Аберрантные нейронные подписи принятия решений: Патологические игроки проявляют кортико-полосатую гиперчувствительность к экстремальным азартным играм

• Софи В. Гельсков^{a, b,,,,} ,
• Кристоффер Х. Мэдсен^{a, c},
• Томас З. Рамсёй^{a, d, 1},
• Хартвиг ​​Р. Сибнер^{a, e, 1}

DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2016.01.002

  Открытый доступ

Галерея

• Патологические игроки показывают U-образную нервную реакцию на аппетитные и отвратительные ставки.
• Эта гиперчувствительность обнаруживается в кортико-полосатой сети, то есть хвостат и DLPFC.
• Сенсибилизация этой сети может представлять собой нервный маркер компульсивной азартной игры.
• Предложена дальнейшая ориентация на эту сеть и механизмы, связанные с действиями и результатами.

Абстрактные

Патологическая азартная игра - захватывающее расстройство, характеризующееся непреодолимым стремлением играть, несмотря на тяжелые последствия. Одним из отличительных признаков патологической азартной игры является неадаптивное и очень рискованное принятие решений, связанное с дисрегуляцией областей мозга, связанных с наградами, таких как вентральный стриатум. Тем не менее, предыдущие исследования дали противоречивые результаты относительно влияния этой сети, выявляя либо гипо-, либо гиперчувствительность к денежным приростам и потерям. Одно из возможных объяснений заключается в том, что мозг азартных игр может искажать выгоды и издержки при взвешивании потенциальных результатов, а не выгоды и потери как таковые. Чтобы решить эту проблему, мы исследовали, связана ли патологическая азартная игра с ненормальной активностью мозга при принятии решений, которые влияют на полезность возможных выгод от возможных потерь. Патологические игроки и здоровые люди подвергались функциональной магнитно-резонансной томографии, в то время как они принимали или отклоняли смешанные выигрышные / проигрышные азартные игры с пятьюдесятью пятьюдесятью шансами на победу или проигрыш. В отличие от здоровых людей, игроки показали U-образный профиль ответа, отражающий гиперчувствительность к наиболее аппетитным и наиболее отвратительным ставкам в исполнительной кортико-полосатой сети, включая дорсолатеральную префронтальную кору и хвостатое ядро. Эта сеть связана с оценкой непредвиденных обстоятельств действий и результатов, мониторинга последних действий и прогнозирования их последствий. Дисрегуляция этой конкретной сети, особенно для экстремальных ставок с большими потенциальными последствиями, предлагает новое понимание нейронной основы патологической азартной игры с точки зрения недостаточных ассоциаций между действиями азартных игр и их финансовым воздействием.

Ключевые слова

• Принятие решения;
• Патологическая азартная игра;
• Кортико-полосатая гиперчувствительность;
• фМРТ;
• Отвращение к убыткам;
• Предложение

Введение

Патологическая азартная игра - это психическое расстройство, характеризующееся непреодолимым стремлением заниматься денежными азартными играми, несмотря на вредные последствия. С преобладанием, достигающим 1-2% во многих западных обществах (Welte и др., 2008 и Уордл и др., 2010), это расстройство представляет собой серьезную проблему общественного и личного здоровья. Патологическая азартная игра недавно была классифицирована как поведенческая зависимость и разделяет многие основные симптомы с наркоманией, такие как уход, терпимость и высокая озабоченность (Petry, 2007 и Лиман и Потенца, 2012).

Рискованное принятие решений - важный признак патологической азартной игры. Действительно, игроки имеют высокую устойчивость к риску (Кларк, 2010 и Brevers и др., 2013), а патологическая азартная игра была связана с изменениями дофаминергических областей, связанных с наградой, риском и мотивацией, такими как вентральный стриатум и вентромедиальная префронтальная кора (vmPFC) (van Holst и др., 2010, Limbrick-Oldfield и др., 2013 и Potenza, 2014). Однако, хотя некоторые исследования нашли гипосульфитактивация мезолимбического пути вознаграждения в ответ на ожидание или результат вознаграждения ( Reuter et al., 2005, de Ruiter и др., 2009 и Balodis et al., 2012), другие исследования сообщили гиперактивация того же пути к ожидаемой награде ( van Holst и др., 2012 и Worhunsky et al., 2014), ожидаемые убытки (Romanczuk-Seiferth et al. 2015), или азартные игры ( Crockford и др., 2005 и Goudriaan и др., 2010). Интересно, что исследования позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) не выявили общих различий между игроками и здоровым контролем в величине освобождения полосатого дофамина ( Joutsa и др., 2012 и Linnet и др., 2011), но показали положительную корреляцию между выделением полосатого дофамина и серьезностью азартных игр (Joutsa et al. 2012) и высвобождение дофамина и азартные азартные игры (Linnet et al. 2011). Эти несоответствующие шаблоны ответов отражены в двух основных отчетах о патологической азартной игре. С одной стороны, теория дефицита вознаграждения предсказывает систему гипочувствительной награды из-за дисфункционального рецептора дофамина D2, обнаруженного у наркоманов ( Blum et al., 1990 и Noble и др., 1991) и игроками ( Comings et al., 1996 и Comings et al., 2001). Более низкий дофаминергический тон в мозге заставлял игроков искать более высокие награды, чтобы достичь порога, при котором в мозге начинается «каскад награды». С другой стороны, теория сенсибилизации предсказывает сильное мотивационное смещение к объектам зависимости ( Робинсон и Берридж, 1993 и Робинсон и Берридж, 2008), что приводит к гиперчувствительности в дофаминергических областях. В игроках мотивация к азартным играм будет вызвана азартными играми в среде, которые будут отменять стимулирующую ценность альтернативных источников вознаграждения ( Гольдштейн и Волков, 2002 и Goldstein et al., 2007).

Эти расхождения подчеркивают, что нервная основа патологической азартной игры остается неурегулированной. В то время как исследования, сравнивающие денежные наказания и вознаграждения, могут определять, как принимаемые значения вычисляются в мозге, они не учитывают, как коэффициенты прибыли и убытки интегрируются во время азартных игр. Недавно мы разработали задачу азартных игр, которая анализирует как величины прироста, так и величины потерь отдельно, а также то, как коэффициенты прибыли и убытки уравновешиваются друг от друга в «смешанных» (выигрышных / убыточных) азартных играх (Gelskov et al. 2015). При балансировании прибылей и убытков люди, как правило, более чувствительны к потенциальным потерям, чем к эквивалентным доходам, смещению решений, известному как отвращение к потерям (Канеман и Тверский 1979). На практике люди обычно отказываются от азартных игр 50 / 50, если они не могут выиграть вдвое больше, чем могут проиграть. Предыдущие исследования с использованием смешанных азартных игр со здоровыми участниками показали, что отдельная оценка прибылей и убытков связана с допаминергическими целевыми регионами, связанными с наградами, в частности вентральной полосатой и vmPFC (Том и др. 2007). Однако, когда учитывается вся игра с выигрышем / потерей (т. Е. Потенциальное усиление, потенциальная потеря и последствия выигрыша или проигрыша), другие исследования нашли важную роль для миндалины в отвращении потерь (De Martino и др., 2010 и Gelskov et al., 2015). В настоящем исследовании мы использовали эту задачу у населения, страдающего от азартных игр, как средство для получения информации о принятии решений, основанных на отклонениях от стоимости.

В последнее время поведенческое исследование показало, что проблемные игроки менее склонны к потере, чем контрольные субъекты (Brevers et al. 2012, но см. также Giorgetta et al. 2014). Здесь мы спрашиваем, может ли патологическая азартная игра отражать недостаточную балансировку возможных выгод от потерь при принятии решений. В недавнем исследовании мы обнаружили, что активность миндалины и вентрального полосатого тела отражает степень отвращения к потерям у здоровых участников, когда они решили принять или отклонить экстремистские азартные игры (например,Gelskov et al. 2015). Здесь мы использовали индивидуальное поведение в азартных играх, чтобы исследовать, как процесс принятия решений настраивается на индивидуальные различия в отвращении к убыткам (т. Е. Более или менее отвратительные потери), и не отражается ли отвращение к потерям в областях, связанных с мезолимбическими наградами в игроках , Чтобы решить эти проблемы, мы использовали fMRI и задачу азартных игр, в которой участники должны были принимать или отклонять смешанные азартные игры на основе соотношения между абсолютной прибылью и убытком. Наш дизайн исследования позволил нам рассмотреть вопрос о том, сбалансируют ли патологические игроки положительные и отрицательные значения от здорового контроля, и связана ли интеграция коэффициентов коэффициента выигрыша в азартных играх с аномальной активностью в областях мозга, участвующих в принятии решений на основе стоимости.

Материал и методы

Участниками

Четырнадцать мужских, нелекарственных патологических игроков (средний возраст в годах: 29.43, SD: 6.05, диапазон: 20-40) и 15 здоровых субъектов контроля (все мужчины, средний возраст в годах: 29.87, SD: 6.06, диапазон: 21- 38) были набраны специально для этого исследования. Два дополнительных игрока сначала были отсканированы, но исключены перед включением в анализ, потому что они неправильно поняли задачу: один участник ответил только при принятии ставки, а другой участник подумал, что все азартные игры будут выплачены в конце сессии. Игроки были набраны через датский центр лечения патологических азартных игр. Ни у кого из участников не было дополнительных проблем в области психического здоровья, кроме патологического азартного бизнеса, основанного на структурном клиническом интервью для DSM-IV, Axis I (SCID-I, версия для исследования, версия для пациентов и непатриантов; First et al. 2002), включая такие нарушения, как употребление наркотиков или зависимость. Наличие патологической азартной игры было подтверждено структурным интервью, основанным на модуле SCID для патологической азартной игры. У всех игроков был показатель Gambling Screen (SOGS) South Oaks выше 5 (Таблица 1; Lesieur и Blume 1987; Датские версии модулей SOGS и SCID были переведены J. Linnet). Участникам были продемонстрированы совместимость с МР, история неврологических расстройств и подписанные формы информированного согласия. Исследование было одобрено в соответствии с этическим протоколом KF 01-131 / 03, выпущенным местным комитетом по этике.

Таблица 1.

Демографические и нейропсихологические характеристики участников.

Сокращения: SOGS, South Oaks Gambling Screen; Аудит, Тест на выявление нарушений употребления алкоголя; WAIS, шкала взрослости взрослых Wechsler; BDI, инвентарь депрессии Бек; BIS-11, Шкала импульсивности Barratt, 11th ed., GAD-10, Обобщенный тест тревожного расстройства; DOSPERT, оценка риска, зависящая от домена.

a

Высший уровень образования (оценка): 1 = начальная / общая средняя школа, 2 = профессиональное образование и обучение, 3 = гимназия, 4 = диплом профессионального колледжа, 5 = степень бакалавра или аналогичный, 6 = степень магистра.

b

Один игрок не завершил экран AUDIT, один не завершил курить и образовательный экран. Один контрольный субъект не заполнил вопросник BIS-11.

c

Непараметрический тест перестановки, используемый из-за ненормальных распределений.

Параметры таблицы

Тестирование участников проводилось в два отдельных дня с интервалом 1-2 недели. Во время первой тестовой сессии участники прошли нейропсихологическое тестирование, анкетирование и интервью (см. Таблица 1). Участникам также были выданы 200 датских крон (т. Е. Датская денежная валюта, DKK, 1 DKK ≈ 0.16 доллара США), которые им сказали вернуть на следующей неделе для тестовой сессии fMRI в качестве ставки для азартных игр.

Задача и стимулы для азартных игр

Во время сессии fMRI участники выполнили задачу азартных игр, которая требовала от них принимать или отклонять смешанные выигрышные азартные игры с равной вероятностью выигрыша или проигрыша (Рис 1А). В каждом испытании испытуемым была представлена ​​круговая диаграмма с указанием суммы потенциального выигрыша или суммы потенциального проигрыша в соответствии с основным условием (т. Е. Условиями «сначала потеря» или «сначала прибыль»). Через разное время отображения (2–5 с) была представлена ​​вторая сумма смешанной игры, и испытуемые решили принять или отклонить текущую игру, нажав одну из двух кнопок на сканере. И первая «фаза представления величины», и последующая «фаза принятия решения» колебались с шагом 0.5 с (то есть 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5 и 5 с) псевдослучайно от испытания к испытанию. Инструкции были зачитаны участникам вслух, после чего они завершили короткую тренировку, пока не ознакомились с задачей. Участникам сказали, что никакой обратной связи о результатах одиночных ставок во время сканирования не будет, но что после сеанса фМРТ компьютер выберет две случайные ставки: те, которые были сделаны. принятый во время азартной игры, будут «разыгрываться», и участники либо потеряют деньги из своего фонда, либо выиграют дополнительные деньги, а если они отклонят ставку, игра 50 / 50 не будет разыграна. Участникам было предложено следовать их «мучительным чувствам» и что правильных или неправильных ответов не было.

Рис. 1. 

Игровая задача в сканере, матрица стимулов и выбор поведения. А) Парадигма фМРТ, связанная с событием; участники сначала получили либо потенциальную потерю, либо сумму потенциальной выгоды (т.е. фазу «презентации» величины). Затем, когда были представлены обе суммы, участники выбирали, принять или отклонить игру (т.е. фаза «Решение»). Испытания, разделенные интервалами между испытаниями (ITI). NB: «kr» = «DKK». Б) Цветная тепловая карта, представляющая соотношение ставок (выигрыш / проигрыш). Стимулы состояли из 64 различных соотношений прибыли к убыткам, что соответствовало 8 суммам потенциальной выгоды (68–166 датских крон; с шагом 14) на 8 сумм потенциальных убытков (34–83 датских кроны; с шагом 7). Цветовая кодировка отражает отношения от самого низкого (0.82) до самого высокого (4.9). Все отношения выигрыша / проигрыша были представлены дважды в случайном порядке, один раз в режиме «сначала выигрыш» и один раз в состоянии «сначала убытки». C) Цветные тепловые карты, представляющие шаблоны выбора для игроков (слева) и управляющих (справа). Цветовая кодировка от черного к красному и от желтого к белому отражает возрастающий процент разрешенных азартных игр (черный ➔ белый: 0–100%). D) Коэффициент неприятия потерь, лямбда (λ), для всех участников. Обратите внимание на правильное искаженное распределение. Непараметрический тест перестановки показал тенденцию к меньшему неприятию проигрышей у патологических игроков по сравнению со здоровым контролем (P = 0.077).

Параметры рисунка

Стимулы состояли из смешанных азартных игр, представленных на желтых и фиолетовых круговых диаграммах с одной денежной суммой (т. Е. Потенциальными доходами и потерями в датской валюте), представленными в каждой половине графика (Рис 1А). Стимулы 64 объединили потенциальные коэффициенты усиления 8 (68-166 DKK, с шагом 14 DKK), с потерями потенциала 8 (34-83 DKK, с шагом 7 DKK, см. Матрицу коэффициентов усиления / потерь в Рис 1Б). 64 смешанных азартных игры были представлены один раз в режиме «сначала выигрыш» и один раз в состоянии «сначала проигрыш», в результате чего было проведено 128 попыток. Каждый из стимулов принадлежал к одному из 8 классов, определяемых по углу круговой диаграммы, которая была повернута на 45 ° (0 ° –360 °) для каждого класса. Таким образом, хотя каждая сумма (например, + 82 датских кроны) появлялась 16 раз, она была представлена ​​только один раз в одной и той же физической позиции на экране для каждого основного условия (сначала усиление или убыток), чтобы избежать каких-либо эффектов повторения низкого уровня. Чтобы убедиться, что испытуемые внимательно относились к задаче, и чтобы увеличить коэффициент ниже 1, мы добавили 18 крайне невыгодных испытаний по улову. Эти испытания объединили 3 суммы с низкой прибылью (т. Е. 34, 41, 48 датских крон) с 3 суммами с высокими потерями (т. Е. 138, 152, 166 датских крон). Все испытуемые отклонили не менее 89% испытаний по улову, что указывает на то, что испытуемые обратили внимание на задачу (игроки отклонили 98% всех испытаний по улову; диапазон: 95–100%; контрольные субъекты отклонили 98.9% испытаний по улову; диапазон 89-100 %). Не было различий в доле отклоненных испытаний улова между группами (P = 0.61, t (27) = 0.52, SD = 2.99). Наконец, мы добавили 24 «базовых» испытания: пустые круговые диаграммы без каких-либо сумм (обратите внимание, что ни испытания улова, ни базовые испытания не использовались в поведенческом анализе и не включались в качестве регрессоров, представляющих интерес). Стимулы предъявлялись, и нажатия кнопок записывались с использованием программного обеспечения E-Prime 2.0 (Psychology Software Tools, Питтсбург, Пенсильвания).

Основываясь на выборе участников в 128 обычных испытаниях, мы рассчитали индивидуальную степень неприятия потерь, лямбда (λ), подгоняя логистическую регрессию к бинарному ответу каждого участника (принять / отклонить). В отличие от Том и др. (2007), мы использовали полный коэффициент усиления / потери смешанных азартных игр в качестве независимой переменной для получения индивидуальной «лямбда-решения» в каждом из участников. Это было связано с тем, что мы сосредоточились на полном коэффициенте азартных игр в анализе МРМР, а не на единичных коэффициентах усиления и потерь. Лямбда оценивалась как коэффициент усиления / убытка, для которого вероятность принятия испытания была равна вероятности не принимать испытание (т. Е. 0.5).

Магнитно-резонансная томография

Функциональные и структурные изображения головного мозга были получены с помощью МРТ-сканера Siemens Magnetom Trio 3 T с 8-канальной катушкой для головы. Функциональная МРТ, зависящая от уровня кислорода в крови (жирный шрифт), была получена с использованием T2 * -взвешенной эхо-планарной последовательности изображений (295 объемов; 41 срез; изотропное разрешение 3 мм; время повторения: 2430 мс; время эхо-сигнала: 30 мс; угол поворота: 90 °; поле зрения: 192 мм, горизонтальная плоскость) оптимизирован для обнаружения BOLD-сигнала в орбитофронтальной коре (Deichmann et al. 2003). Срезы были ориентированы аксиально, а направление фазового кодирования было передне-задним. Обратите внимание, что ориентация поля зрения не позволяла полностью охватить верхнюю теменную кору. Трехмерное структурное сканирование всего мозга с высоким разрешением было получено с использованием T1-взвешенной намагниченности подготовленной последовательности градиентного эхо-сигнала для быстрого получения (MPRAGE) с целью ручной совместной регистрации (изотропные воксели 1 мм; FOV: 256 мм; получение матрица 256 × 256; TR: 1540; TE: 3.93 мс, время инверсии: 800 мс и угол поворота 9 °) и создание нормированного анатомического шаблона для конкретных групп для отображения функциональных карт на рисунках. Первые два тома были отброшены как фиктивные сканы, чтобы поле достигло устойчивого состояния.

Анализ данных fMRI

Данные фМРТ анализировали с помощью программного обеспечения SPM8 (Wellcome Department of Cognitive Neurology). Предварительная обработка включала временную коррекцию среза, пространственное выравнивание по среднему изображению, совместную регистрацию изображений вручную, нормализацию к стандартному изображению EPI (т. Е. Изображение шаблона MNI; функциональные воксели 2 × 2 × 2 мм), сглаживание с использованием изотропного Полная ширина 8 мм при половине максимального ядра Гаусса и временная фильтрация верхних частот (частота среза 1/128 Гц). Общая линейная модель (GLM) оценила 24-параметрическое разложение Вольтерра из 6 оцененных параметров перестройки твердого тела, которые были включены в качестве регрессоров, не представляющих интереса, как описано в Friston et al. (1996). Мы также включили дополнительные регрессоры для испытаний на отлов, испытаний на ошибки (например, 250 мс> время реакции> 2500 мс и испытания без ответа), а также два «регрессора при нажатии кнопки», моделирующие моторную активацию, связанную с нажатием кнопки пальцем. У пяти субъектов объемы головного мозга были исключены из-за чрезмерного движения головы (т. Е. Общее движение головы более 8 мм, локальное движение головы более 2 мм) и DVARS (т. Е. Изменение среднеквадратичного значения (RMS) жирного сигнала от объема к объем, где «D» относится к временной производной курсового времени, а «VARS» - к среднеквадратичной дисперсии по вокселям, превышающей 5% изменение глобального сигнала ЖИРНЫМ шрифтом, как определено в Power и др., (2012)).

В каждом из участников мы зафиксировали изменения сигнала BOLD, связанные с работой, используя GLM, который смоделировал фазу представления величины и фазу принятия решения для каждого испытания (см. Рис 1А). Сигнал BOLD изменяется во время фазы представления величины, которая была разделена на отдельные «события усиления» и «события потерь», каждая из которых была смоделирована с их индивидуальными суммами в качестве параметрической линейной модуляции. Изменение сигнала BOLD во время принятия решения параметрически модулировалось с коэффициентом абсолютного коэффициента усиления, включающим первую (т.е. линейную) и вторую (т.е. квадратичную) полиномиальную модуляцию порядка (то есть (коэффициент усиления / потери)²). Все регрессоры, представляющие интерес, были свернуты канонической функцией гемодинамического ответа.

Индивидуальные оценки параметров для полиномиальной модуляции первого и второго порядка с увеличением коэффициентов усиления-потери затем вводились в два отдельных групповых анализа второго уровня. Эти t-тесты второго уровня включали индивидуальную оценку отклонений от потери (т. Е. Лямбда) как ковариацию для моделирования влияния отдельных различий в отвращении к убыткам. Отдельная модель второго уровня включала в себя индивидуальные оценки SOGS как показатель тяжести азартных игр. Различия в региональном BOLD-ответе между игроками и контролерами оценивали с использованием т-теста с двумя образцами. На групповом уровне кластеры считались значимыми, если они превышают порог P <0.05 с поправкой на множественные сравнения с семейной коррекцией ошибок по всему мозгу (т. Е. На уровне кластера) с использованием порога входа в P_{неисправленный} <0.001. Кроме того, различные тенденции активации соответствующих кортико-лимбических структур описаны в P_{неисправленный} <0.001. Координаты отображаются в стереотаксическом пространстве MNI. Чтобы выделить основные кластеры активации ЖИРНЫМ шрифтом (т.е. хвостатый и DLPFC, Рис 4) и выполняя диаграммы рассеяния оценок параметров, основанные на индивидуальном поведении (т. е. отображение отклонения от потери в миндалине и тяжесть азартных игр в предвинусе, Рис 5), мы создали анатомические маски для этих регионов, используя WFU PickAtlas (Maldjian et al. 2003). Для масок, покрывающих двусторонние каудаты, миндалины и предшественники, мы использовали предопределенные маски атласа «AAL» (Tzourio-Mazoyer et al. 2002), а для маски DLPFC мы построили маску, покрывающую области Бродмана 8-10, 46 и среднюю лобную извилину (MFG). Обратите внимание, что ни одна из этих масок не использовалась для улучшения любого из результатов fMRI, указанных в основном тексте или в таблицах.

Итоги

Демографические и нейропсихологические данные

Демографические и нейропсихологические данные перечислены в Таблица 1, Группы существенно не отличались по возрасту, ручности, общей тревожности или зависимости от алкоголя. Тем не менее, игроки проявляли несколько более высокую зависимость от курения, более низкий уровень образования, более высокую общую импульсивность и отличались тем, как они воспринимали риски по сравнению с контролем, не связанным с азартными играми. Важно отметить, что у всех игроков был SOGS более 5, что указывает на то, что все они находятся в патологическом диапазоне (медиана: 10; диапазон: 6-19). Напротив, все, кроме двух контрольных субъектов, забили 0 в одном и том же тесте (медиана: 0, диапазон: 0-3), что не указывает на проблемы с азартными играми.

Депрессия является общей сопутствующей патологией у патологических игроков, и, последовательно, мы также обнаружили значительное увеличение депрессивных симптомов в группе азартных игр по сравнению с контрольной группой. Однако не было никакой корреляции между поведением азартных игр (т. Е. Λ) и баллами BDI у игроков (R = 0.2739, P = 0.3651).

Мы также обнаружили существенную разницу в производительности на подтестах WAIS, изучающих лексику и общие знания («информация»). Опять же, мы не обнаружили корреляции между этими мерами и азартными играми (т. Е. Корреляцией между информацией WAIS и λ: R = 0.0124, P = 0.9679; и между словарем WAIS и λ: R = 0.2320, P = 0.4456).

Поведенческие данные

Рис 1C показывает распределение разрешенных игр для данного соотношения выигрыша и проигрыша для игроков и органов управления. Большинство участников постоянно проявляли нежелание проигрывать: они соглашались на данную игру только тогда, когда сумма выигрыша явно превышала сумму проигрыша (то есть лямбда> 1). Игроки были менее склонны к проигрышам. Средняя доля принятых и отклоненных испытаний у игроков составляла 65% против 35%, а в контроле - 55% против 45%, но индивидуальная вариабельность была значительной в обеих группах: медиана лямбда у игроков составила 1.45 (SD = 0.49; среднее = 1.45; диапазон: 0.56–2.59), с положительно искаженным распределением λ (коэффициент асимметрии 0.42), в то время как медиана лямбда у здоровых контролей составила 1.82 (SD = 0.83; среднее = 1.83; диапазон: 1.01–3.83; положительная асимметрия: 0.93). Следовательно, разница в лямбда между группами достигла только пограничного значения (P = 0.077; t (27) = 1.47). Обратите внимание, что лямбда-распределение было ненормальным (критерий нормальности Шапиро-Уилкса: P = 0.0353, W = 0.9218). Поэтому мы использовали тест случайной перестановки, основанный на повторной выборке (также известный как тест рандомизации), для оценки различий в лямбда между патологическими игроками и здоровыми людьми из контрольной группы. Количество использованных итераций - 10.000.

Количество проб ошибок было сопоставимо между группами. У игроков в группе было 30-тестирование ошибок (15 без ответа, 15 очень быстрые или медленные ответы) с пробными ошибками 0-8 на одного субъекта. Контрольные объекты, вызванные общими ошибками 27 (отсутствие ответа 16, 11 очень быстрые или медленные ответы) с пробными ошибками 0-8 на одного субъекта. Среднее время отклика также было сходным между группами (P = 0.66; t (27) = 0.45; игроки: 927 мс; SD = 240; элементы управления: 959 мс; SD = 122). Решения принять или отказаться от игры были более трудными, когда субъективная полезность прибылей и убытков была одинаковой. Это отразилось на времени отклика, поскольку обе группы реагировали медленнее, когда евклидово расстояние между индивидуальным соотношением выигрыша / проигрыша и средним групповым лямбда уменьшалось (игроки: R = 0.15, P <0.001; элементы управления: R = 0.15, P <0.001).

Линейное увеличение нервной активности с увеличением коэффициентов усиления

На этапе принятия решений большой двусторонний кластер в передней коре головного мозга (ACC) и vmPFC (P <0.001; х, у, z = - 8, 40, 6; Z = 4.75; k = 759), двусторонняя средняя часть поясной извилины и прилегающая предклинье, (P <0.001; х, у, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.43; k = 1933) и верхней лобной извилины (SFG; P <0.001; х, у, z = 18, 38, 56; Z = 4.34; k = 633) показали линейное увеличение ЖИВОГО ответа с растущим аппетитом соотношений выигрыша и проигрыша у всех 29 участников. Рис 2 показывает, что этот линейный эффект был в основном обусловлен игроками, которые показали постепенное увеличение ответа BOLD со все более аппетитными коэффициентами азартной игры в предварительной группе ACC (P <0.001; х, у, z = - 8, 36, 8; Z = 5.18; k = 518; Рис 2A) и правой vmPFC (P = 0.003; х, у, z = 8, 34, - 10; Z = 4.23; k = 307), а также в средней части цингулюма / предклинья (P = 0.031; х, у, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.40; k = 188), правая нижняя височная извилина / парагиппокамп (P = 0.002; х, у, z = 34, 2, - 30; Z = 4.23; k = 329) и постцентральная извилина (P = 0.001; х, у, z = 62; - 20, 44; Z = 4.11; k = 356). Контрольные субъекты, с другой стороны, показали рассредоточенные кластеры активации в различных областях (левое предклинье: P <0.001; х, у, z = - 6, - 58, 32; Z = 4.72; k = 1010; правая язычная извилина: P = 0.002; х, у, z = 18; - 86, - 8; Z = 4.67; k = 332; левый клин: P = 0.028; х, у, z = - 14, - 100, 10; Z = 4.27; k = 193; и правая задняя доля мозжечка: P = 0.001; х, у, z = 42, - 70, - 34; Z = 4.09; k = 351) с максимальной активацией в левой угловой извилине (P <0.001; х, у, z = - 48, - 60, 30; Z = 5.06; k = 433; Рис 2Б). Несмотря на то, что мы не обнаружили значительного снижения активности для все более активных ставок, мы обнаружили тенденции в передней оболочке контрольной группы (L: P <0.001, без исправлений; х, у, z = - 32, 24, - 2; Z = 3.83; k = 74; Р: P <0.001, без исправлений; х, у, z = 42, 24, 4; Z = 3.64; k = 14). При сопоставлении групп достоверных различий не обнаружено. Тем не менее, игроки показали тенденцию к более высокому увеличению активности со все более аппетитными азартными играми в левой прегенной ППК (P <0.001, без исправлений; х, у, z = - 8, 36, 6; Z = 4.33; k = 98; Рис 2С). Результаты, показывающие влияние индивидуальной степени неприятия потерь на линейное увеличение нейронной активности с увеличением отношения, можно найти в дополнительном рисунке 1 и дополнительной таблице 1.

Рис. 2. 

Цветные статистические карты t-показателей: области мозга, показывающие положительную линейную связь между ЖИРНЫМ ответом и увеличивающимся соотношением выигрыша и проигрыша в азартных играх A) у игроков, B) в контроле и C), контрастирующих между двумя группами. При сопоставлении групп, ЖИРНАЯ активация выявила разницу в тенденциях в прегениальном ACC (игроки> контрольная группа). Карты имеют пороговое значение P <0.001 (без коррекции) и отображается на нормализованном анатомическом шаблоне для конкретной группы на основе структурных изображений T1.

Параметры рисунка

Квадратичное увеличение нейронной активности с увеличением коэффициентов коэффициента усиления

При объединении сигнала BOLD со всех участников большая сеть префронтальных областей в дорзальной и мезиальной лобной доле показала квадратичное увеличение нейронной активности с увеличением коэффициентов коэффициента усиления, достигающих пика в правом дорзальном SFG (P <0.001; х, у, z = 12, 24, 60; Z = 5.38; k = 1769). Дальнейшая активация этого контраста включала левую среднюю лобную извилину (P <0.001; х, у, z = - 38, 10, 50; Z = 4.81; k = 605), двусторонние угловые извилины (L: P = 0.022; х, у, z = - 42, - 64, 40; Z = 4.24; k = 227; Р: P <0.001; х, у, z = 52, - 56, 38; Z = 4.68; k = 488), левая нижняя лобная извилина (P = 0.004; х, у, z = - 42, 26, - 16; Z = 4.09; k = 330) и правой нижней височной извилины (P = 0.001; х, у, z = 66, - 14, - 22; Z = 4.30; к = 409). Как показано в Рис 3, отдельные анализы для каждой группы показывают, что этот эффект был только последовательным в игроках. В игроках несколько областей мозга проявляли квадратичные увеличения в зависимости от соотношения азартных игр, включая большой двусторонний префронтальный кластер, покрывающий дорсо-боковые части средних и верхних фронтальных гироскопов, и фокусированное подкорковое скопление, покрывающее голову и тело как левого, так и правого хвостатых ядер (Рис 3A; полный список активаций можно найти в Таблица 2). Напротив, профиль активности в контроле не отражал квадратичной модуляции активности с увеличением коэффициента коэффициента усиления (Рис 3B; Таблица 2).

Рис. 3. 

Кодированные статистические таблицы t-score с цветовым кодированием: области мозга, показывающие положительную квадратичную связь между ответом BOLD и увеличением коэффициентов коэффициента выигрыша для азартных игр в A) игроками, B), и C) контрастируют две группы. Карты установлены на P <0.001 (без исправлений).

Параметры рисунка

Таблица 2.

Функциональные результаты МРТ: квадратичное увеличение региональной активности BOLD с увеличением коэффициентов азартных игр.

P <0.05, FWE исправлено на уровне кластера.

⁎

Локальные максимумы внутри кластера с Z-баллом> 4.

Параметры таблицы

При сравнении игроков с элементами управления мы обнаружили значительно более сильную квадратичную модуляцию нейронной активности с коэффициентом усиления-потери в большом наборе областей мозга (Рис 3C), включая большой двусторонний кортико-полосатый кластер. Внутри этого кластера левое хвостовое ядро ​​показало самую сильную разницу в группе на подкорковом уровне, а правый DLPFC показал самый сильный групповой эффект на уровне коры. Полный список активационных кластеров приведен в Таблица 2, Примечательно, что никакие кластеры не демонстрировали более сильную квадратичную модуляцию нейронной активности с коэффициентом усиления-потери в контроле по сравнению с игроками.

Следует также отметить, что квадратичный рост BOLD для аверсивных и аппетитных азартных игр сохранился у игроков, даже если они включают BDI или оценки WAIS в качестве ковариаций во время t-тестов второго уровня (т. Е. Моделирование эффекта депрессии, лексики или общих уровней знаний , которые отличались между группами в соответствии с поведенческими тестами, см. Таблица 1). Результаты, в которых эффект депрессии был смоделирован из квадратичного увеличения нервной активности с увеличением отношения, можно найти в дополнительном рисунке 2.

Чтобы проиллюстрировать базовую форму квадратичной модуляции сигнала BOLD во время принятия решения, мы присвоили каждому из коэффициентов коэффициента потерь 64 одному из соседних «бункеров» 16 в пост-hoc GLM. При построении активации каждого из этих бункеров в зависимости от увеличения коэффициента коэффициента усиления мы обнаружили, что профиль ответа BOLD у игроков был U-образным (Рис 4Б). Чтобы определить, подходит ли линейная или кубическая модель для описания эффекта, мы тестировали, если дополнительная дисперсия объясняется включением полиномиальных членов более высокого порядка (квадратичных и кубических). В игроках, но не контролях, вложенная модель регрессии подтвердила, что квадратичная подгонка более подходит для описания характера кривой, чем линейная подгонка. Обратите внимание, что эти описательные данные не должны рассматриваться как отдельные результаты, а просто дополнительный анализ для иллюстрации базовой формы профилей ответов BOLD.

Рис. 4. 

U-образная модуляция реакции BOLD для увеличения коэффициентов коэффициента усиления в патологических играх. A) Цветокодированные статистические параметрические карты, показывающие кластеры с повышенной чувствительностью к экстремальным положительным и отрицательным коэффициентам коэффициента усиления в игроках по сравнению с контрольными. Карты установлены на P <0.001 без исправлений. Чтобы выделить две основные области, различающиеся между группами, используется анатомическая маскировка хвостатых ядер (вверху) и DLPFC (внизу). B) Эти диаграммы разброса основаны на «апостериорном» анализе GLM, созданном для иллюстративных целей, где смежные отношения усиления / потерь были сгруппированы вместе в 16 «интервалов» отношения (диапазон соотношений отображается на оси x). По оси ординат показана региональная нейронная активность (оцененная жирным шрифтом в 8-воксельной сфере вокруг пика активации) в фазе принятия решения для игроков (красный) и контроля (черный). Модель вложенной регрессии предполагает, что активация лучше объясняется квадратичной зависимостью по сравнению с линейной зависимостью от коэффициента усиления / потери в хвостатом ядре (P = 0.02) и DLPFC (P = 0.02) у игроков (левая панель), но не в элементах управления (правая панель).

Параметры рисунка

Влияние индивидуального отвращения потерь

В обеих группах индивидуальная степень отвращения к потерям, индексированная индивидуальной матрицей принятия решений, повышала чувствительность к коэффициентам с высокой коэффициентом усиления смешанных азартных игр в сети областей мозга с максимальной активацией в правой миндалине (P <0.001; х, у, z = 24, - 4, - 26; Z = 5.01; k = 1988). Помимо основного пика активации в миндалевидном теле, регионы включали DLPFC / SFG (P <0.001; х, у, z = 32, 24, 56; Z = 4.86; k = 2372), левая средняя височная / парагиппокампальная извилина (P <0.001; х, у, z = - 44, - 24, - 24; Z = 4.59; k = 1435), предклинье (P <0.001; х, у, z = - 4, - 62, 26; Z = 4.40; k = 1169) и vmPFC (P = 0.009; х, у, z = 8, 26, - 18; Z = 4.31; k = 281).

У патологических игроков индивидуальная степень отвращения к потерям была связана с повышенной чувствительностью к экстремальным коэффициентам коэффициента усиления в дорсальной лобной сети с региональным пиком в DLPFC (Рис 5A; смотрите также Таблица 3 для полного списка активаций). Эта кортикальная сеть очень напоминала префронтальные области, показывающие U-образное увеличение активности с увеличением коэффициентов коэффициента усиления в игроках, представленных в Рис 3.

Рис. 5. 

Модуляция U-образной связи между нейронной активностью и коэффициентами потерь-потерь A) индивидуальная степень отвращения потерь и B) серьезность азартных игр. A) Цветокодированные статистические параметрические карты, иллюстрирующие, как степень индивидуального отклонения от потерь (отражаемая высокими индивидуальными λ-значениями) усиливала U-образную связь между нейронной активностью и коэффициентами азартных игр у патологических игроков (левых панелей) или органов управления (правые панели). На приведенном ниже графике показана взаимосвязь между оценкой индивидуальных параметров для U-образной связи между нейронной активностью и коэффициентами коэффициента усиления (осью Y) и индивидуальным отклонением от потери (осью x) в двусторонней миндалине (контроль: P <0.001; R² = 0.83; игроки: P = 0.11; R² = 0.71). B) Вверху: статистическая параметрическая карта с цветовой кодировкой, показывающая двусторонний кластер в предклинье, где нейронная чувствительность к экстремальным азартным играм увеличивалась с увеличением тяжести азартных игр у патологических игроков. Справа: диаграмма рассеяния показывает линейную зависимость (P = 0.016; R² = 0.63) между индивидуальными оценками параметров U-образной связи между соотношением и нейронной активностью в области предклиния (ось y) и индивидуальной серьезностью азартных игр, выраженной индивидуальными оценками SOGS (ось x). Все активации жирным шрифтом - это активации всего мозга, отображаемые на пороге P <0.001 (без исправлений).

Параметры рисунка

Таблица 3.

Функциональные результаты МРТ: эффект отвращения потерь при квадратичном увеличении региональной активности BOLD с коэффициентами азартных игр.

P <0.05, FWE исправлено на уровне кластера.

⁎

Локальные максимумы внутри кластера с Z-баллом> 4.

Параметры таблицы

В контроле без азартных игр более вентральная и задняя сеть демонстрировали повышенную чувствительность к экстремальным коэффициентам азартной игры в зависимости от неприятия потерь, причем правильная миндалина имела самый сильный размер эффекта (Рис 5A, средняя правая панель; Таблица 3). Прямое сравнение двух групп дало значительно более сильный эффект отвращения потерь в профиле активности в DLPFC для игроков по сравнению с контрольными (Таблица 3), тогда как модуляторный эффект отвращения потерь при активности миндалин не был существенно различен между группами.

При построении зависимости между оценками параметров BOLD и отвращением к потерям индивидуальное отвращение к потерям в здоровом контроле (но не игрокам) усиливало U-образную связь между нейронной активностью в миндалине (Рис 5A, нижний граф. Обратите внимание, что этот эффект был устойчивым к исключению самого субъекта контроля за отсутствием потерь). За исключением нескольких вокселей в правой миндалине (см. Рис 5A, средняя панель), отвращение к потерям у патологических игроков не было связано с измененным ответом миндалины во время принятия решения.

Влияние тяжести патологической азартной игры

Мы исследовали, насколько серьезная тяжесть азартных игр у игроков, индексированных отдельными оценками SOGS, изменила U-образный ответ на экстремальные отношения во время принятия решения. Поиск цельного мозга выявил фокусное усиление чувствительности к экстремальным отношениям с серьезностью азартных игр в двустороннем преднесухе (P = 0.003; х, у, z = - 6, - 48, 40; Z = 4.59; k = 335; Рис 5B, верхняя панель). Соответственно, корреляция между процентными изменениями сигнала BOLD в двусторонней области предварительного (ограничение активности этого региона с помощью анатомического маскирования) и серьезностью азартных игр была весьма значимой (Рис 5B, нижний график).

Ответы мозга на отдельные потенциальные прибыли и убытки

Поскольку сумма выигрышей и потерь смешанной игры была представлена ​​последовательно в каждом испытании, мы смогли зафиксировать региональные изменения в сигнале BOLD, соответствующие единичным потенциальным выигрышам и потерям (но см. Также обсуждение дрожания, используемого в Обсуждение раздел). На этом этапе пассивной оценки мы искали разницу между группами в реакции BOLD с прибылью, убытками, увеличением прибыли и увеличением потерь. Для этих контрастов не было существенных различий в группе, но мы обнаружили двустороннюю тенденцию к более высокому ответу BOLD к потенциальным выигрышам у игроков по сравнению с контролем в миндалине (L: P <0.001, без исправлений; х, у, z = - 26, 2, - 22; Z = 3.19, k = 6; Р: P <0.001, без исправлений; х, у, z = 24, - 2, - 10; Z = 3.43; k = 7).

Обсуждение

Контрастируя здоровое и патологическое принятие решений со смешанной задачей азартных игр, мы измеряли нейронную активность, связанную с задачами, во время принятия решений об азартных играх, что требовало от участников компрометации возможной выгоды от возможной потери. У игроков со спинной кортико-полосатой сетью наблюдалась более высокая нейронная чувствительность к самым аппетитным и отвратительным коэффициентам коэффициента потерь по сравнению со здоровыми контрольными элементами. Более сильная настройка дорсальных кортико-полосатых областей на экстремальные коэффициенты усиления-потери указывает на то, что игроки ставят больший вес на крайности рамки решения, предлагаемой игрой на азартные игры. Важно отметить, что этот U-образный нейронный ответ на соотношение азартных игр не наблюдался при контроле, что указывает на то, что эта специфическая гиперчувствительность к экстремальным отношениям представляет собой нейронную сигнатуру патологической азартной игры.

Интересно, что U-образная настройка нейронной активности на самые отвратительные и самые аппетитные азартные игры не была выражена в основных областях наградной сети, такой как вентральный стриатум или ортофронтальная кору. Вместо этого он был выражен на двусторонней основе в дорсальной кортико-полосатой «ассоциативной» или «исполнительной» сети, включая хвостатое ядро ​​и DLPFC. Набранный DLPFC включал дорсальный и мезиальный верхний и средний фронтальные гири, соответствующие BA 6 / 8 / 9 и «9 / 46d» (Бадре и Д'Эспозито, 2009 г. и Гольдштейн и Волков, 2011). Известно, что эта дорзальная кортико-полосатая сеть участвует в мониторинге последних действий и прогнозировании их результатов (для обзора см. Инь и Ноултон 2006). В частности, человеческое хвостатое ядро ​​было вовлечено в усиление непредвиденных обстоятельств действий и результатов (Кнутсон и др., 2001, O'Doherty и др., 2004, Tricomi et al., 2004 и Delgado et al., 2005).

Наши нынешние результаты свидетельствуют о том, что эта дорзальная кортико-полосатая сеть играет важную роль в решениях, принимаемых игроками. Коэффициенты экстремальных коэффициентов выигрыша характеризуются как очень важные с точки зрения возможных результатов действий: чем более аппетитная ставка, тем более важно принять ее; наоборот, чем более отвратительна ставка, тем более важно отказаться от нее. Было обнаружено, что у здоровых лиц дорсальная полосатая ткань отслеживает стимуляцию или пробуждение стимула, а не линейно возрастающую субъективную ценность (Barta et al. 2013). Мы заключаем, что у патологических игроков эта спинная кортико-полосатая сеть является гиперчувствительной и весит эти экстремальные коэффициенты коэффициента усиления более сильно, чем у здоровых субъектов, при принятии решений по азартным играм.

Современные теории нейробиологических оснований патологической азартной игры убедительны в своей простоте, предсказывая либо гипо-, либо гиперчувствительность вентрального полосатого тела и других областей вентрального ядра системы вознаграждения, таких как vmPFC. Соответственно, предыдущие исследования нейровизуализации у игроков показали либо снижение (Balodis et al. 2012) или расширенный (van Holst и др., 2012 и Worhunsky et al., 2014) активация вентрального полосатого тела в ожидании денежного вознаграждения. В настоящем исследовании не было обнаружено различий в нейронной активности между патологическими игроками и неагемблерными контролями в системе вентральной награды, когда они оценивали единичные потери или суммы выигрыша на этапе представления величины или когда они уравновешивали возможные выгоды и потери смешанных азартных игр в этап принятия решения. Только правая и левая миндалина проявила тенденцию к более сильному нейронному ответу на возможные выигрыши на предыдущем этапе. Другими словами, решение принять или отклонить азартную игру не всегда ассоциировалось с гипер- или гипочувствительностью системы вознаграждения. Этот негативный результат согласуется с недавним исследованием, в котором игроки показали нормальную реактивность вентрального полосатого тела на денежные призы, но притупляли чувствительность к сигналам, предсказывающим эротические стимулы (Sescousse et al. 2013). Отсутствие последовательной картины в этой литературе, в основном либо с противоположными результатами, ни с полосатым эффектом вообще, указывает на то, что объяснение патологической азартной игры стриатальной восходящей или нисходящей регуляцией может оказаться недостаточной. Было высказано предположение о том, что дефицит принятия решений, наблюдаемый при патологической азартной игре, может возникнуть из-за дисбаланса между дофаминергическими системами с участием лимбических мотивационных структур и областей префронтального контроля, а не нарушениями в любом компоненте в изоляции (Clark et al. 2013). Одним из хороших кандидатов таких кортико-полосатых сетей является дорсальная кортико-полосатая петля, которая была замешана в выборе действий и обработке результатов событий (Инь и Ноултон, 2006 и Seo et al., 2012). Обратите внимание, что в настоящем исследовании решения принимаются на основе внутренних представлений о балансе между доходами и потерями, а не от адаптивных процессов на основе результатов или строго упреждающих процессов. Возможно, это причина, по которой мы находим области, которые больше связаны с выбором действия (т.е. принятие или отклонение ставки), а не те области, которые традиционно кодируются для прогнозирования или получения результатов.

Здесь, в играх, не связанных с азартными играми, поведение, не учитывающее потери во время азартной игры, было связано с более высокой чувствительностью к экстремальным коэффициентам коэффициента усиления в миндалине. Эти результаты хорошо согласуются с нашими недавними результатами в отдельной группе здоровых людей (Gelskov et al. 2015), где участники, не склонные к проигрышам, показали повышенную нервную чувствительность миндалевидного тела к экстремальным соотношениям выигрыша и проигрыша в смешанных играх. Эти результаты сохранились, несмотря на небольшие различия между исследованиями. Фактические участники игры, в которые играли в сканере, остались прежними (т. Е. Распределение денежных сумм, продолжительность, дрожание визуальных стимулов и т. Д.). Однако процедура эндаумента немного отличалась. В текущем исследовании участники получали реальные денежные купюры (200 датских крон), которые они хранили в течение 1-2 недель, прежде чем вносить их в качестве ставки в игре, в то время как в предыдущем исследовании участники были убеждены, что они могут потерять деньги из-за своей первоначальной ставки. эндаумент. Это различие в стратегии снабжения могло бы, возможно, объяснить, почему здоровые контрольные субъекты в настоящем исследовании были немного менее склонны к потерям (медиана лямбда 1.82) по сравнению с нашим предыдущим исследованием (медиана лямбда 2.08). Хотя статистическая разница между двумя здоровыми группами не была значимой (P = 0.18, тест перестановки), разница в лямбда между предыдущей здоровой группой и текущей группой игроков была значительной (P = 0.004, тест перестановки). Еще одно очевидное различие между исследованиями - разница в возрасте, поскольку нынешняя контрольная группа была старше, чтобы соответствовать игрокам (P = 0.0175, t (29) = 2.52; 2-выборочный t-критерий). Однако, во всяком случае, эта разница должна предсказывать противоположный эффект на лямбду, поскольку здоровые люди старшего возраста, как правило, более не склонны к потерям, чем молодые. Кроме того, два исследования немного различались по способу моделирования коэффициентов азартных игр. В нашем предыдущем исследовании мы обнаружили, что миндалевидное тело было чувствительно к вариациям в соотношении прибыли и убытков в зависимости от предметной «границы принятия решения» (т. Е. Индивидуальной лямбда-оценки λ). Эта модель может быть концептуализирована как V-образный ЖИРНЫЙ ответ на увеличение отношения, где «нижней точкой» V была индивидуальная λ-оценка. Затем два линейных параметрических регрессора классифицировали каждое испытательное соотношение как более или менее аппетитное или отталкивающее, в зависимости от того, насколько они отличаются от индивидуального λ (т. Е. Отвращающие отношения <индивидуальные λ <аппетитные соотношения). Однако в настоящем исследовании мы не могли основывать нашу модель на λ-показателях, так как у некоторых участников просто был слишком высокий или слишком низкий уровень принятия. Таким образом, мы использовали нескорректированное отношение усиления / потерь для оценки нейронного отклика на полный непрерывный спектр соотношений (т.е. U-образный ЖИРНЫЙ отклик на отношение). Обратите внимание, что использование этой немного иной квадратичной модели может быть причиной того, что мы не воспроизводим активность миндалины для все более аппетитных и отталкивающих азартных игр у здоровых субъектов. Возможно, миндалевидное тело специально настроено на границу принятия решения, λ, и активация миндалевидного тела в нашем предыдущем исследовании могла быть связана с включением λ-показателя в основные регрессоры. Эта интерпретация согласуется с тем фактом, что оба аналитических метода показали, что склонность к проигрышу при азартных играх связана с более высокой чувствительностью миндалевидного тела к крайне неприятным и очень аппетитным потенциальным результатам во время принятия решений. Взятые вместе, эти результаты указывают на решающую роль миндалевидного тела в принятии решений, направленных против потери, у здоровых людей.

В игроках отношение между отсутствием противодавления и отношением нервной деятельности к показателям азартных игр выявило лишь незначительную тенденцию в миндалине. Вместо этого связанная с решением деятельность в DLPFC изменилась как функция отвращения к потерям. Этот эффект был значительно сильнее для игроков по сравнению с контрольными. Интересно, что этот эффект достиг пика в том же месте в DLPFC, где мы обнаружили более сильную гиперчувствительность к экстремальным отношениям относительно контролей. Это указывает на то, что в игроках индивидуальная степень отвращения потерь не отражается областями, предсказывающими эмоциональную значимость или значение стимула, такого как миндалина и вентральный стриатум, а вместо этого профиль активности в DLPFC. Таким образом, в этой популяции функции исполнительного контроля вспомогательной функции кортикальной области, такие как рабочая память, переключение задач и представление непредвиденных обстоятельств, связанных с действием,Эллиотт, 2003, Monsell, 2003 и Seo et al., 2012) дополняет амигдалу в смещении поведения отвратительного азартных игр. Однако это предложение нуждается в дальнейшем изучении в будущих исследованиях азартных игр.

Интересно, что мы обнаружили тенденцию к меньшему отвращению потерь у игроков. Согласно традиционным экономическим теориям, эта поведенческая тенденция к менее иррациональным решениям имеет противоречивый смысл, что игроки играют более рационально, чем контроль. Тем не менее, более эволюционный отчет об отвращении к потерям будет свидетельствовать о том, что приемы принятия решений служили целью руководства инстинктивными решениями, например, при кормлении пищи. В самом деле, неприятие потерь было зарегистрировано у более низких приматов, таких как обезьяны капуцинов (Chen et al. 2006; но см. также Silberberg et al. 2008), указывающее на то, что отвращение к потерям - это глубоко укоренившееся решение, которое может быть даже врожденным предвзятым отношением к консерватизму. Недавнее исследование Giorgetta et al. (2014) обнаружили, что патологические игроки, которые находились на более поздних стадиях клинического лечения, были более склонны к потере, чем игрокам, которые находились на ранних стадиях лечения. Интересно, что они обнаружили, что игрокам как группе (по статусу лечения) больше не нравится, чем здоровым. Напротив, в предыдущем исследовании, посвященном отклонению от поведенческих потерь у игроков, было обнаружено, что активные игроки (т. Е. Не в лечении) меньше склонны к потере, чем здоровые средства контроля (Brevers et al. 2012). Это ставит вопрос о том, может ли эффективное лечение отвратить к патологическим игрокам. В настоящем исследовании игроки были набраны из лечебного центра, и большинство из них принимало участие в когнитивной терапии. Возможно, именно по этой причине мы не обнаружили существенной поведенческой разницы между игроками и здоровым контролем, но только тенденция в этом направлении.

Наконец, мы обнаружили, что игроки с более жесткими азартными играми, измеренные по счету SOGS, имели повышенное вовлечение precuneus при оценке высоких и низких коэффициентов азартных игр. Precuneus и задняя поясная коры часто встречаются в ответ на задачи саморегуляции (см. Cavanna и Trimble 2006), и недавнее исследование, посвященное самоконтролю у игроков, показало аберрантные электрофизиологические сигналы по задней коре головного мозга с использованием MEG (Thomsen et al. 2013). Эти аберрантные сигналы были связаны с хорошо известным фактом, что патологические игроки страдают от повышенной импульсивности и более низкого самоконтроля. В нашем исследовании модуляция активности precuneus как функция серьезности азартных игр может отражать аналогичные, аберрантные механизмы самоконтроля. Тем не менее, эти предположения относительно функционального участия precuneus в патологической азартной игре должны быть официально рассмотрены в будущих исследованиях.

Наши результаты показали измененную U-образную структуру активности как хвостатого ядра, так и DLPFC, когда патологические игроки оценивали денежные ставки. Хотя эта схема активации может быть обусловлена ​​совместными, но несвязанными дисфункциями этих областей мозга, это может также происходить из-за изменений в их функциональных связях. Предыдущие исследования у здоровых лиц предоставили достаточные доказательства для связи между хвоятовым и ПФУ, полагаясь как на функциональные (например, Robinson et al. 2012) и структурных (например, Verstynen et al. 2012) кортико-полосатая связь. Таким образом, возможно, что патология азартных игр отражает измененные схемы нейронных связей в этой конкретной схеме принятия решений на кортико-полосатой основе.

Как и во многих предыдущих исследованиях в азартных играх, мы включали только мужчин-субъектов (например, van Holst и др., 2012, de Ruiter и др., 2009, Linnet и др., 2011 и Sescousse et al., 2013). Однако, хотя эпидемиологические исследования показывают, что мужчины составляют подавляющее большинство патологических игроков (Kessler et al. 2008), патологические азартные игры также затрагивают женщин. Поскольку исследования показали различия между женщинами и мужчинами с точки зрения предпочтений в азартных играх (например, более уединенные формы азартных игр, такие как игровые автоматы и более социально привлекательные формы, такие как покер) и мотивационные фоны (например, избегая отрицательных эмоций против поведения, , см. обзор Raylu и Oei 2002), нынешние результаты не могут быть обобщены на женское население. Поэтому остается выяснить, будут ли женщины-азартные игроки демонстрировать одни и те же аберрантные нейронные подписи принятия решений в качестве мужчин-игроков в этом исследовании.

Точка улучшения для будущих исследований - это количество участников, вовлеченных в азартные игры (n = 14). Хотя размер группы был сопоставим с предыдущими исследованиями фМРТ (Crockford и др., 2005, Reuter et al., 2005, Thomsen и др., 2013 и Balodis et al., 2012) и пациенты были хорошо охарактеризованы, было бы желательно изучить большую группу. Дальнейшие ограничения включают метод дрожания между интересующими событиями. Поскольку приоритет был отдан быстрой и беспроблемной игре, мы решили дрожать сами события, а не вводить дрожащий межпробный интервал (ITI) между ними, хотя ITI составлял 1.2 с между каждой фазой принятия решения и представлением величины. отсутствие дрожания здесь в принципе могло способствовать тому, что мы не обнаружили различий между группами на этапе представления величины.

В целом, мы показываем, что дорсальная кортико-полосатая сеть, участвующая в непредвиденных обстоятельствах действия, выражает гиперчувствительность к экстремальным коэффициентам коэффициента выигрыша у игроков. U-образный профиль ответа в DLPFC и precuneus был связан с индивидуальной степенью потери отвращения во время азартных игр и тяжести патологической азартной игры, соответственно. Эти результаты стимулируют будущие исследования, чтобы расширить фокус нейровизуализации от основной системы вознаграждения до дорсальных кортико-полосатых сетей при патологической азартной игре.

Благодарности

Мы искренне благодарим всех участников за их время, а также Датский центр для Ludomani за установление контактов с сообществом азартных игр. Мы благодарим Сида Куайдера за полезные комментарии к рукописи и Кристиана Буля за помощь в сборе данных. Эта работа была поддержана Датским советом независимых исследований в области социальных наук через грант доктору Рамсёю («Проект по неонакологии принятия решений»; 0601-01361B) и Фондом Лундбека через грант передового опыта («ContAct», грант №. R59 A5399) доктору Сибнеру. Работа, проделанная доктором Гельсковым в Лаборатории наук о когнитивах и психолингвистике, поддерживается грантами ANR (ANR-10-LabX-0087 и ANR-10-IDEX-0001-02). МР-сканер был подарен Фондом Саймона Шпиона.

Приложение А. Дополнительные данные

Дополнительный материал

Помощь с файлами DOCX

Опции

Рекомендации

1.      

• Бадре и Д'Эспозито, 2009 г.
• Д. Бадре, М. Д'Эспозито
• Является ли ростро-каудальная ось лобной доли иерархической?
• Туземный Rev. Neurosci., 10 (2009), стр. 659-669
• 

2.      

• Balodis et al., 2012
• И. М. Балодис, Х. Кобер, П. Д. Воргунский, М. К. Стивенс, Г. Д. Перлсон, М. Н. Потенца
• Уменьшенная фронтографическая активность при обработке денежных вознаграждений и потерь в патологической азартной игре
• Biol. Психиатрия, 71 (2012), стр. 749-757
• 

3.      

• Barta и др., 2013
• О. Барта, Дж. Т. Макгуар, Дж. В. Кабл
• Система оценки: основанный на координатах метаанализ экспериментов BOLD fMRI, исследующих нервные корреляты субъективной ценности?
• NeuroImage, 76 (2013), стр. 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
• Аллельная ассоциация гена рецептора DOPNUMX человеческого дофамина в алкоголизме
• JAMA, 263 (1990), стр. 2055-2060
• 

5.      

• Brevers и др., 2012
• D. Brevers, A. Cleeremans, AE Goudriaan, A. Bechara, C. Kornreich, P. Verbanck, X. Noel
• Принятие решений в условиях неопределенности, но не подверженных риску, связано с серьезностью проблемных азартных игр
• Psychiatry Res., 200 (2012), стр. 568-574
• 

6.      

• Brevers и др., 2013
• D. Brevers, A. Bechara, A. Cleeremans, X. Noel
• Задача Айова по азартным играм (IGT): через двадцать лет после азартных игр и IGT
• Фронт. Психолог., 4 (2013), с. 665
• 

7.      

• Cavanna и Trimble, 2006
• AE Cavanna, MR Trimble
• Преднеус: обзор его функциональной анатомии и поведенческих коррелятов
• Мозг, 129 (2006), стр. 564-583
• 

8.      

• Chen et al., 2006
• М. К. Чен, В. Лакшминараян, Л. Р. Сантос
• Каковы основные поведенческие предубеждения? Доказательства поведения торговой операции с капюцином
• Дж. Полит. Econ., 114 (2006), стр. 517-537
• 

9.      

• Кларк, 2010
• Л. Кларк
• Принятие решений во время азартных игр: интеграция когнитивных и психобиологических подходов
• Philos. Сделка R. Soc. Лонд. Многосерийный телефильм B Biol. Sci., 365 (2010), стр. 319-330
• 

10.   

• Clark et al., 2013
• L. Clark, B. Averbeck, D. Payer, G. Sescousse, CA Winstanley, G. Xue
• Патологический выбор: неврология азартных игр и азартных игр
• J. Neurosci., 33 (2013), стр. 17617-17623
• 

11.   

• Comings et al., 1996
• DE Comings, RJ Rosenthal, HR Lesieur, LJ Rugle, D. Muhleman, C. Chiu, G. Dietz, R. Gade
• Изучение гена рецептора дофамина D2 в патологической азартной игре
• Фармакогенетика, 6 (1996), с. 223-234
• 

12.   

• Comings et al., 2001
• DE Conings, 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
• Аддитивный эффект нейротрансмиттерных генов в патологическом азартном
• Clin. Genet., 60 (2001), стр. 107-116
• 

13.   

• Crockford и др., 2005
• Д. Д. Крокфорд, Б. Гудиер, Дж. Эдвардс, Дж. Бекпалл, д.- Г. N
• Cue-индуцированная активность мозга у патологических игроков
• Biol. Психиатрия, 58 (2005), стр. 787-795
• 

14.   

• De Martino и др., 2010
• Б. Де Мартино, К. К. Камерер, Р. Адольфс
• Урон от Амигдалы устраняет отвращение к денежным потерям
• Proc. Natl. Акад. Sci. США, 107 (2010), стр. 3788-3792
• 

15.   

• de Ruiter и др., 2009
• MB de Ruiter, DJ Veltman, AE Goudriaan, J. Oosterlaan, Z. Sjoerds, W. van den Brink
• Настойчивость ответа и вентральная префронтальная чувствительность к вознаграждению и наказанию в мужских проблемных игроках и курильщиках
• Нейропсихофармакология, 34 (2009), с. 1027-1038
• 

16.   

• Deichmann et al., 2003
• R. Deichmann, JA Gottfried, C. Hutton, R. Turner
• Оптимизированный ЭПИ для исследований МРТ ортофронтальной коры
• NeuroImage, 19 (2003), стр. 430-441
• 

17.   

• Delgado et al., 2005
• MR Delgado, MM Miller, S. Inati, EA Phelps
• Исследование fMRI, связанное с вероятностным обучением
• NeuroImage, 24 (2005), стр. 862-873
• 

18.   

• Эллиотт, 2003
• Р. Эллиот
• Исполнительные функции и их нарушения
• Br. Med. Bull., 65 (2003), стр. 49-59
• 

19.   

• First et al., 2002
• MB Во-первых, Р. Л. Спитцер, М. Гиббон, JBW Williams
• Структурированное клиническое интервью для DSM-IV Ось I расстройств, версия исследования, версия для пациентов (SCID-I / NP)
• Биометрические исследования, Нью-Йоркский психиатрический институт, Нью-Йорк, Нью-Йорк (2002)
• 

20.   

• Friston и др., 1996
• KJ Friston, S. Williams, R. Howard, RSJ Frackowiak, R. Turner
• Связанные с движением эффекты в временных рядах fMRI
• Magn. Резон. Med., 35 (1996), стр. 346-355
• 

1.      

• Gelskov et al., 2015
• С. В. Гельсков, С. Хеннингсон, К. Х. Мадсен, Р. С. Сибнер, Т. З. Рамсёй
• Амигдала сигнализирует субъективную аппетитность и отвращение к смешанным азартным играм
• Cortex, 66 (2015), стр. 81-90
• 

2.      

• Giorgetta и др., 2014
• C. Giorgetta, A. Grecucci, A. Rattin, C. Guerreschi, AG Sanfey, N. Bonini
• Играть или не играть: личная дилемма в патологической азартной игре
• Psychiatry Res., 219 (2014), стр. 562-569
• 

3.      

• Гольдштейн и Волков, 2002
• Р. З. Гольдштейн, Н. Д. Волков
• Наркомания и ее основополагающая нейробиологическая основа: нейровизуальные доказательства участия лобной коры
• Am. J. Psychiatry, 159 (2002), стр. 1642-1652
• 

4.      

• Гольдштейн и Волков, 2011
• Р. З. Гольдштейн, Н. Д. Волков
• Дисфункция префронтальной коры при наркомании: результаты нейровизуализации и клинические последствия
• Туземный Rev. Neurosci., 12 (2011), стр. 652-669
• 

5.      

• Goldstein et al., 2007
• Р. З. Гольдштейн, Н. Алиа-Клейн, Д. Томази, Л. Чжан, Л. А. Коттоне, Т. Малони, Ф. Теланг, Е. К. Капарелли, Л. Чанг, Т. Эрнст, Д. Самарас, Н. К. Сквайрс, Н. Д. Волков
• Уменьшается ли префронтальная чувствительность коры до денежного вознаграждения, связанного с нарушенной мотивацией и самоконтролем при наркомании кокаина?
• Am. J. Psychiatry, 164 (2007), стр. 43-51
• 

6.      

• Goudriaan и др., 2010
• AE Goudriaan, MB de Ruiter, W. van den Brink, J. Oosterlaan, DJ Veltman
• Модификации активации мозга, связанные с реакционной способностью кида и тягой к абстинентным проблемным игрокам, тяжелым курильщикам и здоровому контролю: исследование МРТ
• Addict. Biol., 15 (2010), стр. 491-503
• 

7.      

• Joutsa и др., 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
• Выделение мезолимбического дофамина связано с серьезностью симптомов при патологической азартной игре
• NeuroImage, 60 (2012), стр. 1992-1999
• 

8.      

• Канеман и Тверский, 1979
• Д. Канеман, А. Тверский
• Теория перспективы - анализ решения под угрозой
• Econometrica, 47 (1979), стр. 263-291
• 

9.      

• Kessler et al., 2008
• К. Кесслер, И. Хван, Р. Лабри, М. Петухова, Н. А. Сэмпсон, К. К. Уинтерс, С. Х. Дж.
• Патологическая азартная игра DSM-IV в репликации Национального Коморбидности
• Psychol. Med., 38 (2008), стр. 1351-1360
• 

10.   

• Кнутсон и др., 2001
• B. Knutson, GW Fong, CM Adams, JL Varner, D. Hommer
• Диссоциация ожидаемого вознаграждения и результатов с помощью ФМР, связанных с событиями
• Neuroreport, 12 (2001), стр. 3683-3687
• 

11.   

• Лиман и Потенца, 2012
• Р. Ф. Лиман, М. Н. Потенца
• Сходства и различия между патологическими азартными играми и расстройствами употребления психоактивных веществ: акцент на импульсивности и компульсивности
• Психофармакология, 219 (2012), с. 469-490
• 

12.   

• Лесьер и Блюм, 1987
• HR Lesieur, SB Blume
• Экран азартных игр South Oaks (SOGS): новый инструмент для идентификации патологических игроков
• Am. J. Psychiatry, 144 (1987), стр. 1184-1188
• 

13.   

• Limbrick-Oldfield и др., 2013
• EH Limbrick-Oldfield, RJ van Holst, L. Clark
• Фронто-полосатая дисрегуляция при наркомании и патологической азартной игре: последовательные несоответствия?
• NeuroImage Clin., 2 (2013), стр. 385-393
• 

14.   

• Linnet и др., 2011
• J. Linnet, A. Møller, E. Peterson, A. Gjedde, D. Doudet
• Выделение допамина в брюшном полосатом теле в ходе азартных игр в Айове Задача задачи связана с повышенным уровнем возбуждения в патологической азартной игре
• Наркомания, 106 (2011), стр. 383-390
• 

15.   

• Maldjian et al., 2003
• JA Maldjian, PJ Laurienti, RA Kraft, JH Burdette
• Автоматизированный метод опроса нейроанатомических и цитоархитектонических атласов на основе набора данных fMRI
• NeuroImage, 19 (2003), стр. 1233-1239
• 

16.   

• Monsell, 2003
• С. Монселл
• Переключение задач
• Тенденции Cogn. Sci., 7 (2003), стр. 134-140
• 

17.   

• Noble и др., 1991
• EP Noble, K. Blum, T. Ritchie, A. Montgomery, PJ Sheridan
• Аллельная ассоциация гена рецептора дофамина D2 с рецепторсвязывающими характеристиками при алкоголизме
• Архипелаг Gen. Psychiatry, 48 (1991), стр. 648-654
• 

18.   

• O'Doherty и др., 2004
• Дж. О'Догерти, П. Дайан, Дж. Шульц, Р. Дайхманн, К. Фристон, Р. Дж. Долан
• Диссоциативные роли брюшной и дорсальной полосатой в инструментальном обучении
• Наука, 304 (2004), стр. 452-454
• 

19.   

• Petry, 2007
• Н.М. Петри
• Нарушения азартных игр и злоупотребления психоактивными веществами: текущее состояние и будущие направления
• Am. J. Addict., 16 (2007), стр. 1-9
• 

20.   

• Potenza, 2014
• MN Potenza
• Нейронные основы когнитивных процессов в азартных играх
• Тенденции Cogn. Sci., 18 (2014), стр. 429-438
• 

1.      

• Power и др., 2012
• JD Power, KA Barnes, AZ Snyder, BL Schlaggar, SE Petersen
• Ложные, но систематические корреляции в функциональной связности. МРТ-сети возникают из-за движения субъекта
• NeuroImage, 59 (2012), стр. 2142-2154
• 

2.      

• Райлу и Оэй, 2002
• Н. Райлу, TPS Oei
• Патологическая азартная игра: всеобъемлющий обзор
• Clin. Psychol. Rev., 22 (2002), стр. 1009-1061
• 

3.      

• Reuter et al., 2005
• J. Reuter, T. Raedler, M. Rose, I. Hand, J. Glascher, C. Buchel
• Патологическая азартная игра связана с уменьшением активации системы мезолимбической награды
• Туземный Neurosci., 8 (2005), стр. 147-148
• 

4.      

• Робинсон и Берридж, 1993
• Т.Э. Робинсон, К. К. Берридж
• Нейронная основа лекарственной тяги: теория склонности к сенсибилизации наркомании
• Brain Res. Brain Res. Rev., 18 (1993), стр. 247-291
• 

5.      

• Робинсон и Берридж, 2008
• Т.Э. Робинсон, К. К. Берридж
• Обзор. Теория стимулирующей сенсибилизации наркомании: некоторые текущие проблемы
• Philos. Сделка R. Soc. Лонд. Многосерийный телефильм B Biol. Sci., 363 (2008), стр. 3137-3146
• 

6.      

• Робинсон и др., 2012
• JL Robinson, AR Laird, DC Glahn, J. Blangero, MK Sanghera, L. Pessoa, и другие
• Функциональная связность человеческого хвостата: применение метааналитического моделирования связности с поведенческой фильтрацией
• NeuroImage, 60 (2012), стр. 117-129
• 

7.      

• Romanczuk-Seiferth et al., 2015
• N. Romanczuk-Seiferth, S. Koehler, C. Dreesen, T. Wüstenberg, A. Heinz
• Патологическая азартная игра и алкогольная зависимость: нервные нарушения в обработке вознаграждения и потери
• Addict. Biol., 20 (2015), стр. 557-569
• 

8.      

• Seo et al., 2012
• М. Сео, Е. Ли, Б. Б. Авербек
• Выбор действия и значение действия в лобно-полосатых цепях
• Нейрон, 74 (2012), стр. 947-960
• 

9.      

• Sescousse et al., 2013
• G. Sescousse, G. Barbalat, P. Domenech, JC Dreher
• Дисбаланс в чувствительности к различным видам наград в патологической азартной игре
• Мозг, 136 (8) (2013), стр. 2527-2538
• 

10.   

• Silberberg et al., 2008
• А. Зильберберг, П. Г. Рома, М. Е. Ханцберри, Ф. Р. Уоррен-Боултон, Т. Сакагами, А. М. Руджиеро, и другие
• Отвращение к потерям в обезьянах капуцинов
• J. Exp. Анальный. Behav., 89 (2008), стр. 145-155
• 

11.   

• Thomsen и др., 2013
• KR Thomsen, M. Joensson, HC Lou, A. Møller, J. Gross, ML Kringelbach, J.-P. Changeux
• Измененное паралимбическое взаимодействие в поведенческой зависимости
• Proc. Natl. Акад. Sci. США, 110 (2013), стр. 4744-4749
• 

12.   

• Том и др., 2007
• SM Tom, CR Fox, C. Trepel, RA Poldrack
• Нейронная основа неприятия потерь при принятии решений под угрозой
• Наука, 315 (2007), стр. 515-518
• 

13.   

• Tricomi et al., 2004
• Э.М. Трикоми, М.Р. Дельгадо, Дж. А. Фьез
• Модуляция каудатной активности по экстренному действию
• Нейрон, 41 (2004), стр. 281-292
• 

14.   

• Tzourio-Mazoyer и др., 2002
• N. Tzourio-Mazoyer, B. Landeau, D. Papathanassiou, F. Crivello, O. Etard, N. Delcroix, B. Mazoyer, M. Joliot
• Автоматизированная анатомическая маркировка активации в SPM с использованием макроскопической анатомической парсерации MNI MRI однополюсного мозга
• NeuroImage, 15 (1) (2002), стр. 273-289
• 

15.   

• van Holst и др., 2010
• RJ van Holst, W. van den Brink, DJ Veltman, AE Goudriaan
• Изучение мозговых изображений в патологической азартной игре
• Тек. Психиатрический конгресс, 12 (2010), стр. 418-425
• 

16.   

• van Holst и др., 2012
• RJ van Holst, DJ Veltman, C. Buchel, W. van den Brink, AE Goudriaan
• Искаженное кодирование ожиданий в проблемных азартных играх: вызывает привыкание в ожидании?
• Biol. Психиатрия, 71 (2012), стр. 741-748
• 

17.   

• Verstynen et al., 2012
• Т. Д. Верстинен, Д. Бадре, К. Джарбо, В. Шнайдер
• Микроструктурные организационные структуры в кортикостриотической системе человека
• J. Neurophysiol., 107 (2012), стр. 2984-2995
• 

18.   

• Уордл и др., 2010
• H. Wardle, A. Moody, S. Spence, J. Orford, R. Volberg, D. Jotangia, и другие
• Британский опрос о распространении азартных игр
• Национальный центр социальных исследований, Лондон (2010)
• 

19.   

• Welte и др., 2008
• JW Welte, GM Barnes, MC Tidwell, JH Hoffman
• Распространенность проблемных азартных игр среди американских подростков и молодых людей: результаты национального опроса
• J. Gambl. Stud., 24 (2008), стр. 119-133
• 

20.   

• Worhunsky et al., 2014
• PD Worhunsky, RT Malison, RD Rogers, MN Potenza
• Измененные нейронные корреляции обработки вознаграждений и потерь во время имитации игровых автоматов МРТ при патологической азартной игре и зависимости от кокаина
• Наркотиков Алкоголь Зависит., 145 (2014), стр. 77-86
• 

1.      

• Инь и Ноултон, 2006
• HH Yin, BJ Knowlton
• Роль базальных ганглиев в формировании привычек
• Туземный Rev. Neurosci., 7 (2006), стр. 464-476
• 

Автор для корреспонденции: Группа «Мозг и сознание» (EHESS / CNRS / ENS), Ecole Normale Supérieure, Исследовательский университет PSL, 29 rue d'Ulm, 75005 Paris, France.

1

Старшие авторы внесли одинаковый вклад в работу.

Copyright © 2016 Авторы. Опубликовано Elsevier Inc.