의사 결정의 이상적인 신경 신호 : 병적 도박꾼은 극단적 인 도박에 대뇌 피질 선조체 과민증을 나타낸다.

• 소피 V. 겔 스코프^{a, b,,,,} ,
• 크리스토퍼 에이치 매드슨^{a, c},
• 토마스 Z. 램소^{a, d, 1},
• Hartwig R. Siebner^{a, e, 1}

doi : 10.1016 / j.neuroimage.2016.01.002

  오픈 액세스

하이라이트

• 병적 도박꾼은 유쾌하고 혐오적인 내기에 U 자 형태의 신경 반응을 보입니다.
• 이 과민 반응은 코티코 선조체 네트워크, 즉 caudate와 DLPFC에서 발견됩니다.
• 이 네트워크의 민감화는 강박 도박의 신경 마커를 구성 할 수 있습니다.
• 이 네트워크와 행동 결과에 관련된 메커니즘에 대한 미래의 초점이 제시됩니다.

추상

병적 인 도박은 중대한 결과에도 불구하고 도박을 할 참을 수없는 충동을 특징으로하는 중독성 장애입니다. 병적 인 도박의 특징 중 하나는 복부 선조와 같은 보상 관련 뇌 영역의 조절 장애와 관련되어있는 부적응하고 위험한 의사 결정입니다. 그러나 이전의 연구들은이 네트워크의 의미와 관련하여 상반되는 결과를 가져 왔으며 금전적 이익과 손실에 대한 과민성 또는 과민성을 드러냈다. 가능한 한 설명은 도박의 뇌가 이득과 손실 자체가 아니라 잠재적 결과에 가중치를 주면 이익과 비용을 잘못 설명 할 수 있다는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 병리학적인 도박이 가능한 손실에 대비하여 가능한 이익의 유용성에 가중치를 부여하는 결정 중에 비정상적인 뇌 활동과 관련이 있는지 조사했습니다. 병리학 도박 자들과 건강한 사람들은 기능적 자기 공명 영상을 받았다. 그들은 혼합 된 게인 / 손실 갬블을 받아들이거나 거부했는데, 우승 또는 패배의 기회가 50 번 있었다. 건강한 사람과는 달리, 도박꾼은 배면 외전 두 전두 피질과 꼬리 핵을 포함한 실행 코티콘 - 선조체 네트워크에서 가장 유쾌하고 가장 싫은 내기에 과민 반응을 나타내는 U 자 형태의 반응 프로파일을 보였다. 이 네트워크는 행동 결과 비상 사태의 평가, 최근 행동을 모니터링하고 그 결과를 예상하는 것과 관련이 있습니다. 이 특정 네트워크의 조절 장애, 특히 잠재적 인 결과가 큰 극한의 베팅의 경우, 도박 행위와 재정적 영향 간의 연관성 결여로 병적 도박의 신경적 기초에 대한 새로운 이해를 제공합니다.

• 의사 결정;
• 병적 인 도박;
• 코티코 선조체 과민증;
• fMRI;
• 손실 회피;
• 보상

개요

병적 인 도박은 해로운 결과에도 불구하고 화폐 도박에 가담 할 참을 수없는 충동을 특징으로하는 정신 질환입니다. 많은 서구 사회에서 1-2 %에 이르는 유병률 (Welte 등, 2008 및 Wardle 등, 2010),이 장애는 심각한 공중 및 개인 건강 문제를 구성합니다. 병적 인 도박은 최근에 행동 중독으로 분류되어 철수, 관용 및 선입관과 같은 마약 중독과 함께 많은 핵심 증상을 공유합니다 (Petry, 2007 및 리먼 (Leeman)과 포 텐자 (Potenza), 2012).

위험한 의사 결정은 병적 인 도박의 중요한 특징입니다. 실제로 도박꾼은 위험에 대해 높은 관용을 가지고 있습니다 (클락, 2010 및 Brevers 등, 2013), 병적 도박은 복부 striatum과 ventromedial prefrontal cortex (vmPFC)와 같은 보상, 위험 및 동기 부여와 관련된 도파민 성 영역의 변화와 관련이 있습니다 (반 홀스트 (Van Holst) 등, 2010, 림 브릭 - 올드 필드 외, 2013 및 포 텐자, 2014). 그러나 일부 연구 결과 저자보상의 기대 또는 결과에 대한 응답으로 중층 적 보상 경로 활성화 Reuter et al., 2005, de Ruiter et al., 2009 및 Balodis 등, 2012), 다른 연구보고 하이퍼예상되는 보상에 대한 동일한 경로의 활성화 ( 반 홀스트 (Van Holst) 등, 2012 및 Worhunsky 등, 2014), 예상 손실 (Romanczuk-Seiferth et al. 2015) 또는 도박 신호 ( Crockford 등, 2005 및 Goudriaan et al., 2010). 흥미롭게도, 양전자 방출 단층 촬영 (PET) 연구는 선조체 도파민 방출의 크기에서 도박꾼과 건강한 대조군 사이에 일반적인 차이가 없음을 보여주었습니다 Joutsa 외, 2012 및 Linnet 등, 2011), 선조체 도파민 방출과 도박의 중증도 사이에 양의 상관 관계를 보였다 (Joutsa et al. 2012), 도파민 방출과 도박 흥분 (Linnet et al. 2011). 이러한 불일치 응답 패턴은 병적 인 도박의 두 가지 주요한 설명에 반영됩니다. 한편, 보상 부족 이론은 물질 중독자에서 발견 된 기능 장애 도파민 D2 수용체로 인한 감수성 보상 시스템을 예측합니다 ( 블룸 (Blum) 등, 1990 및 Noble 등, 1991)와 도박꾼 ( Comings et al., 1996 및 Comings et al., 2001). 두뇌에서 더 낮은 도파민 성 색조는 "보상 캐스케이드"가 뇌에서 시작되는 문턱에 도달하기 위해 도박꾼이보다 높은 보상을 추구하도록 유도합니다. 반면 감작 이론은 중독 대상에 대한 강한 동기 유발 성향을 예측합니다 ( Robinson과 Berridge, 1993 및 Robinson과 Berridge, 2008) 도파민 성 부위에서 과민증을 일으킨다. 도박꾼의 경우, 도박을하려는 동기는 환경의 도박 신호에 의해 유발 될 수 있습니다. 이는 대체 보상 원의 인센티브 가치를 대체합니다 ( Goldstein과 Volkow, 2002 및 Goldstein et al., 2007).

이러한 불일치는 병적 인 도박의 신경적 기초가 불안정하다는 것을 강조합니다. 화폐 처벌과 보상을 대조하는 연구가 의사 결정이 뇌에서 계산되는 방식을 다룰 수는 있지만 도박 중에 손익이 어떻게 통합되는지는 언급하지 않습니다. 최근에 우리는 이득과 손실의 크기를 따로 따로 검사하는 도박 작업을 개발했습니다. 또한 이득과 손실이 "혼합 된"(도박 / 손실) 도박에서 어떻게 균형을 이루는 지 알아 봅니다.Gelskov et al. 2015). 이득과 손실의 균형을 맞출 때 사람들은 상응하는 이득보다 잠재적 손실에 더 민감한 경향이 있습니다.Kahneman 및 Tversky 1979). 실제로 50 / 50 도박은 패배보다 두 배나 우승 할 수 없다면 거부 할 수 있습니다. 건강한 참가자들과 혼합 된 도박을 사용한 이전의 연구에서는 보상과 관련된 도파민 작용 표적 영역, 특히 복부 striatum과 vmPFC (톰 (Tom) 등 2007). 그러나 전체 이득 / 손실 도박 (즉, 잠재적 이득, 잠재적 손실 및 승리 또는 손실의 결과)이 고려 될 때 다른 연구는 손실 혐오에서 편도선의 중요한 역할을 발견했습니다De Martino 외, 2010 및 Gelskov 등, 2015). 현재 연구에서, 우리는 비정상적인 가치 기반 의사 결정에 대한 통찰력을 얻는 수단으로 도박 중독을 앓고있는 인구에서이 작업을 사용했습니다.

최근에, 행동 연구는 문제 도박꾼이 통제 대상보다 덜 손실 회피 적이라는 것을 발견했습니다 (Brevers et al. 2012, 그러나 또한보십시오 Giorgetta 외. 2014). 여기서 우리는 병리학적인 도박이 의사 결정 과정에서 발생할 수있는 손실과 균형을 이루지 못하는 것을 반영 할 수 있는지 질문합니다. 최근 연구에서 우리는 편도선과 복부 striatum의 활동이 극단적 인 이득 손실 도박을 수락하거나 거부하기로 결정했을 때 건강한 참가자의 손실 회피 정도를 반영한다는 것을 발견했습니다.Gelskov et al. 2015). 여기서는 개별 갬블링 행동을 사용하여 의사 결정 프로세스가 손실 회피 (즉, 회피 혐의가 많거나 적음)의 개인 간 변동에 따라 조정되고 손실 혐오가 도박꾼의 중 간 손상 보상 관련 영역에도 반영되는지 여부를 조사합니다 . 이러한 문제를 해결하기 위해 fMRI와 도박 과제를 사용하여 참여자가 절대 이득과 손실 값의 비율에 따라 혼합 도박을 수락하거나 거절해야했습니다. 우리의 연구 설계는 병리 적 도박꾼이 건강한 통제와는 다르게 양성 및 음성 가치의 균형을 맞추는 지 여부와 도박 결정에서의 손익 비율의 통합이 가치 기반 의사 결정과 관련된 뇌 영역의 비정상적인 활동과 관련이 있는지 여부를 파악할 수있었습니다.

재료 및 방법

참가자

29.43, 6.05, 범위 : 20-40) 및 15 건강 대조군 (모든 남성, 연령대의 평균 연령 : 29.87, SD : 6.06, 범위 : 21-38) 14 명의 남성, 치료받지 않은 병적 도박꾼 (연령 : XNUMX)이 본 연구를 위해 특별히 모집되었다. 2 명의 추가 도박꾼은 처음에는 스캔되었지만 분석에 포함되기 전에 제외되었습니다. 왜냐하면 한 참가자는 내기를 수락 할 때만 응답했고 다른 참가자는 세션 도중에 모든 도박을 지불 할 것이라고 생각했습니다. 도박꾼은 병적 인 도박을 위해 덴마크 치료 센터를 통해 모집되었습니다. 참가자는 DSM-IV, 축 I (SCID-I, 연구 버전, 환자 및 비환 자용 버전, DSM-IV)에 대한 구조적 임상 면접을 기반으로하는 병리학 적 도박을 제외하고 추가 정신 건강 문제가 없었습니다. First et al. 2002), 마약 사용 또는 의존과 같은 질병을 포함합니다. 병적 도박의 존재는 병리학 도박에 대한 SCID 모듈을 기반으로 한 구조적 인터뷰로 확인되었습니다. 모든 도박꾼은 사우스 옥스 도박 스크린 (SOGS) 점수가 5 (표 1; Lesieur와 Blume 1987; SOGS 및 SCID 모듈의 덴마크어 버전은 J. Linnet이 번역했습니다. 참가자들은 MR 양립 가능성, 신경 질환의 병력 및 서명 된 정보통 동의서에 대해 검사를 받았다. 이 연구는 지역 윤리위원회에서 발급 한 윤리적 규약 KF 01-131 / 03에 의거하여 승인되었습니다.

테이블 1.

참여자의 인구 학적 및 신경 심리적 특성.

약어 : SOGS, South Oaks 도박 화면; 감사, 알코올 사용 장애 식별 테스트; WAIS, Wechsler 성인 정보 척도; BDI, Beck 우울증 목록; BIS-11, Barratt Impulsiveness Scale, 11th ed., GAD-10, 일반화 된 불안 장애 테스트; DOSPERT, 도메인 별 위험 감수 규모.

a

최고 교육 수준 (점수) : 1 = 중등 / 일반 중등 학교, 2 = 직업 교육 및 훈련, 3 = 중등 학교, 4 = 전문 대학 학위, 5 = 학사 학위 또는 유사 학위, 6 = 석사 학위.

b

1 명의 도박꾼은 AUDIT 스크린을 완료하지 않았고, 하나는 흡연 및 교육 스크린을 완성하지 못했습니다. 한 명의 대조군이 BIS-11 설문지를 작성하지 않았습니다.

c

비정규 분포로 인해 사용 된 비모수 순열 테스트.

표 옵션

참가자들은 1-2 주 간격으로 XNUMX 일에 걸쳐 테스트를 받았습니다. 첫 번째 테스트 세션 동안 참가자는 신경 심리학 테스트, 설문지 및 인터뷰를 받았습니다 (참조 : 표 1). 참가자들에게는 200 덴마크 크로네 (즉, 덴마크 통화 DKK, 1 DKK ≈ 0.16 US 달러)가 부여되었으며, 다음 주에 도박 지분으로 fMRI 테스트 세션을 위해 다시 가져 오라는 지시를 받았습니다.

도박과 자극

fMRI 세션에서 참가자들은 도박 작업을 수행하여 혼합 획득 손실 도박을 수락하거나 거절 할 필요가 있었으며 승리도 잃을 확률도 같았습니다 (Fig. 1ㅏ). 각 시험에서 피험자들은 주요 조건 (즉, "손실 우선"또는 "우선 이익"조건)에 따라 잠재적 인 이득 금액 또는 잠재적 손실 금액이있는 원형 차트를 제공 받았습니다. 다양한 표시 시간 (2 ~ 5 초) 후 두 번째 혼합 도박이 표시되고 피험자는 스캐너의 두 버튼 중 하나를 눌러 현재 도박을 수락하거나 거부하기로 결정했습니다. 첫 번째 "크기 제시 단계"와 이어지는 "결정 단계"는 시험에서 시험까지 의사 무작위로 0.5 초 (즉, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5 및 5 초) 단계로 흔들 렸습니다. 참가자들에게 지시 사항을 소리내어 읽었으며, 짧은 교육 세션을 마친 후 작업에 익숙해 질 때까지했습니다. 참가자들은 스캔 중 단일 베팅의 결과에 대한 피드백이 제공되지 않는다고 들었지만 fMRI 세션 후에 컴퓨터는 두 개의 무작위 베팅을 선택합니다. 접수 도박을하는 동안 "퇴장"을 당하고 참가자는 기금에서 돈을 잃거나 추가 돈을 얻는 반면 내기를 거절하면 50 / 50 도박을하지 않았습니다. 참가자들은 "직감"을 따르고 올바른 답변이나 잘못된 답변이 없다는 말을 들었습니다.

그림. 1. 

스캐너, 자극 매트릭스 및 선택 행동의 도박 작업. A) 이벤트 관련 fMRI 패러다임; 참가자는 처음에 잠재적 손실 또는 잠재적 이득 금액을 받았습니다 (즉, 규모 "발표"단계). 그런 다음 두 금액이 모두 제시되었을 때 참가자는 도박을 수락할지 거부 할지를 선택했습니다 (즉, "결정"단계). 시험 간 간격 (ITI)으로 분리 된 시험. 주의 :“kr”=“DKK”. B) 도박 비율 (이익 / 손실)을 나타내는 색으로 구분 된 히트 맵. 자극은 64 개의 잠재적 이득 량 (8–68 DKK, 166 씩 증가)에 해당하는 14 개의 서로 다른 이득-손실 비율로 구성되어 있으며 8 개의 잠재적 손실량 (34–83 DKK, 7 증가)에 해당합니다. 색상 코딩은 최저 (0.82)에서 최고 (4.9)까지의 비율을 반영합니다. 모든 이익 / 손실 비율은 무작위 순서로 두 번, "이득 우선"에서 한 번, "손실 우선"조건에서 한 번 제시되었습니다. C) 도박꾼 (왼쪽) 및 컨트롤 (오른쪽)에 대한 선택 패턴을 나타내는 색으로 구분 된 히트 맵. 검정에서 빨강, 노랑, 흰색으로 구분되는 색상은 허용되는 도박의 증가하는 비율을 반영합니다 (검정 ➔ 흰색 : 0–100 %). D) 모든 참가자에 대한 손실 회피 계수, 람다 (λ). 오른쪽으로 치우친 분포에 유의하십시오. 비모수 순열 테스트는 건강한 대조군에 비해 병적 도박꾼의 손실 혐오가 적은 경향을 나타냅니다 (P = 0.077).

그림 옵션

자극은 황색 및 자주색 원형 차트로 표시된 혼합 도박으로 구성되어 있으며 각 차트의 절반에 하나의 화폐 금액 (덴마크 통화로 인한 잠재적 손익)이 표시됩니다 (Fig. 1에이). 64 자극은 8 잠재 손실 금액 (68-166 DKK, 14 DKK 단위)으로 8 잠재적 이득 금액 (34-83 DKK, 7 DKK 단위)을 결합합니다. Fig. 1비). 64 개의 혼합 갬블은 한 번은 "득점 우선"으로, 한 번은 "손실 우선"조건으로 제시되어 총 128 번의 재판을 받았습니다. 각 자극은 각 클래스에 대해 8 ° (45 ° -0 °)로 회전 된 원형 차트의 각도로 식별되는 360 개 클래스 중 하나에 속했습니다. 따라서 각 양 (예 : + 82 DKK)이 16 번 나타 났지만 낮은 수준의 반복 효과를 피하기 위해 주요 조건 (게인 또는 손실 우선)에 따라 화면의 동일한 물리적 위치에 한 번만 표시되었습니다. 피험자가 작업에주의를 기울이고 비율을 1 미만으로 늘리기 위해 우리는 18 건의 매우 불리한 어획 시험을 추가했습니다. 이 시험은 3 개의 낮은 이득 량 (즉, 34, 41, 48 DKK)과 3 개의 높은 손실량 (즉, 138, 152, 166 DKK)을 결합했습니다. 모든 피험자는 적어도 89 %의 캐치 트라이얼을 거부하여 피험자가 작업에주의를 기울 였음을 나타냅니다 (도박꾼은 모든 캐치 트라이얼의 98 %를 거부했습니다. 범위 : 95 ~ 100 %, 대조 피험자는 캐치 트라이얼의 98.9 %를 거부했습니다. 범위는 89 ~ 100입니다. %). 그룹간에 거부 된 어획 시험의 비율에는 차이가 없었습니다 (P = 0.61, t (27) = 0.52, SD = 2.99). 마지막으로 24 개의 "기준"시행을 추가했습니다. 금액이없는 빈 원형 ​​차트 (캐치 시행이나 기준 시행이 행동 분석에 사용되지 않았거나 관심 회귀 자로 포함되지 않음). E-Prime 2.0 소프트웨어 (Psychology Software Tools, Pittsburgh, PA)를 사용하여 자극을 제공하고 버튼 누름을 기록했습니다.

128 회 정기 시행에 대한 참가자의 선택에 따라 각 참가자의 이진 반응 (수락 / 거부)에 로지스틱 회귀를 피팅하여 개별 손실 회피 정도 인 람다 (λ)를 계산했습니다. 대조적으로 톰 (Tom) 등 (2007)우리는 혼합 된 도박의 전체 이득 / 손실 비율을 독립 변수로 사용하여 각 참가자의 개별 "결정 경계"람다를 도출했습니다. 이것은 단일 이득 및 손실 값보다는 fMRI 분석에서 전체 도박 비율에 초점을 맞추기 때문입니다. 람다는 재판을 수락 할 확률이 재판을 수락하지 않을 확률 (즉, 0.5)과 동일한 이익 / 손실 비율로 추정됩니다.

자기 공명 영상

기능적 및 구조적 뇌 스캔은 3 채널 헤드 코일이있는 Siemens Magnetom Trio 8 T MRI 스캐너를 사용하여 획득되었습니다. 혈액 산소 수준 의존 (BOLD) 기능 MRI는 T2 * 가중치 에코 평면 이미징 시퀀스 (295 볼륨, 41 슬라이스, 3mm 등방성 해상도, 반복 시간 : 2430ms, 에코 시간 : 30ms, 플립 각도 : 90)를 사용하여 수집되었습니다. °; 시야 : 192mm, 수평면) 안와 전두 피질 (Deichmann et al. 2003). 슬라이스는 축 방향으로 배향되었고 위상 인코딩 방향은 전후방이었습니다. 시야의 방향은 상 두정 피질을 완전히 덮을 수 없었습니다. 전체 뇌의 고해상도 1 차원 구조 스캔은 수동 공동 등록 (1mm 등방성 복셀, FOV : 256mm, 획득)을 위해 T256 가중 자화 준비된 MPRAGE (Rapid Acquisition Gradient Echo) 시퀀스를 사용하여 획득되었습니다. 매트릭스 256 × 1540, TR : 3.93, TE : 800ms, 반전 시간 : 9ms, 플립 각도 XNUMX °) 그림에 기능 맵을 표시하기위한 그룹 별 정규화 된 해부학 적 템플릿을 생성합니다. 처음 두 볼륨은 필드가 안정 상태에 도달 할 수 있도록 더미 스캔으로 폐기되었습니다.

fMRI 데이터 분석

fMRI 데이터는 SPM8 소프트웨어 (Wellcome Department of Cognitive Neurology)를 사용하여 분석되었습니다. 전처리에는 슬라이스 시간 보정, 평균 이미지에 대한 공간 재정렬, 이미지의 수동 공동 등록, 표준 EPI 이미지에 대한 정규화 (예 : MNI 템플릿 이미지, 2 × 2 × 2mm의 기능성 복셀), 등방성을 사용한 평활화가 포함되었습니다. 최대 가우스 커널의 절반에서 8mm 전폭 및 고역 통과 시간 필터링 (차단 주파수 1 / 128Hz). 일반 선형 모델 (GLM)은 24 개의 추정 된 모션 강체 재정렬 매개 변수의 6 개 매개 변수 Volterra 확장을 추정했으며, 이는 다음에 설명 된대로 관심없는 회귀 변수로 포함되었습니다. Friston et al. (1996). 또한 catch 시행, 오류 시행 (즉, 250ms> 반응 시간> 2500ms 및 응답없는 시행)을위한 추가 회귀 변수와 손가락 버튼 누르기와 관련된 모터 활성화를 모델링하는 두 개의 "버튼 누르기 회귀 분석기"를 포함했습니다. 8 명의 피험자에서 과도한 머리 움직임 (즉, 전체 머리 움직임이 2mm 이상, 국소 머리 움직임이 5mm 이상)과 DVARS (즉, 부피에서 굵은 신호의 RMS (root mean squared) 변화)로 인해 뇌 부피가 제외되었습니다. 여기서«D»는 시간 코스의 시간적 미분을 나타내고«VARS»는 다음에 정의 된 글로벌 BOLD 신호에서 XNUMX % 이상의 복셀 변화에 대한 RMS 분산을 나타냅니다. Power 등 (2012)).

각 참여자에서 우리는 GLM을 사용하여 과제 관련 BOLD 신호 변경을 포착했다. GLM은 각 시험의 크기 발표 단계와 결정 단계를 모델링했다 ( Fig. 1에이). 크기 표시 단계에서 굵은 신호가 변경되면 별도의 "게인 이벤트"와 "손실 이벤트"로 나뉘어지며 각각은 파라 메트릭 선형 변조로 각각의 양으로 모델링됩니다. 의사 결정 과정에서 굵은 신호 변화는 절대 이득 손실 비율로 파라 메트릭하게 변조되어 첫 번째 (즉 선형) 및 두 번째 (즉 2 차) 차수 다항식 변조 (즉 (이득 / 손실)²). 관심있는 모든 회귀 변수는 표준 혈역학 적 반응 함수와 관련되어 있었다.

증가하는 이득 - 손실 비의 1 차 및 2 차 다항식 변조에 대한 개별 파라미터 추정치는 2 개의 개별적인 2 차 그룹 분석으로 입력되었다. 이 두 번째 수준의 t- 검정에는 손실 회피에서 개인차의 영향을 모형화하기위한 공변량으로서의 개별 손실 혐오 점수 (즉, 람다)가 포함되었습니다. 별도의 2 차 수준 모델은 도박 강도의 지표로서 개별 SOGS 점수를 포함했습니다. 도박꾼과 대조군 간의 지역적 쇠퇴 반응의 차이는 2 표본 t 검정을 사용하여 평가되었다. 그룹 수준에서 클러스터는 임계 값을 초과하면 유의미한 것으로 간주됩니다. P <0.05는 항목 임계 값을 사용하여 전체 뇌 (즉, 클러스터 수준에서)에 걸쳐 가족 단위 오류 수정으로 다중 비교를 위해 수정되었습니다. P_{수정되지 않은} <0.001. 또한 관련 피질 변연 구조에서 다양한 경향 활성화가 P_{수정되지 않은} <0.001. 좌표는 MNI 정위 공간에 표시됩니다. 주요 BOLD 활성화 클러스터 (예 : 꼬리 및 DLPFC, Fig. 4) 및 개인 행동에 근거한 매개 변수 추정치의 산포도 (즉, 편도의 손실 혐오감 및 사전 확률의 도박 심각도, Fig. 5), 우리는 WFU PickAtlas (WFU PickAtlas)를 사용하여이 지역에 대한 해부 학적 마스크를 만들었습니다Maldjian et al. 2003). 양측 caudate, 편도체 및 precuneus을 다루는 마스크의 경우 사전 정의 된 "AAL"아틀라스 마스크 (Tzourio-Mazoyer et al. 2002), DLPFC 마스크의 경우 Brodmann 영역 인 8-10, 46 및 중간 전두엽 (MFG)을 덮는 마스크를 만들었습니다. 본문이나 표에서보고 된 fMRI 결과를 개선하기 위해이 마스크 중 어느 것도 사용되지 않았다는 점에 유의하십시오.

결과

인구 통계 학적 및 신경 심리학 적 데이터

인구 통계 학적 및 신경 심리학 적 데이터는 표 1. 그룹은 연령, 양 손질, 전반적인 불안 또는 알코올 의존과 관련하여 크게 차이가 없었다. 그러나 도박꾼은 다소 높은 흡연 의존성, 낮은 교육 수준, 전반적인 충동 성을 보여 주었고 도박이 아닌 통제에 비해 위험을 감지하는 방식이 달랐습니다. 중요하게 모든 도박꾼은 5 이상의 SOGS를 가졌으며, 이는 모두 병리학 적 범위 (중간 값 : 10, 범위 : 6-19)에 있음을 나타냅니다. 대조적으로, 두 명을 제외한 모든 대조군은 동일한 테스트 (중앙값 : 0, 범위 : 0-0)에서 3 점수를 받았다. 이는 도박에 아무런 문제가 없음을 의미한다.

우울증은 병적 인 도박꾼에게 공통적으로 나타나는 병적 인 질병이며, 일관되게 우리는 도박 군의 우울 증상이 대조군과 비교하여 상당히 증가한 것을 발견했습니다. 그러나 도박 행위에 대한 도박 행위 (즉, λ)와 BDI 점수 사이에는 상관 관계가 없었다 (R = 0.2739, P = 0.3651).

또한 WAIS 하위 테스트에서 어휘 및 일반적인 지식 ( "정보") 수준을 탐색 할 때 성능에 상당한 차이가 있음을 발견했습니다. 다시 말하지만, 우리는 이러한 측정과 도박 행동 사이의 상관 관계를 발견하지 못했습니다 (즉, WAIS 정보와 λ 사이의 상관 관계 : R = 0.0124, P = 0.9679; WAIS 어휘와 λ 사이 : R = 0.2320, P = 0.4456).

행동 데이터

Fig. 1C는 도박꾼과 통제권에 대해 주어진 이득-손실 비율에 대해 허용 된 도박의 분포를 보여줍니다. 대부분의 참가자는 지속적으로 손실을 싫어하는 행동을 보였습니다. 그들은 이득 금액이 손실 금액을 분명히 초과했을 때만 주어진 도박을 수락했습니다 (즉, 람다> 1). 도박꾼은 손실을 덜 싫어하는 경향이 있습니다. 도박꾼에서 허용 된 시험과 거부 된 시험의 평균 비율은 65 % 대 35 %, 대조군은 55 % 대 45 % 였지만, 두 그룹 모두에서 개인간 변동성이 상당했습니다. 도박꾼의 평균 람다는 1.45 (SD = 0.49; 평균 = 1.45; 범위 : 0.56–2.59), 양으로 치우친 λ 분포 (왜도 계수 0.42), 건강한 대조군의 중앙값 람다는 1.82 (SD = 0.83, 평균 = 1.83, 범위 : 1.01–3.83; 양의 왜도 : 0.93). 따라서 그룹 간의 람다 차이는 경계선 중요성에 도달했습니다 (P = 0.077; t (27) = 1.47). 람다 분포는 비정규입니다 (Shapiro–Wilks 정규성 테스트 : P = 0.0353, W = 0.9218). 따라서 우리는 리샘플링 (무작위 화 테스트라고도 함)을 기반으로 한 무작위 순열 테스트를 사용하여 병리 적 도박꾼과 건강한 대조군 간의 람다 차이를 평가했습니다. 사용 된 반복 횟수는 10.000이었습니다.

오류시 험 횟수는 그룹간에 비교 가능합니다. 그룹의 도박꾼은 주제 당 30-15 오류 재판을 통해 15 오류 시도 (0 비 응답, 8 매우 빠름 또는 느린 응답)를 받았습니다. 피험자 당 27-16 오류 시도로 총 11 오류 (0 비 응답, 8 매우 빠름 또는 느린 응답)로 이루어진 통제 대상. 평균 응답 시간도 그룹간에 유사했다 (P = 0.66; t (27) = 0.45; 도박꾼 : 927ms; SD = 240; 컨트롤 : 959ms; SD = 122). 득과 손실의 주관적 효용이 비슷할 때 도박을 수락하거나 거부하는 결정이 더 어려웠습니다. 개별 이득 / 손실 비율과 그룹 평균 람다 사이의 유클리드 거리가 감소 할 때 두 그룹이 느리게 응답했기 때문에 이는 응답 시간에 반영되었습니다 (도박꾼 : R = 0.15, P <0.001; 통제 수단: R = 0.15, P <0.001).

게인 - 손실 비율 증가에 따른 신경 활동의 선형 증가

의사 결정 단계에서는 앞쪽에있는 대뇌 피질 (cortulate cortex, ACC)과 vmPFC (vmPFCP <0.001; x, y, z =-8, 40, 6; Z = 4.75; k = 759), 양측 중간 대뇌 피질 및 인접 전완골, (P <0.001; x, y, z =-10,-30, 52; Z = 4.43; k = 1933), 상전 두 이랑 (SFG; P <0.001; x, y, z = 18, 38, 56; Z = 4.34; k = 633)은 29 명의 참가자 모두에 대해 점점 식욕을 돋우는 이득-손실 비율로 BOLD 응답의 선형 증가를 보여주었습니다. Fig. 2 이 선형 효과는 주로 ACC의 pregenual 부분에서 점점 더 도덕적 인 도박 비율로 볼 응답의 점진적인 증가를 보여주는 도박꾼에 의해 주도되었다는 것을 보여줍니다 (P <0.001; x, y, z =-8, 36, 8; Z = 5.18; k = 518; Fig. 2A) 및 오른쪽 vmPFC (P = 0.003; x, y, z = 8, 34,-10; Z = 4.23; k = 307)뿐만 아니라 중간 cingulum / precuneus (P = 0.031; x, y, z =-10,-30, 52; Z = 4.40; k = 188), 우하 측두 회 / 해마 부근 (P = 0.002; x, y, z = 34, 2,-30; Z = 4.23; k = 329), 중앙 후회 (P = 0.001; x, y, z = 62; − 20, 44; Z = 4.11; k = 356). 반면에 통제 대상은 다양한 영역에 분산 된 활성화 클러스터를 보였습니다 (왼쪽 precuneus : P <0.001; x, y, z =-6,-58, 32; Z = 4.72; k = 1010; 오른쪽 설측 이랑 : P = 0.002; x, y, z = 18; -86,-8; Z = 4.67; k = 332; 왼쪽 cuneus : P = 0.028; x, y, z =-14,-100, 10; Z = 4.27; k = 193; 그리고 소뇌의 오른쪽 후엽 : P = 0.001; x, y, z = 42,-70,-34; Z = 4.09; k = 351) 왼쪽 각 이랑 (P <0.001; x, y, z =-48,-60, 30; Z = 5.06; k = 433; Fig. 2비). 우리가 점점 더 많은 치욕적인 배팅에 대한 활성화의 유의 한 감소를 발견하지는 못했지만, 우리는 대조군의 전방 insula의 경향을 발견했다 (L : P <0.001, 수정되지 않음; x, y, z =-32, 24,-2; Z = 3.83; k = 74; 아르 자형: P <0.001, 수정되지 않음; x, y, z = 42, 24, 4; Z = 3.64; k = 14). 그룹을 대조했을 때 큰 차이는 발견되지 않았습니다. 그러나 갬블러들은 왼쪽의 pregenual ACC에서 점점 식욕을 돋우는 도박으로 활동이 더 많이 증가하는 경향을 보였습니다 (P <0.001, 수정되지 않음; x, y, z =-8, 36, 6; Z = 4.33; k = 98; Fig. 2기음). 비율의 증가에 따른 신경 활동의 선형 증가에 대한 개인 회피 혐오감의 영향을 보여주는 결과는 보충 그림 1 및 보충 표 1에서 찾을 수 있습니다.

그림. 2. 

색으로 구분 된 통계 t- 점수 맵 : BOLD 응답과 도박 A) 도박꾼의 이득-손실 비율 증가 사이에 긍정적 인 선형 관계를 보여주는 뇌 영역, B) 대조군, C) 두 그룹 대비. 그룹을 대조 할 때 BOLD 활성화는 이전 ACC (도박꾼> 통제)에서 추세 차이를 나타 냈습니다. 지도는 P <0.001 (보정되지 않음) 및 구조적 T1 이미지를 기반으로하는 그룹 별 정규화 된 해부학 적 템플릿에 표시됩니다.

그림 옵션

게인 - 손실 비율 증가와 함께 신경 활동의 2 차 증가

모든 참가자의 BOLD 신호를 결합했을 때 등 지와 근심 전두엽의 전두엽 영역의 대규모 네트워크는 신경 활동에서 2 차 증가를 보였으며, 우측 지느러미 SFG에서 정점에 도달하는 이득 손실 비율이 증가했다 (P <0.001; x, y, z = 12, 24, 60; Z = 5.38; k = 1769). 이 대비에 대한 추가 활성화에는 왼쪽 중간 전두엽 (P <0.001; x, y, z =-38, 10, 50; Z = 4.81; k = 605), 양측 각이리 (L : P = 0.022; x, y, z =-42,-64, 40; Z = 4.24; k = 227; 아르 자형: P <0.001; x, y, z = 52,-56, 38; Z = 4.68; k = 488), 좌하 전두 이랑 (P = 0.004; x, y, z =-42, 26,-16; Z = 4.09; k = 330), 오른쪽 열등 측두 이랑 (P = 0.001; x, y, z = 66,-14,-22; Z = 4.30; k = 409). 과 같이 Fig. 3, 각 그룹에 대한 별도의 분석은이 효과가 도박꾼에서만 일치한다는 것을 나타냅니다. 도박꾼들에서 몇몇 뇌 영역은 도파관 비율의 함수로서 2 차 증가를 보여 주었는데, 중간 및 상반부 전두엽의 안쪽 부분을 덮는 큰 양측 전두엽 및 왼쪽 및 오른쪽 꼬리 양쪽의 머리와 몸을 덮은 집중된 피질 하부 집단 핵Fig. 3에이; 활성화의 전체 목록은에서 찾을 수 있습니다 표 2). 대조적으로, 대조군의 활성 프로파일은 증가 된 이득 - 손실 비를 가진 활성의 2 차 변조를 반영하지 않았다 (Fig. 3B; 표 2).

그림. 3. 

색으로 구분 된 통계적 t- 점수 맵 : A) 도박꾼, B) 컨트롤, C) 두 그룹을 대조하여 BOLD 반응과 도박의 이득 손실 비율 증가 사이에 양의 이차 관계를 나타내는 뇌 영역. 지도의 기준점은 다음과 같습니다. P <0.001 (보정되지 않음).

그림 옵션

테이블 2.

기능적 MRI 결과 : 도박 비율이 증가함에 따라 지역 BOLD 활동이 2 차 증가합니다.

P <0.05, FWE는 클러스터 수준에서 수정되었습니다.

⁎

Z 점수가 4보다 큰 군집 내 극댓값

표 옵션

도박꾼을 대조군과 대조 할 때, 우리는 뇌 영역의 큰 세트에서 이득 - 손실 비율로 신경 활동에 대한 훨씬 더 강한 이차 변조를 발견했다.Fig. 3C), 큰 양측 대뇌 피질 선조체를 포함한다. 이 군집 내에서 좌측 꼬리 핵은 대뇌 피질 수준에서 가장 강한 그룹 차이를 보였으며 오른쪽 DLPFC는 피질 수준에서 가장 강한 그룹 효과를 나타냈다. 정품 인증 클러스터의 전체 목록은에서 제공됩니다. 표 2. 주목할만한 점은 도박꾼에 비해 대조군에서 게인 - 손실 비율로 신경 활동의 더 강한 2 차 변조를 나타내는 군집이 없음을 알 수있다.

두 번째 수준의 t- 검정에서 공변량으로 BDI 또는 WAIS 점수를 포함 할 때조차도 도발 제에서 생존 한 혐오하고 도덕적 인 도박에 대한 2 차 BOLD 증가 (즉, 우울증, 어휘 또는 일반적인 지식 수준의 효과를 모델링 함) , 행동 테스트에 따라 그룹간에 차이가 있었다. 표 1). 우울증의 효과가 비율 증가에 따른 신경 활동의 2 차 증가로 모델링 된 결과는 보충 그림 2에서 찾을 수 있습니다.

의사 결정 과정에서 BOLD 신호의 2 차 변조의 기본 모양을 설명하기 위해 각 64 이득 손실 비율을 사후 GLM에서 인접한 16 "bin"중 하나에 할당했습니다. 증가하는 이득 - 손실 비의 함수로서 이들 각 용기에서 활성화를 플로팅 할 때, 도그 블러에서의 BOLD 응답 프로파일은 U 형 (Fig. 4비). 선형 또는 3 차 모델이 효과를 설명하는 것이 더 적합한 지 결정하기 위해 고차 다항식 항 (2 차 및 3 차 항)을 포함하여 설명 된 추가 분산이 중요한지 여부를 테스트했습니다. 도박꾼이지만 통제가 아닌 중첩 회귀 모델은 선형 적합보다 곡선의 성격을 설명하는 데 2 ​​차선 맞춤이 더 적절하다는 것을 확인했습니다. 이 설명 데이터는 별도의 결과로 볼 수 없으며 BOLD 응답 프로파일의 기본 모양을 설명하기위한 보완적인 분석 일뿐입니다.

그림. 4. 

병적 인 도박꾼의 이득 손실 비율 증가에 대한 BOLD 반응의 U 자 모양 변조. A) 도박꾼의 극단적 인 양성 및 음의 이득 - 손실 비율에 대한 민감도가 높은 군집을 대조군과 비교하여 보여주는 색으로 구분 된 통계적 매개 변수지도. 지도의 기준점은 다음과 같습니다. P <0.001 미 보정. 그룹간에 다른 두 주요 영역을 강조하기 위해 꼬리 핵 (위) 및 DLPFC (아래)의 해부학 적 마스킹이 사용됩니다. B) 이러한 산점도는 설명 목적으로 생성 된 "사후"GLM 분석을 기반으로하며, 인접 이득-손실 비율이 16 개의 비율 "빈"으로 함께 클러스터링되었습니다 (비율 범위는 x 축에 표시됨). y 축은 도박꾼 (빨간색) 및 컨트롤 (검은 색)에 대한 결정 단계에서 지역 신경 활동 (피크 활성화 주변의 8 복셀 구에서 BOLD 응답으로 추정 됨)을 나타냅니다. 중첩 회귀 모델은 꼬리 핵에서 이득-손실 비율이있는 선형 관계에 비해 활성화가 XNUMX 차로 더 잘 설명된다는 것을 제안합니다 (P = 0.02) 및 DLPFC (P = 0.02) 도박꾼 (왼쪽 패널)에 있지만 컨트롤 (오른쪽 패널)에는 없습니다.

그림 옵션

개별 손실 혐오의 영향

두 그룹 모두에서 개별 결정 경계 람다에 의해 인덱싱 된 개별 손실 혐오감은 오른쪽 편도의 최대 활성화를 갖는 뇌 영역의 네트워크에서 혼합 도박의 극단적 인 이득 손실 비율에 대한 민감성을 향상 시켰습니다 (P <0.001; x, y, z = 24, -4, -26; Z = 5.01; k = 1988). 편도체의 주요 활성화 피크 외에도 DLPFC / SFG (P <0.001; x, y, z = 32, 24, 56; Z = 4.86; k = 2372), 왼쪽 중간 측두엽 / 해마 부 이랑 (P <0.001; x, y, z =-44,-24,-24; Z = 4.59; k = 1435), precuneus (P <0.001; x, y, z =-4,-62, 26; Z = 4.40; k = 1169) 및 vmPFC (P = 0.009; x, y, z = 8, 26,-18; Z = 4.31; k = 281).

병적 도박꾼의 경우, 개인의 손실 혐오감은 DLPFC의 지역 피크가있는 등쪽 전두부 네트워크에서 극도의 이득 손실 비율에 대한 민감도와 관련되어있었습니다 (Fig. 5에이; 또한보십시오 표 3 활성화의 전체 목록을 보려면). 이 피질 네트워크는 전두엽 영역과 매우 유사하며, U 형 행동 증가를 나타내는 도박꾼의 이득 손실 비율이 증가함에 따라 증가합니다 Fig. 3.

그림. 5. 

A) 개인 회피 혐오감 및 B) 도박의 중증도에 의한 신경 활동과 이득 - 손실 비율 간의 U 자형 관계의 조절. A) 개별 손실 혐오의 정도 (높은 개별 λ 값에 의해 반영)가 병리학 도박 자 (왼쪽 패널) 또는 대조군 (오른쪽 패널)에서 신경 활동과 도박 비율 사이의 U 자형 관계를 향상시키는 방법을 보여주는 색으로 구분 된 통계적 매개 변수지도. 아래의 그래프는 양측 편도에서 신경 활동과 이득 - 손실 비율 (y- 축) 및 개별 손실 혐오 (x- 축) 사이의 U 자형 관계에 대한 개별 매개 변수 추정치 사이의 관계를 보여줍니다 (대조군 : P <0.001; R² = 0.83; 도박꾼 : P = 0.11; R² = 0.71). B) 상단 : 병적 도박꾼의 도박 심각성에 따라 극단적 인 도박에 대한 신경 민감도가 증가하는 precuneus의 양측 클러스터를 보여주는 색으로 구분 된 통계 매개 변수 맵. 오른쪽 : 산점도는 선형 관계 (P = 0.016; R² = 0.63) 프리 큐 노스 영역 (y 축)에서 비율과 신경 활동 사이의 U 자형 관계에 대한 개별 매개 변수 추정치와 개별 SOGS 점수 (x 축)로 표현 된 개별 도박 심각도 사이. 모든 BOLD 활성화는 임계 값에 표시된 전체 두뇌 활성화입니다. P <0.001 (보정되지 않음).

그림 옵션

테이블 3.

기능적 MRI 결과 : 도박 비율에 따른 지역적 BOLD 활동의 2 차 증가에 대한 손실 회피의 효과.

P <0.05, FWE는 클러스터 수준에서 수정되었습니다.

⁎

Z 점수가 4보다 큰 군집 내 극댓값

표 옵션

비 도박 (non-gambling) 통제에서, 더 많은 복부와 후방 네트워크가 손실 편향의 함수로서 극단적 인 도박 율에 대해 향상된 민감도를 보였으며, 우측 편도는 가장 큰 효과 크기를 가졌다.Fig. 5중간 우측 패널; 표 3). 두 그룹의 직접 비교를 통해 도박꾼을위한 DLPFC의 활동 프로파일에 대한 손실 회피의 효과가 대조군에 비해 유의하게 더 컸다 (표 3), 편도체에 대한 손실 회피의 조절 효과는 군간에 유의 한 차이가 없었다.

BOLD 매개 변수 추정과 손실 회피 사이의 관계를 플로팅 할 때, 건강한 통제 (그러나 도박꾼 제외)의 개별 손실 혐오감은 편도에서의 신경 활동 사이의 U 자형 관계를 향상 시켰습니다Fig. 5A, 하단 그래프. 이 효과는 대부분의 손실 회피 통제 대상을 제외 할 경우 강력 함을 유의하십시오. 우측 편도선의 몇 개의 복셀을 제외하고는 ( Fig. 5A, 중간 패널), 병적 도박꾼의 손실 혐오는 의사 결정 과정에서 수정 된 편도선 반응과 관련이 없었다.

병리학 도박의 심각성의 영향

우리는 개별 SOGS 점수에 의해 지수화된 도박꾼의 도박 강도가 의사 결정 과정에서 극단적 인 비율로 U 자 응답을 수정했는지 조사했습니다. 전체 뇌 검색은 양측 precuneus에서 도박 심각도와 극단적 인 비율에 민감성의 초점 강화를 밝혀 (P = 0.003; x, y, z =-6,-48, 40; Z = 4.59; k = 335; Fig. 5B, 상단 패널). 따라서 양측 precuneus 영역 (해부학 적 마스킹을 통해이 영역에 대한 활동을 제한)에서의 BOLD 신호 변화 백분율과 도박 강도 사이의 상관 관계는 매우 유의했습니다Fig. 5B, 하단 그래프).

단일 잠재 이익 및 손실에 대한 두뇌 반응

혼합 된 도박의 승패 금액이 각 시험에서 순차적으로 제시되었으므로 단일 잠재 이익 및 손실에 해당하는 BOLD 신호의 지역 변화를 포착 할 수있었습니다 (단, 토론 섹션). 이 수동 평가 단계에서 이득, 손실, 증가하는 증가 및 손실 증가에 대한 BOLD 응답의 그룹 간 차이를 조사했습니다. 이 대조군에는 유의미한 집단 차이가 없었지만, 우리는 편도선의 대조군에 비해 도박꾼의 잠재적 이득에 대한 BOLD 반응이 더 크게 나타나는 경향이 있음을 발견했다 (L : P <0.001, 수정되지 않음; x, y, z =-26, 2,-22; Z = 3.19, k = 6; 아르 자형: P <0.001, 수정되지 않음; x, y, z = 24,-2,-10; Z = 3.43; k = 7).

토론

혼합 된 도박 과제와 건강하고 병적 인 의사 결정을 대조하여 도박 결정 중에 업무와 관련된 신경 활동을 측정했습니다. 이로 인해 참가자는 가능한 손실과 가능한 이득을 교환해야했습니다. 도박꾼의 지느러미 cortico 선조체 네트워크는 건강한 대조 대조군에 비해 가장 도발적이고 혐오적인 이득 손실 비율에 대해 높은 신경 감도를 보였다. 지느러미 cortico-striatal 영역을 극단적 인 손익 비율로 강하게 조정하면 도박꾼이 도박 작업에서 제공하는 결정 프레임의 극단에 더 많은 비중을 둔다는 것을 알 수 있습니다. 중요하게 도박 비율에 대한 U 자 형태의이 신경 반응은 대조군에서 관찰되지 않았으며 극단적 인 비율에 대한이 특이한 과민 반응은 병리학적인 도박의 신경 신호를 구성 함을 시사한다.

흥미롭게도, 가장 혐오스럽고 가장 도덕적 인 도박에 대한 U 자 형태의 신경 활동은 복부 줄무늬 또는 안와 상 피질과 같은 보상 네트워크의 핵심 영역에서 표현되지 않았다. 대신 꼬리 핵과 DLPFC를 포함하여 대동맥 - 선조체의 "연합"또는 "실행"네트워크에서 양측으로 발현되었다. 모집 된 DLPFC는 BA 6 / 8 / 9 및 "9 / 46d"에 상응하는 등 및 중측 전두엽을 포함한다Badre와 D' Esposito, 2009 및 Goldstein과 Volkow, 2011). 이 등 코르티코 - 선조체 네트워크는 최근의 행동을 모니터링하고 결과를 예상하는 것으로 알려져 있습니다 ( 음과 놀턴 2006). 특히 인간의 꼬리 핵은 행동 결과 우발 사건의 보강과 관련되어있다 (Knutson et al., 2001, O'Doherty 외, 2004, Tricomi 등, 2004 및 Delgado 등, 2005).

우리의 현재 결과는이 지느러미 cortico 선조체 네트워크가 도박꾼에 의해 만들어진 도박 결정에 중요한 역할을한다는 것을 제안합니다. 극단적 인 손익 비율은 가능한 행동 결과와 관련성이 높은 것으로 특징 지어집니다. 내기가 더 매력적 일수록 그것을 받아들이는 것이 더 중요합니다. 반대로, 내기가 싫으면할수록 그것을 거절하는 것이 더 중요합니다. 건강한 대상자에서, 등쪽의 선조는 주관적 가치를 선형 적으로 증가시키기보다는 자극의 현저함 또는 흥분을 추적하는 것으로 밝혀졌습니다 (Barta et al. 2013). 우리는 병적 인 도박꾼에서,이 등쪽 외피 - 선조체 네트워크가 과민 반응을 보이며 도박 결정을 내릴 때 건강한 사람보다이 극단적 인 손익 비율을 더 강하게 가중한다고 추측합니다.

병적 인 도박의 신경 생리학 적 기초에 대한 현재의 이론은 vmPFC와 같은 보상 시스템의 복부 줄무늬와 다른 복부 중심 영역의 과민 또는 과민성을 예측하여 단순함으로 강렬합니다. 따라서, 도박꾼에 대한 이전의 신경 영상 의학 연구는 (Balodis et al. 2012) 또는 향상된 (반 홀스트 (Van Holst) 등, 2012 및 Worhunsky 등, 2014) 재정적 인 사례금의 기대 동안에 복부 striatum의 활성화. 현재 연구에서, 병리학 도박관과 비 도박 통제 사이의 신경 활동의 차이는 크기 제시 단계에서 단일 손실이나 이득을 평가할 때 또는 혼합 도박의 가능한 이익과 손실의 균형을 맞출 때 복부 보상 시스템에서 나타났습니다 결정 단계. 오른쪽 및 왼쪽 편도체 만이 이전 단계에서 가능한 이득에 대한 강한 신경 반응으로의 추세를 보였다. 즉, 도박을 수락하거나 거부하는 결정이 보상 시스템의 과민 반응 또는 감각 저하와 일관되게 연관되지 않았습니다. 이 부정적인 결과는 도박꾼이 복부 줄무늬가 금전적 보상 단서에 정상적인 반응성을 보였으 나, 에로틱 한 자극을 예측하는 신호에 둔감한 민감성을 보인 최근의 연구 (Sescousse et al. 2013). 근본적으로 반대 결과 또는 전혀 선조체 효과가없는이 문헌에서 일관된 패턴이 없다는 것은 선조체 상향 또는 하향 조절에 의한 병적 도박을 설명하는 것이 적절하지 않을 수 있음을 나타냅니다. 병리학 적 도박에서 볼 때의 의사 결정 결손은 고립 된 어느 한 구성 요소의 붕괴보다는 변연계 동기 구조와 전두엽 제어 영역을 포함하는 도파민 계통 간의 불균형으로 나타날 수 있다고 제안되었다Clark et al. 2013). 이러한 cortico-striatal network의 한 가지 좋은 후보는 dorsal cortico-striatal loop이며, 이는 행동 선택과 행동 결과 우발 사건에 연루되어있다.Yin and Knowlton, 2006 및 서 (Seo) 등, 2012). 현재 연구에서 결정은 결과 기반 적응 프로세스 또는 엄격하게 예측 프로세스보다는 이득과 손실 사이의 균형에 대한 내부 표현을 기반으로 결정됩니다. 이것은 결과를 예상하거나 수신하기 위해 전통적으로 코딩하는 영역이 아닌 행동 선택 (즉, 수락 허용 또는 거부)과 더 관련이있는 영역을 찾는 이유 일 수 있습니다.

여기서 도박이 아닌 통제에서 도박 작업 중 손실 회피 행동은 편도의 극한 손익 비율에 대한 더 강한 민감성과 관련이 있습니다. 이 결과는 건강한 사람들의 별도 그룹에서의 최근 연구 결과와 잘 일치합니다 (Gelskov et al. 2015), 더 많은 손실을 싫어하는 참가자들이 혼합 도박의 극단적 인 이득-손실 비율에 대해 편도체의 신경 민감도가 증가한 것으로 나타났습니다. 이러한 결과는 연구 간의 미묘한 차이에도 불구하고 지속되었습니다. 스캐너에서 플레이 한 실제 게임 참가자는 동일하게 유지되었습니다 (예 : 금액 분배, 시간 및 시각적 자극의 흔들림 등). 그러나 기부 절차는 약간 달랐다. 현재 연구에서 참가자들은 도박 지분으로 들어가기 전에 200-1 주 동안 보관 한 실제 돈 청구서 (2 DKK)를 받았으며, 이전 연구에서는 참가자들이 처음부터 돈을 잃을 수 있다고 믿게되었습니다. 자질. 기부 전략의 이러한 차이는 아마도 현재 연구에서 건강한 대조군이 이전 연구 (1.82의 중앙값 람다)에 비해 손실 혐오 (중앙값 2.08)가 적은 이유를 설명 할 수 있습니다. 두 건강한 그룹 간의 통계적 차이는 유의하지 않았지만 (P = 0.18, 순열 테스트), 이전 건강한 그룹과 현재 도박꾼 그룹 간의 람다 차이가 유의했습니다 (P = 0.004, 순열 테스트). 연구 간의 또 다른 명백한 차이점은 현재 대조군이 도박꾼과 일치하기 위해 나이가 많았 기 때문에 연령 차이입니다.P = 0.0175, t (29) = 2.52; 2- 표본 t- 검정). 그러나이 차이는 람다에 대한 반대 효과를 예측할 수 있습니다. 왜냐하면 건강한 노인은 젊은 사람보다 손실을 더 싫어하는 경향이 있기 때문입니다. 또한 두 연구는 도박 비율을 모델링하는 방식에서 약간 달랐습니다. 이전 연구에서 우리는 편도체가 주제별 "결정 경계"(즉, 개별 람다 점수, λ)와 관련된 이득-손실 비율의 변화에 ​​민감하다는 것을 발견했습니다. 이 모델은 증가하는 비율에 대한 "V"모양의 BOLD 응답으로 개념화 할 수 있습니다. 여기서 V의 "낮은 지점"은 개별 λ 점수입니다. 두 개의 선형 모수 회귀 분석기는 각 시행 비율이 개별 λ와 어떻게 다른지에 따라 다소 식욕 적이거나 혐오적인 것으로 분류했습니다 (즉, 혐오 비율 <개별 λ <식욕 비율). 그러나 현재 연구에서는 일부 참가자의 합격률이 너무 높거나 낮기 때문에 λ 점수를 기반으로 모델을 만들 수 없었습니다. 따라서 조정되지 않은 이득-손실 비율을 사용하여 비율의 전체 연속 스펙트럼에 대한 신경 응답을 평가했습니다 (예 : 비율에 대한 "U"모양의 BOLD 응답). 이 약간 다른 XNUMX 차 모델의 사용은 건강한 피험자에서 점점 식욕을 돋우고 혐오스러운 도박에 대해 편도체 활동을 복제하지 않는 이유가 될 수 있습니다. 편도체가 결정 경계, λ에 특별히 조정 된 경우 일 수 있으며, 이전 연구에서 편도체 활성화는 주 회귀 변수에 λ 점수를 포함하는 것과 관련이있을 수 있습니다. 이 해석은 두 가지 분석 방법 모두 손실을 싫어하는 도박 행동이 의사 결정 중 매우 혐오적이고 식욕이 강한 잠재적 결과에 대한 편도체의 더 높은 민감도와 관련이 있음을 보여 주었다는 사실과 일치합니다. 종합하면, 이러한 발견은 건강한 개인의 손실 혐오 결정을 편향시키는 편도체의 중요한 역할을 지적합니다.

도박꾼의 경우, 혐오 회피 행동과 신경 활동의 도박 비율에 대한 관계는 편도에서 유의하지 않은 경향을 나타 냈습니다. 대신 DLPFC의 의사 결정 활동은 손실 회피의 함수로 변했습니다. 이 효과는 도박꾼이 대조군에 비해 유의하게 강했다. 흥미롭게도이 효과는 DLPFC의 동일한 위치에서 최고조에 달했으며, 대조군에 비해 극한의 과민성이 더 강하게 나타났다. 이것은 도박꾼의 경우, 개인의 손실 혐오감 정도가 편도 및 복부 줄무늬와 같은 감정적 인 돌출이나 자극의 가치를 예측하는 영역이 아니라 DLPFC의 활동 프로파일에 반영된다는 것을 나타냅니다. 따라서이 집단에서는 작업 기억, 작업 전환, 행동 결과 우발 사건과 같은 실행 제어 기능을 서브 서빙하는 대뇌 피질 영역이 보인다Elliott, 2003, Monsell, 2003 및 서 (Seo) 등, 2012) 편향 손실 averse 도박 행동에 편도를 보충하고있다. 그러나이 제안은 향후 도박 연구에서 추가 조사가 필요합니다.

흥미롭게도 도박꾼들의 손실 회피 경향이 적음을 발견했습니다. 전통적인 경제 이론에 따르면 덜 비합리적인 결정에 대한 이러한 행동 적 추세는 도박꾼이 통제보다 합리적으로 행동했다는 반 직관적 의미를 갖는다. 그러나 손실 혐오에 대한보다 진화적인 설명은 의사 결정이 예를 들어 음식을 먹을 때 본능적 결정을 인도 할 목적으로 사용되었다고 말합니다. 실제로, 손실 혐오감은 카푸 친 원숭이와 같은 더 낮은 영장류에서보고되었습니다 (Chen et al. 2006; 그러나 또한보십시오 Silberberg et al. 2008), 손실 회피는 보수주의에 대한 타고난 편견일지도 모르는 깊이 뿌리 내린 의사 결정 지침이다.. 최근의 연구 Giorgetta 외. (2014) 임상 치료의 후기 단계에있는 병적 도박꾼이 초기 치료 단계에있는 도박꾼보다 더 많은 손실 혐의를 발견했다. 흥미롭게도, 그들은 (치료 상태에 따라) 집단으로서의 도박꾼이 건강한 통제보다 손실 회피 성이 높다는 것을 발견했습니다. 대조적으로 도박꾼의 행동 상실 혐오감을 조사한 이전의 연구에서는 활동 도박꾼 (즉, 치료를받지 않은 사람)이 건강한 사람보다 손실 회피가 적음을 발견했습니다 (Brevers et al. 2012). 이것은 효과적인 치료가 병적 인 도박꾼의 손실 회피를 가져올 수 있는지에 대한 의문을 제기합니다. 현재 연구에서, 도박꾼은 치료 센터에서 모집되었고, 대부분은인지 치료에 참여했습니다. 아마도 이것은 도박꾼과 건강한 통제 사이에 중요한 행동 차이를 발견하지 못했지만이 방향의 추세 일뿐입니다.

마지막으로, 우리는 SOGS 점수로 측정 한 더 심각한 도박 증상을 가진 도박꾼이 높은 도박 비율과 높은 도박 비율을 평가할 때 사전 오르간의 참여를 증가 시켰음을 발견했습니다. Precuneus와 후부 대뇌 피질은 종종 자기 참조 작업에 대한 응답으로 발견됩니다 ( Cavanna와 Trimble 2006), 도박꾼의 자기 통제를 조사한 최근 연구에서 MEG를 이용한 후부 대뇌 피질에 이상적인 전기 생리 학적 신호를 보였다Thomsen et al. 2013). 이러한 비정상적인 신호는 병적 인 도박꾼이 충동과 자아 조절의 저하로 고통 받는다는 사실과 관련이있다. 우리의 연구에서, 도박의 심각성에 따라 프리 나우너스 활동의 조절은 자기 통제의 유사한 비정상적인 메커니즘을 반영 할 수있다. 그러나, 병리학 도박에 precuteus의 기능 관련에 관한 이러한 추측은 향후 연구에서 공식적으로 다루어 질 필요가있다.

우리의 결과는 병적 도박꾼이 금전적 인 평가를했을 때 caudate nucleus와 DLPFC 모두에서 변형 된 U 자 모양의 활동 패턴을 나타냈다. 이러한 활성화 패턴은 이러한 뇌 영역의 기능 부전과 관련이 있지만 기능적 연관성의 변화로 인해 발생할 수 있습니다. 건강한 피험자에 대한 이전의 연구는 기능적 (예. Robinson et al. 2012) 및 구조적 (예 : Verstynen et al. 2012) cortico 선조체 연결성. 따라서 도박의 병리학이이 특정 코티코 - 선조체 의사 결정 회로에서 변경된 신경 연결 패턴을 반영 할 가능성이 있습니다.

이전의 많은 도박 연구에서와 마찬가지로, 우리는 남성 과목 만 포함했습니다 (예. 반 홀스트 (Van Holst) 등, 2012, de Ruiter et al., 2009, Linnet 등, 2011 및 Sescousse 등, 2013). 그러나 역학 연구에 따르면 남성이 병적 인 도박꾼의 대다수를 대표한다고 제안되지만 (Kessler et al. 2008), 병적 인 도박은 또한 여성에게 영향을 미칩니다. 연구에 따르면 도박 선호도 (예 : 슬롯 머신과 같은 독창적 인 도박 형태와 포커와 같은 사회적으로 더 매력적인 형태)와 동기 부여 배경 (예 : 부정적 감정과 감정 추구 행동을 피하는 것) 측면에서 여성과 남성의 차이가 나타났기 때문에 검토 기준 : Raylu와 Oei 2002), 현재 결과는 여성 인구로 일반화 될 수 없다. 따라서 여성 도박사가이 연구에서 남성 도박사와 같은 의사 결정의 동일한 비정상적인 신경 신호를 보이는지 여부는 분명히 밝혀졌다.

향후 연구를위한 개선점은이 연구에 포함 된 도박 대상의 수입니다 (n = 14). 그룹 규모는 이전 fMRI 연구와 비슷했지만 (Crockford 등, 2005, Reuter et al., 2005, Thomsen et al., 2013 및 Balodis 등, 2012) 환자가 잘 특성화되었으므로 더 큰 그룹을 연구하는 것이 바람직했을 것입니다. 추가 제한 사항에는 관심있는 이벤트 간의 지 터링 방법이 포함됩니다. 빠르고 끊김없는 도박이 우선시 되었기 때문에, 우리는 이벤트 자체를 지 터링하기로 선택했고, 각 의사 결정 단계와 규모 프레젠테이션 사이에 1.2 초의 ITI가 있었지만 이벤트간에 지 터링 된 시험 간 간격 (ITI)을 도입하지 않았습니다. 여기서 지 터링의 부족은 원칙적으로 크기 표현 단계에서 그룹 간의 차이를 찾지 못했다는 사실에 기여할 수 있습니다.

요약하면, 우리는 행동 결과 우발 사건과 관련된 등쪽 cortico-striatal 네트워크가 도박꾼의 극도의 이득 손실 비율에 과민 반응을 나타낸다는 것을 보여줍니다. DLPFC와 precuneus에서의 U 자 형태의 반응 프로파일은 도박 작업과 병적 도박의 중증도 각각에 대한 개인의 상실감과 관련이있다. 이러한 결과는 향후 연구를 자극하여 신경 이미지의 초점을 핵심 보상 시스템에서 병리학 도박의 지느러미 cortico-striatal 네트워크로 확장합니다.

감사의

우리는 도미노 커뮤니티와의 접촉을 위해 루도 마니 (Ludomani)의 덴마크 센터 (Danish Center for Ludomani)뿐만 아니라 그들의 시간 동안 모든 참가자들에게 진심으로 감사드립니다. 우리는 Sid Kouider에게 도움이되는 자료와 Christian Buhl에 감사의 말을 전합니다. 이 연구는 Ramsøy 박사 ( "결정 신경 과학 프로젝트 (Decision Neuroscience Project)"의 보조금을 통해 사회 과학의 독립적 연구를위한 덴마크 의회에서 지원되었다. 0601-01361B) 및 룬드 벡 재단 (Lundbeck Foundation)이 우수성 (Grant of Excellence) ( "ContAct"; R59 A5399) 시브 너 박사에게. Laboratoire de Science Cognitives et Psycholinguistique에서 Dr. Gelskov가 수행 한 작업은 ANR 교부금으로 지원됩니다 (ANR-10-LABX-0087 및 ANR-10-IDEX-0001-02). MR 스캐너는 Simon Spies Foundation에 의해 기증되었습니다.

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• 과학, 304 (2004), pp. 452-454
• 

19.   

• Petry, 2007
• NM 페트리
• 도박 및 약물 사용 장애 : 현재 상태 및 향후 방향
• 오전. J. Addict., 16 (2007), pp. 1-9
• 

20.   

• 포 텐자, 2014
• MN Potenza
• 도박 장애에서인지 과정의 신경 기반
• 트렌드 Cogn. Sci., 18 (2014), pp. 429-438
• 

1.      

• 파워 외., 2012
• JD Power, KA Barnes, AZ Snyder, BL Schlaggar, SE Petersen
• 기능적 연결성 MRI 네트워크에서 가짜이지만 체계적인 상관 관계는 피험자 동작에서 발생합니다.
• NeuroImage, 59 (2012), pp. 2142-2154
• 

2.      

• Raylu와 Oei, 2002
• N. Raylu, TPS Oei
• 병적 인 도박 : 포괄적 인 검토
• 클린. Psychol. Rev., 22 (2002), pp. 1009-1061
• 

3.      

• Reuter et al., 2005
• J. Reuter, T. Raedler, M. Rose, I. Hand, J. Glascher, C. Buchel
• 병적 인 도박은 중 간 손상 보상 시스템의 감소 된 활성화와 관련이있다.
• Nat. Neurosci., 8 (2005), pp. 147-148
• 

4.      

• Robinson과 Berridge, 1993
• TE Robinson, KC Berridge
• 마약 갈망의 신경 기초 : 중독에 대한 동기 유발 이론
• Brain Res. Brain Res. Rev., 18 (1993), pp. 247-291
• 

5.      

• Robinson과 Berridge, 2008
• TE Robinson, KC Berridge
• 리뷰. 중독에 대한 동기 유발 이론 : 몇 가지 현안
• 필로스. Trans. R. Soc. 론. Ser. B Biol. Sci., 363 (2008), pp. 3137-3146
• 

6.      

• 로빈슨 (Robinson) 등, 2012
• JL Robinson, AR Laird, DC Glahn, J. Blangero, MK Sanghera, L. Pessoa, et al.
• 인간 꼬리 끌기의 기능적 연결성 : 행동 필터링을 사용한 메타 분석 연결 모델링의 응용
• NeuroImage, 60 (2012), pp. 117-129
• 

7.      

• Romanczuk-Seiferth 외, 2015
• N. Romanczuk-Seiferth, S. Koehler, C. Dreesen, T. Wüstenberg, A. Heinz
• 병적 도박 및 알코올 의존 : 보상 및 손실 회피 처리의 신경 장애
• 중독자. Biol., 20 (2015), pp. 557-569
• 

8.      

• 서 (Seo) 등, 2012
• 엠 이어, 리, BB 애버벡
• 정면 - 선조체 회로의 동작 선택 및 동작 값
• Neuron, 74 (2012), pp. 947-960
• 

9.      

• Sescousse 등, 2013
• G. Sescousse, G. Barbalat, P. Domenech, JC Dreher
• 병리학 도박의 보상 유형별 감도 불균형
• 두뇌, 136 (8) (2013), pp. 2527-2538
• 

10.   

• Silberberg 등, 2008
• A. Silberberg, PG Roma, ME Huntsberry, FR Warren-Boulton, T. Sakagami, AM Ruggiero, et al.
• 카푸 친 원숭이의 손실 혐오에
• J. Exp. Anal. 행동, 89 (2008), pp. 145-155
• 

11.   

• Thomsen et al., 2013
• KR Thomsen, M. Joensson, HC Lou, A. Møller, J. Gross, ML Kringelbach, J.-P. Changeux
• 행동 중독에서 변경된 paralimbic interaction
• Proc. Natl. Acad. Sci. 미국, 110 (2013), pp. 4744-4749
• 

12.   

• Tom 외, 2007
• SM Tom, CR Fox, C. Trepel, RA Poldrack
• 의사 결정 위험 회피의 신경 기반
• 과학, 315 (2007), pp. 515-518
• 

13.   

• Tricomi 등, 2004
• EM Tricomi, MR Delgado, JA Fiez
• 행동 비상 사태에 의한 꼬리 끌림 운동의 조절
• Neuron, 41 (2004), pp. 281-292
• 

14.   

• Tzourio-Mazoyer et al., 2002
• N. Tzourio-Mazoyer, B. Landeau, D. Papathanassiou, F. Crivello, O. Etard, N. Delcroix, B. Mazoyer, M. Joliot
• MNI MRI 단일 피험자 뇌의 육안 해부학 적 해부학을 사용하여 SPM에서 활성화의 해부학 적 라벨링을 자동화했습니다.
• NeuroImage, 15 (1) (2002), pp. 273-289
• 

15.   

• 반 홀스트 (Van Holst) 등, 2010
• RJ van Holst, W. van den Brink, DJ Veltman, AE Goudriaan
• 병리학 도박의 뇌 영상 연구
• Curr. Psychiatry Rep., 12 (2010), pp. 418-425
• 

16.   

• 반 홀스트 (Van Holst) 등, 2012
• RJ van Holst, DJ Veltman, C. Buchel, W. van den Brink, AE Goudriaan
• 도박 문제에 대한 왜곡 된 기대 코딩 : 예기치 못한 중독성이 있습니까?
• Biol. Psychiatry, 71 (2012), pp. 741-748
• 

17.   

• Verstynen et al., 2012
• TD Verstynen, D. Badre, K. Jarbo, W. Schneirder
• 인간 corticostriatal 시스템의 미세 구조적 조직 패턴
• J. Neurophysiol., 107 (2012), pp. 2984-2995
• 

18.   

• Wardle 등, 2010
• H. Wardle, A. Moody, S. Spence, J. Orford, R. Volberg, D. Jotangia, et al.
• 영국 도박 유행성 조사
• 국립 사회 연구 센터, 런던 (2010)
• 

19.   

• Welte 등, 2008
• JW Welte, GM Barnes, MC Tidwell, JH Hoffman
• 미국 청소년과 젊은 성인 사이의 도박 문제 : 국가 별 조사 결과
• J. Gambl. Stud., 24 (2008), pp. 119-133
• 

20.   

• Worhunsky 등, 2014
• PD Worhunsky, RT Malison, RD Rogers, MN Potenza
• 병리학 적 도박 및 코카인 의존도에서 시뮬레이션 된 슬롯 머신 fMRI 동안 보상 및 손실 처리의 신경 상관 관계 변경
• Drug Alcohol Depend., 145 (2014), pp. 77-86
• 

1.      

• Yin and Knowlton, 2006
• HH 음, BJ Knowlton
• 습관 형성에있어서 기초 신경절의 역할
• Nat. Neurosci 목사., 7 (2006), pp. 464-476
• 

교신 저자 : Brain and Consciousness group (EHESS / CNRS / ENS), Ecole Normale Supérieure, PSL Research University, 29 rue d' Ulm, 75005 Paris, France.

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수석 저자는 논문에 동등하게 기여했습니다.

저작권 © 2016 저자. Elsevier Inc. 발행