Assinaturas neurais aberrantes da tomada de decisão: Jogadores patológicos demonstram hipersensibilidade cortico-estriatal a apostas extremas

• 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

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Destaques

• Os jogadores patológicos mostram uma resposta neural em forma de U a apostas apetitivas e aversivas.
• Essa hipersensibilidade é encontrada em uma rede corticoestriada, ou seja, caudada e DLPFC.
• A sensibilização desta rede pode constituir um marcador neural do jogo compulsivo.
• Um futuro enfoque nesta rede e nos mecanismos relacionados à ação e aos resultados é proposto.

Sumário

O jogo patológico é um transtorno aditivo caracterizado por um desejo irresistível de jogar, apesar das graves conseqüências. Uma das características do jogo patológico é a tomada de decisão mal-adaptativa e altamente arriscada, que tem sido associada à desregulação de regiões cerebrais relacionadas à recompensa, como o estriado ventral. No entanto, estudos anteriores produziram resultados contraditórios em relação à implicação dessa rede, revelando hipoterapia ou hipersensibilidade a ganhos e perdas monetárias. Uma possível explicação é que o cérebro do jogo pode estar deturpando os benefícios e custos ao ponderar os resultados potenciais, e não os ganhos e perdas em si. Para resolver este problema, investigamos se o jogo patológico está associado a uma atividade cerebral anormal durante decisões que ponderam a utilidade de possíveis ganhos contra possíveis perdas. Jogadores patológicos e indivíduos humanos saudáveis ​​foram submetidos à ressonância magnética funcional enquanto aceitavam ou rejeitavam apostas mistas de ganho / perda com cinquenta e cinquenta chances de ganhar ou perder. Ao contrário de indivíduos saudáveis, os jogadores mostraram um perfil de resposta em forma de U, refletindo a hipersensibilidade às apostas mais apetecíveis e mais aversivas em uma rede executiva córtico-estriada, incluindo o córtex pré-frontal dorsolateral e o núcleo caudado. Essa rede está preocupada com a avaliação de contingências ação-resultado, monitorando ações recentes e antecipando suas conseqüências. A desregulação desta rede específica, especialmente para apostas extremas com grandes consequências potenciais, oferece uma nova compreensão da base neural do jogo patológico em termos de associações deficientes entre as ações do jogo e seu impacto financeiro.

Palavras-chave

• Tomando uma decisão;
• Jogo patológico;
• Hipersensibilidade cortico-estriatal;
• fMRI;
• Aversão à perda;
• Recompensa

Introdução

O jogo patológico é um distúrbio mental caracterizado por um desejo irresistível de se envolver em apostas monetárias, apesar das conseqüências prejudiciais. Com uma prevalência atingindo 1-2% em muitas sociedades ocidentais (Welte et al., 2008 e Wardle e outros, 2010), esta desordem constitui um grave problema de saúde pública e pessoal. O jogo patológico foi classificado recentemente como um vício comportamental e compartilha muitos sintomas centrais com dependência de drogas, como abstinência, tolerância e alta preocupação (Petry, 2007 e Leeman e Potenza, 2012).

A tomada de decisão arriscada é uma característica importante do jogo patológico. De fato, os jogadores têm uma alta tolerância ao risco (Clark, 2010 e Brevers e outros, 2013), e o jogo patológico tem sido associado a alterações de regiões dopaminérgicas ligadas a recompensa, risco e motivação, como o estriado ventral e o córtex pré-frontal ventromedial (vmPFC) (van Holst e outros, 2010, Limbrick-Oldfield et al., 2013 e Potenza, 2014). Entretanto, enquanto alguns estudos descobriram hipoativação da via de recompensa mesolímbica em resposta à antecipação ou resultado de recompensas ( Reuter et al., 2005, de Ruiter et al., 2009 e Balodis et al., 2012), outros estudos relataram hiperactivação do mesmo caminho para a recompensa antecipada ( van Holst e outros, 2012 e Worhunsky e outros, 2014), perdas antecipadas (Romanczuk-Seiferth et al. 2015) ou pistas de jogo ( Crockford et al., 2005 e Goudriaan et al., 2010). Curiosamente, estudos de tomografia por emissão de pósitrons (PET) não revelaram diferenças gerais entre jogadores e controles saudáveis ​​na magnitude da liberação de dopamina no estriado ( Joutsa et al., 2012 e Linnet e outros, 2011), mas mostrou uma correlação positiva entre a libertação de dopamina do estriado e a gravidade do jogo (Joutsa et al. 2012) e liberação de dopamina e excitação do jogo (Linnet et al. 2011). Esses padrões de resposta discrepantes são refletidos em dois relatos principais do jogo patológico. Por um lado, a teoria da deficiência de recompensa prevê um sistema de recompensa hipossensível devido a um receptor D2 de dopamina disfuncional encontrado em dependentes químicos ( Blum et al., 1990 e Noble e outros, 1991) e jogadores ( Comings e outros, 1996 e Comings e outros, 2001). Um tom dopaminérgico mais baixo no cérebro levaria os jogadores a buscar maiores recompensas, a fim de alcançar o limiar no qual uma "cascata de recompensa" é iniciada no cérebro. Por outro lado, a teoria da sensibilização prevê um forte viés motivacional em relação aos objetos de dependência ( Robinson e Berridge, 1993 e Robinson e Berridge, 2008) levando a hipersensibilidade em regiões dopaminérgicas. Nos jogadores, a motivação para jogar seria desencadeada por pistas de jogo no ambiente, que anulariam o valor de incentivo de fontes alternativas de recompensa ( Goldstein e Volkow, 2002 e Goldstein et al., 2007).

Essas discrepâncias ressaltam que a base neural do jogo patológico permanece instável. Embora estudos contrastando punições e recompensas monetárias possam abordar como os valores de decisão são computados no cérebro, eles não abordam como ganhos e perdas são integrados durante o jogo. Recentemente, desenvolvemos uma tarefa de jogo que investiga as magnitudes dos valores de ganho e perda separadamente, bem como a forma como os ganhos e perdas são equilibrados uns contra os outros em apostas “mistas” (ganho / perda) (Gelskov et al. 2015). Ao equilibrar ganhos e perdas, as pessoas tendem a ser mais sensíveis a perdas potenciais do que a ganhos equivalentes, um viés de decisão conhecido como aversão à perda (Kahneman e Tversky 1979). Na prática, as pessoas normalmente rejeitam as apostas 50 / 50, a menos que consigam ganhar o dobro do que podem perder. Estudos prévios usando apostas mistas com participantes saudáveis ​​descobriram que a avaliação separada de ganhos e perdas envolvia regiões alvo dopaminérgicas relacionadas à recompensa, especificamente o corpo estriado ventral e a CPM vm (Tom et al. 2007). No entanto, quando toda a aposta ganho / perda é levada em conta (ou seja, ganho potencial, perda potencial e as conseqüências de ganhar ou perder), outros estudos encontraram um papel importante para a amígdala na aversão à perda (De Martino e outros, 2010 e Gelskov et al., 2015). No presente estudo, usamos essa tarefa em uma população que sofre de vício em jogos de azar como um meio de obter insights sobre decisões baseadas em valores aberrantes.

Recentemente, um estudo comportamental descobriu que os jogadores problemáticos têm menos aversão à perda do que os controles (Brevers et al. 2012, mas veja também Giorgetta et al. 2014). Aqui, perguntamos se o jogo patológico pode refletir um equilíbrio deficitário de possíveis ganhos contra perdas durante a tomada de decisão. Em um estudo recente, descobrimos que a atividade da amígdala e do corpo estriado ventral refletia o grau de aversão à perda em participantes saudáveis ​​quando eles decidiram aceitar ou rejeitar apostas extremas de perda de ganho (Gelskov et al. 2015). Aqui, usamos o comportamento de jogo individual para investigar como o processo de tomada de decisão é ajustado pela variação inter-individual na aversão à perda (ou seja, mais ou menos avessos à perda) e se a aversão à perda também é refletida nas áreas relacionadas a recompensa mesolímbica em jogadores . Para abordar essas questões, usamos a ressonância magnética funcional e uma tarefa de jogo em que os participantes tiveram que aceitar ou rejeitar apostas mistas com base na razão entre o valor absoluto de ganho e perda. Nosso desenho de estudo nos permitiu abordar se os jogadores patológicos equilibram valores positivos e negativos diferentemente de controles saudáveis ​​e se a integração de razões ganho-perda nas decisões de jogo está associada com atividade anormal em regiões do cérebro envolvidas na tomada de decisão baseada em valor.

Material e métodos

Participantes

Catorze jogadores patológicos masculinos não medicados (média de idade em anos: 29.43; SD: 6.05; faixa: 20-40) e 15 indivíduos saudáveis ​​(todos do sexo masculino; idade média em anos: 29.87; SD: 6.06; faixa: 21– 38) foram recrutados especificamente para este estudo. Dois jogadores adicionais foram inicialmente digitalizados, mas excluídos antes da inclusão na análise porque eles entenderam mal a tarefa: Um participante só respondeu ao aceitar uma aposta, enquanto outro participante pensou que todas as apostas seriam pagas no final da sessão. Os jogadores foram recrutados através de um centro de tratamento dinamarquês para jogo patológico. Nenhum participante teve problemas adicionais de saúde mental além do jogo patológico baseado na entrevista clínica estrutural para o DSM-IV, Eixo I (SCID-I, versão de pesquisa, versões de pacientes e não pacientes; First et al. 2002), incluindo distúrbios como uso de drogas ou dependência. A presença de jogo patológico foi confirmada por entrevista estrutural baseada no módulo SCID para jogo patológico. Todos os jogadores tinham uma pontuação no South Oaks Gambling Screen (SOGS) acima de 5 (tabela 1; Lesieur e Blume 1987; As versões dinamarquesas dos módulos SOGS e SCID foram traduzidas por J. Linnet). Os participantes foram selecionados para compatibilidade MR, história de distúrbios neurológicos, e assinaram os termos de consentimento informado. O estudo foi aprovado sob o protocolo ético KF 01-131 / 03, emitido pelo comitê de ética local.

Tabela 1.

Características demográficas e neuropsicológicas dos participantes

Abreviaturas: SOGS, South Oaks Gambling Screen; AUDIT, Teste de Identificação de Desordens do Uso de Álcool; WAIS, Wechsler Adult Intelligence Scale; BDI, Inventário de Depressão de Beck; BIS-11, Barratt Impulsiveness Scale, 11th ed., GAD-10, teste de Transtorno de Ansiedade Generalizada; DOSPERT, Escala de Captura de Risco Específica de Domínio.

a

Nível educacional mais alto (pontuação): 1 = ensino médio inferior / geral, 2 = educação e treinamento vocacional, 3 = ensino médio, 4 = diploma universitário profissional, 5 = bacharelado ou similar, 6 = mestrado.

b

Um jogador não completou a tela de AUDITORIA, um não completou a tela de tabagismo e educacional. Um participante de controle não completou o questionário BIS-11.

c

Teste de permutação não paramétrico usado devido a distribuições não normais.

Opções de mesa

Os participantes foram testados em dois dias separados com 1–2 semanas de intervalo. Durante a primeira sessão de teste, os participantes foram submetidos a testes neuropsicológicos, questionários e entrevistas (ver tabela 1) Os participantes também receberam 200 coroas dinamarquesas (ou seja, a moeda monetária dinamarquesa, DKK, 1 DKK ≈ 0.16 dólar americano), que eles deveriam trazer de volta na semana seguinte para a sessão de teste de fMRI como aposta de jogo.

Tarefa de jogo e estímulos

Durante a sessão de fMRI, os participantes realizaram uma tarefa de jogo, que exigia que eles aceitassem ou rejeitassem apostas mistas de ganhos e perdas com igual probabilidade de ganhar ou perder (FIG. 1UMA). Em cada ensaio, os indivíduos foram apresentados a um gráfico de pizza com um valor de ganho potencial ou um valor de perda potencial, de acordo com a condição principal (ou seja, condições de “perda primeiro” ou “ganho primeiro”). Após um tempo de exibição variável (2–5 s), a segunda quantia da aposta mista foi apresentada e os participantes decidiram aceitar ou rejeitar a aposta atual pressionando um dos dois botões do scanner. Ambos, a primeira "fase de apresentação de magnitude" e a "fase de decisão" subsequente foram agitadas em etapas de 0.5 s (ou seja, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5 e 5 s) pseudo-aleatoriamente de ensaio para ensaio. As instruções foram lidas em voz alta para os participantes, onde após completaram uma curta sessão de treinamento até se familiarizarem com a tarefa. Os participantes foram informados de que nenhum feedback seria fornecido sobre o resultado de apostas únicas durante a varredura, mas que após a sessão de fMRI, o computador selecionaria duas apostas aleatórias: as que haviam sido aceito durante a sessão de jogo, seria “jogado fora” e os participantes ou perderiam dinheiro de sua doação ou ganhariam dinheiro adicional, enquanto se tivessem rejeitado a aposta, nenhum jogo 50 / 50 foi jogado fora. Os participantes foram orientados a seguir seus "sentimentos viscerais" e que não havia respostas certas ou erradas.

FIG. 1. 

Tarefa de jogo no scanner, matriz de estímulo e comportamento de escolha. A) Paradigma de fMRI relacionado a eventos; os participantes primeiro receberam uma perda potencial ou um valor de ganho potencial (ou seja, a magnitude da fase de “Apresentação”). Então, quando ambos os valores foram apresentados, os participantes escolheram se aceitam ou rejeitam a aposta (ou seja, fase de “Decisão”). Intervalos entre tentativas (ITIs) testes separados. NB: “kr” = “DKK”. B) Mapa de calor com código de cores que representa as taxas de jogo (ganho / perda). Os estímulos consistiam em 64 proporções de ganho-perda diferentes, correspondendo a 8 valores de ganho potencial (68-166 DKK; incrementos de 14) por 8 valores de perda potencial (34-83 DKK; incrementos de 7). O código de cores reflete as proporções do menor (0.82) ao maior (4.9). Todas as razões de ganho / perda foram apresentadas duas vezes em ordem aleatória, uma vez em uma condição de “ganho primeiro” e uma vez em uma condição de “perda primeiro”. C) Mapas de calor codificados por cores que representam padrões de escolha para jogadores (esquerda) e controles (direita). O código de cores do preto ao vermelho, do amarelo ao branco reflete a porcentagem crescente de apostas aceitas (preto ➔ branco: 0–100%). D) Coeficiente de aversão à perda, lambda (λ), para todos os participantes. Observe a distribuição enviesada correta. O teste de permutação não paramétrica indicou uma tendência de menor aversão à perda em jogadores patológicos em comparação com controles saudáveis ​​(P = 0.077).

Opções de figura

Os estímulos consistiram em apostas mistas apresentadas em gráficos de pizza amarelos e roxos com um valor monetário (ou seja, ganhos e perdas potenciais em moeda dinamarquesa) apresentado em cada metade do gráfico (FIG. 1UMA). Os estímulos 64 combinaram as quantidades potenciais de ganho 8 (68-166 DKK; em incrementos de 14 DKK), com as perdas potenciais 8 (34-83 DKK; em incrementos de 7 DKK; FIG. 1B). As 64 apostas mistas foram apresentadas uma vez em uma condição de “ganho primeiro” e uma vez em uma condição de “perda primeiro”, resultando em um total de 128 tentativas. Cada um dos estímulos pertencia a uma das 8 classes, identificadas pelo ângulo do gráfico de pizza que foi girado em 45 ° (0 ° –360 °) para cada classe. Assim, embora cada quantidade (por exemplo, + 82 DKK) tenha aparecido 16 vezes, ela foi apresentada apenas uma vez na mesma posição física na tela por condição principal (ganho ou perda primeiro), para evitar quaisquer efeitos de repetição de baixo nível. Para garantir que os participantes estivessem atentos à tarefa e para aumentar a quantidade de proporções abaixo de 1, adicionamos 18 tentativas de captura altamente desvantajosas. Esses testes combinaram 3 valores de baixo ganho (ou seja, 34, 41, 48 DKK) com 3 valores de alta perda (ou seja, 138, 152, 166 DKK). Todos os sujeitos rejeitaram pelo menos 89% dos ensaios de captura, indicando que os sujeitos prestaram atenção à tarefa (os jogadores rejeitaram 98% de todos os ensaios de captura; intervalo: 95-100%; sujeitos de controle rejeitaram 98.9% dos ensaios de captura; intervalo 89-100 %). Não houve diferença na proporção de tentativas de captura rejeitadas entre os grupos (P = 0.61, t (27) = 0.52, SD = 2.99). Finalmente, adicionamos 24 testes de “linha de base”: gráficos de setores vazios sem quaisquer valores (observe que nem os testes de captura nem os testes de linha de base foram usados ​​na análise comportamental ou incluídos como regressores de interesse). Os estímulos foram apresentados e os pressionamentos de botão registrados usando o software E-Prime 2.0 (Psychology Software Tools, Pittsburgh, PA).

Com base nas escolhas do participante nas 128 tentativas regulares, calculamos o grau individual de aversão à perda, lambda (λ), ajustando uma regressão logística à resposta binária de cada participante (aceitar / rejeitar). Em contraste com Tom et al. (2007), usamos a razão ganho / perda total das apostas combinadas como variável independente para derivar o lambda de “limite de decisão” individual em cada participante. Isto deveu-se ao nosso foco na relação completa do jogo nas análises de fMRI, em vez dos valores de ganho e perda únicos. O Lambda foi estimado como a razão de ganho / perda para a qual a probabilidade de aceitar um teste foi igual à probabilidade de não aceitar um teste (ou seja, 0.5).

Imagem de ressonância magnética

Varreduras cerebrais funcionais e estruturais foram adquiridas usando um scanner de ressonância magnética Siemens Magnetom Trio 3 T com uma bobina de cabeça de 8 canais. A ressonância magnética funcional dependente do nível de oxigênio no sangue (BOLD) foi coletada usando uma sequência de imagem ecoplanar ponderada em T2 * (295 volumes; 41 cortes; resolução isotrópica de 3 mm; tempo de repetição: 2430 ms; tempo de eco: 30 ms; ângulo de rotação: 90 °; campo de visão: 192 mm, plano horizontal) otimizado para detectar o sinal BOLD no córtex orbitofrontal (Deichmann et al. 2003) As fatias foram orientadas axialmente e a direção de codificação de fase foi ântero-posterior. Observe que a orientação do campo de visão não permitiu a cobertura total do córtex parietal superior. Uma varredura estrutural tridimensional de alta resolução de todo o cérebro foi adquirida usando uma sequência de gradiente de aquisição rápida preparada por magnetização T1 (MPRAGE) para fins de co-registro manual (voxels isotrópicos de 1 mm; FOV: 256 mm; aquisição matriz 256 × 256; TR: 1540; TE: 3.93 ms, tempo de inversão: 800 ms e um ângulo de inversão de 9 °) e criação de um modelo anatômico normalizado específico de grupo para exibição de mapas funcionais nas figuras. Os primeiros dois volumes foram descartados como varreduras simuladas para permitir que o campo atingisse o estado estacionário.

Análise de dados de fMRI

Os dados de fMRI foram analisados ​​usando o software SPM8 (Wellcome Department of Cognitive Neurology). O pré-processamento incluiu correção de tempo de corte, realinhamento espacial para a imagem média, co-registro manual de imagens, normalização para uma imagem EPI padrão (ou seja, imagem modelo MNI; voxels funcionais de 2 × 2 × 2 mm), suavização usando um isotrópico 8 mm de largura total na metade do kernel gaussiano máximo e filtragem temporal passa-alta (frequência de corte 1/128 Hz). O modelo linear geral (GLM) estimou uma expansão de Volterra de 24 parâmetros dos 6 parâmetros estimados de realinhamento de corpo rígido de movimento, que foram incluídos como regressores sem interesse, conforme descrito em Friston et al. (1996). Também incluímos regressores adicionais para tentativas de captura, tentativas de erro (ou seja, 250 ms> tempo de reação> 2500 ms e tentativas sem resposta), bem como dois “regressores de pressão de botão” modelando a ativação do motor relacionada a pressionamentos de botão com o dedo. Em cinco indivíduos, os volumes cerebrais foram excluídos devido ao movimento excessivo da cabeça (ou seja, movimento global da cabeça acima de 8 mm, movimento da cabeça local acima de 2 mm) e DVARS (ou seja, a raiz quadrada média (RMS) alteração no sinal BOLD de volume para volume, onde «D» se refere à derivada temporal de cursos de tempo e «VARS» à variação RMS sobre voxels acima de 5% de mudança no sinal BOLD global, conforme definido em Power et al., (2012)).

Em cada participante, capturamos mudanças de sinal BOLD relacionadas à tarefa usando um GLM, que modelou a fase de apresentação da magnitude e a fase de decisão de cada tentativa (ver FIG. 1UMA). As mudanças no sinal BOLD durante a fase de apresentação da magnitude foram divididas em “eventos de ganho” e “eventos de perda” separados, cada um modelado com suas quantidades individuais como modulações lineares paramétricas. As alterações no sinal BOLD durante a tomada de decisão foram parametricamente moduladas com a relação ganho-perda absoluta, incluindo uma modulação polinomial de primeira ordem (ie linear) e segunda (ou seja, quadrática) (isto é, ganho / perda)²). Todos os regressores de interesse foram convolvidos com a função de resposta hemodinâmica canônica.

As estimativas de parâmetros individuais para modulação polinomial de primeira e segunda ordem de taxas crescentes de ganho-perda foram então inseridas em duas análises de grupo de segundo nível separadas. Esses testes t de segundo nível incluíram o escore de aversão à perda individual (ie, lambda) como covariável para modelar a influência de diferenças individuais na aversão à perda. Um modelo separado de segundo nível incluiu as pontuações individuais do SOGS como índice de gravidade do jogo. Diferenças na resposta BOLD regional entre jogadores e controles foram avaliadas usando o teste t de duas amostras. Ao nível do grupo, os clusters foram considerados significativos se excederem um limiar de P <0.05 corrigido para múltiplas comparações com correção de erro familiar em todo o cérebro (ou seja, em um nível de cluster), usando um limiar de entrada de P_{Não corrigida} <0.001. Além disso, várias ativações de tendência em estruturas cortico-límbicas relevantes são relatadas em P_{Não corrigida} <0.001. As coordenadas são exibidas no espaço estereotáxico MNI. Com o objetivo de destacar os principais clusters de ativação BOLD (ou seja, caudado e DLPFC, FIG. 4) e realização de gráficos de dispersão de estimativas de parâmetros com base em comportamentos individuais (por exemplo, plotagem da aversão à perda na amígdala e gravidade do jogo em precuneus, FIG. 5), criamos máscaras anatômicas para essas regiões usando o PickAtlas da WFU (Maldjian et al. 2003). Para as máscaras cobrindo caudado bilateral, amígdala e precuneus, usamos máscaras atlas "AAL" predefinidas (Tzourio-Mazoyer et al. 2002), enquanto que para a máscara DLPFC, construímos uma máscara cobrindo as áreas de Brodmann 8 – 10, 46 e o giro frontal médio (MFG). Observe que nenhuma dessas máscaras foi usada para melhorar os resultados da fMRI relatados no texto principal ou nas tabelas.

Resultados

Dados demográficos e neuropsicológicos

Dados demográficos e neuropsicológicos estão listados tabela 1. Os grupos não diferiram significativamente em relação à idade, lateralidade, ansiedade geral ou dependência de álcool. No entanto, os jogadores mostraram dependência de tabagismo um pouco maior, menor nível educacional, maior impulsividade geral e diferiram na forma como percebiam os riscos em comparação com os controles não relacionados ao jogo. É importante ressaltar que todos os jogadores tiveram um SOGS superior a 5, indicando que estavam todos na faixa patológica (mediana: 10; faixa: 6-19). Em contraste, todos, exceto dois sujeitos de controle, pontuaram 0 no mesmo teste (mediana: 0; faixa: 0-3), indicando que não há problemas com o jogo.

A depressão é uma co-morbidade comum em jogadores patológicos, e consistentemente, também encontramos um aumento substancial nos sintomas depressivos no grupo de jogo em comparação com o grupo controle. No entanto, não houve correlação entre o comportamento de jogo (ou seja, λ) e os escores do BDI nos jogadores (R = 0.2739, P = 0.3651).

Também encontramos uma diferença significativa no desempenho nos subtestes do WAIS investigando os níveis de vocabulário e conhecimento geral (“informação”). Novamente, não encontramos correlações entre essas medidas e o comportamento do jogo (isto é, correlação entre as informações do WAIS e λ: R = 0.0124, P = 0.9679; e entre o vocabulário WAIS e λ: R = 0.2320, P = 0.4456).

Dados comportamentais

FIG. 1C mostra a distribuição de apostas aceitas para uma dada proporção de ganho-perda para jogadores e controles. A maioria dos participantes mostrou consistentemente um comportamento avesso à perda: Eles aceitaram uma determinada aposta apenas quando o valor do ganho claramente excedeu o valor da perda (ou seja, lambda> 1). Os jogadores tendem a ser menos avessos à perda. A proporção média de ensaios aceitos vs. rejeitados em jogadores foi de 65% vs. 35%, e nos controles, 55% vs. 45%, mas a variabilidade interindividual foi substancial em ambos os grupos: a mediana de lambda em jogadores foi 1.45 (DP = 0.49; média = 1.45; intervalo: 0.56–2.59), com uma distribuição positivamente distorcida de λ's (coeficiente de assimetria de 0.42), enquanto a mediana de lambda em controles saudáveis ​​foi de 1.82 (DP = 0.83; média = 1.83; intervalo: 1.01–3.83; assimetria positiva: 0.93). Portanto, a diferença em lambda entre os grupos atingiu apenas uma significância limítrofe (P = 0.077; t (27) = 1.47). Observe que a distribuição lambda não era normal (teste de normalidade de Shapiro-Wilks: P = 0.0353, W = 0.9218). Portanto, empregamos um teste de permutação aleatória com base na reamostragem (também conhecido como teste de randomização) para avaliar as diferenças em lambda entre jogadores patológicos e controles saudáveis. O número de iterações usadas foi 10.000.

O número de tentativas de erro foi comparável entre os grupos. Os apostadores como um grupo tiveram testes de erro 30 (não-resposta 15, 15 respostas muito rápidas ou lentas) com testes de erro 0-8 por assunto. Controlar assuntos feitos em erros 27 totais (16 sem resposta, 11 respostas muito rápidas ou lentas) com testes de erro 0 – 8 por assunto. Os tempos médios de resposta também foram semelhantes entre os grupos (P = 0.66; t (27) = 0.45; jogadores: 927 ms; SD = 240; controles: 959 ms; SD = 122). As decisões de aceitar ou rejeitar uma aposta eram mais difíceis quando a utilidade subjetiva dos ganhos e perdas eram semelhantes. Isso se refletiu nos tempos de resposta, uma vez que ambos os grupos responderam mais lentamente quando a distância euclidiana entre a razão de ganho / perda individual e o lambda médio do grupo diminuiu (jogadores: R = 0.15, P <0.001; controles: R = 0.15, P <0.001).

Aumento linear na atividade neural com aumento das taxas de ganho-perda

Na fase de tomada de decisão, um grande agrupamento bilateral no córtex cingulado anterior (ACC) e na vmPFC (P <0.001; x, y, z = - 8, 40, 6; Z = 4.75; k = 759), córtex cingular médio bilateral e precuneus adjacente, (P <0.001; x, y, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.43; k = 1933), e giro frontal superior (SFG; P <0.001; x, y, z = 18, 38, 56; Z = 4.34; k = 633) mostrou um aumento linear na resposta BOLD com taxas de ganho-perda cada vez maiores em todos os 29 participantes. FIG. 2 mostra que este efeito linear foi impulsionado principalmente pelos jogadores, que mostraram um aumento gradual da resposta BOLD com rácios de aposta cada vez mais apetitosos na porção pré-escrotal do ACC (P <0.001; x, y, z = - 8, 36, 8; Z = 5.18; k = 518; FIG. 2A) e o direito vmPFC (P = 0.003; x, y, z = 8, 34, - 10; Z = 4.23; k = 307), bem como no meio do cíngulo / pré-cuneiforme (P = 0.031; x, y, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.40; k = 188), giro temporal inferior direito / para-hipocampo (P = 0.002; x, y, z = 34, 2, - 30; Z = 4.23; k = 329), e giro pós-central (P = 0.001; x, y, z = 62; - 20, 44; Z = 4.11; k = 356). Os indivíduos de controle, por outro lado, mostraram grupos de ativação dispersos em uma variedade de áreas (pré-cuneiforme esquerdo: P <0.001; x, y, z = - 6, - 58, 32; Z = 4.72; k = 1010; giro lingual direito: P = 0.002; x, y, z = 18; - 86, - 8; Z = 4.67; k = 332; cuneus esquerdo: P = 0.028; x, y, z = - 14, - 100, 10; Z = 4.27; k = 193; e lobo posterior direito do cerebelo: P = 0.001; x, y, z = 42, - 70, - 34; Z = 4.09; k = 351) com pico de ativação no giro angular esquerdo (P <0.001; x, y, z = - 48, - 60, 30; Z = 5.06; k = 433; FIG. 2B). Embora não tenhamos encontrado reduções significativas na ativação de apostas cada vez mais apetitivas, encontramos tendências na ínsula anterior do grupo controle (L: P <0.001, não corrigido; x, y, z = - 32, 24, - 2; Z = 3.83; k = 74; R: P <0.001, não corrigido; x, y, z = 42, 24, 4; Z = 3.64; k = 14). Ao comparar os grupos, não foram encontradas diferenças significativas. No entanto, os jogadores mostraram uma tendência em direção a um maior aumento na atividade com apostas cada vez mais apetitivas no ACC pré-natal esquerdo (P <0.001, não corrigido; x, y, z = - 8, 36, 6; Z = 4.33; k = 98; FIG. 2C). Os resultados que mostram o impacto do grau individual de aversão à perda no aumento linear da atividade neural com proporções crescentes podem ser encontrados na Tabela Complementar 1 e na Tabela Suplementar 1.

FIG. 2. 

Mapas estatísticos de pontuação t codificados por cores: regiões do cérebro que mostram uma relação linear positiva entre a resposta BOLD e as taxas de ganho-perda crescentes das apostas A) nos jogadores, B) nos controles e C) contrastando os dois grupos. Ao contrastar os grupos, a ativação do BOLD revelou uma diferença de tendência no ACC pré-natal (jogadores> controles). Os mapas são limitados em P <0.001 (não corrigido) e exibido em um modelo anatômico normalizado específico de grupo com base em imagens T1 estruturais.

Opções de figura

Aumento quadrático da atividade neural com aumento das taxas de ganho-perda

Ao combinar o sinal BOLD de todos os participantes, uma grande rede de áreas pré-frontais no lobo frontal dorsal e mesial mostrou um aumento quadrático na atividade neural com o aumento das razões de ganho-perda atingindo o SFG dorsal direito (P <0.001; x, y, z = 12, 24, 60; Z = 5.38; k = 1769). Outras ativações para este contraste incluíram o giro frontal médio esquerdo (P <0.001; x, y, z = - 38, 10, 50; Z = 4.81; k = 605), giros angulares bilaterais (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), giro frontal inferior esquerdo (P = 0.004; x, y, z = - 42, 26, - 16; Z = 4.09; k = 330), e giro temporal inferior direito (P = 0.001; x, y, z = 66, - 14, - 22; Z = 4.30; k = 409). Como mostrado em FIG. 3Análises separadas para cada grupo revelam que esse efeito só foi consistente em jogadores. Nos jogadores, várias áreas cerebrais apresentaram aumentos quadráticos em função das relações de jogo, incluindo um grande grupo pré-frontal bilateral cobrindo as partes dorso-laterais dos giros frontais médios e superiores, e um grupo subcortical focalizado cobrindo a cabeça e o corpo dos caudados esquerdo e direito núcleos (FIG. 3UMA; lista completa de ativações pode ser encontrada em tabela 2). Em contraste, o perfil de atividade nos controles não refletiu qualquer modulação quadrática da atividade com aumento da taxa de ganho-perda (FIG. 3B; tabela 2).

FIG. 3. 

Mapas t-score estatísticos codificados por cores: Regiões cerebrais mostrando uma relação quadrática positiva entre a resposta BOLD e as taxas de ganho-perda aumentadas dos jogos em A) jogadores, B) controles e C) contrastando os dois grupos. Mapas são limitados em P <0.001 (não corrigido).

Opções de figura

Tabela 2.

Resultados funcionais da RM: aumentos quadráticos na atividade BOLD regional, com proporções crescentes de gamble.

P <0.05, FWE corrigido no nível do cluster.

⁎

Máximos locais dentro do cluster com pontuação Z> 4.

Opções de mesa

Ao contrastar jogadores com controles, encontramos uma modulação quadrática significativamente mais forte da atividade neural com relação ganho-perda em um grande conjunto de regiões cerebrais (FIG. 3C), incluindo o grande cluster cortico-estriatal bilateral. Dentro deste agrupamento, o núcleo caudado esquerdo mostrou a diferença de grupo mais forte no nível subcortical e o DLPFC direito apresentou o efeito de grupo mais forte no nível cortical. A lista completa de clusters de ativação é fornecida em tabela 2. Digno de nota, nenhum cluster apresentou modulação quadrática mais forte da atividade neural com relação ganho-perda nos controles comparados aos jogadores.

Deve também ser notado que o aumento NEGRITO quadrática para apostas aversivas e apetitivas sobreviveram em jogadores mesmo quando incluindo IDB ou as pontuações WAIS como covariáveis ​​nos testes-t de segundo nível (ou seja, para modelar o efeito da depressão, vocabulário ou níveis de conhecimento gerais , diferindo entre os grupos de acordo com os testes comportamentais, ver tabela 1). Os resultados, nos quais o efeito da depressão foi modelado a partir do aumento quadrático na atividade neural com taxas crescentes, podem ser encontrados na Figura Suplementar 2.

Para ilustrar a forma subjacente da modulação quadrática do sinal BOLD durante a tomada de decisão, atribuímos cada uma das razões ganho-perda 64 a uma das “caixas” 16 adjacentes em um GLM post hoc. Ao traçar a ativação em cada uma dessas caixas em função do aumento da taxa de ganho-perda, descobrimos que o perfil de resposta BOLD nos jogadores era em forma de U (FIG. 4B). A fim de determinar se um modelo linear ou cúbico era mais apropriado para descrever o efeito, testamos se a variância adicional explicada pela inclusão de termos polinomiais de ordem superior (quadrático e cúbico) era significativa. Nos jogadores, mas não nos controles, um modelo de regressão aninhado verificou que o ajuste quadrático era mais apropriado para descrever a natureza da curva do que um ajuste linear. Observe que esses dados descritivos não devem ser vistos como resultados separados, mas meramente uma análise complementar para ilustrar a forma subjacente dos perfis de resposta BOLD.

FIG. 4. 

Modulação em U da resposta BOLD ao aumento da razão ganho-perda em jogadores patológicos. A) Mapas estatísticos paramétricos codificados por cores mostrando os clusters com maior sensibilidade a razões de ganho-perda positivas e negativas extremas em jogadores em comparação com controles. Mapas são limitados em P <0.001 não corrigido. Para destacar as duas principais regiões que diferem entre os grupos, o mascaramento anatômico dos núcleos caudados (superior) e DLPFC (inferior) é usado. B) Esses gráficos de dispersão são baseados em uma análise de GLM "post hoc" criada para fins ilustrativos, onde as razões de ganho-perda adjacentes foram agrupadas em 16 "bins" de razão (a faixa de razões é exibida no eixo x). O eixo y indica a atividade neural regional (conforme estimado pela resposta BOLD em uma esfera de 8 voxels em torno do pico de ativação) na fase de decisão para jogadores (vermelho) e controles (preto). Um modelo de regressão aninhado sugere que a ativação é melhor explicada por um quadrático em comparação com uma relação linear com a razão de ganho-perda no núcleo caudado (P = 0.02) e DLPFC (P = 0.02) em jogadores (painel esquerdo), mas não em controles (painel direito).

Opções de figura

Impacto da aversão à perda individual

Em ambos os grupos, o grau individual de aversão à perda, indexado pelo lambda limite de decisão individual, aumentou a sensibilidade a razões extremas de ganho-perda de jogos mistos em uma rede de regiões cerebrais com pico de ativação na amígdala direita (P <0.001; x, y, z = 24, - 4, - 26; Z = 5.01; k = 1988). Além do pico de ativação principal na amígdala, as regiões incluíram o DLPFC / SFG (P <0.001; x, y, z = 32, 24, 56; Z = 4.86; k = 2372), giro temporal médio esquerdo / giro parahipocampal (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), e vmPFC (P = 0.009; x, y, z = 8, 26, - 18; Z = 4.31; k = 281).

Em jogadores patológicos, o grau individual de aversão à perda foi associado a uma sensibilidade aumentada a razões extremas de ganho-perda em uma rede frontal dorsal com um pico regional no DLPFC (FIG. 5UMA; Veja também tabela 3 para lista completa de ativações). Esta rede cortical assemelhava-se às áreas pré-frontais mostrando um aumento da atividade em forma de U com o aumento das razões de ganho-perda em jogadores apresentados em FIG. 3.

FIG. 5. 

Modulação da relação em forma de U entre a atividade neural e as taxas de ganho-perda por A) grau individual de aversão à perda e B) gravidade do jogo. A) Mapas estatísticos paramétricos codificados por cores que ilustram como o grau de aversão à perda individual (refletido pelos altos valores individuais) melhorou a relação em forma de U entre a atividade neural e as razões de jogo em jogadores patológicos (painéis da esquerda) ou controles (painéis da direita). O gráfico abaixo ilustra a relação entre a estimativa individual do parâmetro para a relação em forma de U entre a atividade neural e as razões de ganho-perda (eixo y) e a aversão à perda individual (eixo x) na amígdala bilateral (controles: P <0.001; R² = 0.83; jogadores: P = 0.11; R² = 0.71). B) Topo: Mapa estatístico paramétrico com código de cores mostrando um agrupamento bilateral no pré-cuneiforme, onde a sensibilidade neural a apostas extremas aumentou com a gravidade do jogo em jogadores patológicos. Direita: O gráfico de dispersão mostra a relação linear (P = 0.016; R² = 0.63) entre as estimativas dos parâmetros individuais da relação em forma de U entre a razão e a atividade neural na região pré-cuneiforme (eixo y) e a gravidade individual do jogo expressa por pontuações individuais da SOGS (eixo x). Todas as ativações BOLD são ativações de todo o cérebro exibidas no limite P <0.001 (não corrigido).

Opções de figura

Tabela 3.

Resultados funcionais da RM: efeito da aversão à perda no aumento quadrático da atividade BOLD regional com razão de jogo.

P <0.05, FWE corrigido no nível do cluster.

⁎

Máximos locais dentro do cluster com pontuação Z> 4.

Opções de mesa

Nos controles não relacionados ao jogo, uma rede mais ventral e posterior mostrou maior sensibilidade a razões extremas de jogo em função da aversão à perda, com a amígdala direita tendo o tamanho de efeito mais forte (FIG. 5A, painel direito do meio; tabela 3). A comparação direta dos dois grupos produziu um efeito significativamente mais forte de aversão à perda no perfil de atividade no DLPFC para jogadores em comparação com controles (tabela 3), enquanto que o efeito modulador da aversão à perda na atividade da amígdala não foi significativamente diferente entre os grupos.

Ao traçar a relação entre as estimativas dos parâmetros BOLD e a aversão à perda, a aversão à perda individual nos controles saudáveis ​​(mas não nos jogadores) aumentou a relação em forma de U entre a atividade neural na amígdala (FIG. 5A, gráfico inferior. Note-se que este efeito foi robusto para a exclusão do sujeito controle mais avesso a perda). Com exceção de alguns voxels na amígdala direita (ver FIG. 5A, painel médio), a aversão à perda em jogadores patológicos não foi ligada à resposta alterada da amígdala durante a tomada de decisão.

Impacto da gravidade do jogo patológico

Investigamos se a gravidade do jogo nos jogadores, conforme indexada pelos escores individuais do SOGS, modificava a resposta em forma de U às razões extremas durante a tomada de decisão. Uma pesquisa de todo o cérebro revelou um aumento focal da sensibilidade a razões extremas com gravidade do jogo em precuneus bilateral (P = 0.003; x, y, z = - 6, - 48, 40; Z = 4.59; k = 335; FIG. 5B, painel superior). Por conseguinte, a correlação entre as alterações percentuais do sinal BOLD numa região precuneus bilateral (restringindo a actividade a esta região através do mascaramento anatómico) e a gravidade do jogo foi altamente significativa (FIG. 5B, gráfico inferior).

Respostas do cérebro a ganhos e perdas potenciais únicos

Como a quantia de ganhos e perdas de uma aposta mista foi apresentada sequencialmente em cada tentativa, conseguimos captar as mudanças regionais no sinal BOLD correspondente a ganhos e perdas potenciais únicos (mas veja também a discussão sobre o jittering usado no Discussão seção). Durante esta fase de avaliação passiva, procuramos diferenças entre grupos na resposta BOLD a ganhos, perdas, ganhos crescentes e perdas crescentes. Não houve diferenças significativas entre os grupos para esses contrastes, mas encontramos uma tendência bilateral em direção a uma maior resposta BOLD aos ganhos potenciais nos jogadores em comparação com os controles na amígdala (L: P <0.001, não corrigido; x, y, z = - 26, 2, - 22; Z = 3.19, k = 6; R: P <0.001, não corrigido; x, y, z = 24, - 2, - 10; Z = 3.43; k = 7).

Discussão

Contrastando a tomada de decisão saudável e patológica com uma tarefa de aposta mista, medimos a atividade neural relacionada à tarefa durante as decisões de jogo, que exigiu que os participantes trocassem um possível ganho contra uma possível perda. Nos jogadores, uma rede corticoestriatal dorsal exibia uma maior sensibilidade neural às razões de ganho e perda mais apetecíveis e aversivas, em comparação com controles saudáveis ​​pareados. O ajuste mais forte das áreas cortico-estriatais dorsais a razões extremas de ganho-perda indica que os jogadores atribuem mais peso aos extremos do quadro de decisão oferecido pela tarefa de jogo. É importante ressaltar que essa resposta neural em forma de U às relações de jogo não foi observada em controles, sugerindo que essa hipersensibilidade específica a razões extremas constitui uma assinatura neural do jogo patológico.

Curiosamente, o ajuste em forma de U da atividade neural para os jogos mais aversivos e mais apetitivos não foi expresso nas regiões centrais da rede de recompensa, como o estriado ventral ou o córtex orbitofrontal. Em vez disso, foi expressa bilateralmente em uma rede "associativa" ou "executiva" cortico-estriatal dorsal, incluindo o núcleo caudado e o DLPFC. O DLPFC recrutado incluía os giros frontais superior e médio dorsal e mesial, correspondendo a BA 6 / 8 / 9 e “9 / 46d” (Badre e D'Esposito, 2009 e Goldstein e Volkow, 2011). Sabe-se que essa rede corticoestriatal dorsal está envolvida no monitoramento de ações recentes e na antecipação de seus resultados Yin e Knowlton 2006). Em particular, o núcleo caudado humano tem sido implicado no reforço de contingências ação-resultado (Knutson et al., 2001, O'Doherty e outros, 2004, Tricomi e outros, 2004 e Delgado et al., 2005).

Nossos resultados atuais sugerem que esta rede corticoestriada dorsal desempenha um papel importante nas decisões de jogo feitas pelos jogadores. Razões extremas de ganho-perda são caracterizadas como sendo altamente relevantes em termos de possíveis ações-resultados: quanto mais apetecível for uma aposta, mais importante é aceitá-la; Por outro lado, quanto mais aversiva é uma aposta, mais importante é rejeitá-la. Em indivíduos saudáveis, constatou-se que o corpo estriado dorsal acompanha a saliência ou excitação do estímulo, em vez de aumentar linearmente o valor subjetivo (Barta et al. 2013). Infere-se que, em jogadores patológicos, essa rede corticoestriatal dorsal é hipersensível e pondera esses extremos rácios de ganho-perda mais fortemente do que em indivíduos saudáveis, ao tomar decisões de jogo.

As teorias atuais das bases neurobiológicas do jogo patológico são convincentes em sua simplicidade, ao prever uma hipoterapia ou hipersensibilidade do corpo estriado ventral e outras regiões centrais ventrais do sistema de recompensa, como o vmPFC. Assim, estudos prévios de neuroimagem em jogadores mostraram-se diminuídos (Balodis et al. 2012) ou reforçada (van Holst e outros, 2012 e Worhunsky e outros, 2014) ativação do estriado ventral durante a antecipação da recompensa monetária. No presente estudo, nenhuma diferença na atividade neural entre jogadores patológicos e controles não relacionados ao jogo emergiu no sistema de recompensa ventral quando eles avaliaram perdas únicas ou quantidades de ganho durante a fase de apresentação de magnitude ou quando equilibraram possíveis ganhos e perdas das apostas mistas em a fase de decisão. Apenas a amígdala direita e esquerda mostrou uma tendência para uma resposta neural mais forte a possíveis ganhos durante a fase anterior. Em outras palavras, a decisão de aceitar ou rejeitar uma aposta não foi consistentemente associada a uma hipersensibilidade do sistema de recompensas. Esta descoberta negativa está de acordo com um estudo recente em que os jogadores mostraram uma reatividade normal do corpo estriado ventral a sinais de recompensa monetária, mas uma sensibilidade embotada a sugestões de estímulos eróticos (Sescousse et al. 2013). A falta de um padrão consistente dentro dessa literatura, com resultados basicamente opostos ou nenhum efeito estriatal, indica que a explicação do jogo patológico pela regulação ascendente ou descendente do estriado pode não ser adequada. Tem sido sugerido que os déficits decisórios observados no jogo patológico poderiam emergir de um desequilíbrio entre sistemas dopaminérgicos envolvendo estruturas motivacionais límbicas e regiões de controle pré-frontal, ao invés de uma ruptura em qualquer componente isoladamente (Clark et al. 2013). Um bom candidato a essas redes corticoestriatais é a alça cortico-estriatal dorsal, que tem sido implicada na seleção de ação e processamento de contingências de resultado de ação (Yin e Knowlton, 2006 e Seo et al., 2012). Observe que, no presente estudo, as decisões são tomadas com base em representações internas do equilíbrio entre ganhos e perdas, e não em processos adaptativos baseados em resultados, ou processos estritamente antecipatórios. Esta é talvez a razão pela qual encontramos áreas que estão mais relacionadas à escolha da ação (ou seja, aceitar ou rejeitar uma aposta), ao invés de áreas tradicionalmente codificando para antecipar ou receber resultados.

Aqui, nos controles que não jogam, o comportamento de aversão à perda durante a tarefa de jogo foi associado a uma sensibilidade mais forte às razões extremas de ganho-perda na amígdala. Estes resultados correspondem bem aos nossos achados recentes em um grupo separado de indivíduos saudáveis ​​(Gelskov et al. 2015), onde mais participantes avessos à perda mostraram um aumento da sensibilidade neural na amígdala para taxas extremas de ganho-perda de apostas mistas. Esses resultados persistiram apesar das diferenças sutis entre os estudos. Os participantes reais do jogo jogados no scanner permaneceram os mesmos (isto é, distribuição de valores monetários, duração e jittering de estímulos visuais, etc.). No entanto, o procedimento de investidura diferiu ligeiramente. No estudo atual, os participantes receberam notas de dinheiro reais (200 DKK) que eles mantiveram por 1–2 semanas antes de entrar nelas como uma aposta na aposta, enquanto no estudo anterior, os participantes foram levados a acreditar que poderiam perder dinheiro com sua doação. Essa diferença na estratégia de dotação talvez pudesse explicar por que os controles saudáveis ​​no presente estudo eram um pouco menos avessos à perda (lambda mediana de 1.82) em comparação com nosso estudo anterior (lambda mediana de 2.08). Embora a diferença estatística entre os dois grupos saudáveis ​​não tenha sido significativa (P = 0.18, teste de permutação), a diferença em lambda entre o grupo saudável anterior e o grupo atual de jogadores foi significativa (P = 0.004, teste de permutação). Outra diferença óbvia entre os estudos é a diferença de idade, visto que o presente grupo de controle era mais velho para se igualar aos jogadores (P = 0.0175, t (29) = 2.52; Teste t de 2 amostras). No entanto, se alguma coisa, essa diferença deve prever o efeito oposto sobre lambda, uma vez que indivíduos saudáveis ​​mais velhos tendem a ser mais avessos à perda do que mais jovens. Além disso, os dois estudos diferiram ligeiramente na forma como as taxas de aposta foram modeladas. Em nosso estudo anterior, descobrimos que a amígdala era sensível a variações nas proporções de ganho-perda em relação a um “limite de decisão” específico do sujeito (ou seja, a pontuação lambda individual, λ). Este modelo pode ser conceituado como resposta BOLD em forma de “V” para aumentar a proporção, em que o “ponto baixo” do V era o λ-score individual. Dois regressores paramétricos lineares, então, classificaram cada razão de ensaio como sendo mais ou menos apetitiva ou aversiva, de acordo com como eles diferiam do λ individual (isto é, razões aversivas <λ individual <razões apetitivas). No entanto, no presente estudo, não pudemos basear nosso modelo em escores λ, uma vez que alguns participantes simplesmente tiveram taxas de aceitação muito altas ou muito baixas. Assim, usamos a relação ganho-perda não ajustada para avaliar a resposta neural para todo o espectro contínuo de relações (ou seja, uma resposta BOLD em forma de “U” para relação). Observe que o uso desse modelo quadrático ligeiramente diferente pode ser o motivo de não replicarmos a atividade da amígdala para apostas cada vez mais apetitivas e aversivas em indivíduos saudáveis. Pode ser que a amígdala esteja especificamente sintonizada com o limite de decisão, λ, e a ativação da amígdala em nosso estudo anterior pode estar relacionada à inclusão do λ-score nos principais regressores. Essa interpretação está de acordo com o fato de que ambos os métodos analíticos mostraram que o comportamento de jogo avesso à perda está associado a uma maior sensibilidade da amígdala a resultados potenciais altamente aversivos e apetitivos durante a tomada de decisão. Tomados em conjunto, esses resultados apontam para um papel crucial da amígdala em influenciar as decisões aversivas à perda em indivíduos saudáveis.

Nos jogadores, a relação entre o comportamento de aversão à perda e a atividade neural das relações de jogo revelou apenas uma tendência não significativa na amígdala. Em vez disso, a atividade relacionada à decisão no DLPFC mudou em função da aversão à perda. Este efeito foi significativamente mais forte para os jogadores do que para os controles. Curiosamente, este efeito atingiu o pico no mesmo local no DLPFC, onde encontramos a hipersensibilidade mais forte a razões extremas em relação aos controles. Isso indica que, nos jogadores, o grau individual de aversão à perda não é refletido por áreas que predizem a saliência emocional ou o valor de um estímulo, como a amígdala e o estriado ventral, mas sim pelo perfil de atividade no DLPFC. Nesta população, parece assim que uma área cortical que serve funções secundárias de controle executivo, como memória de trabalho, alternância de tarefas e representação de contingências ação-resultado (Elliott, 2003, Monsell, 2003 e Seo et al., 2012) está suplementando a amígdala no comportamento de jogo de aversão à perda de polarização. No entanto, esta proposta precisa ser mais investigada em futuros estudos sobre jogos de azar.

Curiosamente, encontramos uma tendência para menos aversão à perda nos jogadores. De acordo com as teorias econômicas tradicionais, essa tendência comportamental em direção a decisões menos irracionais tem a implicação contra-intuitiva de que os jogadores agiram de forma mais racional do que os controles. No entanto, um relato mais evolucionista da aversão à perda afirmaria que os vieses de decisão serviam ao propósito de orientar decisões instintivas, por exemplo, ao buscar alimentos. De fato, a aversão à perda tem sido relatada em primatas inferiores, como macacos-prego (Chen et al. 2006; mas veja também Silberberg et al. 2008) indicando que a aversão à perda é uma diretriz de tomada de decisão profundamente enraizada que pode até ser um viés inato em relação ao conservadorismo.. Um estudo recente da Giorgetta et al. (2014) descobriram que os jogadores patológicos que estavam em estágios posteriores de tratamento clínico eram mais avessos a perda do que os jogadores que estavam em estágios iniciais de tratamento. Curiosamente, eles descobriram que os jogadores como um grupo (em todos os estados de tratamento) eram mais avessos a perdas do que os controles saudáveis. Em contraste, um estudo anterior que investigou a aversão à perda de comportamento em jogadores descobriu que jogadores ativos (isto é, não em tratamento) eram menos avessos à perda do que controles saudáveis ​​(Brevers et al. 2012). Isso levanta a questão de saber se o tratamento eficaz pode tornar a perda dos jogadores patológicos aversa. No presente estudo, os jogadores foram recrutados em um centro de tratamento e a maioria participou de terapia cognitiva. Talvez, essa seja a razão pela qual não encontramos uma diferença comportamental significativa entre jogadores e controles saudáveis, mas apenas uma tendência nessa direção.

Finalmente, descobrimos que jogadores com sintomas de jogo mais severos, medidos pela pontuação do SOGS, tiveram um aumento no engajamento do precuneus ao avaliar altas e baixas taxas de aposta. Precuneus e córtex cingulado posterior são frequentemente encontrados em resposta a tarefas de auto-referência (ver revisão por Cavanna e Trimble 2006), e um estudo recente que investigou o autocontrole em jogadores mostrou sinais eletrofisiológicos aberrantes sobre o córtex cingulado posterior usando MEG (Thomsen et al. 2013). Esses sinais aberrantes têm sido associados ao fato bem estabelecido de que os jogadores patológicos sofrem de impulsividade aumentada e menor autocontrole. Em nosso estudo, a modulação da atividade precuneus como uma função da gravidade do jogo pode refletir mecanismos aberrantes e similares de autocontrole. No entanto, essas especulações sobre o envolvimento funcional de precuneus no jogo patológico precisam ser formalmente abordadas em estudos futuros.

Nossos resultados revelaram um padrão alterado de atividade em forma de U para o núcleo caudado e DLPFC quando jogadores patológicos avaliaram apostas monetárias. Embora esse padrão de ativação possa derivar de disfunções concomitantes, mas não relacionadas, dessas regiões cerebrais, também pode ter origem em alterações em suas conexões funcionais. Estudos prévios em indivíduos saudáveis ​​forneceram ampla evidência para a conectividade entre o CAF e o CPF, confiando tanto no funcional (por exemplo, Robinson et al. 2012) e estrutural (por Verstynen et al. 2012) conectividade cortico-estriatal. Assim, é possível que a patologia do jogo reflita padrões alterados de conectividade neural neste circuito específico de decisão cortico-estriatal.

Como em muitos estudos de jogo anteriores, incluímos apenas sujeitos do sexo masculino van Holst e outros, 2012, de Ruiter et al., 2009, Linnet e outros, 2011 e Sescousse e outros, 2013). No entanto, embora estudos epidemiológicos sugiram que os homens representam a grande maioria dos jogadores patológicos (Kessler et al. 2008), o jogo patológico também afeta as mulheres. Porque os estudos mostraram diferenças entre mulheres e homens em termos de preferências de jogos de azar (por exemplo, formas de jogo mais solitárias como caça-níqueis versus formas mais envolventes socialmente como o poker) e motivacionais (por exemplo, escapando de emoções negativas versus comportamentos de busca de sensações ver revisão por Raylu e Oei 2002), os presentes resultados não podem ser generalizados para a população feminina. Portanto, resta esclarecer se as jogadoras femininas mostrariam as mesmas assinaturas neurais aberrantes da tomada de decisão que os jogadores do sexo masculino neste estudo.

Um ponto de melhoria para estudos futuros é a quantidade de participantes do jogo incluídos neste estudo (n = 14). Embora o tamanho do grupo fosse comparável aos estudos anteriores de fMRI (Crockford et al., 2005, Reuter et al., 2005, Thomsen e outros, 2013 e Balodis et al., 2012) e os pacientes foram bem caracterizados, seria desejável estudar um grupo maior. Outras limitações incluem o método de jittering entre eventos de interesse. Uma vez que uma aposta rápida e contínua foi priorizada, optamos por jitter os próprios eventos, e não introduzir um intervalo inter-ensaio jittering (ITI) entre eles, embora houvesse um ITI de 1.2 s entre cada fase de tomada de decisão e a apresentação da magnitude a falta de jittering aqui poderia, em princípio, contribuir para o fato de não termos encontrado diferenças entre os grupos na fase de apresentação de magnitude.

Em suma, mostramos que uma rede cortico-estriatal dorsal envolvida em contingências de ação-resultado expressa uma hipersensibilidade a razões extremas de ganho-perda em jogadores. O perfil de resposta em U em DLPFC e precuneus foi relacionado ao grau individual de aversão à perda durante a tarefa de jogo e a gravidade do jogo patológico, respectivamente. Esses resultados estimulam pesquisas futuras para estender o foco da neuroimagem do sistema de recompensa central para redes corticoestriatais dorsais no jogo patológico.

Agradecimentos

Agradecemos sinceramente a todos os participantes pelo seu tempo também o Centro Dinamarquês de Ludomani por estabelecer contato com a comunidade de jogos de azar. Agradecemos a Sid Kouider pelos comentários úteis sobre o manuscrito e Christian Buhl por ajudar na coleta de dados. Este trabalho foi apoiado pelo Conselho Dinamarquês para Pesquisa Independente em Ciências Sociais através de uma doação ao Dr. Ramsøy (“Projeto de Neurociência da Decisão”; 0601-01361B) e pela Fundação Lundbeck através de uma Outorga de Excelência (“ContAct”; R59 A5399) para o Dr. Siebner. O trabalho realizado pelo Dr. Gelskov no Laboratoire de Science Cognitives e Psycholinguistique é apoiado por subvenções da ANR (ANR-10-LABX-0087 e ANR-10-IDEX-0001-02). O scanner de RM foi doado pela Simon Spies Foundation.

Apêndice A. Dados suplementares

Material suplementar

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Referências

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Autor correspondente em: Brain and Consciousness group (EHESS / CNRS / ENS), Ecole Normale Supérieure, PSL Research University, 29 rue d'Ulm, 75005 Paris, França.

1

Os autores seniores contribuíram igualmente para o papel.

Copyright © 2016 Os Autores. Publicado pela Elsevier Inc.