하지 않음). 더 높은 베팅 감도는 더 낮은 레벨의 D와 상관됩니다.2/3 등쪽 선조체에서의 수용체 이용 가능성 (Fig. 4a; r2 = 0.483, p = 0.04). Autoradiography 분석은 이러한 감소가 등쪽 선조체 D의 밀도의 선택적 감소에 의해 야기되었음을 확인 하였다2/3 수용체 (Fig. 4b; r2 = 0.601, p 향상된 DA 릴리스가 아닌 0.01). PET와자가 방사선 결합 측정 모두 마찬가지로 서로 강한 상관 관계가있었습니다 (r2 = 0.60, p = 0.02). 반면, 베팅 감도와 D 사이에는 유의 한 상관 관계가 관찰되지 않았습니다.2/3 핵 축적, 내측 측면 안와 전두엽 피질 또는 내측 피질에서의 수용체 밀도 (r2 = 0.17, 중요하지 않음; r2 = 0.12, 중요하지 않음; r2 = 0.12, 중요하지 않음, 데이터가 표시되지 않음). 마찬가지로 베팅 민감도와 D 사이에는 유의 한 상관 관계가 없었습니다.1 선조체에서의 수용체 결합 (Fig. 5; r2 = 0.03, 중요하지 않음).

그림 4. 

Wager 감도는 striatal D와 관련이 있습니다2/3 수용체 밀도. a, bStriatal D2/3 (에 의해 측정 된 수용체 이용 가능성a) 조직 입력 BP로서 PETND 및 (b)를 이용한 자동 방사선 촬영11C] raclopride, 계수로 추정되는 베팅 감도를 예측 m (음수가 높을수록 베팅 감도가 높음). c, d, D2/3 PET 및자가 방사선 사진에 의해 각각 측정 된 베팅에 둔감 한 동물에서의 수용체 이용 가능성. e, f베팅에 민감한 쥐의 데이터와 동일합니다. 데이터는 같은 규모로 표시됩니다. PET 및자가 방사선 분석으로부터 얻은 결합 측정 값은 강한 상관 관계가있었습니다r2 = 0.60, p = 0.02).

그림 5. 

베팅 감도의 정도와 [3H] SCH에 23390 바인딩1 선조체의 수용체. 선조 D로부터 베팅 감도를 예측할 수 없습니다1 수용체 결합.

토론

여기서 동물들은 베팅을 보장하는 "안전한"레버와 50 : 50 확률로 배팅 크기를 두 배로 늘리거나 아무것도 제공하지 않는 "불확실한"레버 중에서 선택했습니다. 일부 쥐는 내기 크기에 크게 둔감하여 불확실한 옵션에 대해 보통의 선호도를 유지합니다. 그러나 다른 사람들은 광범위한 훈련에도 불구하고 베팅이 증가함에 따라 보장 된 보상으로 자신의 선호도를 크게 전환했습니다. 이러한 선택 패턴은 불확실한 옵션에서 전환해도 아무런 이점이 없다는 점에서 비합리적인 것으로 간주 될 수 있습니다.

암페타민은 베팅에 민감한 쥐에서 불확실한 선택의 선택을 증가 시켰지만, D는2/3 길항제 에티로 프라이드는 베팅에 둔감 한 동물에서 반대 효과를 나타냈다. 도파민 성 약물에 대한 반응에서의 이러한 그룹 차이는 DA 신호 전달, 특히 D를 통한 개별 신호 전달의 변화를 시사한다2/3 수용체는 내기 감도의 정도에 영향을 줄 수 있습니다. PET 및자가 방사선 분석에서 베팅 감도가 높을수록 등쪽 선조 D와 상관 관계가 있음을 확인했습니다.2/3 수용체 가용성 및 밀도, 자극제 남용에 취약성을 부여하는 것으로 생각되는 패턴. 따라서, PG에 대한 추정 위험 인자 인 불확실성 하에서의 비이성적 인 선택은 화학적 의존성과 유사한 바이오 마커와 관련이있을 수 있으며, 이는 화학적 및 행동 중독에 대한 감수성이 일반적인 생물학적 표현형에 의해 뒷받침됨을 나타낼 수있다. 행동 훈련 또는 약리학 적 도전으로 인해 D가 변경되었을 수 있습니다.2/3 수용체 수준. 그러나, 모든 동물이 동일한 약물 및 시험 프로토콜에 노출 되었기 때문에, 이들 인자는 베팅 민감도와 수용체 발현 사이의 관계를 설명하지 않을 것이다.

결과는 반 직관적 인 것처럼 보일 수 있습니다. 더 큰 내기 감도보다는 불확실성에 대한 선호가 중독 취약점과 관련이있을 것으로 기대할 수 있습니다.레인과 체 레크, 2001). 실제로, 아이오와 도박과 같은 시험에서 고위험 옵션의 우선적 인 선택은 약물 남용자, 병리학 적 도박꾼 및 중독 위험이있는 사람들에게서 관찰되었습니다 (Bechara et al., 2001; Goudriaan et al., 2005; Garon et al., 2006). 그러나 그러한 패러다임에서“시도하는”불확실한 옵션은 궁극적으로 불리하며 보상이 적습니다. 또한, 대상체는 처음에 강화 된 비상 사태를 알지 못하는 반면, 잘 훈련 된 쥐에서 불확실성의 정도가 예상되었다 (토론, 참조 유앤 다얀 (2005); Platt and Huettel, 2008). 설치류 작업에서 옵션 중 하나를 독점적으로 선택하면 시간이 지남에 따라 동일한 순 보상이 발생했습니다. 따라서 우리는 학습률의 변화로 인한 혼란이나 불확실성에 대한 응답의 편향을 조사 할 수 있거나 대상이 순회로 이득의 예상 차이를 어떻게 평가했는지에 대해 신경 회로에 영향을 줄 수 있고 관찰 된 위험 회피 정도에유앤 다얀 (2005); Schönberg et al., 2007; Platt and Huettel, 2008). 따라서 우리의 데이터는 높은 위험에 대한 단순한 선호보다는 불확실성 하에서 편향된 의사 결정의 정도가 문제 도박자를 일반 인구와 차별화한다는 임상 관찰과 일치합니다.코번 트리와 브라운, 1993; Michalczuk 외, 2011).

실제로, 우리의 발견 중 일부는 베팅 민감도와 불확실성에 대한 선호도가 분리 될 수 있음을 시사합니다. 암페타민은 베팅 민감도의 정도에 영향을주지 않고 베팅에 민감한 쥐의 모든 베팅 크기에서 불확실한 레버의 선택을 증가 시켰습니다. 베팅 크기가 무작위 순서로 제시되기 때문에 이것이 인내력을 높이는 암페타민의 능력 때문이라고 주장하기 어렵습니다.로빈스, 1976). 암페타민이 베팅에 둔감 한 쥐의 불확실한 레버리지에 대한 일관된 선호를 변경하지 않았다면 암페타민이 전환 경향을 증가시킨 것은 의심의 여지가있다 (짝수 및 로빈, 1985; Weiner, 1990). 불확실한 레버리지의 기준선 선택도이 그룹에서 70 %였으며, 약물이 선호도를 높일 수있는 충분한 기회를 제공했습니다 (St. Onge and Floresco, 2009) 천장 효과가 거의 발생하지 않습니다. 가장 간결한 결론은 암페타민이 확률 할인 작업을 사용하여 이전 결과를 복제하여 불확실한 옵션에 대한 내기에 민감한 쥐의 선호도를 높였다는 것입니다.St. Onge and Floresco, 2009). 이 데이터는 또한 내기에 민감하지 않은 쥐가 암페타민의 영향에 덜 민감하다는 것을 암시하며, 암페타민이 도박꾼의 도박 욕구를 자극하지만 건강한 대조군이 아니라는 발견을 잠재적으로 반영합니다.Zack and Poulos, 2004).

동물이 더 나은 환경 모델을 개발하기 위해 예측 가능한 결과가 적은 옵션을 우선적으로 탐색하는 것이 적응적일 수 있습니다.피어스 앤 홀, 1980; Hogarth et al., 2008). 확률 적 옵션을 선택하는 데 비용이 들지 않는 경우, 많은 건강한 동물과 인간은 불확실한 결과를 선호합니다 (아드리안 니와 라비 올라, 2006; 헤이든 외, 2008; 헤이든과 플랫, 2009). 사회 심리학 실험은 우리의 기대와는 달리 어느 정도의 불확실성을 경험하면 더 큰 행복감을 느끼며 부정적인 결과가 없을 때 불확실한 결과를 선호하는 경향이 있음을 시사합니다.윌슨 (Wilson) 등, 2005).

베팅에 민감한 쥐에서 보이는 선택의 변화를 어떻게 지배하는지에 대한 의문이 남아 있습니다. 행동 선택이인지 과정을 의미한다고 가정하면, 수많은 실험에서 쥐가 시간이 지남에 따라 보상 전달을 통합 할 수 있음을 보여줍니다 (Balleine과 Dickinson, 1998). 따라서 베팅에 민감한 쥐가 경기의 강화 우연을 알지 못할 것 같습니다. 시간적 통합이 손상되면 내기 크기가 증가함에 따라 보장 된 보상으로 이동하기보다는 안전한 옵션을 지속적으로 선호해야합니다. 베팅에 민감하고 베팅에 무감각 한 쥐가 비슷한 수의 시험을 완료했고, 레버리지를 선택하고 보상을 받기 위해 비슷한 지연 시간을 보였기 때문에, 베팅에 민감한 동물이 과제를 수행 할 능력이 없거나 동기를 부여한 것으로 추측하기가 어렵습니다. 마찬가지로, 이러한 대기 시간 데이터는 두 그룹이 상대적 보상 가치에 대한 주관적인 평가에서 차이가 있음을 시사하지 않지만, 동물이 보상 가치의 증가를 선형으로 평가한다는 가정을 명시 적으로 설명하는 것이 유용 할 것입니다.

데이터는 필요가 증가함에 따라 동물들이 지속적인 증분 이득과 관련된 특정 / 신뢰할 수있는 옵션을 선호하는 것에서 간헐적이지만 더 큰 보상으로 이어지는 불확실한 / 불확실한 옵션으로 전환 함을 제안합니다 (베이 슨과 카셀 니크, 1995; 카라 코, 1981; Schuck-Paim et al., 2004). 이러한 변화는 다음과 같이 설명 할 수 있습니다. 작은 보상의 점진적 축적이 시간의 필요를 충족시키지 못할 때 더 큰 보상이 생존을 보장 할 수 있습니다. 그러나 이러한 요소는 내기 크기가 감소함에 따라 불확실한 옵션으로의 전환을 설명 할 수 없습니다. 비록 매 세션마다 포만 수준이 변동될 수 있지만, 동물이 다른 내기 크기를 경험 한 순서는 매일 테스트 내에서 그리고 사이에 무작위로 배정되었습니다. 보상 제공을 지연하면 시험 간격을 증가시킬 수 있으므로 불확실한 옵션에 대한 선호도를 줄일 수 있습니다 (베이 슨과 카셀 니크, 1997; 헤이든과 플랫, 2007). 그러나 현재 실험에서 레버 중 하나를 선택하면 즉시 보상이 제공되었습니다. 그럼에도 불구하고, 불확실한 레버로 간헐적 인 보상 제공은 불가피하게 보상 간의 간격을 길게 만들었습니다. 따라서 베팅에 민감한 동물이 나타내는 선택 패턴이 즉각적인 보상을 위해 근시를 반영했을 가능성이 있습니다. 따라서 베팅 민감도는 미래 수익률에 대한 즉각적인 이익에 대한 근시안적인 초점으로 인해 위험에 처한 의사 결정에 악영향을 줄 수 있습니다. 실제로 병리학 적 도박꾼 할인은 보상을 더 가파르게 보았습니다.이 보상은인지 왜곡의 정도와 관련이 있습니다 (Dixon et al., 2003; Michalczuk 외, 2011).

베팅 감도는 프레이밍 효과의 위험 회피 암을 다소 생각 나게합니다. 작지만 보장 된 게인을 사용할 수있는 경우 피험자가 더 큰 보상을받을 가능성이 낮습니다 (칸 하만, 2003). 순 이익이 일정하게 유지 되더라도 베팅 규모에 따라 위험 회피가 증가합니다. 이 명백한 비합리성을 설명하기 위해, 이중 프로세스 이론가는 두 가지 의사 결정 모드를 제시합니다. 심의 모드에서 이루어진 판단은 노력이 필요하고 신중한 분석이 필요한 반면 정서 모드에서 이루어진 선택은 쉽고 직관적이며 휴리스틱의 영향을받습니다 (오스만, 2004; 에반스, 2008; Strough et al., 2011). 베팅에 민감한 동물과 베팅에 둔감 한 동물은 각각 정서적 및 심의적인 방식으로 과제에 접근 할 수 있습니다. 그러나 정서적 인 선택은 더 빨리 시행해야하지만, 의사 결정 속도는 두 그룹과 내기 규모에 걸쳐 같았으며, 이는 베팅이 증가함에 따라 동물들이 결정을 더 힘들게하지 않았 음을 시사합니다. 그럼에도 불구하고 쥐가 불확실한 상태에서 편향된 의사 결정을 내린다는 사실은 복잡한 추론에 대한 제한된 역할을 암시 할 수 있습니다. 또한, 프레이밍 휴리스틱을 사용하여 결정을 내리는 것은 전두 피질 활성화가 감소하고 편도선의 모집이 증가하는 것과 관련이 있으며,이 비이성적 인 행동은 주로 피질, 정서적 처리에 의해 유발된다는 것을 시사합니다De Martino 외, 2006). 선조 D 감소2/3 수용체 발현은 물질 남용자의 오비 토 프론트 피질 내에서 기능 저하와 관련이있다 (Volkow and Fowler, 2000), 이러한 대뇌 피질 활동 감소가 베팅 감도에 기여하는지 여부는 여전히 결정되어야합니다.

Neuroimaging 데이터 표시 D를 통해 감소 DA 변조 striatal 활동2 수용체 길항제는이 영역에서 보상 예측 오류의 표현을 변경하여 가치에 기반한 의사 결정을 손상시킵니다.Pessiglione et al., 2006). 위험에 근거한 의사 결정 과정에서 문제가있는 도박꾼에서 줄어든 선조 활성화가 관찰되었습니다 (Reuter et al., 2005). 따라서 선조체 D의 개체 차이를 생각할 수있다2/3 수용체 발현은 여기에서 관찰되는 바와 같이, 에티로 프라이드의 행동 효과를 매개하고 베팅 감도의 정도에 영향을 미친다. 주의력있는 작업에서 훨씬 더 조기 또는 충동적인 반응을 보이는 쥐들도 더 적은 수의 선조 D를 나타냅니다2/3 수용체와 중독과 유사한 약물 복용 패턴을 개발하십시오.Dalley 등, 2007). 비록 이질적인인지 과정이 운동 충동 및 의사 결정 편견을 통제하지만, 두 현상 모두 중독성 장애와 관련이있다 (Verdejo-García 등, 2008; 클락, 2010) 및 현재 데이터는 기초 신경 생물학이 적어도 선조 수준에서 겹칠 수 있음을 시사합니다. 이러한 행동의 상호 의존성, 그리고 유사한 뇌 메커니즘이 화학 및 행동 중독에 취약성을 부여하는지 여부에 대한 추가 연구가 필요합니다. 이러한 정보는 치료가 다중 중독 장애에 효과적 일지 여부를 고려할 때 매우 중요합니다.

각주

  • 2 월 7, 2012 수신
  • 9 월 5, 2012 수정본이 접수되었습니다.
  • 9 월 6, 2012 허용.

  • 이 연구는 캐나다 건강 연구소 (CIHR)로부터 CAW에 수여 된 운영 보조금에 의해 지원되었으며, VSCAW 및 VS에 수여 된 캐나다 국립 과학 및 공학 연구위원회 (National Sciences and Engineering Research Council of Canada) 보조금은 Michael Smith Foundation for Health Research를 통해 급여 지원을받습니다. CIHR New Investigator Award 프로그램을 통해 CAW.

  • CAW는 이전에 관련이없는 문제에 대해 바이오 제약 회사 인 Theravance를 컨설팅했습니다. 다른 저자들은 경쟁 재정적 이해 관계를 선언하지 않습니다.

  • 브리티시 컬럼비아 대학교 심리학과 캐서린 A. 윈스턴 리 (캐서린 주 밴쿠버) [이메일 보호]

참고자료

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