Afwijkende neurale handtekeningen van besluitvorming: Pathologische gokkers vertonen cortico-striatale overgevoeligheid voor extreme gokspelletjes

• Sofie V. Gelskov^{a, b,,,,} ,
• Kristoffer H. Madsen^{a, c},
• Thomas Z. Ramsøy^{a, d, 1},
• Hartwig R. Siebner^{a, e, 1}

doi: 10.1016 / j.neuroimage.2016.01.002

  Open Access

Hoogtepunten

• Pathologische gokkers vertonen U-vormige neurale respons op appetitieve en aversieve weddenschappen.
• Deze overgevoeligheid wordt gevonden in een cortico-striataal netwerk, bijv. Caudate en DLPFC.
• Sensitisatie van dit netwerk kan een neurale marker zijn van compulsief gokken.
• Een toekomstige focus op dit netwerk en actiegerelateerde mechanismen wordt voorgesteld.

Abstract

Pathologisch gokken is een verslavende aandoening die wordt gekenmerkt door een onweerstaanbare drang om te gokken, ondanks ernstige gevolgen. Een van de kenmerken van pathologisch gokken is onaangepaste en zeer risicovolle besluitvorming, die is gekoppeld aan ontregeling van beloningsgerelateerde hersengebieden zoals het ventrale striatum. Eerdere studies hebben echter tegenstrijdige resultaten opgeleverd met betrekking tot de implicatie van dit netwerk, waarbij hypo- of overgevoeligheid voor monetaire winsten en verliezen aan het licht kwam. Een mogelijke verklaring is dat het gokkende brein mogelijk de voordelen en kosten van het wegen van de potentiële uitkomsten verkeerd weergeeft, en niet de winsten en verliezen op zich. Om dit probleem aan te pakken, hebben we onderzocht of pathologisch gokken gepaard gaat met abnormale hersenactiviteit tijdens beslissingen die het nut van mogelijke voordelen afwegen tegen mogelijke verliezen. Pathologische gokkers en gezonde mensen ondergingen functionele beeldvorming met behulp van magnetische resonantie terwijl ze gemengde winst / verlies-gokspelen met fifty-fifty kansen om te winnen of verliezen accepteerden of afwezen. In tegenstelling tot gezonde personen vertoonden gokkers een U-vormig reactieprofiel dat een overgevoeligheid weerspiegelt voor de meest appetijtelijke en meest aversieve weddenschappen in een uitvoerend cortico-striataal netwerk inclusief de dorsolaterale prefrontale cortex en caudate nucleus. Dit netwerk houdt zich bezig met de evaluatie van voorwaardelijke onvoorziene gebeurtenissen, het monitoren van recente acties en het anticiperen op de gevolgen daarvan. De ontregeling van dit specifieke netwerk, vooral voor extreme weddenschappen met grote potentiële gevolgen, biedt een nieuw inzicht in de neurale basis van pathologisch gokken in termen van gebrekkige associaties tussen gokacties en hun financiële impact.

Trefwoorden

• Besluitvorming;
• Pathologisch gokken;
• Cortico-striatale overgevoeligheid;
• fMRI;
• Verliesaversie;
• Belonen

Introductie

Pathologisch gokken is een psychische stoornis die wordt gekenmerkt door een onweerstaanbare drang om deel te nemen aan monetair gokken, ondanks de schadelijke gevolgen. Met een prevalentie van 1-2% in veel westerse samenlevingen (Welte et al., 2008 en Wardle et al., 2010), vormt deze aandoening een ernstig probleem met de openbare en persoonlijke gezondheid. Pathologisch gokken is onlangs geclassificeerd als een gedragsverslaving en deelt veel kernsymptomen met drugsverslavingen zoals terugtrekking, tolerantie en hoge preoccupatie (Petry, 2007 en Leeman en Potenza, 2012).

Risicovolle besluitvorming is een belangrijk kenmerk van pathologisch gokken. Gokkers hebben inderdaad een hoge risicotolerantie (Clark, 2010 en Brevers et al., 2013) en pathologisch gokken is in verband gebracht met veranderingen van dopaminerge gebieden die verband houden met beloning, risico en motivatie, zoals het ventrale striatum en de ventromediale prefrontale cortex (vmPFC) (van Holst et al., 2010, Limbrick-Oldfield et al., 2013 en Potenza, 2014). Hoewel sommige studies hebben gevonden hypoactivering van de mesolimbische beloningsroute als reactie op het anticiperen op of het resultaat van beloningen ( Reuter et al., 2005, de Ruiter et al., 2009 en Balodis et al., 2012), andere studies hebben gerapporteerd hyperactivering van dezelfde route naar verwachte beloning ( van Holst et al., 2012 en Worhunsky et al., 2014), verwachte verliezen (Romanczuk-Seiferth et al. 2015) of gokelementen ( Crockford et al., 2005 en Goudriaan et al., 2010). Interessant is dat positron emissie tomografie (PET) studies geen algemene verschillen tussen gokkers en gezonde controles in de omvang van striatale dopamine-afgifte hebben aangetoond ( Joutsa et al., 2012 en Linnet et al., 2011) maar vertoonde een positieve correlatie tussen de afgifte van striatale dopamine en de ernst van het gokken (Joutsa et al. 2012), en opwinding en opwinding van dopamine (Linnet et al. 2011). Deze discrepante responspatronen worden weerspiegeld in twee hoofdverslagen van pathologisch gokken. Enerzijds voorspelt de beloningsdeficiëntietheorie een hypogevoelig beloningssysteem als gevolg van een disfunctionele dopamine D2-receptor die wordt aangetroffen in verslaafden ( Blum et al., 1990 en Noble et al., 1991) en gokkers ( Comings et al., 1996 en Comings et al., 2001). Een lagere dopaminerge tint in de hersenen zou gokkers dwingen om hogere beloningen te zoeken, om de drempel te bereiken waarop een "beloningscascade" in de hersenen wordt geïnitieerd. Aan de andere kant voorspelt de sensibilisatietheorie een sterke motivationele voorkeur voor verslavingsobjecten ( Robinson en Berridge, 1993 en Robinson en Berridge, 2008) leidend tot overgevoeligheid in dopaminerge gebieden. Bij gokkers zou de motivatie om te gokken worden veroorzaakt door gokelementen in de omgeving, die de stimulerende waarde van alternatieve beloningsbronnen zouden overschrijven ( Goldstein en Volkow, 2002 en Goldstein et al., 2007).

Deze discrepanties onderstrepen dat de neurale basis van pathologisch gokken onzeker blijft. Terwijl studies die monetaire straffen en beloningen tegenover elkaar stellen, kunnen aangeven hoe beslissingswaarden in de hersenen worden berekend, behandelen ze niet hoe winsten en verliezen worden geïntegreerd tijdens gokken. Onlangs hebben we een goktaak ontwikkeld die zowel de magnitudes van winst- en verlieswaarden afzonderlijk onderzoekt, als ook hoe winsten en verliezen tegen elkaar worden afgewogen in "gemengde" (winst / verlies) gokspellen (Gelskov et al. 2015). Bij het afwegen van winsten en verliezen zijn mensen doorgaans gevoeliger voor potentiële verliezen dan voor equivalente winsten, een vooroordeel dat bekend staat als verliesaversie (Kahneman en Tversky 1979). In de praktijk weigeren mensen meestal 50 / 50-spellen tenzij ze ongeveer tweemaal zoveel kunnen winnen als ze kunnen verliezen. Eerdere studies met gemengde gokspelen met gezonde deelnemers vonden dat de afzonderlijke waardering van winsten en verliezen betrekking heeft op beloningsgerelateerde dopaminerge doelgebieden, met name het ventrale striatum en de vmPFC (Tom et al. 2007). Wanneer echter de gehele winst / verlies-gok in aanmerking wordt genomen (dwz potentiële winst, potentieel verlies en de gevolgen van winnen of verliezen), hebben andere studies een belangrijke rol voor de amygdala bij verliesaversie gevonden (De Martino et al., 2010 en Gelskov et al., 2015). In de huidige studie hebben we deze taak gebruikt in een populatie die aan gokverslaving lijdt, als middel om inzicht te krijgen in afwijkende, op waarde gebaseerde besluitvorming.

Onlangs ontdekte een gedragsstudie dat probleemgokkers minder verliesvrij zijn dan controlepersonen (Brevers et al. 2012, maar zie ook Giorgetta et al. 2014). Hier vragen we ons af of pathologisch gokken een gevolg kan zijn van een gebrekkige afweging van mogelijke winsten tegen verliezen tijdens de besluitvorming. In een recente studie hebben we vastgesteld dat de activiteit van de amygdala en het ventraal striatum de mate van verliesaversie weerspiegelden bij gezonde deelnemers toen ze besloten om extreme winst-verlies-gambles te accepteren of te verwerpen (Gelskov et al. 2015). Hier hebben we individueel gokgedrag gebruikt om te onderzoeken hoe het besluitvormingsproces wordt gestemd door inter-individuele variatie in verliesaversie (dwz meer of minder verliesaversie zijn) en of verliesaversie ook wordt weerspiegeld in mesolimbische beloningsgerelateerde gebieden in gokkers . Om deze problemen aan te pakken, gebruikten we fMRI en een goktaak waarbij deelnemers gemengde gokken moesten accepteren of weigeren op basis van de verhouding tussen de absolute winst- en verlieswaarde. Ons studieontwerp stelde ons in staat aan te geven of pathologische gokkers positieve en negatieve waarden anders indelen dan gezonde controles en of de integratie van winst-verliesratio's bij beslissingen over gokken gepaard gaat met abnormale activiteit in hersengebieden die betrokken zijn bij op waarde gebaseerde besluitvorming.

Materiaal en methoden

Deelnemers

Veertien mannelijke, niet-medicinale pathologische gokkers (gemiddelde leeftijd in jaren: 29.43; SD: 6.05; bereik: 20-40) en 15 gezonde controlepersonen (allemaal mannelijk; gemiddelde leeftijd in jaren: 29.87; SD: 6.06; bereik: 21- 38) werden speciaal voor dit onderzoek aangeworven. Twee extra gokkers werden aanvankelijk gescand, maar uitgesloten voordat ze in de analyse werden opgenomen omdat ze de taak verkeerd begrepen: één deelnemer reageerde alleen bij het accepteren van een weddenschap, terwijl een andere deelnemer dacht dat alle gokken aan het einde van de sessie zouden worden uitbetaald. Gokkers werden gerekruteerd via een Deens behandelcentrum voor pathologisch gokken. Geen enkele deelnemer had behalve psychologisch gokken nog andere psychische problemen, gebaseerd op het structurele klinische interview voor DSM-IV, Axis I (SCID-I, onderzoekversie, patiënt- en niet-patiëntversie; First et al. 2002), waaronder aandoeningen zoals drugsgebruik of -afhankelijkheid. De aanwezigheid van pathologisch gokken werd bevestigd door een structureel interview op basis van de SCID-module voor pathologisch gokken. Alle gokkers hadden een South Oaks Gambling Screen (SOGS) score boven 5 (Tabel 1; Lesieur en Blume 1987; Deense versies van SOGS- en SCID-modules werden door J. Linnet vertaald). Deelnemers werden gescreend op MR-compatibiliteit, geschiedenis van neurologische aandoeningen en ondertekende toestemmingsformulieren. De studie werd goedgekeurd volgens het ethische protocol KF 01-131 / 03, uitgegeven door de lokale ethische commissie.

Tafel 1.

Demografische en neuropsychologische kenmerken van deelnemers.

Afkortingen: SOGS, South Oaks Gambling Screen; AUDIT, identificatie-test voor alcoholgebruik; WAIS, Wechsler Adult Intelligence Scale; BDI, Beck Depression Inventory; BIS-11, Barratt Impulsiveness Scale, 11th ed., GAD-10, Generalized Anxiety Disorder-test; DOSPERT, domeinspecifieke schaal voor het nemen van risico's.

a

Hoogste opleidingsniveau (score): 1 = lager / algemeen secundair onderwijs, 2 = beroepsonderwijs en -opleiding, 3 = hoger secundair onderwijs, 4 = hbo-graad, 5 = bachelordiploma of vergelijkbaar, 6 = masterdiploma.

b

Eén gokker heeft het AUDIT-scherm niet voltooid, één heeft het rook- en educatieve scherm niet voltooid. Eén controlepersoon vulde de BIS-11-vragenlijst niet in.

c

Niet-parametrische permutatietest gebruikt vanwege niet-normale distributies.

Tabel opties

De deelnemers werden getest op twee afzonderlijke dagen met een tussenpoos van 1-2 weken. Tijdens de eerste testsessie ondergingen de deelnemers neuropsychologische tests, vragenlijsten en interviews (zie Tabel 1). De deelnemers waren ook begiftigd met 200 Deense kronen (dwz de Deense munteenheid, DKK, 1 DKK ≈ 0.16 US dollar), die ze de volgende week moesten terugbrengen voor de fMRI-testsessie als gokinzet.

Goktaak en stimuli

Tijdens de fMRI-sessie voerden de deelnemers een goktaak uit, waardoor ze gemengde winst-verlies-gokspelen moesten accepteren of weigeren met dezelfde kans om te winnen of te verliezen (Fig 1EEN). Bij elke proef kregen de proefpersonen een cirkeldiagram met ofwel een potentieel winstbedrag of een potentieel verliesbedrag, afhankelijk van de hoofdconditie (dwz “verlies eerst” of “winst eerst” condities). Na een wisselende weergavetijd (2–5 s) werd het tweede deel van de gemengde gok gepresenteerd en de proefpersonen besloten de huidige gok te accepteren of af te wijzen door op een van de twee knoppen in de scanner te drukken. Zowel de eerste "magnitude-presentatiefase" als de daaropvolgende "beslissingsfase" werden in stappen van 0.5 sec. (Dwz 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5 en 5 sec.) Pseudo-willekeurig van proef naar proef geschud. Instructies werden hardop voorgelezen aan de deelnemers, waarna ze een korte training volgden totdat ze vertrouwd waren met de taak. De deelnemers kregen te horen dat er tijdens het scannen geen feedback zou worden gegeven over de uitkomst van enkele weddenschappen, maar dat de computer na de fMRI-sessie twee willekeurige weddenschappen zou selecteren: degene die waren aanvaard tijdens de goksessie, zou worden "uitgespeeld" en deelnemers zouden ofwel geld verliezen van hun begiftiging of extra geld winnen, terwijl als ze de weddenschap hadden afgewezen, er geen 50 / 50-gok was uitgespeeld. Deelnemers kregen te horen dat ze hun "onderbuikgevoelens" moesten volgen en dat er geen goede of foute antwoorden waren.

Fig. 1. 

Goktaak in de scanner, stimulusmatrix en keuzegedrag. A) Gebeurtenisgerelateerd fMRI-paradigma; deelnemers ontvingen eerst ofwel een potentieel verlies ofwel een potentiële winst (dwz de magnitude "Presentation" -fase). Toen beide bedragen werden gepresenteerd, kozen de deelnemers ervoor om de gok te accepteren of af te wijzen (dwz de "Beslissingsfase"). Inter-trial-intervallen (ITI's) gescheiden proeven. NB: "kr" = "DKK". B) Kleurgecodeerde heatmap die gokverhoudingen weergeeft (winst / verlies). Stimuli bestonden uit 64 verschillende winst-verliesverhoudingen, overeenkomend met 8 potentiële winstbedragen (68-166 DKK; stappen van 14) met 8 potentiële verliesbedragen (34-83 DKK; stappen van 7). Kleurcodering weerspiegelt verhoudingen van laagste (0.82) tot hoogste (4.9). Alle winst / verliesverhoudingen werden tweemaal in willekeurige volgorde gepresenteerd, eenmaal in een "winst eerst" en eenmaal in een "verlies eerst" -conditie. C) Kleurgecodeerde heatmaps die keuzepatronen voor gokkers (links) en bedieningselementen (rechts) weergeven. De kleurcodering van zwart naar rood naar geel naar wit weerspiegelt het toenemende percentage geaccepteerde kansspelen (zwart ➔ wit: 0-100%). D) Verliesaversiecoëfficiënt, lambda (λ), voor alle deelnemers. Let op de juiste scheve verdeling. Niet-parametrische permutatietest wees op een trend in de richting van minder verliesaversie bij pathologische gokkers in vergelijking met gezonde controles (P = 0.077).

Figuur opties

Stimuli bestonden uit gemengde gambles gepresenteerd in gele en paarse cirkeldiagrammen met één geldbedrag (dat wil zeggen potentiële winsten en verliezen in Deense valuta) gepresenteerd in elke helft van de grafiek (Fig 1EEN). De 64-stimuli combineerden de mogelijke winsthoeveelheden van 8 (68-166 DKK; in stappen van 14 DKK), met de 8-potentiaalverliesbedragen (34-83 DKK; in stappen van 7 DKK; zie matrix versterkings / verliesratio in Fig 1B). De 64 gemengde gokken werden eenmaal gepresenteerd in een "winst eerst" en eenmaal in een "verlies eerst" -conditie, wat in totaal 128 proeven opleverde. Elk van de stimuli behoorde tot een van de 8 klassen, te herkennen aan de hoek van het cirkeldiagram dat voor elke klas 45 ° (0 ° -360 °) werd gedraaid. Dus hoewel elk bedrag (bijv. + 82 DKK) 16 keer voorkwam, werd het slechts één keer in dezelfde fysieke positie op het scherm weergegeven per hoofdconditie (eerst winst of verlies), om herhalingseffecten op laag niveau te voorkomen. Om ervoor te zorgen dat de proefpersonen aandachtig waren voor de taak en om het aantal ratio's onder de 1 te verhogen, hebben we 18 zeer nadelige vangstproeven toegevoegd. Deze onderzoeken combineerden 3 bedragen met lage winst (dwz 34, 41, 48 DKK) met 3 bedragen met hoge verliezen (dwz 138, 152, 166 DKK). Alle proefpersonen wezen ten minste 89% van de vangstproeven af, wat aangeeft dat de proefpersonen aandacht besteedden aan de taak (gokkers wezen 98% van alle vangstproeven af; bereik: 95-100%; controlepersonen verwierpen 98.9% van de vangstproeven; bereik 89-100 %). Er was geen verschil in het aantal afgekeurde vangstproeven tussen groepen (P = 0.61, t (27) = 0.52, SD = 2.99). Ten slotte hebben we 24 “basislijn” -proeven toegevoegd: lege cirkeldiagrammen zonder enige bedragen (merk op dat noch vangstproeven noch basislijnproeven werden gebruikt in de gedragsanalyse of opgenomen als regressoren van belang). Stimuli werden gepresenteerd en knopdrukken opgenomen met behulp van de E-Prime 2.0-software (Psychology Software Tools, Pittsburgh, PA).

Op basis van de keuzes van de deelnemer op de 128 reguliere onderzoeken, hebben we de individuele mate van verliesaversie, lambda (λ), berekend door een logistieke regressie aan te passen aan de binaire respons van elke deelnemer (accepteren / afwijzen). In contrast met Tom et al. (2007), we gebruikten de volledige winst / verlies-verhouding van de gemengde gambles als onafhankelijke variabele om de individuele "decision-boundary" lambda in elke deelnemer af te leiden. Dit was te wijten aan onze focus op de volledige gokverhouding in de fMRI-analyses, in plaats van op de enkele winst- en verlieswaarden. Lambda werd geschat als de winst / verlies-verhouding waarvoor de waarschijnlijkheid van het accepteren van een studie gelijk was aan de waarschijnlijkheid van het niet accepteren van een trial (bijv. 0.5).

Magnetische resonantie imaging

Functionele en structurele hersenscans werden verkregen met behulp van een Siemens Magnetom Trio 3 T MRI-scanner met een 8-kanaals hoofdspoel. Bloedzuurstofniveau-afhankelijke (BOLD) functionele MRI werd verzameld met behulp van een T2 * -gewogen echoplanaire beeldvormingssequentie (295 volumes; 41 plakjes; 3 mm isotrope resolutie; herhalingstijd: 2430 ms; echotijd: 30 ms; draaihoek: 90 °; gezichtsveld: 192 mm, horizontaal vlak) geoptimaliseerd voor het detecteren van BOLD-signaal in de orbitofrontale cortex (Deichmann et al. 2003). Plakjes waren axiaal georiënteerd en de fasecoderingsrichting was anterieur-posterieur. Merk op dat de oriëntatie van het gezichtsveld geen volledige dekking van de superieure pariëtale cortex mogelijk maakte. Een driedimensionale structurele scan met hoge resolutie van de hele hersenen werd verkregen met behulp van een T1-gewogen magnetisatie-voorbereide snelle acquisitiegradiënt-echo (MPRAGE) -sequentie ten behoeve van handmatige co-registratie (1 mm isotrope voxels; FOV: 256 mm; acquisitie matrix 256 × 256; TR: 1540; TE: 3.93 ms, inversietijd: 800 ms en een draaihoek van 9 °) en het creëren van een groepspecifieke genormaliseerde anatomische sjabloon voor weergave van functionele kaarten in de figuren. De eerste twee volumes werden weggegooid als dummy-scans om het veld de stabiele toestand te laten bereiken.

Analyse van fMRI-gegevens

De fMRI-gegevens werden geanalyseerd met SPM8-software (Wellcome Department of Cognitive Neurology). Voorbewerking omvatte plaktijdcorrectie, ruimtelijke heruitlijning met het gemiddelde beeld, handmatige co-registratie van beelden, normalisatie naar een standaard EPI-beeld (dwz MNI-sjabloonbeeld; functionele voxels van 2 × 2 × 2 mm), afvlakking met een isotroop 8 mm volledige breedte bij halve maximale Gaussiaanse kern en hoogdoorlaatfiltering in de tijd (afsnijfrequentie 1/128 Hz). Het algemene lineaire model (GLM) schatte een Volterra-expansie met 24 parameters van de 6 geschatte parameters voor het opnieuw uitlijnen van het lichaam van de bewegingstijf, die werden opgenomen als regressoren die geen belang hebben, zoals beschreven in Friston et al. (1996). We hebben ook aanvullende regressors toegevoegd voor vangproeven, foutproeven (dwz 250 ms> reactietijd> 2500 ms en proeven zonder antwoord), evenals twee "knop-druk-regressoren" die de motoractivering met betrekking tot het indrukken van een vingerknop modelleren. Bij vijf proefpersonen werden hersenvolumes uitgesloten vanwege overmatige hoofdbeweging (dwz globale hoofdbeweging boven 8 mm, lokale hoofdbeweging boven 2 mm), en DVARS (dwz de wortel gemiddelde kwadraat (RMS) verandering in BOLD-signaal van volume naar volume, waarbij "D" verwijst naar de tijdelijke afgeleide van tijdsverlopen en "VARS" naar de RMS-variantie over voxels van meer dan 5% verandering in globaal BOLD-signaal zoals gedefinieerd in Power et al., (2012)).

In elke deelnemer hebben we taakgerelateerde BOLD-signaalwijzigingen vastgelegd met behulp van een GLM, die de magnitude-presentatiefase en de beslissingsfase van elke test heeft gemodelleerd (zie Fig 1EEN). Het BOLD-signaal verandert tijdens de magnitude-presentatiefase en was verdeeld in afzonderlijke "versterkingsgebeurtenissen" en "verliesgebeurtenissen", elk gemodelleerd met hun individuele hoeveelheden als parametrische lineaire modulaties. BOLD signaalveranderingen tijdens de besluitvorming werden parametrisch gemoduleerd met de absolute winst-verliesratio inclusief een eerste (dwz lineair) en tweede (dwz kwadratisch) orde polynomiale modulatie (dwz (winst / verlies)²). Alle van belang zijnde regressoren waren geconvolueerd met de canonieke hemodynamische responsfunctie.

De individuele parameterschattingen voor eerste en tweede orde polynomiale modulatie van toenemende versterkingsverliesratio's werden vervolgens ingevoerd in twee afzonderlijke tweede niveau groepsanalyses. Deze t-tests op het tweede niveau omvatten de individuele verliesaversiescore (dwz lambda) als covariaat om de invloed van individuele verschillen in verliesaversie te modelleren. Een afzonderlijk tweede niveau-model omvatte de individuele SOGS-scores als index voor de ernst van het gokken. Verschillen in regionale BOLD-respons tussen gokkers en controles werden beoordeeld met behulp van een tweemonsteringstest. Op groepsniveau werden clusters significant geacht als ze een drempel van overschreden P <0.05 gecorrigeerd voor meerdere vergelijkingen met gezinsgerichte foutcorrectie over de hele hersenen (dwz op clusterniveau), met een instapdrempel van P_{ongecorrigeerd} <0.001. Daarnaast worden verschillende trendactiveringen in relevante cortico-limbische structuren gerapporteerd bij P_{ongecorrigeerd} <0.001. Coördinaten worden weergegeven in MNI stereotactische ruimte. Om de belangrijkste BOLD-activeringsclusters te benadrukken (dwz caudate en DLPFC, Fig 4) en het uitvoeren van spreidingsdiagrammen van parameterschattingen op basis van individueel gedrag (dwz verlieslatingsafwijking bij amygdala en ernst van gokken in precuneus, Fig 5), creëerden we anatomische maskers voor deze regio's met behulp van de WFU PickAtlas (Maldjian et al. 2003). Voor de maskers die bilaterale caudate, amygdala en precuneus bedekken, gebruikten we vooraf gedefinieerde "AAL" -atlasmaskers (Tzourio-Mazoyer et al. 2002), terwijl we voor het DLPFC-masker een masker construeerden dat de Brodmann-gebieden 8-10, 46 en de middelste frontale gyrus (MFG) omvat. Merk op dat geen van deze maskers werd gebruikt om een ​​van de fMRI-resultaten te verbeteren die in de hoofdtekst of in de tabellen zijn gerapporteerd.

Resultaten

Demografische en neuropsychologische gegevens

Demografische en neuropsychologische gegevens worden vermeld in Tabel 1. Groepen verschilden niet significant met betrekking tot leeftijd, handigheid, algemene angst of alcoholverslaving. Gokkers vertoonden echter iets hogere rookafhankelijkheid, lager opleidingsniveau, hogere algehele impulsiviteit en verschilden in de manier waarop zij risico's ervoeren in vergelijking met niet-gokcontroles. Belangrijk is dat alle gokkers een SOGS van meer dan 5 hadden, wat aangeeft dat ze allemaal in het pathologische bereik waren (mediaan: 10; bereik: 6-19). Daarentegen scoorden op één na alle controleproefpersonen 0 op dezelfde test (mediaan: 0; bereik: 0-3), wat aangeeft dat er geen problemen zijn met gokken.

Depressie is een gebruikelijke co-morbiditeit bij pathologische gokkers, en consistent vonden we ook een aanzienlijke toename van depressieve symptomen in de gokgroep in vergelijking met de controlegroep. Er was echter geen correlatie tussen gokgedrag (dwz λ) en BDI-scores in de gokkers (R = 0.2739, P = 0.3651).

We vonden ook een significant verschil in prestaties op de WAIS-subtests die de woordenschat en algemene kennis ("informatie") niveaus bepaalden. Nogmaals, we vonden geen correlaties tussen deze maatregelen en gokgedrag (dwz correlatie tussen WAIS-informatie en λ: R = 0.0124, P = 0.9679; en tussen WAIS-vocabulaire en λ: R = 0.2320, P = 0.4456).

Gedragsgegevens

Fig 1C toont de verdeling van geaccepteerde gokken voor een gegeven winst-verliesverhouding voor gokkers en controles. De meeste deelnemers vertoonden consequent verlies-avers gedrag: ze accepteerden een bepaalde gok alleen als het winstbedrag duidelijk hoger was dan het verliesbedrag (dwz lambda> 1). Gokkers waren doorgaans minder afkerig van verlies. Het gemiddelde aandeel van geaccepteerde versus afgewezen onderzoeken bij gokkers was 65% versus 35%, en in controles 55% versus 45%, maar de interindividuele variabiliteit was aanzienlijk in beide groepen: de mediane lambda bij gokkers was 1.45 (SD = 0.49; gemiddelde = 1.45; bereik: 0.56-2.59), met een positief scheve verdeling van λ's (scheefheidscoëfficiënt van 0.42), terwijl de mediane lambda bij gezonde controles 1.82 was (SD = 0.83; gemiddelde = 1.83; bereik: 1.01-3.83; positieve scheefheid: 0.93). Daarom bereikte het verschil in lambda tussen groepen slechts een grenswaarde (P = 0.077; t (27) = 1.47). Merk op dat de lambda-verdeling niet normaal was (Shapiro-Wilks test van normaliteit: P = 0.0353, W = 0.9218). We gebruikten daarom een ​​willekeurige permutatietest op basis van resampling (ook bekend als een randomisatietest) om verschillen in lambda tussen pathologische gokkers en gezonde controles te beoordelen. Het aantal gebruikte iteraties was 10.000.

Het aantal foutproeven was vergelijkbaar tussen groepen. Gamblers als groep hadden 30-fouttesttests (15 non-respons, 15 zeer snelle of langzame responsen) met 0-8-fouttrekkingen per onderwerp. Besturingsonderwerpen gemaakt in totale 27-fouten (16 non-respons, 11 zeer snelle of langzame responsen) met 0-8-foutpogingen per onderwerp. Gemiddelde reactietijden waren ook vergelijkbaar tussen groepen (P = 0.66; t (27) = 0.45; gokkers: 927 ms; SD = 240; controles: 959 ms; SD = 122). Beslissingen om een ​​gok te accepteren of af te wijzen waren moeilijker wanneer het subjectieve nut van winsten en verliezen vergelijkbaar was. Dit kwam tot uiting in reactietijden, aangezien beide groepen langzamer reageerden wanneer de Euclidische afstand tussen de individuele winst / verlies-ratio en de gemiddelde lambda van de groep afnam (gokkers: R = 0.15, P <0.001; bedieningselementen: R = 0.15, P <0.001).

Lineaire toename van neurale activiteit met toenemende verhogingsverliesratio's

In de besluitvormingsfase, een groot bilateraal cluster in de cortex anterior cingulate (ACC) en de vmPFC (P <0.001; x, y, z = - 8, 40, 6; Z = 4.75; k = 759), bilaterale mid-cingulaire cortex en aangrenzende precuneus, (P <0.001; x, y, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.43; k = 1933), en superieure frontale gyrus (SFG; P <0.001; x, y, z = 18, 38, 56; Z = 4.34; k = 633) vertoonden een lineaire toename van de BOLD-respons met steeds meer appetijtelijke winst-verliesverhoudingen bij alle 29 deelnemers. Fig 2 laat zien dat dit lineaire effect voornamelijk werd aangestuurd door de gokkers, die een geleidelijke toename van de VETDE respons vertoonden met steeds geavanceerdere gokverhoudingen in het pregenuele deel van ACC (P <0.001; x, y, z = - 8, 36, 8; Z = 5.18; k = 518; Fig 2A) en de juiste vmPFC (P = 0.003; x, y, z = 8, 34, - 10; Z = 4.23; k = 307) evenals in het midden cingulum / precuneus (P = 0.031; x, y, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.40; k = 188), rechter inferieure temporale gyrus / parahippocampus (P = 0.002; x, y, z = 34, 2, - 30; Z = 4.23; k = 329), en postcentrale gyrus (P = 0.001; x, y, z = 62; - 20, 44; Z = 4.11; k = 356). Controlepersonen vertoonden daarentegen verspreide activeringsclusters in een reeks van gebieden (linker precuneus: P <0.001; x, y, z = - 6, - 58, 32; Z = 4.72; k = 1010; rechter linguale gyrus: P = 0.002; x, y, z = 18; - 86, - 8; Z = 4.67; k = 332; linker cuneus: P = 0.028; x, y, z = - 14, - 100, 10; Z = 4.27; k = 193; en rechter achterste kwab van het cerebellum: P = 0.001; x, y, z = 42, - 70, - 34; Z = 4.09; k = 351) met piekactivering in de linker hoekgyrus (P <0.001; x, y, z = - 48, - 60, 30; Z = 5.06; k = 433; Fig 2B). Hoewel we geen significante afname in activering vonden voor steeds beter wordende inzetten, vonden we wel trends in de voorste insula van de controlegroep (L: P <0.001, niet gecorrigeerd; x, y, z = - 32, 24, - 2; Z = 3.83; k = 74; R: P <0.001, niet gecorrigeerd; x, y, z = 42, 24, 4; Z = 3.64; k = 14). Bij het vergelijken van de groepen werden geen significante verschillen gevonden. Gokkers vertoonden echter een trend in de richting van een hogere toename van de activiteit met steeds meer eetlustopwekkende gokken in de linker pregenual ACC (P <0.001, niet gecorrigeerd; x, y, z = - 8, 36, 6; Z = 4.33; k = 98; Fig 2C). Resultaten die de impact van de individuele mate van verliesaversie op de lineaire toename van neurale activiteit met toenemende verhoudingen laten zien, zijn te vinden in Aanvullende Figuur 1 en Aanvullende Tabel 1.

Fig. 2. 

Kleurgecodeerde statistische t-scorekaarten: hersengebieden die een positieve lineaire relatie vertonen tussen de BOLD-respons en toenemende winst-verliesverhoudingen van de gokken A) bij gokkers, B) bij controles en C) die de twee groepen contrasteren. Bij contrasterende groepen onthulde BOLD-activering een trendverschil in pregenuele ACC (gokkers> controles). Voor kaarten wordt een drempel bereikt P <0.001 (niet gecorrigeerd) en weergegeven op een groepsspecifieke genormaliseerde anatomische sjabloon op basis van structurele T1-afbeeldingen.

Figuur opties

Kwadratische toename van neurale activiteit met toenemende winst-verlies verhoudingen

Bij het combineren van een GEWELDIG signaal van alle deelnemers vertoonde een groot netwerk van prefrontale gebieden in de dorsale en mesiale frontale kwab een kwadratische toename in neurale activiteit met toenemende winst-verliesratio's met een piek in rechter dorsale SFG (P <0.001; x, y, z = 12, 24, 60; Z = 5.38; k = 1769). Verdere activeringen voor dit contrast waren de linker middelste frontale gyrus (P <0.001; x, y, z = - 38, 10, 50; Z = 4.81; k = 605), bilaterale hoekige gyri (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), linker inferieure frontale gyrus (P = 0.004; x, y, z = - 42, 26, - 16; Z = 4.09; k = 330), en rechter inferieure temporale gyrus (P = 0.001; x, y, z = 66, - 14, - 22; Z = 4.30; k = 409). Zoals getoond in Fig 3afzonderlijke analyses voor elke groep laten zien dat dit effect alleen consistent was in gokkers. Bij gokkers vertoonden verschillende hersengebieden kwadratische toenames als functie van gokverhoudingen, waaronder een grote bilaterale prefrontale cluster die de dorso-laterale delen van de midden- en superieure frontale gyri bedekt, en een gefocale subcorticale cluster die het hoofd en lichaam van zowel de linker- als de rechter caudate bedekken kernen (Fig 3EEN; volledige lijst met activeringen is te vinden in Tabel 2). Daarentegen vertoonde het activiteitsprofiel in controles geen enkele kwadratische modulatie van activiteit met toenemende winst-verliesverhouding (Fig 3B; Tabel 2).

Fig. 3. 

Kleurgecodeerde statistische t-score-kaarten: Hersengebieden die een positieve kwadratische relatie tussen de BOLD-reactie en toenemende winst-verliesverhoudingen van de gokken in A) gokkers, B) controles en C) die de twee groepen contrasteren. Kaarten worden op drempels ingesteld P <0.001 (niet gecorrigeerd).

Figuur opties

Tafel 2.

Functionele MRI-resultaten: kwadratische toename van regionale BOLD-activiteit met toenemende gokverhoudingen.

P <0.05, FWE gecorrigeerd op clusterniveau.

⁎

Lokale maxima binnen cluster met Z-score> 4.

Tabel opties

Bij het vergelijken van gokkers met controles, vonden we een significant sterkere kwadratische modulatie van neurale activiteit met winst-verlies-verhouding in een groot aantal hersengebieden (Fig 3C), inclusief het grote bilaterale cortico-striatale cluster. Binnen dit cluster vertoonde de linker caudate nucleus het sterkste groepsverschil op het subcorticale niveau en de rechter DLPFC vertoonde het sterkste groepseffect op het corticale niveau. De volledige lijst met activeringclusters wordt gegeven in Tabel 2. Opmerkelijk is dat geen enkele cluster een sterkere kwadratische modulatie van neurale activiteit vertoonde met een verlies-verliesratio in controles vergeleken met gokkers.

Er moet ook worden opgemerkt dat de kwadratische BOLD-toename tot aversieve en appetitieve gokjes overleefde bij gokkers, zelfs wanneer BDI of de WAIS-scores als covariaten in de t-tests van het tweede niveau werden opgenomen (dwz het effect van depressie, vocabulaire of algemene kennisniveaus modelleren). , die volgens gedragstests van groep tot groep verschilden, zie Tabel 1). Resultaten, waarbij het effect van depressie gemodelleerd is uit de kwadratische toename van neurale activiteit met toenemende verhoudingen, zijn te vinden in Aanvullende Figuur 2.

Om de onderliggende vorm van de kwadratische modulatie van het BOLD-signaal tijdens de besluitvorming te illustreren, hebben we elk van de 64-verlies-verliesratio's toegewezen aan een van de aangrenzende "bins" van 16 in een post-hoc GLM. Bij het plotten van de activering in elk van deze bins als een functie van de toenemende winst-verliesratio, ontdekten we dat het BOLD-reactieprofiel bij gokkers U-vormig was (Fig 4B). Om te bepalen of een lineair of kubiek model meer geschikt was om het effect te beschrijven, hebben we getest of de extra variantie verklaard door het opnemen van polynomiale termen van hogere orde (kwadratisch en kubisch) significant was. In gokkers maar niet in besturingselementen verifieerde een genest regressiemodel dat de kwadratische fit meer geschikt was om de aard van de curve te beschrijven dan een lineaire fit. Merk op dat deze beschrijvende gegevens niet als afzonderlijke resultaten moeten worden beschouwd, maar slechts als een aanvullende analyse om de onderliggende vorm van de BOLD antwoordprofielen te illustreren.

Fig. 4. 

U-vormige modulatie van de VETTE reactie op toenemende winst-verlies verhoudingen in pathologische gokkers. A) Kleurgecodeerde statistische parametrische kaarten die clusters tonen met een hogere gevoeligheid voor extreme positieve en negatieve winst-verlies verhoudingen in gokkers in vergelijking met controles. Kaarten worden op drempels ingesteld P <0.001 ongecorrigeerd. Om de twee belangrijkste regio's die tussen groepen verschillen te benadrukken, wordt anatomische maskering van de caudate kernen (boven) en DLPFC (onder) gebruikt. B) Deze spreidingsdiagrammen zijn gebaseerd op een "post-hoc" GLM-analyse die is gemaakt voor illustratieve doeleinden, waarbij aangrenzende winst-verliesverhoudingen zijn geclusterd in 16 ratio- “bakken” (het bereik van verhoudingen wordt weergegeven op de x-as). De y-as geeft regionale neurale activiteit aan (zoals geschat door de BOLD-respons in een 8-voxel-bol rond piekactivering) in de beslissingsfase voor gokkers (rood) en controles (zwart). Een genest regressiemodel suggereert dat activering beter kan worden verklaard door een kwadratisch in vergelijking met een lineaire relatie met winst-verliesverhouding in de nucleus caudatus (P = 0.02) en DLPFC (P = 0.02) in gokkers (linkerpaneel) maar niet in bedieningselementen (rechterpaneel).

Figuur opties

Impact van individuele verliesaversie

In beide groepen verhoogde de individuele mate van verliesaversie, geïndexeerd door de individuele beslissingsgrens lambda, de gevoeligheid voor extreme winst-verlies verhoudingen van gemengde gokken in een netwerk van hersengebieden met piekactivatie in rechter amygdala (P <0.001; x, y, z = 24, - 4, - 26; Z = 5.01; k = 1988). Afgezien van de belangrijkste activeringspiek in de amygdala, omvatten de regio's de DLPFC / SFG (P <0.001; x, y, z = 32, 24, 56; Z = 4.86; k = 2372), linker midden temporale / parahippocampale gyrus (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), en vmPFC (P = 0.009; x, y, z = 8, 26, - 18; Z = 4.31; k = 281).

Bij pathologische gokkers was de individuele mate van verliesaversie geassocieerd met een verhoogde gevoeligheid voor extreme winst-verliesverhoudingen in een dorsaal frontaal netwerk met een regionale piek in de DLPFC (Fig 5EEN; zie ook Tabel 3 voor de volledige lijst met activeringen). Dit corticale netwerk leek sterk op de prefrontale gebieden die een U-vormige activiteitstoename laten zien met toenemende winst-verlies verhoudingen in gokkers gepresenteerd in Fig 3.

Fig. 5. 

Modulatie van de U-vormige relatie tussen neurale activiteit en winst-verlies verhoudingen door A) individuele mate van verliesaversie en B) ernst van gokken. A) Kleurgecodeerde statistische parameterkaarten illustreren hoe de mate van individuele verliesaversie (weerspiegeld door hoge individuele λ-waarden) de U-vormige relatie tussen neurale activiteit en gokverhoudingen in pathologische gokkers (linkerpanelen) of besturingselementen (rechterpanelen) verhoogde. De onderstaande grafiek illustreert de relatie tussen de individuele parameterschatting voor de U-vormige relatie tussen neurale activiteit en winst-verliesverhoudingen (y-as) en individuele verliesaversie (x-as) in de bilaterale amygdala (controles: P <0.001; R² = 0.83; gokkers: P = 0.11; R² = 0.71). B) Boven: kleurgecodeerde statistische parametrische kaart die een bilaterale cluster in precuneus toont, waar de neurale gevoeligheid voor extreme gokken toenam met de ernst van gokken bij pathologische gokkers. Rechts: De scatterplot toont de lineaire relatie (P = 0.016; R² = 0.63) tussen individuele parameterschattingen van de U-vormige relatie tussen ratio en neurale activiteit in het precuneusgebied (y-as) en de individuele gokernst uitgedrukt door individuele SOGS-scores (x-as). Alle BOLD-activeringen zijn activaties van het hele brein die op de drempel worden weergegeven P <0.001 (niet gecorrigeerd).

Figuur opties

Tafel 3.

Functionele MRI-resultaten: effect van verliesaversie op kwadratische toename van regionale BOLD-activiteit met gokverhoudingen.

P <0.05, FWE gecorrigeerd op clusterniveau.

⁎

Lokale maxima binnen cluster met Z-score> 4.

Tabel opties

Bij niet-gokcontroles vertoonde een meer ventraal en achterliggend netwerk een verhoogde gevoeligheid voor extreme gokverhoudingen als een functie van verliesaversie, waarbij de juiste amygdala de sterkste effectgrootte had (Fig 5A, middelste rechterpaneel; Tabel 3). De directe vergelijking van de twee groepen leverde een significant sterker effect op van verliesaversie op het activiteitsprofiel in de DLPFC voor gokkers in vergelijking met controles (Tabel 3), terwijl het modulerende effect van verliesaversie op de amygdala-activiteit niet significant verschillend was tussen de groepen.

Bij het plotten van de relatie tussen BOLD-parameterschattingen en verliesaversie, verbeterde de individuele verliesaversie bij de gezonde controles (maar niet bij gokkers) de U-vormige relatie tussen de neurale activiteit in de amygdala (Fig 5A, onderste grafiek. Merk op dat dit effect robuust was met uitsluiting van het meest verliesongevoelige controlepersoon). Met uitzondering van een paar voxels in de juiste amygdala (zie Fig 5A, middelste panel), verliesaversie bij pathologische gokkers was niet gekoppeld aan veranderde amygdala-respons tijdens de besluitvorming.

Gevolgen van de ernst van pathologisch gokken

We hebben onderzocht of goksterkte bij gokkers zoals geïndexeerd door de individuele SOGS-scores, de U-vormige reactie op extreme verhoudingen tijdens de besluitvorming heeft gewijzigd. Een hele-hersenonderzoek onthulde een focale verbetering van de gevoeligheid voor extreme verhoudingen met goksterkte in bilaterale precuneus (P = 0.003; x, y, z = - 6, - 48, 40; Z = 4.59; k = 335; Fig 5B, bovenste paneel). Dienovereenkomstig was de correlatie tussen procent sterke signaalveranderingen in een bilateraal precuusregio (beperking van activiteit tot dit gebied door anatomische maskering) en ernst van het gokken zeer significant (Fig 5B, onderste grafiek).

Hersenenreacties op enkele potentiële winsten en verliezen

Omdat de win- en verlieshoeveelheid van een gemengde gok in elke test opeenvolgend werd gepresenteerd, waren we in staat om regionale veranderingen in het VERKOCHTE signaal vast te leggen die overeenkomen met enkele potentiële winsten en verliezen (maar zie ook de bespreking van de jittering die in de Discussie sectie). Tijdens deze passieve evaluatiefase hebben we gezocht naar verschillen tussen groepen in BOLD-respons op winsten, verliezen, stijgende winsten en toenemende verliezen. Er waren geen significante groepsverschillen voor deze contrasten, maar we vonden een bilaterale trend in de richting van een hogere BOLD-respons op potentiële winst bij gokkers in vergelijking met controles in de amygdala (L: P <0.001, niet gecorrigeerd; x, y, z = - 26, 2, - 22; Z = 3.19, k = 6; R: P <0.001, niet gecorrigeerd; x, y, z = 24, - 2, - 10; Z = 3.43; k = 7).

Discussie

In tegenstelling tot gezonde en pathologische besluitvorming met een gemengde goktaak, maten we taakgerelateerde neurale activiteit tijdens beslissingen over gokken, wat deelnemers vereiste om een ​​mogelijke winst af te zetten tegen een mogelijk verlies. In gokkers vertoonde een dorsaal cortico-striataal netwerk een hogere neurale gevoeligheid voor de meest appetijtelijke en aversieve winst-verlies verhoudingen in vergelijking met gezonde gematchte controles. De sterkere afstemming van dorsale cortico-striatale gebieden op extreme winst-verliesratio's geeft aan dat gokkers meer gewicht hechten aan de extremen van het beslissingskader dat door de goktaak wordt geboden. Belangrijk is dat deze U-vormige neurale respons op gokratio's niet werd waargenomen in controles, wat suggereert dat deze specifieke overgevoeligheid voor extreme verhoudingen een neurale signatuur van pathologisch gokken vormt.

Interessant is dat de U-vormige afstemming van neurale activiteit op de meest aversieve en meest smaakvolle gokspellen niet tot uitdrukking kwam in kerngebieden van het beloningsnetwerk, zoals ventrale striatum of orbitofrontale cortex. In plaats daarvan werd het bilateraal uitgedrukt in een dorsaal cortico-striataal "associatief" of "uitvoerend" netwerk, inclusief de caudate nucleus en de DLPFC. De aangeworven DLPFC omvatte de dorsale en mesiale superieure en middelste frontale gyri, corresponderend met BA 6 / 8 / 9 en "9 / 46d" (Badre en D'Esposito, 2009 en Goldstein en Volkow, 2011). Van dit dorsale cortico-striatale netwerk is bekend dat het betrokken is bij het monitoren van recente acties en het anticiperen op hun uitkomsten (voor een overzicht zie Yin en Knowlton 2006). In het bijzonder is de menselijke caudate nucleus betrokken bij het versterken van voorwaardelijke voorwaardelijke gebeurtenissen (Knutson et al., 2001, O'Doherty et al., 2004, Tricomi et al., 2004 en Delgado et al., 2005).

Onze huidige resultaten suggereren dat dit dorsale cortico-striatale netwerk een belangrijke rol speelt bij gokbeslissingen van gokkers. Extreme verhoudingsverliesratio's worden gekenmerkt als zeer relevant in termen van mogelijke actieresultaten: hoe meer appetijt een weddenschap is, hoe belangrijker het is om het te accepteren; omgekeerd, hoe aversiever een weddenschap is, des te belangrijker is het om het af te wijzen. Bij gezonde proefpersonen is gevonden dat het dorsale striatum de stimulus salience of opwinding volgt, in plaats van de lineair stijgende subjectieve waarde (Barta et al. 2013). We concluderen dat bij pathologische gokkers dit dorsale cortico-striatale netwerk overgevoelig is en deze extreme winst-verliesratio sterker weegt dan bij gezonde proefpersonen bij het nemen van beslissingen over gokken.

De huidige theorieën over de neurobiologische basis van pathologisch gokken zijn overtuigend in hun eenvoud, door het voorspellen van een hypo- of overgevoeligheid van het ventrale striatum en andere ventrale kerngebieden van het beloningssysteem, zoals de vmPFC. Dienovereenkomstig toonden eerdere neuroimaging-onderzoeken bij gokkers ofwel af (Balodis et al. 2012) of verbeterd (van Holst et al., 2012 en Worhunsky et al., 2014) activatie van ventrale striatum tijdens de anticipatie op monetaire beloning. In de huidige studie zijn er geen verschillen in neurale activiteit tussen pathologische gokkers en niet-gokcontroles naar voren gekomen in het ventrale beloningssysteem wanneer ze enkel verlies of winsthoeveelheden evalueerden tijdens de magnitudepresentatiefase of wanneer ze mogelijke winsten en verliezen van de gemengde gokspellen in de beslissingsfase. Alleen de rechter en linker amygdala vertoonden een trend in de richting van een sterkere neurale respons op mogelijke winst tijdens de eerste fase. Met andere woorden, de beslissing om een ​​gok te accepteren of af te wijzen was niet consistent geassocieerd met een hyper- of hypogevoeligheid van het beloningssysteem. Deze negatieve bevinding is in overeenstemming met een recente studie waarin gokkers een normale reactiviteit van het ventrale striatum toonden op geldbeloningselementen, maar een afgezwakte gevoeligheid voor aanwijzingen die erotische stimuli voorspellen (Sescousse et al. 2013). Het ontbreken van een consistent patroon in deze literatuur, met in feite ofwel tegengestelde resultaten of helemaal geen striataal effect, geeft aan dat het uitleggen van pathologisch gokken door striatale up- of downregulering mogelijk niet adequaat is. Er is gesuggereerd dat de besluitvormingstekorten die bij pathologisch gokken worden gezien, kunnen voortkomen uit een onbalans tussen dopaminerge systemen met limbische motiverende structuren en prefrontale controlegebieden, in plaats van een verstoring in beide componenten in isolatie (Clark et al. 2013). Een goede kandidaat voor dergelijke cortico-striatale netwerken is de dorsale cortico-striatale lus, die is betrokken bij actiekeuze en het verwerken van voorwaardelijke voorwaardelijke gebeurtenissen (Yin en Knowlton, 2006 en Seo et al., 2012). Merk op dat in de huidige studie beslissingen worden genomen op basis van interne representaties van de balans tussen winsten en verliezen in plaats van op resultaatafhankelijke adaptieve processen of strikt anticiperende processen. Dit is misschien de reden waarom we gebieden vinden die meer verband houden met de keuze van de actie (dwz een weddenschap accepteren of weigeren), in plaats van gebieden die traditioneel coderen voor het anticiperen op of ontvangen van resultaten.

Hier, in niet-gokbesturingselementen, was verliesafwijkend gedrag tijdens de goktaak gekoppeld aan een sterkere gevoeligheid voor extreme winst-verliesratio's in de amygdala. Deze resultaten komen goed overeen met onze recente bevindingen in een afzonderlijke groep gezonde individuen (Gelskov et al. 2015), waar meer verlies-averse deelnemers een verhoogde neurale gevoeligheid in de amygdala toonden voor extreme winst-verliesverhoudingen van gemengde gokken. Deze resultaten bleven bestaan ​​ondanks subtiele verschillen tussen studies. De daadwerkelijke deelnemers aan het spel die in de scanner speelden, bleven hetzelfde (dwz verdeling van geldbedragen, duur en trillingen van visuele stimuli, enz.). De schenkingsprocedure verschilde echter enigszins. In de huidige studie ontvingen deelnemers feitelijke geldrekeningen (200 DKK) die ze 1 à 2 weken bewaarden voordat ze ze als inzet in de gok opnamen, terwijl in de vorige studie de deelnemers werden doen geloven dat ze geld konden verliezen van hun oorspronkelijke schenking. Dit verschil in begiftigingsstrategie zou misschien kunnen verklaren waarom de gezonde controlepersonen in de huidige studie iets minder verliesavers waren (mediane lambda van 1.82) in vergelijking met onze vorige studie (mediane lambda van 2.08). Hoewel het statistische verschil tussen de twee gezonde groepen niet significant was (P = 0.18, permutatietest), was het verschil in lambda tussen de vorige gezonde groep en de huidige groep gokkers significant (P = 0.004, permutatietest). Een ander duidelijk verschil tussen de onderzoeken is het leeftijdsverschil, aangezien de huidige controlegroep ouder was om bij de gokkers te passen (P = 0.0175, t (29) = 2.52; T-test met twee monsters). Dit verschil zou echter het tegenovergestelde effect op lambda moeten voorspellen, aangezien oudere gezonde proefpersonen meer verliesaversie hebben dan jongere. Bovendien verschilden de twee onderzoeken enigszins in de manier waarop gokverhoudingen werden gemodelleerd. In onze vorige studie ontdekten we dat de amygdala gevoelig was voor variaties in winst-verliesverhoudingen in relatie tot een onderwerpspecifieke "beslissingsgrens" (dwz de individuele lambda-score, λ). Dit model kan worden geconceptualiseerd als "V" -vormige BOLD-respons op toenemende ratio, waarbij het "dieptepunt" van de V de individuele λ-score was. Twee lineaire parametrische regressoren classificeerden vervolgens elke trialratio als min of meer appetitief of aversief, afhankelijk van hoe ze verschilden van de individuele λ (dwz aversieve ratio's <individuele λ <appetitieve ratio's). In de huidige studie konden we ons model echter niet baseren op λ-scores, omdat een paar deelnemers simpelweg een te hoge of te lage acceptatiegraad hadden. Daarom hebben we de niet-aangepaste gain-loss-ratio gebruikt om de neurale respons op het volledige continue spectrum van ratio's te evalueren (dwz een “U” -vormige BOLD-respons op ratio). Merk op dat het gebruik van dit ietwat andere kwadratische model de reden zou kunnen zijn dat we de amygdala-activiteit niet repliceren voor steeds meer eetlustopwekkende en aversieve gokken bij gezonde proefpersonen. Het kan zijn dat de amygdala specifiek is afgestemd op de beslissingsgrens, λ, en de amygdala-activering in onze vorige studie kan verband houden met de opname van de λ-score in de belangrijkste regressoren. Deze interpretatie is in overeenstemming met het feit dat beide analytische methoden hebben aangetoond dat verlies-avers gokgedrag geassocieerd is met een hogere gevoeligheid van de amygdala voor zeer aversieve en zeer eetlustopwekkende mogelijke uitkomsten tijdens de besluitvorming. Samengevat wijzen deze bevindingen op een cruciale rol van de amygdala bij het beïnvloeden van verliesaversieve beslissingen bij gezonde individuen.

Bij gokkers onthulde de relatie tussen verliesavers gedrag en neurale activiteit ten opzichte van gokratio's slechts een niet-significante trend in de amygdala. In plaats daarvan veranderde de besluitvormingsactiviteit in de DLPFC als een functie van verliesaversie. Dit effect was significant sterker voor gokkers in vergelijking met controles. Interessant genoeg piekte dit effect op dezelfde locatie in DLPFC, waar we de sterkere overgevoeligheid voor extreme verhoudingen ten opzichte van controles vonden. Dit geeft aan dat bij gokkers de individuele mate van verliesaversie niet wordt weerspiegeld in gebieden die de emotionele kracht of waarde van een stimulus voorspellen, zoals de amygdala en het ventrale striatum, maar in plaats daarvan door het activiteitsprofiel in de DLPFC. In deze populatie lijkt het er dus op dat een corticaal gebied ondersteunende functies van de uitvoerende macht onderwerpt, zoals werkgeheugen, taakomschakeling en voorwaardelijke onvoorziene gebeurtenissen (Elliott, 2003, Monsell, 2003 en Seo et al., 2012) is een aanvulling op de amygdala bij het afzwakken van verliesvrij gokgedrag. Dit voorstel moet echter nader worden onderzocht in toekomstige gokstudies.

Interessant genoeg vonden we een tendens naar minder verliesaversie bij gokkers. Volgens traditionele economische theorieën heeft deze gedragstrend in de richting van minder irrationele beslissingen de contra-intuïtieve implicatie dat gokkers meer rationeel handelden dan controles. Een meer evolutionair verslag van verliesaversie zou echter stellen dat besluitvormende vooroordelen het doel hadden om instinctieve beslissingen te leiden, bijvoorbeeld bij het zoeken naar voedsel. Inderdaad, verliesaversie is gemeld bij lagere primaten zoals kapucijnaapjes (Chen et al. 2006; maar zie ook Silberberg et al. 2008) waaruit blijkt dat verliesaversie een diepgewortelde besluitvormingsrichtlijn is die zelfs een aangeboren voorkeur voor conservatisme kan zijn. Een recente studie door Giorgetta et al. (2014) ontdekte dat pathologische gokkers die in latere stadia van de klinische behandeling zaten meer verliesvrij waren dan gokkers die in eerdere stadia van de behandeling zaten. Interessant genoeg vonden ze dat gokkers als groep (tussen behandelstatus) meer verliesvrij waren dan gezonde controles. Daarentegen ontdekte een eerdere studie naar gedragsverliesaversie bij gokkers dat actieve gokkers (dwz niet in behandeling) minder verliesvrij waren dan gezonde controles (Brevers et al. 2012). Dit doet de vraag rijzen of effectieve behandeling pathologische gokkers verliesvrij kan maken. In de huidige studie werden gokkers gerekruteerd uit een behandelcentrum en de meesten hadden deelgenomen aan cognitieve therapie. Misschien is dit de reden waarom we geen significant gedragsverschil tussen gokkers en gezonde controles hebben gevonden, maar slechts een trend in deze richting.

Ten slotte ontdekten we dat gokkers met ernstigere goksymptomen, gemeten aan de hand van de SOGS-score, een verhoogde betrokkenheid van de precuneus hadden bij het evalueren van hoge en lage gokverhoudingen. Precuneus en posterior cingulate cortex worden vaak gevonden als reactie op zelf-referentietaken (zie beoordeling door Cavanna en Trimble 2006), en een recent onderzoek naar zelfcontrole bij gokkers vertoonde afwijkende elektrofysiologische signalen over de achterste cingulate cortex met behulp van MEG (Thomsen et al. 2013). Deze afwijkende signalen zijn gekoppeld aan het vaste feit dat pathologische gokkers lijden aan verhoogde impulsiviteit en lagere zelfcontrole. In onze studie kan de modulatie van de pre -une-activiteit als een functie van de ernst van het gokken soortgelijke, afwijkende mechanismen van zelfcontrole weerspiegelen. Toch moeten deze speculaties met betrekking tot de functionele betrokkenheid van precune bij pathologisch gokken formeel worden aangepakt in toekomstige studies.

Onze resultaten onthulden een veranderd, U-vormig activiteitspatroon voor zowel caudate nucleus en DLPFC wanneer pathologische gokkers monetaire weddenschappen evalueerden. Hoewel dit activeringspatroon kan voortkomen uit co-optredende, maar niet-gerelateerde, disfuncties van deze hersenregio's, kan dit ook het gevolg zijn van wijzigingen in hun functionele verbindingen. Eerdere studies bij gezonde proefpersonen hebben voldoende bewijs opgeleverd voor de connectiviteit tussen caudate en PFC, door te vertrouwen op zowel functionele (bijv. Robinson et al. 2012) en structureel (bijv Verstynen et al. 2012) cortico-striatale connectiviteit. Het is dus mogelijk dat de pathologie van gokken veranderde neurale connectiviteitspatronen weerspiegelt in dit specifieke cortico-striatale beslissingsschema.

Zoals in veel eerdere gokstudies, hebben we alleen mannelijke onderwerpen opgenomen (bijv van Holst et al., 2012, de Ruiter et al., 2009, Linnet et al., 2011 en Sescousse et al., 2013). Hoewel epidemiologische studies suggereren dat mannen de grote meerderheid van pathologische gokkers vertegenwoordigen (Kessler et al. 2008), speelt pathologisch gokken ook vrouwen. Omdat studies verschillen tussen vrouwen en mannen hebben aangetoond in termen van gokvoorkeuren (bijvoorbeeld meer eenzame gokvormen zoals gokautomaten versus socialere vormen zoals poker) en motiverende achtergronden (bijv. Ontsnappen aan negatieve emoties versus sensatiezoekend gedrag ; zie beoordeling door Raylu en Oei 2002), kunnen de huidige resultaten niet worden gegeneraliseerd naar de vrouwelijke populatie. Daarom moet nog worden opgehelderd of vrouwelijke gokkers dezelfde afwijkende neurale handtekeningen van besluitvorming zouden vertonen als de mannelijke gokkers in deze studie.

Een verbeterpunt voor toekomstige onderzoeken is het aantal gokonderwerpen dat in dit onderzoek is opgenomen (n = 14). Hoewel de groepsgrootte vergelijkbaar was met eerdere fMRI-onderzoeken (Crockford et al., 2005, Reuter et al., 2005, Thomsen et al., 2013 en Balodis et al., 2012) en patiënten goed gekarakteriseerd waren, zou het wenselijk zijn geweest om een ​​grotere groep te bestuderen. Verdere beperkingen omvatten de methode van trillingen tussen belangrijke gebeurtenissen. Omdat een snelle en naadloze gok prioriteit kreeg, kozen we ervoor om de gebeurtenissen zelf te jitteren en geen jittered inter-trial interval (ITI) ertussen te introduceren, hoewel er een ITI van 1.2 s was tussen elke besluitvormingsfase en de omvangspresentatie het ontbreken van trillingen zou hier in principe kunnen bijdragen aan het feit dat we geen verschillen tussen groepen vonden in de presentatiefase van magnitude.

Samenvattend laten we zien dat een dorsaal cortico-striataal netwerk dat betrokken is bij onvoorziene gebeurtenissen en uitkomsten een overgevoeligheid voor extreme winst-verlies verhoudingen in gokkers vertoont. Het U-vormige reactieprofiel in DLPFC en precuneus was gerelateerd aan de individuele mate van verliesaversie tijdens respectievelijk goktaak en ernst van pathologisch gokken. Deze resultaten stimuleren toekomstig onderzoek om de focus van neuroimaging uit te breiden van het belangrijkste beloningssysteem naar dorsale cortico-striatale netwerken in pathologisch gokken.

Dankwoord

Wij danken oprecht alle deelnemers voor hun tijd evenals het Deense Centrum voor Ludomani voor het leggen van contact met de gokgemeenschap. We bedanken Sid Kouider voor nuttige opmerkingen over het manuscript en Christian Buhl voor hulp bij het verzamelen van gegevens. Dit werk werd gesteund door de Deense Raad voor Onafhankelijk Onderzoek in Sociale Wetenschappen door middel van een subsidie ​​aan Dr. Ramsøy ("Decision Neuroscience Project"; grant no. 0601-01361B) en door de Lundbeck Foundation via een Grant of Excellence ("ContAct"; grant no. R59 A5399) aan Dr. Siebner. Werk uitgevoerd door Dr. Gelskov op Laboratoire de Science Cognitives et Psycholinguistique wordt ondersteund door ANR-beurzen (ANR-10-LabX-0087 en ANR-10-IDEX-0001-02). De MR-scanner werd geschonken door de Simon Spies Foundation.

Bijlage A. Aanvullende gegevens

Aanvullend materiaal

Hulp bij DOCX-bestanden

Opties

Referenties

1.      

• Badre en D'Esposito, 2009
• D. Badre, M. D'Esposito
• Is de rostro-caudale as van de frontale kwab hiërarchisch?
• Nat. Rev. Neurosci., 10 (2009), pp. 659-669
• 

2.      

• Balodis et al., 2012
• IM Balodis, H. Kober, PD Worhunsky, MC Stevens, GD Pearlson, MN Potenza
• Verminderde frontostriatale activiteit tijdens verwerking van monetaire beloningen en verliezen bij pathologisch gokken
• Biol. Psychiatry, 71 (2012), pp. 749-757
• 

3.      

• Barta et al., 2013
• O. Barta, JT McGuire, JW Kable
• Het waarderingssysteem: een op coördinaten gebaseerde meta-analyse van BOLD fMRI-experimenten die neurale correlaten van subjectieve waarde onderzoeken?
• NeuroImage, 76 (2013), pp. 412-427
• 

4.      

• Blum et al., 1990
• K. Blum, EP Noble, PJ Sheridan, A. Montgomery, T. Ritchie, P. Jagadeeswaran, H. Nogami, AH Briggs, JB Cohn
• Allelische associatie van humaan dopamine D2-receptorgen in alcoholisme
• JAMA, 263 (1990), pp. 2055-2060
• 

5.      

• Brevers et al., 2012
• D. Brevers, A. Cleeremans, AE Goudriaan, A. Bechara, C. Kornreich, P. Verbanck, X. Noel
• Besluitvorming onder onduidelijkheid maar niet onder risico houdt verband met de ernst van het probleemspel
• Psychiatry Res., 200 (2012), pp. 568-574
• 

6.      

• Brevers et al., 2013
• D. Brevers, A. Bechara, A. Cleeremans, X. Noel
• Iowa Gambling Task (IGT): twintig jaar later - gokstoornis en IGT
• Voorkant. Psychol., 4 (2013), p. 665
• 

7.      

• Cavanna en Trimble, 2006
• AE Cavanna, MR Trimble
• De precuneus: een beoordeling van de functionele anatomie en gedragscorrelaties
• Hersenen, 129 (2006), pp. 564-583
• 

8.      

• Chen et al., 2006
• MK Chen, V. Lakshminarayanan, LR Santos
• Hoe basaal zijn gedragsafwijkingen? Bewijs van gedrag van kapucijnaapjes
• J. Polit. Econ., 114 (2006), pp. 517-537
• 

9.      

• Clark, 2010
• L. Clark
• Besluitvorming tijdens het gokken: een integratie van cognitieve en psychobiologische benaderingen
• Philos. Trans. R. Soc. Lond. Ser. B Biol. Sci., 365 (2010), pp. 319-330
• 

10.   

• Clark et al., 2013
• L. Clark, B. Averbeck, D. Payer, G. Sescousse, CA Winstanley, G. Xue
• Pathologische keuze: de neurowetenschap van gokverslaving en gokverslaving
• J. Neurosci., 33 (2013), pp. 17617-17623
• 

11.   

• Comings et al., 1996
• DE Comings, RJ Rosenthal, HR Lesieur, LJ Rugle, D. Muhleman, C. Chiu, G. Dietz, R. Gade
• Een studie van het dopamine D2-receptorgen bij pathologisch gokken
• Farmacogenetica, 6 (1996), pp. 223-234
• 

12.   

• Comings et al., 2001
• DE Comings, R. Gade-Andavolu, N. Gonzalez, S. Wu, D. Muhleman, C. Chen, P. Koh, K. Farwell, H. Blake, G. Dietz, JP MacMurray, HR Lesieur, LJ Rugle, RJ Rosenthal
• Het additieve effect van neurotransmittergenen bij pathologisch gokken
• Clin. Genet., 60 (2001), pp. 107-116
• 

13.   

• Crockford et al., 2005
• DN Crockford, B. Goodyear, J. Edwards, J. Quickfall, e.-G. N
• Cue-geïnduceerde hersenactiviteit bij pathologische gokkers
• Biol. Psychiatry, 58 (2005), pp. 787-795
• 

14.   

• De Martino et al., 2010
• B. De Martino, CF-camera, R. Adolphs
• Amygdala-schade elimineert monetaire verliesaversie
• Proc. Natl. Acad. Sci. VS, 107 (2010), pp. 3788-3792
• 

15.   

• de Ruiter et al., 2009
• MB de Ruiter, DJ Veltman, AE Goudriaan, J. Oosterlaan, Z. Sjoerds, W. van den Brink
• Respons-persistentie en buik-prefrontale gevoeligheid voor beloning en straf bij mannelijke probleemspelers en -rokers
• Neuropsychopharmacology, 34 (2009), pp. 1027-1038
• 

16.   

• Deichmann et al., 2003
• R. Deichmann, JA Gottfried, C. Hutton, R. Turner
• Geoptimaliseerde EPI voor fMRI-onderzoeken van de orbitofrontale cortex
• NeuroImage, 19 (2003), pp. 430-441
• 

17.   

• Delgado et al., 2005
• MR Delgado, MM Miller, S. Inati, EA Phelps
• Een fMRI-studie van beloningsgerelateerd leerproces
• NeuroImage, 24 (2005), pp. 862-873
• 

18.   

• Elliott, 2003
• R. Elliott
• Uitvoerende functies en hun stoornissen
• Br. Med. Bull., 65 (2003), pp. 49-59
• 

19.   

• First et al., 2002
• MB First, RL Spitzer, M. Gibbon, JBW Williams
• Gestructureerd klinisch interview voor DSM-IV-as I-stoornissen, onderzoeksversie, niet-patiënteditie (SCID-I / NP)
• Biometrics Research, psychiatrisch instituut New York State, New York, NY (2002)
• 

20.   

• Friston et al., 1996
• KJ Friston, S. Williams, R. Howard, RSJ Frackowiak, R. Turner
• Bewegingsgerelateerde effecten in fMRI-tijdreeksen
• Magn. Reson. Med., 35 (1996), pp. 346-355
• 

1.      

• Gelskov et al., 2015
• SV Gelskov, S. Henningsson, KH Madsen, HR Siebner, TZ Ramsøy
• Amygdala signaleert subjectieve appetitiviteit en aversiviteit van gemengde gokspelen
• Cortex, 66 (2015), pp. 81-90
• 

2.      

• Giorgetta et al., 2014
• C. Giorgetta, A. Grecucci, A. Rattin, C. Guerreschi, AG Sanfey, N. Bonini
• Spelen of niet spelen: een persoonlijk dilemma bij pathologisch gokken
• Psychiatry Res., 219 (2014), pp. 562-569
• 

3.      

• Goldstein en Volkow, 2002
• RZ Goldstein, ND Volkow
• Drugsverslaving en de onderliggende neurobiologische basis: neuroimaging-bewijs voor de betrokkenheid van de frontale cortex
• Am. J. Psychiatry, 159 (2002), pp. 1642-1652
• 

4.      

• Goldstein en Volkow, 2011
• RZ Goldstein, ND Volkow
• Dysfunctie van de prefrontale cortex in verslaving: neuro-imaging bevindingen en klinische implicaties
• Nat. Rev. Neurosci., 12 (2011), pp. 652-669
• 

5.      

• Goldstein et al., 2007
• RZ Goldstein, N. Alia-Klein, D. Tomasi, L. Zhang, LA Cottone, T. Maloney, F. Telang, EC Caparelli, L. Chang, T. Ernst, D. Samaras, NK Squires, ND Volkow
• Verlaagt de prefrontale corticale gevoeligheid voor geldelijke beloning in verband met verminderde motivatie en zelfcontrole bij cocaïneverslaving?
• Am. J. Psychiatry, 164 (2007), pp. 43-51
• 

6.      

• Goudriaan et al., 2010
• AE Goudriaan, MB de Ruiter, W. van den Brink, J. Oosterlaan, DJ Veltman
• Hersenenactiveringspatronen geassocieerd met cue-reactiviteit en hunkering bij abstinente probleemgokkers, zware rokers en gezonde controles: een fMRI-studie
• Addict. Biol., 15 (2010), pp. 491-503
• 

7.      

• Joutsa et al., 2012
• J. Joutsa, J. Johansson, S. Niemelä, A. Ollikainen, MM Hirvonen, P. Piepponen, E. Arponen, H. Alho, V. Voon, JO Rinne, J. Hietala, V. Kaasinen
• Mesolimbische dopamine-afgifte is gekoppeld aan de ernst van symptomen bij pathologisch gokken
• NeuroImage, 60 (2012), pp. 1992-1999
• 

8.      

• Kahneman en Tversky, 1979
• D. Kahneman, A. Tversky
• Prospect theory - analyse van beslissingen onder risico
• Econometrica, 47 (1979), pp. 263-291
• 

9.      

• Kessler et al., 2008
• RC Kessler, I. Hwang, R. Labrie, M. Petukhova, NA Sampson, KC Winters, S. HJ
• DSM-IV pathologisch gokken in de Nationale Comorbiditeit Survey Replicatie
• Psychol. Med., 38 (2008), pp. 1351-1360
• 

10.   

• Knutson et al., 2001
• B. Knutson, GW Fong, CM Adams, JL Varner, D. Hommer
• Dissociatie van anticipatie en uitkomst van beloning met aan gebeurtenissen gerelateerde fMRI
• Neuroreport, 12 (2001), pp. 3683-3687
• 

11.   

• Leeman en Potenza, 2012
• RF Leeman, MN Potenza
• Overeenkomsten en verschillen tussen pathologisch gokken en drugsgebruikstoornissen: een focus op impulsiviteit en compulsiviteit
• Psychopharmacology, 219 (2012), pp. 469-490
• 

12.   

• Lesieur en Blume, 1987
• HR Lesieur, SB Blume
• Het South Oaks Gambling Screen (SOGS): een nieuw instrument voor de identificatie van pathologische gokkers
• Am. J. Psychiatry, 144 (1987), pp. 1184-1188
• 

13.   

• Limbrick-Oldfield et al., 2013
• EH Limbrick-Oldfield, RJ van Holst, L. Clark
• Fronto-striatale ontregeling in drugsverslaving en pathologisch gokken: consistente inconsistenties?
• NeuroImage Clin., 2 (2013), pp. 385-393
• 

14.   

• Linnet et al., 2011
• J. Linnet, A. Møller, E. Peterson, A. Gjedde, D. Doudet
• Dopamine-afgifte in ventraal striatum tijdens Iowa Gambling Task-prestaties gaat gepaard met verhoogde opwindingsniveaus bij pathologisch gokken
• Verslaving, 106 (2011), pp. 383-390
• 

15.   

• Maldjian et al., 2003
• JA Maldjian, PJ Laurienti, RA Kraft, JH Burdette
• Een geautomatiseerde methode voor neuroanatomic en cytoarchitectonische atlas-gebaseerde ondervraging van fMRI-datasets
• NeuroImage, 19 (2003), pp. 1233-1239
• 

16.   

• Monsell, 2003
• S. Monsell
• Wisselen van taak
• Trends Cogn. Sci., 7 (2003), pp. 134-140
• 

17.   

• Noble et al., 1991
• EP Noble, K. Blum, T. Ritchie, A. Montgomery, PJ Sheridan
• Allelische associatie van het D2-dopaminereceptorgen met receptorbindingskarakteristieken bij alcoholisme
• Boog. Gen. Psychiatry, 48 (1991), pp. 648-654
• 

18.   

• O'Doherty et al., 2004
• J. O'Doherty, P. Dayan, J. Schultz, R. Deichmann, K. Friston, RJ Dolan
• Dissocieerbare rollen van ventrale en dorsale striatum bij instrumentele conditionering
• Wetenschap, 304 (2004), pp. 452-454
• 

19.   

• Petry, 2007
• NM Petry
• Stoornissen van gokken en drugsgebruik: huidige status en toekomstige aanwijzingen
• Am. J. Addict., 16 (2007), pp. 1-9
• 

20.   

• Potenza, 2014
• MN Potenza
• De neurale basis van cognitieve processen bij gokproblemen
• Trends Cogn. Sci., 18 (2014), pp. 429-438
• 

1.      

• Power et al., 2012
• JD Power, KA Barnes, AZ Snyder, BL Schlaggar, SE Petersen
• Valse maar systematische correlaties in functionele connectiviteit MRI-netwerken ontstaan ​​door beweging van het onderwerp
• NeuroImage, 59 (2012), pp. 2142-2154
• 

2.      

• Raylu en Oei, 2002
• N. Raylu, TPS Oei
• Pathologisch gokken: een uitgebreide beoordeling
• Clin. Psychol. Rev., 22 (2002), pp. 1009-1061
• 

3.      

• Reuter et al., 2005
• J. Reuter, T. Raedler, M. Rose, I. Hand, J. Glascher, C. Buchel
• Pathologisch gokken is gekoppeld aan verminderde activering van het mesolimbische beloningssysteem
• Nat. Neurosci., 8 (2005), pp. 147-148
• 

4.      

• Robinson en Berridge, 1993
• TE Robinson, KC Berridge
• De neurale basis van het hunkeren naar drugs: een incentive-sensitisatie theorie van verslaving
• Brain Res. Brain Res. Rev., 18 (1993), pp. 247-291
• 

5.      

• Robinson en Berridge, 2008
• TE Robinson, KC Berridge
• Beoordeling. De incentive sensitization theorie van verslaving: een aantal actuele problemen
• Philos. Trans. R. Soc. Lond. Ser. B Biol. Sci., 363 (2008), pp. 3137-3146
• 

6.      

• Robinson et al., 2012
• JL Robinson, AR Laird, DC Glahn, J. Blangero, MK Sanghera, L. Pessoa, et al.
• De functionele connectiviteit van de menselijke caudate: een toepassing van meta-analytische connectiviteitsmodellering met gedragsfiltering
• NeuroImage, 60 (2012), pp. 117-129
• 

7.      

• Romanczuk-Seiferth et al., 2015
• N. Romanczuk-Seiferth, S. Koehler, C. Dreesen, T. Wüstenberg, A. Heinz
• Pathologisch gokken en alcoholverslaving: neurale stoornissen bij verwerking van beloningen en verliesvermijding
• Addict. Biol., 20 (2015), pp. 557-569
• 

8.      

• Seo et al., 2012
• M. Seo, E. Lee, BB Averbeck
• Actieselectie en actiewaarde in frontale striatale circuits
• Neuron, 74 (2012), pp. 947-960
• 

9.      

• Sescousse et al., 2013
• G. Sescousse, G. Barbalat, P. Domenech, JC Dreher
• Onevenwichtigheid in de gevoeligheid voor verschillende soorten beloningen bij pathologisch gokken
• Hersenen, 136 (8) (2013), pp. 2527-2538
• 

10.   

• Silberberg et al., 2008
• A. Silberberg, PG Roma, ME Huntsberry, FR Warren-Boulton, T. Sakagami, AM Ruggiero, et al.
• Op verliesaversie bij kapucijnaapjes
• J. Exp. Anaal. Gedrag., 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
• Veranderde paralimbische interactie bij gedragsverslaving
• Proc. Natl. Acad. Sci. VS, 110 (2013), pp. 4744-4749
• 

12.   

• Tom et al., 2007
• SM Tom, CR Fox, C. Trepel, RA Poldrack
• De neurale basis van verliesaversie bij besluitvorming onder risico
• Wetenschap, 315 (2007), pp. 515-518
• 

13.   

• Tricomi et al., 2004
• EM Tricomi, MR Delgado, JA Fiez
• Modulatie van caudate-activiteit door actieconventie
• 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
• Geautomatiseerde anatomische labeling van activaties in SPM met behulp van een macroscopische anatomische verkaveling van de MNI MRI single-subjects hersenen
• NeuroImage, 15 (1) (2002), pp. 273-289
• 

15.   

• van Holst et al., 2010
• RJ van Holst, W. van den Brink, DJ Veltman, AE Goudriaan
• Hersenbeeldstudies bij pathologisch gokken
• Curr. Psychiatry Rep., 12 (2010), pp. 418-425
• 

16.   

• van Holst et al., 2012
• RJ van Holst, DJ Veltman, C. Buchel, W. van den Brink, AE Goudriaan
• Vervormde verwachtingscodering bij probleemgokken: is het verslavend in de anticipatie?
• Biol. Psychiatry, 71 (2012), pp. 741-748
• 

17.   

• Verstynen et al., 2012
• TD Verstynen, D. Badre, K. Jarbo, W. Schneirder
• Microstructurele organisatiepatronen in het menselijke corticostriatale systeem
• J. Neurophysiol., 107 (2012), pp. 2984-2995
• 

18.   

• Wardle et al., 2010
• H. Wardle, A. Moody, S. Spence, J. Orford, R. Volberg, D. Jotangia, et al.
• Britse gokprevalentie-enquête
• Nationaal centrum voor sociaal onderzoek, Londen (2010)
• 

19.   

• Welte et al., 2008
• JW Welte, GM Barnes, MC Tidwell, JH Hoffman
• De prevalentie van probleemgokken onder Amerikaanse adolescenten en jongvolwassenen: resultaten van een nationale enquête
• J. Gambl. Stud., 24 (2008), pp. 119-133
• 

20.   

• Worhunsky et al., 2014
• PD Worhunsky, RT Malison, RD Rogers, MN Potenza
• Veranderde neurale correlaten van beloning en verliesverwerking tijdens gesimuleerde slot-machine fMRI in pathologisch gokken en cocaïneverslaving
• Drug Alcohol Depend., 145 (2014), pp. 77-86
• 

1.      

• Yin en Knowlton, 2006
• HH Yin, BJ Knowlton
• De rol van de basale ganglia in gewoontevorming
• Nat. Rev. Neurosci., 7 (2006), pp. 464-476
• 

Corresponderende auteur bij: Brain and Consciousness group (EHESS / CNRS / ENS), Ecole Normale Supérieure, PSL Research University, 29 rue d'Ulm, 75005 Parijs, Frankrijk.

1

De senior auteurs droegen gelijkelijk bij aan de paper.

Copyright © 2016 De auteurs. Gepubliceerd door Elsevier Inc.