Indywidualne różnice w jądrze Accumbens Aktywność wobec żywności i obrazów seksualnych Przewidywanie przyrostu masy ciała i zachowania seksualnego (2012)

J Neurosci. Rękopis autora; dostępny w PMC Oct 18, 2012.

Opublikowany w końcowym edytowanym formularzu jako:

PMCID: PMC3377379

NIHMSID: NIHMS370916

Ostateczna, zredagowana wersja tego artykułu jest dostępna bezpłatnie pod adresem J Neurosci

Zobacz inne artykuły w PMC, że cytować opublikowany artykuł.

Idź do:

Abstrakcyjny

Niepowodzenia w samoregulacji są powszechne, co prowadzi do wielu najbardziej dokuczliwych problemów, przed którymi stoi współczesne społeczeństwo, od przejadania się i otyłości po impulsywne zachowania seksualne i HIV / AIDS. Jednym z powodów, dla których ludzie mogą być skłonni do angażowania się w niepożądane zachowania, jest zwiększona wrażliwość na sygnały związane z tymi zachowaniami; ludzie mogą przejadać się z powodu nadmiernej reaktywności na sygnały pokarmowe, uzależnieni mogą nawrócić po ekspozycji na wybrany lek, a niektórzy ludzie mogą angażować się w impulsywną aktywność seksualną, ponieważ łatwo wywołuje je bodziec erotyczny. Otwartym pytaniem jest zakres, w jakim indywidualne różnice w reaktywności sygnałów neuronalnych odnoszą się do rzeczywistych wyników behawioralnych. Tutaj pokazujemy, że indywidualne różnice w aktywności mózgu człowieka związanej z nagrodą w jądrze obciąża się jedzeniem i obrazami seksualnymi, które przewidują dalszy przyrost masy ciała i aktywność seksualną sześć miesięcy później. Odkrycia te sugerują, że podwyższona reaktywność nagrody w mózgu na sygnały pokarmowe i seksualne wiąże się odpowiednio z pobłażaniem w przejadaniu się i aktywności seksualnej, i dostarcza dowodów na istnienie wspólnego mechanizmu neuronowego związanego z zachowaniami apetycznymi.

Chociaż ludzie mają imponującą zdolność do samoregulacji, niepowodzenia są powszechne, co prowadzi do wielu problemów zdrowotnych, którym można zapobiec, od przejadania się i otyłości po impulsywne zachowania seksualne i HIV / AIDS. Jednym z powodów, dla których ludzie mogą angażować się w takie zachowania, jest zwiększona wrażliwość na sygnały środowiskowe (Heatherton, 2011). W badaniach neuroobrazowania oceniających reaktywność na sygnały apetyczne konsekwentnie obserwowano aktywację ludzkich obwodów nagrody, w tym brzusznego prążkowia i ciała migdałowatego (Passamonti i in., 2009; Demos i in., 2010). Na przykład otyłe kobiety wykazują większą aktywność w jądrze półleżącym (NAcc) w odpowiedzi na wysokokaloryczne produkty żywnościowe niż osoby zdrowej kontroli masy ciała (Stoeckel i in., 2008). Kobiety z bulimią wykazują również zwiększoną aktywność nagrody mózgowej podczas obserwowania wskazówek pokarmowych (Brooks i in., 2011). Podobnie sygnały atrakcyjności fizycznej aktywują NAcc zarówno u mężczyzn, jak i kobiet (Cloutier i in., 2008), podobnie jak narażenie na obrazy erotyczne (Hamann i wsp., 2004).

Reaktywność neuronowa i fizjologiczna na sygnały narkotykowe przewiduje ważne wyniki behawioralne, takie jak rzucenie palenia (Janes i in., 2010) i nawrót kokainy (Back i in., 2010). Czy taka reaktywność przewiduje długoterminowe skutki zachowań nielekowych? Otwartym pytaniem jest, czy indywidualne różnice w aktywności mózgu, szczególnie w regionach związanych z motywacją nagrody, są związane ze zwiększoną skłonnością do odpustów, a tym samym przewidują przyszły przyrost masy ciała i / lub rozwiązłość seksualną. Postawiliśmy hipotezę, że indywidualne różnice w aktywności NAcc w reakcji na oglądanie produktów żywnościowych i scen seksualnych przewidują przyszły przyrost masy ciała i zachowania seksualne.

Kohorta studentek pierwszego roku studiów (N = 58) została zeskanowana wkrótce po przybyciu na kampus przy użyciu funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI) podczas oglądania zdjęć zwierząt, scen środowiskowych, apetycznych produktów spożywczych i ludzi (Rysunek 1). Niektóre z wizerunków ludzi przedstawiały ludzi w scenach seksualnych lub spożywających alkohol. Instrukcje zadań miały po prostu wskazywać, czy dana osoba była obecna na obrazie. Przed skanowaniem zważono uczestników pod pozorem, że był to konieczny krok w procedurze skanowania. W związku z tym uczestnicy byli naiwni wobec celów badania. Sześć miesięcy później uczestnicy 48 wrócili do laboratorium, gdzie ponownie zostali zważeni, i wypełnili kwestionariusze oceniające ich zachowania seksualne. Postawiono hipotezę, że aktywność w NAcc odzwierciedlałaby indywidualne różnice w zachowaniach apetycznych (tj. Jedzeniu i seksie).

Rysunek 1 

Reprezentacja paradygmatu reaktywności cue. Osiemdziesiąt zdjęć z każdej kategorii (zwierzęta, jedzenie, sceny seksualne, sceny środowiskowe, ludzie i osoby pijące alkohol [nie pokazane tutaj]) były wyświetlane pojedynczo przez 2 sekund, a następnie krótki ...

Metody

Tematy

Pięćdziesiąt osiem matek rodzimych anglojęzycznych kobiet w pierwszym roku studiów w Dartmouth College uczestniczyło w tym eksperymencie. Spośród 58, 48 powrócił sześć miesięcy później na następną sesję behawioralną, dlatego tylko uczestnicy 10 stracili na kontynuację (tj. Nie odpowiedzieli na prośby o powrót) po sześciu miesiącach. Uczestnicy byli w wieku od 18 do 19 (średni wiek = lata 18). Żaden z badanych nie zgłosił nieprawidłowej historii neurologicznej i wszyscy mieli prawidłową lub skorygowaną do normalnej ostrość wzroku. Każdy uczestnik wyraził świadomą zgodę zgodnie z wytycznymi ustalonymi przez Komitet Ochrony Osób Ludzkich w Dartmouth College i otrzymał rekompensatę pieniężną za udział w tym badaniu.

Aparatura

Obrazowanie przeprowadzono na skanerze Philips Intera Achieva 3-Tesla (Phillips Medical Systems, Bothell, WA) z cewką czołową SENSE (SENSEitivity Encoding). Podczas skanowania generowano bodźce wizualne na laptopie Apple MacBook Pro z oprogramowaniem SuperLab 4.0 (Cedrus Corporation, San Pedro, Kalifornia). Projektor LCD Epson (model ELP-7000) został użyty do wyświetlenia bodźców na ekranie umieszczonym na przednim końcu otworu skanera, który badani oglądali przez lustro zamontowane na górze cewki głowicy. Światłowodowe, wrażliwe na światło złącze klawiszy z Cedrus Lumina Box rejestrowało odpowiedzi osób. Poduszki umieszczono wokół głowy, aby zminimalizować ruch podczas skanowania i zwiększyć komfort.

Obrazowanie

Obrazy anatomiczne uzyskano przy użyciu sekwencji echa szybkiego gradientu 3-D przygotowanej na magnetyzację (MPRAGE; plastry strzałkowe 60, TE = 4.6 ms, TR = 9.9 ms, kąt odwrócenia = 8 °, rozmiar woksela = 1 × 1 × 1 mm). Obrazy funkcjonalne zostały zebrane przy użyciu szybkiego echa T2 *, echa płaskich obrazów funkcjonalnych (EPI) wrażliwych na kontrast BOLD (TR = 2500 ms, TE = 35 ms, kąt odwrócenia = 90 °, 3 × 3 mm rozdzielczość w płaszczyźnie, współczynnik sensowności 2). Skanowanie funkcjonalne przeprowadzono w pięciu seriach i podczas każdego cyklu uzyskano obrazy osiowe 144 (wycinki 36, grubość wycinka 3.5 mm, pomijanie między wycinkami 0.5 mm), umożliwiając pełne pokrycie mózgu.

Procedura

Czas 1

Uczestnicy (n = 58) zostali zaproszeni na sesję fMRI w ciągu pierwszego miesiąca od przybycia na kampus uczelni. Uczestników poproszono o powstrzymanie się od jedzenia, spożywania alkoholu lub kofeiny i palenia przez dwie godziny przed sesją fMRI. Bezpośrednio przed skanowaniem poproszono każdego z uczestników o udzielenie odpowiedzi na zestaw pytań w celu oceny ich obecnego stanu, w którym wymieniono spożycie żywności i napojów, poziom aktywności i aktualny poziom głodu.

Krytycznie, oprócz samodzielnego zgłoszenia przez uczestników ich masy (standardowa procedura skanowania fMRI), uczestników tych dodatkowo zważono i zmierzono za pomocą skalibrowanej Skali Lekarza Detecto (Cardinal Scale Manufacturing Company, Webb City, MO) bezpośrednio przed skanowaniem. Aby wyjaśnić potrzebę uzyskania tych antropometrii, uczestnikom powiedziano o znaczeniu posiadania dokładnego odczytu pomiarów ciała podczas skanowania fMRI. Pomiary te wykorzystano do obliczenia wskaźnika masy ciała (BMI: [waga w kg] / [wzrost wm]2) i służą jako wyjściowa (BN XXUMX) ocena BMI do zastosowania w porównaniu z ocenami uzyskanymi w Bieżącym 1 (sześć miesięcy później).

Pacjentów następnie skanowano w paradygmacie reagowania na zdarzenia podczas oglądania obrazów zwierząt (80), jedzenia (80), osób pijących alkohol (80), osób w scenach seksualnych (80), osób (nieseksualnych / nie-seksualnych) picie) (80) i sceny środowiskowe (80) (Rysunek 1). Obrazy zostały skompilowane z Internetu, a także z International Affective Picture System (IAPS, Lang Bradley i Cuthbert 1997) i skalowane pod względem rozmiaru za pomocą Adobe Photoshop® 7.0 (San Jose, Kalifornia) ma być 480 na piksele 360. Podczas skanowania badani zostali poproszeni o ustalenie, czy każdy obraz zawierał osobę, i użycie naciśnięć klawiszy w celu udzielenia odpowiedzi (odpowiedź leworęczna w przypadku „nieosobowego”; odpowiedź praworęczna w przypadku „osoby”). Celem tego zadania było zwrócenie uwagi uczestników na obrazy. Każdy obraz był prezentowany dla 2000 ms, a następnie krzyżyka (500ms) i losowo mieszany podczas badania z roztrzęsionymi okresami fiksacji (0 –10,000 ms; średni odstęp między próbami [ITI] = 5,000 ms).

Czas 2 (kontrola po sześciu miesiącach)

Około 6 miesięcy po Czasie 1 skontaktowano się z tymi samymi 58 uczestnikami i poproszono o powrót do laboratorium na sesję obserwacji behawioralnej. Do udziału w tej sesji wróciło łącznie 48 uczestników. Średni czas między sesjami wynosił 180.5 dnia (zakres od 160 do 200 dni). Podczas tej sesji Inwentarz Orientacji Społeczno-Seksualnej (Simpson i Gangested, 1991) oraz Inwentarz pożądania seksualnego (SDI) (Spector, Carey i Steinberg, 1996) były podawane. Po wypełnieniu kwestionariuszy uczestników ponownie zważono i zmierzono na tej samej skalibrowanej skali medycznej, jaką zastosowano w czasie 1.

Analizy danych fMRI

Dane fMRI analizowano przy użyciu oprogramowania do statystycznego mapowania parametrycznego (SPM2, Wellcome Department of Cognitive Neurology, Londyn, Wielka Brytania) (Friston i in., 1995). Dla każdego przebiegu funkcjonalnego dane były wstępnie przetwarzane w celu usunięcia źródeł hałasu i artefaktów. Dane funkcjonalne zostały zmienione w obrębie i między przebiegami, aby skorygować ruch głowy, wspólnie zarejestrowane z danymi anatomicznymi każdego uczestnika i przekształcone w standardową przestrzeń anatomiczną (woksele izotropowe 3-mm) w oparciu o szablon mózgu ICBM 152 (Montreal Neurological Institute). Następnie znormalizowane dane zostały wygładzone przestrzennie (6-mm pełnej szerokości w połowie maksimum [FWHM] przy użyciu jądra Gaussa i skalowane globalnie, aby umożliwić porównanie między grupami. Analizy danych fMRI obejmowały: tworzenie statystycznych obrazów kontrastowych, regionalną analizę odpowiedzi hemodynamicznych przy użyciu anatomicznie zdefiniowane obszary zainteresowania (ROI) jądra półleżącego oraz eksploracyjna analiza regresji całego mózgu.

Obrazy statystyczne

Dla każdego uczestnika zastosowano ogólny model liniowy uwzględniający efekty zadań (modelowany jako funkcja związana ze zdarzeniem połączona z kanoniczną funkcją odpowiedzi hemodynamicznej), średnią i trend liniowy do obliczenia obrazów kontrastu t (szacowane parametry ważone) dla każdego porównanie przy każdym wokselu. Te indywidualne obrazy kontrastowe poddano następnie analizie losowych efektów drugiego poziomu, aby utworzyć średnie obrazy t (progowe dla p = 0.001, nieskorygowane).

Analizy regionu zainteresowania (ROI)

Badanie to miało na celu zbadanie indywidualnych różnic w przetwarzaniu nagrody podczas prostego oglądania bodźców pokarmowych i scen seksualnych. Aby konkretnie zbadać udział jądra półleżącego (NAcc), centrum dopaminergicznego systemu nagradzania konsekwentnie identyfikowanego w badaniach nad nagrodą, uzależnieniem i motywacją u ludzi i zwierząt, ROI zostały utworzone na podstawie współrzędnych anatomicznych określonych w badaniu stereotaktycznym człowieka NAcc (Neto i in., 2008). Kuliste ROI 6mm zostały zbudowane centralnie na współrzędnych MNI x = −9, y = 6, z = −4 (lewy NAcc), a także x = 9, y = 6, z = −4 (prawy NAcc). Intensywności sygnału (wartości beta) dla tego ROI obliczono następnie osobno dla każdego warunku w porównaniu do linii bazowej fiksacji, a związek między aktywnością w tym obszarze a pomiarami behawioralnymi zbadano statystycznie.

Eksploracyjne analizy regresji całego mózgu. Chociaż pierwotne analizy przedstawione tutaj były oparte na apriorycznie zdefiniowany obszar zainteresowania skoncentrowany na NAcc, aby zidentyfikować dodatkowe aktywacje, które wykazały związek między zachowaniem apetytu a aktywnością mózgu, przeprowadziliśmy dodatkowe eksploracyjne analizy regresji całego mózgu. Aby zidentyfikować regiony związane ze zmianą masy ciała, zmiana BMI dla każdego pacjenta została wprowadzona do analizy regresji całego mózgu, badającej odpowiedź neuronalną na obrazy żywności (pokarm> linia bazowa). Podobnie, aby zidentyfikować regiony, których aktywność w odpowiedzi na sceny seksualne była powiązana z zachowaniami seksualnymi, wyniki SDI (diadyczne i samotne) dla każdego podmiotu zostały wprowadzone do analizy regresji całego mózgu, badającej reakcję neuronową na obrazy żywności (sceny seksualne> linia bazowa) .

Efekt

Przewidywanie zmiany masy ciała

Anatomiczne regiony zainteresowania (ROI) wybrano zarówno dla lewego, jak i prawego NAcc w oparciu o współrzędne stereotaktyczne (x, y, z = +/− 9, 6, −4) (Rysunek 2a). Aktywność w odpowiedzi na oglądanie obrazów żywności (podczas skanowania; czas 1) zastosowano następnie do przewidywania zmiany masy ciała około sześć miesięcy później (czas 2; obliczono jako wskaźnik masy ciała [BMI] w czasie 2 - BMI w czasie 1). Wyniki ujawniły, że aktywność w lewym NAcc korelowała dodatnio ze zmianą BMI, tak że większa aktywność przewidywała późniejszy przyrost masy ciała (r = 0.37, p <0.05; Rysunek 2b). Co ważne, ta zależność była wyjątkowa dla obrazów żywności. Aktywność NAcc w odpowiedzi na obrazy nieżywności nie przewidywała przyrostu masy ciała (zwierzęta: r = -0.07; ludzie: r = -0.17; sceny picia: r = 0.01; sceny seksualne: r = -0.26; sceny środowiskowe: -0.03 ). W bezpośrednim porównaniu (przy użyciu standardowych wzorów do kontrastowania wartości r przy użyciu transformacji r do z Fishera), korelacja reaktywności sygnału pokarmowego ze zmianą BMI różniła się od korelacji dla obrazów niespożywczych (p <0.01).

Rysunek 2 

Jądro gromadzi aktywność w obrazach pokarmowych i seksualnych, przewidując odpowiednio przyrost masy ciała i pożądanie seksualne. (A) Anatomiczny ROI lewego NAcc z centralnymi współrzędnymi Talairach (x, y, z) -9, 6, -4 jest wyświetlany na skrawku mózgu. ...

Zależność między aktywnością lewego NAcc a zmianą masy ciała była również widoczna w analizach regresji całego mózgu. Wyniki analiz regresji całego mózgu wykazały, że aktywność w lewym jądrze półleżącym (lNAcc; −9 9 −3) była jedynym regionem wykazującym istotną korelację z BMI na tym progu. Stosując łagodniejszy próg statystyczny (p <0.005), zaobserwowano dodatkowe dodatnie korelacje w przednim zakręcie obręczy (BA 32: 6 50 0) oraz w zakręcie skroniowym dolnym (BA 20; 36-5-33).

Przewidywanie zachowań seksualnych

Tak jak badano reaktywność cue na obrazy żywności jako potencjalne predyktory przybierania na wadze, tak reaktywność cue na obrazy seksualne wykorzystywano do przewidywania pożądania seksualnego (indeksowane w Inwentarzu pożądań seksualnych: samotne pożądanie seksualne (SDI-SSD), które mierzy zainteresowanie w zachowaniu seksualnym przez siebie, i dyadyczne pożądanie seksualne (SDI-DSD), które mierzy zainteresowanie zachowaniem seksualnym z partnerem) (Spector i in., 1996). Aktywność lewej NAcc w odpowiedzi na oglądanie scen seksualnych była dodatnio skorelowana zarówno z samotnym pożądaniem seksualnym (r = 0.36, p = 0.01), jak i diadycznym pożądaniem seksualnym (r = 0.39, p <0.01; Rysunek 2c). Podczas gdy związek między przyrostem masy ciała a aktywnością NAcc był wyjątkowy dla obrazów żywności, związek między pożądaniem seksualnym a aktywnością NAcc był wyjątkowy dla obrazów seksualnych. Żadna z pozostałych kategorii obrazów nie przewidywała pożądania seksualnego (wszystkie r <± 0.20), a korelacja między reaktywnością cue dla scen seksualnych a wynikami SDI różniła się od korelacji obrazów nieseksualnych (p <0.05).

Wyniki analizy eksploracyjnej całego mózgu ujawniły dodatkowe dodatnie korelacje między reaktywnością cue na sceny seksualne a samotnymi i diadycznymi miarami pożądania seksualnego (próg przy p <0.001, minimalna wielkość klastra = 5 wokseli) w regionie kory oczodołowo-czołowej (BA 10:15 58 0) prawy środkowy zakręt skroniowy (BA 20:39 2 −20) i lewy zakręt przyhipokampowy (−21 −27 −16).

Chociaż przewidywano, że liczba partnerów seksualnych zgłoszonych przez uczestników będzie używana jako zmienna ciągła, 26 z 48 powracających uczestników zgłosiło brak partnerów seksualnych. Tak więc, ponieważ ponad połowa badanych nie zgłaszała żadnej aktywności seksualnej w ciągu roku, zachowania seksualne traktowano jako zmienną dyskretną (osoby, które uprawiały seks w ciągu roku [N = 22] w porównaniu z osobami, które tego nie robiły [N = 26]). Aktywność w lewym NAcc podczas oglądania obrazów seksualnych była większa u osób, które zgłosiły aktywność seksualną z co najmniej jednym partnerem (t [46] = 6.30, p <0.0001) Aktywność lewego NAcc nie różniła się między grupami dla żadnego z pozostałych sygnałów obrazowych ( wszystkie P> 14).

Dyskusja

Niniejsze badanie pokazuje, że aktywność nagradzana w odpowiedzi na sygnały apetyczne przewiduje długoterminowe i wynikające z tego wyniki behawioralne. Według badań przeprowadzonych zarówno na ludziach, jak i na zwierzętach, narażenie na sygnały apetyczne zwiększa prawdopodobieństwo, że pożądana substancja zostanie skonsumowana lub zachowane (Stewart i in., 1984; Drummond i in., 1990; Jansen, 1998). Najnowsze prace autorstwa Kober i in. (2010) ujawnili, że strategiom poznawczym mającym na celu zmniejszenie głodu papierosów i jedzenia towarzyszyła zmniejszona aktywność w prążkowiu brzusznym. Martin i Delgado (2011) wykazał podobne ograniczenia aktywności prążkowia podczas skutecznie regulowanych decyzji pieniężnych, sugerując być może, że aktywna samoregulacja może wiązać się ze zmniejszoną wrażliwością na nagrody (Kober i in., 2010; Martin i Delgado, 2011). Badania obrazowe sugerują, że samoregulacja obejmuje równowagę między podkorowymi regionami mózgu reprezentującymi nagrodę, istotność i wartość emocjonalną bodźca oraz regiony ciemieniowo-ciemieniowe związane z kontrolą wykonawczą (Wagner i Heatherton, 2011), w szczególności grzbietowo-boczna kora przedczołowa (Hare, Camerer i Rangel, 2009; Staudinger, Erk i Walter, 2011). Podsumowując, odkrycia te sugerują ogólny wzorzec domeny dla związanej z nagrodą aktywności mózgu, w której podwyższoną aktywność w jądrze półleżącym można wykorzystać jako wskaźnik przyszłych zachowań apetycznych, a zmniejszenie takich zachowań może obejmować układy poznawcze wyższego rzędu. Ponadto istnieją pewne dowody na to, że różnice genetyczne mogą różnicować wpływ na zależność między aktywnością nagrody a wagą (Stice i in., 2010).

Wydaje się prawdopodobne, że stres związany z pierwszym rokiem studiów może być czynnikiem przyczyniającym się do zmian w zachowaniu. Badania na zwierzętach innych niż ludzie wskazują, że stres osłabia przedczołową kontrolę nad zachowaniem (Arnsten, 2009), jednocześnie uwrażliwiając systemy nagrody na biologicznie istotne bodźce (Piazza i Le Moal, 1996). W związku z tym stres może zakłócać wysiłki samoregulacji, ponieważ jest związany ze zmniejszoną kontrolą odgórną z kory przedczołowej w połączeniu z podwyższonymi reakcjami hedonicznymi na bodźce apetytowe (Heatherton & Wagner, 2011). Na przykład znaczna liczba badań pokazuje, że stres i inne negatywne czynniki wpływają na wzrost jedzenia, szczególnie dla tych, którzy próbują kontrolować swoją wagę (Heatherton i Baumeister, 1991). Inne czynniki, takie jak rzadsze ćwiczenia, życie z dala od wpływu rodziców, zmiany codziennej rutyny i snu oraz ich konsekwencje hormonalne, mogą przyczyniać się do wzrostu masy ciała i zmian zachowań seksualnych obserwowanych wśród studentów. Konieczne są przyszłe badania, aby rozdzielić te przypuszczalne mechanizmy.

Jak wspomniano, ekspozycja na sygnał zwiększa aktywność w regionach nagradzanych w mózgu, ale powoduje również spontaniczną aktywność w sieci obserwacji czynności, na przykład gdy palacze spontanicznie angażują obszary mózgu reprezentujące akcję podczas oglądania innych palących (Wagner i in., 2011). Według współczesnych badań nad poznaniem społecznym ekspozycja na sygnały apetyczne stymuluje zachowania poza intencjami lub świadomością ludzi (Bargh i Morsella, 2008). Domniemany mechanizm inicjowania behawioralnego polega na tym, że narażenie na sygnał aktywuje wyobrażenia mentalne, które prowadzą do nieświadomego dążenia do celu, co ostatecznie prowadzi do tych samych rezultatów, co świadome dążenie do celu (Dijksterhuis i in., 2007). Rzeczywiście, nawet jeśli ludzie są świadomi narażenia na sygnały apetyczne, mogą nie zdawać sobie sprawy z wpływu, jaki takie sygnały mają na ich zachowanie (Stacy and Wiers, 2010). Z tej perspektywy ekspozycja na jedzenie lub obrazy seksualne aktywuje mentalne wyobrażenia o ich towarzyszących zachowaniach i aktywuje nieświadome cele angażowania się w te zachowania.

Implikacje z obecnych badań są takie, że istnieją indywidualne różnice w zakresie, w jakim zachodzi pierwsza ekspozycja na sygnały, tak, że niektóre osoby wykazują silniejszą aktywność nagradzającą na sygnały apetyczne, co z kolei może powodować większe zachowywanie się. Należy zauważyć, że reaktywność wskazówek w bieżącym badaniu wykazuje specyficzność materialną, tak że ci, którzy wykazywali podwyższoną aktywność nagradzania obrazów żywności, przybierali na wadze, ale nie angażowali się w więcej zachowań seksualnych i odwrotnie. Zrozumienie, w jaki sposób indywidualne różnice w reagowaniu na nagrody stymulują określone działania, które mają mierzalne długoterminowe wyniki behawioralne, mogą pomóc w opracowaniu bardziej skutecznych strategii zapobiegania niepowodzeniom samoregulacji, takim jak przejadanie się lub angażowanie się w ryzykowną aktywność seksualną. Te badania pokazują, że istnieją ważne długoterminowe konsekwencje indywidualnych różnic w selektywnej reakcji na sygnały na sygnały apetyczne.

Podziękowanie

Dziękujemy Cary Savage, Paulowi Whalenowi, Courtney Rogers, Tammy Moran, Leah Somerville, Kristinie Caudle i Dylan Wagner za ich pomoc w tym projekcie. Ta praca była wspierana przez National Institute of Drug Abuse (DA022582).

Referencje

  1. Arnsten AF. Ścieżki sygnalizowania stresu, które upośledzają strukturę i funkcję kory przedczołowej. Natura Recenzje Neuroscience. 2009; 10: 410 – 422. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  2. Powrót SE, Hartwell K, DeSantis SM, Saladin M, McRae-Clark AL, Cena KL, Moran-Santa Maria MM, Baker NL, Spratt E, Kreek MJ, Brady KT. Reaktywność na prowokację stresu laboratoryjnego przewiduje nawrót do kokainy. Uzależnienie od alkoholu. 2010; 106: 21 – 27. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  3. Bargh JA, Morsella E. Nieświadomy umysł. Perspect Psychol Sci. 2008; 3: 73 – 79. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  4. Brooks SJ, O'Daly OG, Uher R, Friederich HC, Giampietro V, i wsp. Zróżnicowane reakcje neuronalne na obrazy pokarmowe u kobiet z bulimią a jadłowstrętem psychicznym. PLoS ONE. 2011; 6 (7): e22259. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  5. Cloutier J, Heatherton TF, Whalen PJ, Kelley WM. Czy atrakcyjni ludzie są opłacalni? Różnice płciowe w neuronalnych substratach atrakcyjności twarzy. J Cogn Neurosci. 2008; 20: 941 – 951. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  6. Dema KE, Kelley WM, Heatherton TF. Naruszenie ograniczeń żywieniowych wpływa na reakcje na nagrody w Nucleus Accumbens i Amygdala. J Cogn Neurosci. 2010 [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  7. Dijksterhuis A, Chartrand TL, Aarts H. Wpływ primingu i percepcji na zachowania społeczne i dążenie do celu. W: Bargh JA, redaktor. Psychologia społeczna i nieświadomość: automatyzacja wyższych procesów mentalnych. Philadelphia: Psychology Press; 2007. str. 51 – 132.
  8. Drummond DC, Cooper T, Glautier SP. Uwarunkowane uczenie się w uzależnieniu od alkoholu: implikacje leczenia narażenia na bodźce. Br J Addict. 1990; 85: 725 – 743. [PubMed]
  9. Friston K, Holmes A, Worsley K, Poline J, Frith C, Frackowiak R. Statystyczne mapy parametryczne w obrazowaniu funkcjonalnym: ogólne podejście liniowe. Mapowanie ludzkiego mózgu. 1995; 2: 189 – 210.
  10. Hamann S, Herman RA, Nolan CL, Wallen K. Mężczyźni i kobiety różnią się reakcją ciała migdałowatego na wizualne bodźce seksualne. Nat Neurosci. 2004; 7: 411 – 416. [PubMed]
  11. Zając TA, Camerer CF, Rangel A. Samokontrola w podejmowaniu decyzji obejmuje modulację systemu wyceny vmPFC. Nauka. 2009; 324: 646 – 648. [PubMed]
  12. Heatherton TF, Baumeister RF. Obżeranie się jako ucieczka od samoświadomości. Biuletyn Psychologiczny. 1991; 110: 86 – 108. [PubMed]
  13. Heatherton TF. Neuroscience samoregulacji i samoregulacji. Roczny przegląd psychologii. 2011; 62: 363 – 390. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  14. Heatherton TF, Wagner DD. Neurobiologia poznawcza niepowodzenia samoregulacji. Trendy w naukach kognitywnych. 2011; 15: 132 – 139. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  15. Janes AC, Pizzagalli DA, Richardt S, de BFB, Chuzi S, Pachas G, Culhane MA, Holmes AJ, Fava M, Evins AE, Kaufman MJ. Reaktywność mózgu na wskazówki dotyczące palenia przed rzuceniem palenia przewiduje zdolność do utrzymania abstynencji tytoniowej. Biol Psychiatry. 2010; 67: 722 – 729. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  16. Jansen A. Uczący się model objadania się: reaktywność i ekspozycja na bodźce. Behav Res Ther. 1998; 36: 257 – 272. [PubMed]
  17. Kober H, Mende-Siedlecki P, Kross EF, Weber J, Mischel W, Hart CL, Ochsner KN. Ścieżka przedczołowo-prążkowia leży u podstaw poznawczej regulacji głodu. Proc Natl Acad Sci US A. 2010; 107: 14811 – 14816. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  18. Martin LN, Delgado MR. Wpływ regulacji dotyczących emocji na podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka. J Cogn Neurosci. 2011 [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  19. Neto LL, Oliveira E, Correia F, Ferreira AG. Jądro ludzkie obciąża: gdzie to jest? Badanie stereotaktyczne, anatomiczne i rezonansu magnetycznego. Neuromodulacja. 2008; 11: 13 – 22. [PubMed]
  20. Passamonti L, Rowe JB, Schwarzbauer C, Ewbank MP, von dem Hagen E, Calder AJ. Osobowość przewiduje reakcję mózgu na oglądanie apetycznych potraw: neuronalna podstawa czynnika ryzyka przejadania się. J Neurosci. 2009; 29: 43–51. [PubMed]
  21. Piazza PV, Le Moal M. Rola stresu w samopodawaniu narkotyków. Trendy w naukach farmakologicznych. 1998; 19: 67 – 74. [PubMed]
  22. Spector IP, Carey MP, Steinberg L. Inwentaryzacja pożądania seksualnego: rozwój, struktura czynników i dowody wiarygodności. J Sex Marital Ther. 1996; 22: 175 – 190. [PubMed]
  23. Stacy AW, Wiers RW. Ukryte poznanie i uzależnienie: narzędzie do wyjaśniania zachowań paradoksalnych. Annu Rev Clin Psychol. 2010; 6: 551 – 575. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  24. Staudinger MR, Erk S, Walter H. Dorsolateral kory przedczołowej moduluje kodowanie nagrody prążkowia podczas ponownej oceny przewidywania nagrody. Kora mózgowa. 2011; 21: 2578 – 2588. [PubMed]
  25. Stewart J, de Wit H, Eikelboom R. Rola bezwarunkowych i uwarunkowanych efektów leków w samopodawaniu opiatów i stymulantów. Psychol Rev. 1984; 91: 251 – 268. [PubMed]
  26. Stice E, Yokum S, Bohon C, Marti N, Smolen A. Reagowanie obwodów nagrody na jedzenie przewiduje przyszły wzrost masy ciała: moderujący wpływ DRD2 i DRD4. Neuroobraz. 2010; 50: 1618 – 1625. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
  27. Stoeckel LE, Weller RE, Cook EW, 3rd, Twieg DB, Knowlton RC, Cox JE. Powszechna aktywacja systemu nagród u otyłych kobiet w odpowiedzi na zdjęcia wysokokalorycznych pokarmów. Neuroimage. 2008; 41: 636 – 647. [PubMed]
  28. Wagner DD, Dal Cin S, Sargent JD, Kelley WM, Heatherton TF. Spontaniczna reprezentacja akcji u palaczy podczas oglądania dymu postaci z filmu. J Neurosci. 2011; 31: 894 – 898. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]