Тяжесть азартных игр предсказывает реакцию среднего мозга на результаты, близкие к промахам (2010)

J Neurosci. 2010 May 5;30(18):6180-7. doi: 10.1523/JNEUROSCI.5758-09.2010.

Chase HW1, Clark L.

Информация об авторе

  • 1Школа психологии, Университет Ноттингема, Ноттингем NG7 2RD, Великобритания.

Абстрактные

Азартные игры - это общая рекреационная деятельность, которая становится дисфункциональной в подгруппе индивидуумов, причем патологическая азартная игра DSM считается самой тяжелой формой. Во время азартных игр игроки испытывают целый ряд когнитивных искажений, которые способствуют переоценке шансов на победу. Считается, что результаты, связанные с промахом, подогревают эти искажения. Ранее мы наблюдали, что почти упущенные набираемые перекрывающиеся схемы к монетарным победам в исследовании у здоровых добровольцев (Clark et al. 2009).

Настоящее исследование стремилось распространить эти наблюдения на обычных игроков и соотнести мозговые ответы с показателем тяжести азартных игр. Двадцать постоянных игроков, которые варьировались в зависимости от участия рекреационных игроков перед вероятными патологическими игроками, были отсканированы, выполняя упрощенную задачу игровых автоматов, которая предоставляла случайные денежные выигрыши, а также близость и пропущенные результаты без выигрыша. В общей группе результаты, близкие к промаху, были связаны со значительным откликом в брюшном полосатом теле, который также был завербован денежными победами. Суровость азартных игр, измеренная с помощью экранов азартных игр South Oaks, предсказала больший отклик в дофаминергическом среднем мозге, чтобы достичь результатов, близких к промахам. Этот эффект сохранился, контролируя клинические сопутствующие заболевания, которые присутствовали у обычных игроков. Тяжесть азартных игр не предсказывала ответные реакции в среднем мозге или в другом месте.

Эти результаты показывают, что события, связанные с промахом во время азартных игр, набирают вознаграждение, связанные с мозгом, в обычных игроках. Связь с серьезностью азартных игр в среднем мозге свидетельствует о том, что результаты, близкие к промаху, могут усилить передачу дофамина при беспорядочной азартной игре, что расширяет нейробиологические сходства между патологическими азартными играми и наркоманией.

Ключевые слова: Азартные игры, когнитивные, наркомания, допамин, стриатум, средний мозг

Введение

Азартные игры - это форма развлечения, которая может стать дисфункциональной у некоторых людей: «патологическая азартная игра» - это бессимптомный пульс DSM-IV (Американская психиатрическая ассоциация, 2000) с симптомами, которые включают уход и толерантность (Potenza, 2006). Накопительные данные указывают на нейробиологические изменения в системе вознаграждения мозга у проблемных игроков (Reuter et al., 2005, Tanabe et al., 2007, Potenza, 2008). Например, исследование fMRI, использующее задачу угадывания с денежными выигрышами и потерями, обнаружило ослабление связанной с победой активности в брюшном полосатом теле и медиальной префронтальной коре (PFC) патологических игроков (Reuter et al., 2005). Подобные изменения были описаны у лиц, злоупотребляющих наркотиками (Goldstein et al., 2007, Wrase et al., 2007), и считается, что это указывает на нарушение регуляции дофаминергического входа в эти структуры. Причастность дофаминергических средств к азартным играм подтверждается сообщениями о проблемах с азартными играми в качестве побочного эффекта лекарств у пациентов с болезнью Паркинсона (Dodd и др., 2005, Steeves и др., 2009).

Нейровизуальные исследования проблемных азартных игр на сегодняшний день пренебрегли сложными познаниями, которые часто испытывают игроки (Ladouceur и Walker, 1996). Что касается азартных игр, таких как рулетка или лотерея, игроки часто неправильно понимают уровень участия в навыках («иллюзия контроля») (Langer, 1975). Эти когнитивные искажения более распространены в проблемных игроках (Миллер и Керри, 2008) и непосредственно подпитываются определенными особенностями азартных игр (Гриффитс, 1993), в том числе наличие близких промахов: результаты без выигрыша, близкие к джекпоту. Близкие промахи способны продвигать продолжение азартных игр, несмотря на их объективный статус без выигрыша (потери) (Kassinove и Schare, 2001, Cote et al., 2003). Нейронные механизмы, которые лежат в основе эффектов ближнего действия, имеют более широкое отношение к пониманию обучения подкрепления: в играх навыков (например, в футболе), близкие к промахам (например, попадание в должность) обеспечивают действительный сигнал приобретения навыков и неизбежной награды, и, таким образом, система обучения подкрепления может с пользой приписать значение этим результатам. Однако в азартных играх промахи не указывают на успех в будущем, и их сила подсказывает, что игры в азартные игры могут использовать мозговые механизмы, которые, естественно, справляются с ситуациями навыков (Кларк, 2010).

Используя задачу игрового автомата для здоровых добровольцев, мы обнаружили, что близорукости были связаны со значительной активностью в областях мозга (вентральный стриатум, передняя изоляция), которые реагировали на денежные выигрыши (Clark et al., 2009). Настоящее исследование предназначалось для распространения этих наблюдений в группе обычных игроков. Во-первых, мы стремились подтвердить наш вывод о том, что результаты, близкие к промахам, будут набирать компоненты системы вознаграждения мозга обычным игрокам. Во-вторых, мы стремились выявить области внутри этой системы, в которых активность мозга во время азартных игр была связана с серьезностью азартных игр. Несмотря на то, что в предыдущих исследованиях FMRI были изучены проблемы азартных игр с использованием конструкций для контроля над случаями, все чаще признается, что беспорядочные азартные игры являются размерными по своей природе: игроки, которые не соответствуют критериям DSM, часто описывают очевидные связанные с азартными играми вреды (например, задолженность, межличностные конфликты), и эти вред неуклонно возрастает с участием азартных игр (например, частота или расход азартных игр) (Currie et al., 2006). Чтобы отразить этот континуум неупорядоченной азартной игры, мы использовали воксельскую регрессию для определения областей мозга, где прогнозируемая деятельность, связанная с победой и ближним пролетом, была предсказана индивидуальными изменениями в степени азартных игр.

методы

Участниками

Постоянных игроков (n = 24, 3 женщины) набирали с помощью рекламы. Четыре субъекта были исключены из анализа из-за чрезмерного движения во время сканирования, в результате чего размер группы составил 20 человек (2 женщины). Субъекты посетили сеанс сканирования фМРТ в Центре визуализации мозга Вольфсона, Кембридж, Великобритания. Протокол был одобрен Комитетом по этике исследований Норфолка и Норвича (COREC 06 / Q0101 / 69), и все добровольцы предоставили письменное информированное согласие. Волонтерам было возмещено 40 фунтов стерлингов за участие, и у них была возможность выиграть дополнительные деньги за выполнение задания (без ведома испытуемых, это была фиксированная сумма в 15 фунтов стерлингов).

Поведение азартных игр оценивалось с использованием SOGS (Лесьер и Блюм, 1987), шкалу самоотчетов 16, оценивающую основные симптомы и негативные последствия азартных игр (например, поимка, заимствование денег, ложь об азартных играх, семейный конфликт). До начала сеанса проверки участники посещали сеанс скрининга, в котором участвовало структурированное психиатрическое интервью с докторантным психологом (структурированное клиническое интервью для DSM-IV Axis I Disorders, SCID) (First et al., 1996). Учитывая высокую сопутствующую заболеваемость проблемными азартными играми и другими проблемами психического здоровья (Kessler et al., 2008), мы решили терпеть психические сопутствующие заболевания, чтобы избежать чрезмерного отбора клинически-нерепрезентативного образца. Сопутствующие заболевания были следующими: текущая дистимия и / или связанное с наркотиками расстройство настроения (n = 5), пожизненное основное депрессивное расстройство (n = 4), текущее биполярное расстройство (n = 1), тревожность или паническое расстройство (n = 2 ), зависимость от продолжительности жизни (n = 3), злоупотребление алкоголем / наркотиками (n = 8), текущая зависимость от алкоголя (n = 1). В настоящее время три субъекта получают психотропные препараты (антидепрессант n = 2, бензодиазепин n = 1). Кроме того, анализ мочи (SureStep ™, Bedford, UK) в день сканирования fMRI выявил положительные тесты на каннабис (THC) у участников 4. Для количественной оценки существующих психиатрических симптомов использовались анкеты для самоотчета: База данных депрессии Бек (версия 2) (Beck и др., 1996), Beck Anxiety Inventory (BAI) (Beck и др., 1988), Шкала самоотчетов для взрослых ADHD (Kessler et al., 2005), Падуи Инвентаризация симптомов ОКР (Бернс и др., 1996) и вопросник по употреблению алкоголя (AUQ) (Townshend и Duka, 2002).

Процедура

Во время сканирования fMRI испытуемые завершили 3-блоки испытаний 60 в Задаче Игрового автомата (Clark et al., 2009), длительностью приблизительно 45 минут. Субъекты практиковали задачу (испытания 10 с гипотетическими выигрышами 2) до входа в сканер, а во время сканирования ответы регистрировались с помощью кнопки. Пробная структура и экран дисплея отображаются в Рисунок 1, На каждом испытании два барабана представлены на экране, горизонтальная «линия выплат» видна централизованно. Шесть значков отображаются на каждом барабане в том же порядке. Эти шесть значков были выбраны из альтернатив 16 в начале задачи сканирования, чтобы усилить чувство участия.

Рисунок 1 

Разработка задачи. Задача игрового автомата состоит из двух барабанов: шесть одинаковых значков воспроизведения, отображаемых на каждом барабане, и горизонтальная «линия выплат» по центру экрана. На испытаниях с белым фоном экрана (как показано), волонтер ...

Каждое испытание проходило следующим образом: на этапе выбора один из шести значков был выбран на левой катушке (этап выбора; 5s фиксированная длительность). После выбора правильная катушка была развернута для 2.8-6s (фаза ожиданий), и замедление до остановки, начиная фаза результата (Фиксировано 4). В конце каждого испытания был промежуточный интервал переменной продолжительности (2-7). В фазе исхода, если правая катушка остановилась на выбранном значке (т.е. соответствующие значки были отображены в линии выплат), была выиграна победа £ 0.50; все остальные результаты ничего не выиграли. Испытания, в которых правая катушка остановилась на одной позиции выше или ниже линии выплат, были обозначены как «промахи». Испытания без выигрыша, в которых барабан остановился на одном из трех оставшихся позиций (т.е. более одной позиции с линии выплат), были обозначены как «пропущенные». Во время фазы выбора, при испытаниях с белым фоном экрана, участник выбрал значок воспроизведения с помощью двух кнопок для прокрутки фигур и третьей кнопки для подтверждения выбора (выбранные участниками испытания) в окне 5. При испытаниях с фоном черного экрана компьютер выбрал значок воспроизведения, и предмет должен был подтвердить выбор, нажав третью кнопку в окне 5s (компьютерные испытания). Выбранные участники (n = 90) и выбранные компьютером испытания (n = 90) были представлены в фиксированном псевдослучайном порядке. Если выбор / подтверждение не было завершено в окне 5s, было представлено сообщение «Слишком поздно!», А затем интервал между судами. Результаты были псевдо-рандомизированы, чтобы обеспечить справедливое количество побед (1 / 6, всего 30 = £ 15), пропусков (2 / 6, всего 60) и пропусков (3 / 6, всего 90).

В 1/3 испытаний субъективные оценки были получены в двух точках во время испытания с использованием экранных 21-балльных визуальных аналоговых шкал. После отбора испытуемые оценивали «Как вы оцениваете свои шансы на победу?» и после этого испытуемые оценивали: «Как сильно вы хотите продолжить игру?». Временных ограничений для субъективных оценок не было. Данные субъективных оценок были преобразованы в стандартизованный z-балл, основанный на среднем значении и стандартном отклонении каждого индивидуума для этого рейтинга, чтобы учесть вариативность привязки у разных субъектов. Субъективные рейтинги были проанализированы с использованием парных t-критериев (для «шансов на победу») и дисперсионного анализа с повторными измерениями (для «продолжить игру») с результатом (3 уровня: победа, почти промах, полный промах) и контроль ( 2 уровня: выбранный участник, выбранный компьютером) как факторы.

Процедура обработки изображений

Сканирование проводилось на магниторе Siemens TimTrio 3 Tesla с использованием осевой косой последовательности 32 с временем повторения 2 (TE 30ms, угол поворота 78 °, размер воксела 3.1 × 3.1 × 3.0mm, размер матрицы 64 × 64, поле зрения 201mm × 201mm, ширина полосы 2232Hz / Px). Были завершены три прогона 60-испытаний (повторы 630), при этом в начале каждого прогона XMUMX-манекенщики отбрасывались, чтобы обеспечить равновесные эффекты. После функциональных прогонов для использования в пространственной нормализации был получен структурный образ градиентно-эхо-последовательности (MP-RAGE) с высоким разрешением на основе намагниченности с высоким разрешением.

Данные FMRI были проанализированы с использованием SPM5 (статистическое параметрическое картирование, Wellcome Department of Cognitive Neurology, Лондон, Великобритания). Предварительная обработка включала коррекцию синхронизации срезов, перестройку внутри объекта, пространственную нормализацию и пространственное сглаживание с использованием гауссова ядра 10 мм. Параметры движения испытуемых были проверены на предмет чрезмерного движения (определяемого как> 5 мм в течение пробега), что привело к исключению 4 участников (1 женщина) из всего анализа. Временные ряды подвергались высокочастотной фильтрации (128 с). Объемы были нормализованы по шаблонам Международного консорциума по картированию мозга (ICBM), которые приблизительно соответствуют Talairach и Tournoux (1988) используя матрицу, вычисленную путем нормализации сегментированного структурного изображения MP-RAGE для каждого субъекта на шаблонах серого и белого вещества МБР.

Каноническая функция гемодинамического отклика (HRF) была смоделирована на основе фаз выбора, фазы ожидания и фазы исхода для каждого исследования, чтобы минимизировать необъяснимую дисперсию в матрице дизайна. Чтобы проанализировать ответы мозга, связанные с результатами, события были классифицированы по типам проб 8, включая 2 (выбор: выбранный пользователем, выбранный компьютером) 4 (победа, близость перед линией розыгрыша, близость мимо игровой линии, full-miss) факториал. Параметры перемещения от перегруппировки были включены в матрицу проектирования как ковариаты, которые не представляют интереса. HRF использовался как ковариат в общей линейной модели, и для каждого воксела для каждого типа события была получена оценка параметра, отражающая силу ковариации между данными и канонической HRF. Контрастные изображения вычислялись между оценками параметров из разных типов испытаний, а отдельные контрастные изображения затем переносились на групповой анализ на уровне второго уровня.

Были рассчитаны четыре контраста для оценки ответов мозга, связанных с результатами, в общей группе обычных игроков: 1). Все денежные выигрыши (то есть как испытания на основе участников, так и компьютеров) за вычетом всех результатов без выигрыша. 2). Близкие промахи (как на испытаниях, выбранных участниками, так и на компьютерах) за вычетом итоговых результатов (как на конкурсах, выбранных участниками, так и на компьютерах). 3) Near-miss при взаимодействии с персональным контролем: районы, дифференцированные по методу «ближних промахов», по сравнению с пропущенными в зависимости от управления участниками или компьютером (например, 1, -1, -1, 1). 4) Выиграйте активность на выбранных участником испытаниях за вычетом выигрыша на выбранных компьютером испытаниях. Чтобы исследовать эти эффекты как функцию серьезности азартных игр, восколковые одномерные регрессии выполнялись с использованием оценки SOGS в качестве предикторной переменной. Учитывая наши априорные гипотезы о роли схем вознаграждения за мозг в искажениях в азартных играх и проблемных азартных играх, мы реализовали контраст победы (все денежные выигрыши минус все без выигрышей, порог при pFWE<05 исправлено) из нашего предыдущего исследования (Clark et al., 2009) в качестве маски для этих контрастов, а также регрессионный анализ с использованием инструмента PickAtlas (Maldjian et al., 2003). Для этих анализов интересующей области был установлен порог p <05 с поправкой на множественные сравнения с использованием теории случайного поля (Worsley et al., 1996), т. е. ошибка семейной ошибки (FWE), с порогом кластера для вокселей 10 для снижения скорости ложных срабатываний (Forman и др., 1995). Этот порог кластеров был выбран на том основании, что наименьшая область априорного интереса (средний размер мозга / вентрально-тегментальная область) имеет оценочный размер вокселей 20-25 (Duzel и др., 2009). Изменение сигнала было извлечено из активированных фокусов с использованием инструмента MARSBAR (Брет и др., 2002) для построения данных. Анализ всего мозга также представлен с использованием исследовательского порога p <001 без коррекции.

Итоги

Вариация серьезности азартных игр

Обычные игроки были преимущественно мужскими (n = 18) со средним возрастом 33.7 (sd 1.8), средними годами обучения 14.5 (sd 0.5) и средним оцененным по NART IQ 111.5 (sd 7.3). Предпочтительной формой азартных игр в группе были внебиржевые спортивные ставки (скачки или футбол), но игровые автоматы, карты и лотереи также были обычными (см. Дополнительный стол 1). Все испытуемые, кроме одного, в настоящее время являются активными игроками, играя по крайней мере один раз в неделю в предпочитаемый ими вид азартных игр; участник, который больше не играл, воздерживался от игры в течение одного года. Тринадцать человек из группы достигли порога SOGS> = 5 для вероятной патологической склонности к азартным играм (общий диапазон 0-20, среднее значение 7.25, среднее значение 6.5) (см. Дополнительный рисунок 1). Максимальные затраты за один день варьировались от £ 10-XXUMX (n = 100), £ 5- £ 100 (n = 1000), £ 8- £ 1000 (n = 10,000), больше чем £ 5 (n = 10,000 ). Описательные данные для анкетирования клинических симптомов приводятся в Дополнительный стол 2.

Субъективные рейтинги во время работы игрового автомата

Рейтинги после отбора «Как вы оцениваете свои шансы на победу?» были значительно выше в испытаниях, выбранных участниками, по сравнению с испытаниями, выбранными компьютером (t (19) = 5.2, p <0.001). Этот эффект личного контроля ослаблялся в зависимости от серьезности азартных игр, измеренной с помощью SOGS (r20= −0.53, p = 0.016). Рейтинги после результатов: «Сколько вы хотите продолжать играть?» были проанализированы с использованием двухфакторного дисперсионного анализа, чтобы выявить основной эффект обратной связи (F (2,38) = 40.179, p <0.001), отсутствие основного эффекта агентства (F (1,19) <1) и влияние обратной связи взаимодействие (F (2,38) = 3.604, p = 0.037) (см. Дополнительный стол 3). Победы, выбранные участниками, были оценены выше, чем победы, выбранные компьютером (t (19) = 2.199, p = 0.040), но личный контроль не повлиял на оценки вероятного промаха (t (19) = - 1.272, p = 0.217 ) или с полным отсутствием (t (19) = - 0.998, p = 0.331) исходы. Рейтинги `` продолжить игру '' были выше после побед по сравнению с любым видом безвыигрыша, независимо от личного контроля (t (19)> 3.889, p <0.002 во всех случаях), в то время как возможные промахи и промахи не различались для участников. -выбранные испытания (t (19) = 1.104, p = 0.283) или испытания, выбранные компьютером (t (19) <1). Таким образом, не было обнаружено никакого заметного влияния почти неудачных исходов на рейтинги самоотчетов у обычных игроков.

Ответы FMRI на результаты азартных игр

Регионы мозга, чувствительные к непредсказуемым денежным выигрышам, были идентифицированы путем сопоставления всех выигрышных результатов со всеми результатами без выигрыша в рамках независимой ROI, определенной из коэффициента выигрыша в нашем предыдущем исследовании (Clark et al., 2009). Значительное изменение сигнала наблюдалось в ряде областей, связанных с обучением наградой и усилением: правый вентральный стриатум (putamen) (пик вокселя: x, y, z = 20, 10, -6, Z = 3.66, 133 voxels, pFWE= .029) и таламус (x, y, z = 2, -6, 2; Z = 4.71, 14 voxels, pFWE= .001) с подпороговыми фокусами в левой вентральной полосе (x, y, z = -16, 2, -6, Z = 3.39, pFWE= .065), передняя изоляция двусторонне (x, y, z = 28, 20, -6, Z = 3.46, pFWE= .054; x, y, z = 36, 16, -8, Z = 3.36, pFWE= .070; x, y, z = -36, 18, -6, Z = 3.47, pFWE= .052), а средний мозг проксимальна к субстратной нигра / вентральной тегментальной области (SN / VTA) (x, y, z = -8, -20, -14, Z = 3.36, pFWE= .071) (видимый в Рисунок 2A, пороговое значение p <001 для отображения). Независимый контраст оценивал реакцию мозга на почти промахи по сравнению с полными промахами. Произошло значительное изменение сигнала в правом вентральном полосатом теле (скорлупе) (x, y, z = 18, 6, −2, Z = 3.67, 52 вокселя, pFWE= .032) и левая парафтопампальная извилина (BA 28), граничащая с стриатом (x, y, z = -16, -2, -10, Z = 4.32, 27 вокселей, pFWE= .003) (см. Рисунок 2B). Контрасты выбранных участниками побед за вычетом выигранных компьютером выигрышей, а также контраст взаимодействия для деятельности, близкой к пропуску, как функция личного контроля, не привели к какой-либо значительной активации в маске ROI.

Рисунок 2 

A) Активация, связанная с выигрышем (выигрыш> невыигрышные исходы) у обычных игроков, с использованием маски области интересов для выигрышной активности из независимой выборки (Clark et al. 2009). Активность отображается при p <0.001 без поправок, k = 10, для иллюстрации ...

Последствия азартных игр Уровень ответственности в ответ на результаты азартных игр

Жестокость азартных игр (оценка SOGS) была введена как единый регрессор в отличие от денежных побед за вычетом всех не выигрышей, используя маска ROI с учетом выигрыша. Не было значительных вокселей, где оценка SOGS предсказывала либо увеличение, либо уменьшение активности, связанной с победой. Тем не менее, регрессионный анализ для кратковременного контраста с пропуском минуса показал, что серьезность азартных игр SOGS была положительно связана с ответом мозга на результаты, близкие к пропуску в среднем мозге (48 voxels: x, y, z = -6, -18 , -16, Z = 4.99, pFWE<.001; x, y, z = 10, −18, −12, Z = 3.90, pFWE= .014) (см. Рисунок 3). Кроме того, мы также наблюдали, что тяжесть азартных игр отрицательно связана с ответом мозга на результаты, близкие к промахам в левом хвостате (x, y, z = -12, 8, 6, Z = 3.91, 11 voxels, pFWE= 013). Этот кластер лежал на дорсальной оконечности области интереса, перекрывая внутреннюю капсулу, и мы не смогли идентифицировать активность, связанную с победой (контраст 1) или близкой к промаху (контраст 2) в этом фокусе в текущем наборе данных, даже при либеральном порог (p <005 без коррекции). Кроме того, извлеченный сигнал от вентрального полосатого тела и кластеров среднего мозга был положительно коррелирован на обоих победах (г20= 0.72, p <001) и почти неуспешные исходы (r20= 0.43, p = .06), как видно из предыдущих исследований (D'Ardenne et al., 2008, Schott и др., 2008, Kahnt et al., 2009). Поэтому, хотя этот хвостатый пик соответствовал нашему значению порога, мы осторожны в том, чтобы определить роль этого региона в азартных играх вблизи промахов.

Рисунок 3 

A) Влияние серьезности азартных игр (экран South Oaks Gambling Screen; SOGS) на активацию, связанную с опасным промахом, в пределах маски области интереса (отображается при p <0.001 без коррекции, k = 10). B) Извлеченный сигнал для контраста, близкого к отсутствию, минус контраста полного промаха в ...

Сглаживающее ядро ​​(10 мм), реализованное в нашем первичном анализе, ограничивало нашу способность разрешать активацию в среднем мозге. Мы повторно смоделировали данные фМРТ, используя меньшее сглаживающее ядро ​​4 мм. В анализе всего мозга с использованием исследовательского порога (p <001 без коррекции) две активации в среднем мозге (x = −8, y = −18, z = −18, Z = 3.37, p <0.001; x = 12 , y = −16, z = −12, Z = 3.28, p = 0.001) отражало влияние серьезности SOGS на азартные игры на активацию, связанную с опасностью промаха (отображается на Рисунок 4A при пороге p <005 без коррекции). Эти активации согласуются с составным сигналом SN / VTA (Duzel и др., 2009).

Рисунок 4 

A) Связь между серьезностью азартных игр (оценка SOGS) и активацией, связанной с близким промахом (близкий промах минус полный промах) в среднем мозге (z = -18 и z = -12) с использованием меньшего (4 мм) сглаживающего ядра. Пороговое значение активности при p <0.005 нескорректировано ...

У обычных игроков обнаружился ряд клинических сопутствующих заболеваний, которые умеренно зависели от тяжести их зависимости. Чтобы проверить, была ли ассоциация среднего мозга конкретно связана с тяжестью азартных игр, а не с этими сопутствующими заболеваниями, мы включили непрерывные измерения депрессии (BDI), тревоги (BAI), симптоматики СДВГ (ASRS), импульсивности (BIS), симптомов ОКР (шкала Падуи). ) и употребление / злоупотребление алкоголем (шкала AUQ) в качестве дополнительных ковариантных регрессоров в регрессии SOGS. В каждом случае активация среднего мозга (пик воксела: x = −6, y = −18, z = −16) для ассоциации SOGS была обнаружена со статистикой Z между 2.20-2.56 (p = 014 до p = 005. неисправленный). Напротив, отрицательная связь между SOGS и близкой к неудачной активностью в хвостатом теле не сохранилась при контроле симптомов депрессии (BDI) и ОКР (шкала Падуи) при либеральном пороге p <0.05 без коррекции.

Эти данные показывают, что в корреляционном дизайне более сильный ответ среднего мозга на результаты, близкие к промаху, был связан с неупорядоченной азартной игрой. Предыдущие исследования патологоанатомического контроля над ситуацией показывают общий затухание связанной с вознаграждением деятельности (Reuter et al., 2005). Чтобы исследовать это кажущееся несоответствие, мы провели анализ промежуточных групп, который сравнивал общий мозговой отклик с наградой (выигрывает минус без выигрыша) у наших обычных игроков против неагонирующих добровольцев из нашего предыдущего исследования (Clark et al., 2009). Это было проведено как анализ всего мозга с использованием исследовательского порога значимости (p <001 без поправки). В соответствии с данными Reuter et al., Обычные игроки демонстрировали более слабую реакцию на денежные выигрыши в нескольких чувствительных к вознаграждению областях, включая полосатое тело и ростральную переднюю поясную кору (см. Рисунок 4B и Дополнительный стол 5), после ковариации для групповых различий по возрасту. Не было общих различий в групповом различии в ответе о пропуске. Смешанная модель ANOVA данных субъективных рейтингов у обычных игроков и здоровых не-азартных игроков не выявила существенных различий в группе, хотя, в частности, в объединенной группе (n = 34) наблюдался незначительно значимый эффект от выбранного участника результаты для увеличения оценок «Продолжить играть» (t (33) = 1.87, p = .07) относительно выбранных участниками пропусков (см. Дополнительный материал и дополнительная таблица 6).

Обсуждение

В настоящем исследовании исследовались реакции мозга во время компьютеризированной задачи игрового автомата в группе обычных игроков, которые варьировали в своем участии от рекреационных, социальных игроков до умеренно-тяжелых вероятных патологических игроков. Непредсказуемые денежные выигрыши в задаче набирали сеть чувствительных к региону регионов, включая вентральную полосатую полосу. Наша задача также позволила прямое сравнение рядом-мисс не выигрывает против полный промах а не наоборот, и этот контраст выявил ответ на почти промахи в полосатых районах, также реагирующий на победы, несмотря на объективный статус без выигрыша этих результатов. Этот анализ в обычных игроках расширяет наши недавние результаты в отношении здоровых добровольцев со скромным участием в азартных играх (Clark et al., 2009), подчеркивая вербовку схемы вознаграждения мозга результатами, близкими к промахам. Конкретная цель настоящего исследования состояла в том, чтобы связать эти ответы МРМ с индивидуальными изменениями в степени азартных игр, с тем чтобы изучить актуальность этих ответов на новую литературу по нейробиологии проблемных азартных игр (Reuter et al., 2005, Potenza, 2008). Оценки нашего индекса тяжести азартных игр (SOGS) варьировались от 0 до 19 (см. Дополнительный рисунок 1), с оценкой 5, указывающей на вероятную патологическую азартную игру. Это подчеркивает постоянный характер азартных игр в неклинических популяциях (Currie et al., 2006) и указывает, что метод анализа на основе регрессии подходит для изучения нейронных маркеров неупорядоченной азартной игры. Хотя оценка SOGS не была связана с ответом мозга на денежные выигрыши, тяжесть азартных игр была предсказана нейронным ответом на результаты, близкие к промаху, в среднем мозге. Эта активация была проксимальной по отношению к допаминергическим ядрам в SN / VTA, что было дополнительно подтверждено повторным анализом наших данных с использованием меньшего (4mm) сглаживающего ядра (Bunzeck и Duzel, 2006, D'Ardenne et al., 2008, Мюррей и др., 2008, Шохами и Вагнер, 2008, Duzel и др., 2009). Более того, связь между активностью среднего мозга и пропуском и тяжести азартных игр не была легко объяснена другими клиническими симптомами (депрессия, импульсивность, ОКР, употребление алкоголя), которые умеренно распространены у обычных игроков (Kessler et al., 2008).

Наблюдаемая ассоциация среднего мозга согласуется с ролью передачи дофамина в неупорядоченной азартной игре, о чем свидетельствуют предыдущие исследования периферических маркеров (Bergh et al., 1997, Мейер и др., 2004) и феномен патологической склонности к азартным играм, вызванной лекарствами, при болезни Паркинсона (Dodd и др., 2005, Steeves и др., 2009). Этот синдром особенно связан с D3-предпочтительными препаратами дофаминового агониста, и примечательно, что D3-рецепторы в избытке у человека SN (Гуревич и Джойс, 1999). Способность ближних результатов улучшить передачу дофамина у более серьезных проблемных игроков может лежать в основе эффективности этих результатов, чтобы активизировать азартные игры (Kassinove и Schare, 2001, Cote et al., 2003, Clark et al., 2009). Электрофизиологические исследования, регистрирующиеся из нейронов среднего мозга, продемонстрировали известную роль этой системы в предупреждении вознаграждения и кодировании ошибок прогноза вознаграждения (Шульц, 2002, Montague et al., 2004). Исследования нейровизуализации человека подтверждают ответы BOLD в среднем мозге в задачах денежного вознаграждения (например, Bjork и др., 2004, D'Ardenne et al., 2008, Schott и др., 2008), которые коррелируют с прямым показателем выпадения полосатого дофамина (смещение [11C] раклоприда) (Schott и др., 2008). Конечно, вероятно, что ошибки прогноза вознаграждения были порождены при испытаниях, связанных с промахом в текущей задаче: возникает положительная ошибка прогнозирования, когда барабан замедляется, и субъект ожидает выигрышный результат. За этим сразу следует отрицательная ошибка предсказания, так как барабан останавливает одну позицию из выигрышной линии выплат. Недавние данные показывают, что сигнал BOLD среднего мозга может быть особенно выровнен с положительными ошибками прогнозирования (D'Ardenne et al., 2008), что соответствует более общему стилю игроков переоценивать свои шансы на выигрыш (Ladouceur & Walker 1996). Два других аспекта стрельбы из среднего мозга, наблюдаемые в электрофизиологических данных, могут иметь отношение к текущим результатам МРТ. Во-первых, средние мозговые нейроны показывают обобщение, где они стреляют в стимулы, которые похожи на те, которые предсказывают награду (Tobler и др., 2005, Шохами и Вагнер, 2008). Это проверяемая гипотеза о том, что проблемные игроки демонстрируют чрезмерное обобщение поощрительно-прогнозирующих стимулов, опосредованных гиперреактивностью среднего мозга. Во-вторых, нейроны среднего мозга могут проявлять адаптивное кодирование в задаче, где их максимальный отклик масштабируется до доступного вознаграждения (Tobler и др., 2005). Это может объяснить, почему мы не наблюдали связь среднего мозга с серьезностью азартных игр на выигрышные результаты, несмотря на общую реакцию среднего мозга на победы. Однако мы явно не продемонстрировали значительную разница в силе ассоциации SOGS-midbrain на испытаниях с промахом и победой. Из положительной линии тренда в Рисунок 3C, можно предположить, что ассоциация SOGS-midbrain может быть обнаружена для выигрыша результатов в более крупном образце.

Было проведено предыдущее исследование случай-контроль в патологических игроках сниженный BOLD-сигнал в брюшном полосатом теле и медиальном PFC в ответ на денежные выигрыши (Reuter et al., 2005). Этот вывод был истолкован как свидетельство дефицита вознаграждения за патологическую азартную игру, где система гипоактивной награды придает уязвимость целому ряду зависимостей (Баурират и Оскар-Берман, 2005). Задача, примененная в Reuter et al. исследование было простой задачей с двумя вариантами выбора, которая вряд ли вызовет сложные искажения вероятности и восприятия навыков, которые являются центральными для поведения азартных игр (Ladouceur и Walker, 1996, Кларк, 2010). Мы провели межгрупповой анализ, сравнивающий регулярных игроков из настоящего исследования с добровольцами со скромным участием в азартных играх из нашего предыдущего исследования (Clark et al., 2009). Хотя схемы, набранные денежными выигрышами, были поразительно похожи друг на друга по двум группам, обычные игроки отображали аттенуированный ответ на выигрыш, который был значительным в брюшном полосатом теле и медиальном PFC, подтверждающий Reuter et al (2005), Критически представленные данные показывают, что это состояние общего дефицита вознаграждения сопряжено с чрезмерный набор схем вознаграждения мозга в условиях когнитивных искажений (около промахов), которые варьируются в зависимости от степени азартных игр. Вероятно, эти два эффекта были отменены в сравнении между группами активности ближней пробы между группами, где различия не наблюдались.

Примечательны еще две точки, сравнимые с нашим предыдущим исследованием. Во-первых, в нашем предыдущем исследовании сообщалось о взаимодействии между промахами и личным контролем в медиальной PFC (Clark et al., 2009). Мы не смогли обосновать этот эффект взаимодействия у обычных игроков. Действительно, обычные игроки не проявляли значительного набора этого региона даже в базовом контрасте победы, а нейропсихологические исследования указывают на определенные нарушения в отношении зондов медиальной целостности PFC в проблемных игроках (Goudriaan и др., 2006, Lawrence и др., 2009). Наше предыдущее исследование также намекнуло на ключевую роль insula в мотивационном эффекте ближних промахов. В настоящем исследовании активация insula была ограничена общим контрастом победы на уровне чуть ниже значения FWE, и эти ответы не зависели от серьезности азартных игр. Мы полагаем, что эти ответы insula передают информацию о периферической физиологии (например, увеличение частоты сердечных сокращений) во время азартных игр (например, Крейг, 2003), и это может быть труднее породить это возбуждение у обычных игроков, у которых много опыта в играх с высоким стимулом. Психофизиологические исследования у постоянных игроков показали качественные различия между азартными играми в лабораторных условиях по сравнению с натуралистическими (например, казино) настройками (Андерсон и Браун, 1984, Мейер и др., 2004). Будущая работа, объединяющая МРМ и психофизиологический мониторинг, необходима для оценки взаимосвязи между вызванным возбуждением и деятельностью мозга во время азартных игр (см. Critchley et al., 2001).

Следует отметить некоторые ограничения текущего исследования. Во-первых, в то время как мы коварировали за несколько общих сопутствующих заболеваний, некоторые соответствующие условия, включая зависимость никотина и расстройства личности (Cunningham-Williams и др., 1998) не были оценены. Во-вторых, сравнение между группами по сравнению с нашим предыдущим исследованием не планировалось, и группы не были хорошо подобраны по возрасту и полу. Мы коварировали по возрасту, но не по полу, поскольку наша группа обычных игроков была почти исключительно мужчиной. Разнообразные азартные игры более распространены у мужчин (Kessler et al., 2008), но необходимы дальнейшие исследования, чтобы проверить, обобщают ли наши эффекты женские игроки. В-третьих, рейтинги самоотчета не продемонстрировали значительного субъективного эффекта от промахов у обычных игроков. Вероятно, это проблема статистической мощности, учитывая хрупкость визуальных аналоговых оценок: в нашем предыдущем исследовании субъективные эффекты наблюдались в более крупном поведенческом эксперименте у добровольцев 40. Небольшой существенный эффект (выбранных участниками) близок к промахам для повышения мотивации к игре наблюдался в объединенном анализе двух наборов данных fMRI (n = 34, см. Дополнительный стол 6). Наконец, наш вывод о том, что допамин участвует в азартных играх с близкими промахами, следует рассматривать с достаточной степенью осторожности, учитывая косвенный характер сигнала BOLD и ограниченное пространственное разрешение fMRI (см. Duzel и др., 2009 для обзора). Другие нейротрансмиттеры, вовлеченные в поведение азартных игр, включая серотонин, присутствуют в среднем мозге и модулируются мотивационными стимулами, хотя и без фазовых ответов (Nakamura et al., 2008). Для изучения этих вопросов необходимо разработать проекты фармакологических проблем; например, Зак и Поулос (2004) сообщил, что косвенный агонист дофамина, амфетамин, усиливает стремление к азартной игре и увлечение внимания в проблемных игроках. Одним из клинических последствий таких выводов является то, что препараты, снижающие передачу дофамина, могут иметь терапевтический эффект в снижении когнитивных искажений у проблемных игроков.

Дополнительный материал

Благодарности

Поддерживается грантом проекта от Совета по экономическим и социальным исследованиям и доверием к азартным играм для LC и TW Robbins (RES-164-25-0010). Завершен в Институте поведенческой и клинической нейронауки, при поддержке премии консорциума от Совета медицинских исследований (Великобритания) и Wellcome Trust. Мы благодарны участникам и рентгенографическому персоналу в Центре визуализации мозга Wolfson, Кембридж, Великобритания

Рекомендации

  1. Американская психиатрическая ассоциация. Диагностическое и статистическое руководство психических расстройств - Редакция текста. 4-е изд. Американская психиатрическая ассоциация; Вашингтон, округ Колумбия: 2000.
  2. Андерсон Г., Браун Р.И. Реальная и лабораторная азартная игра, ощущение и пробуждение. Br J Psychol. 1984; 75: 401-410. [PubMed]
  3. Beck AT, Epstein N, Brown G, Steer RA. Инвентарь для измерения клинического беспокойства: психометрические свойства. J Consult Clin Psychol. 1988; 56: 893-897. [PubMed]
  4. Beck AT, Steer RA, Brown GK. Руководство по инвентаризации депрессии Beck-II. Психологическая корпорация; Сан-Антонио, штат Техас .: 1996.
  5. Bergh C, Eklund T, Sodersten P, Nordin C. Измененная функция допамина при патологической азартной игре. Psychol Med. 1997; 27: 473-475. [PubMed]
  6. Bjork JM, Knutson B, Fong GW, Caggiano DM, Bennett SM, Hommer DW. Интенсифицированная активация мозга у подростков: сходство и различия у молодых людей. J Neurosci. 2004; 24: 1793-1802. [PubMed]
  7. Bowirrat A, Oscar-Berman M. Связь между дофаминергической нейротрансмиссией, алкоголизмом и синдромом дефицита вознаграждения. Am J Med Genet B Neuropsychiatr Genet. 2005; 132: 29-37. [PubMed]
  8. Brett M, Anton JL, Valabregue R, Poline JB. Анализ области интересов с использованием инструментария SPM [аннотация] NeuroImage. 2002; 16
  9. Bunzeck N, Duzel E. Абсолютное кодирование новизны стимула в человеческой субстанции nigra / VTA. Neuron. 2006; 51: 369-379. [PubMed]
  10. Burns GL, Keortge SG, Formea ​​GM, Sternberger LG. Пересмотр Падуи Инвентаризация симптомов обсессивно-компульсивного расстройства: различия между беспокойством, навязчивыми идеями и принуждениями. Behav Res Ther. 1996; 34: 163-173. [PubMed]
  11. Кларк Л. Принятие решений во время азартных игр: интеграция когнитивных и психобиологических подходов. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2010; 365: 319-330. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  12. Clark L, Lawrence AJ, Astley-Jones F, Grey N. Азартные игры, близкие к промахам, усиливают мотивацию играть в азартные игры и набирать выигрышные мозговые схемы. Neuron. 2009; 61: 481-490. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  13. Cote D, Caron A, Aubert J, Desrochers V, Ladouceur R. Близ победы к азартной игре на видеотерминале. J Gambl Stud. 2003; 19: 433-438. [PubMed]
  14. Крейг А.Д. Interoception: ощущение физиологического состояния тела. Curr Opin Neurobiol. 2003; 13: 500-505. [PubMed]
  15. Кричли HD, Матиас CJ, Долан RJ. Нейронная активность в мозге человека, связанная с неопределенностью и возбуждением во время предвидения. Neuron. 2001; 29: 537-545. [PubMed]
  16. Каннингем-Уильямс Р.М., Коттлер Л. Б., Комптон В. М., 3-е место, Шпицнагель Е. Рисковать: проблемные игроки и психические расстройства - результаты исследования эпидемиологического района Сент-Луиса. Am J Public Health. 1998; 88: 1093–1096. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  17. Currie SR, Hodgins DC, Wang J, el-Guebaly N, Wynne H, Chen S. Риск нанесения вреда среди игроков в общем населении в зависимости от уровня участия в азартных играх. Зависимость. 2006; 101: 570-580. [PubMed]
  18. D'Ardenne K, McClure SM, Nystrom LE, Cohen JD. BOLD-реакции, отражающие дофаминергические сигналы в брюшной тектограмме человека. Наука. 2008; 319: 1264-1267. [PubMed]
  19. Додд М.Л., Клос К.Дж., Бауэр Дж.Х., Геда Ю.Е., Джозефс К.А., Альског Дж.Э. Патологическое пристрастие к азартным играм, вызванное лекарствами, используемыми для лечения болезни Паркинсона. Arch Neurol. 2005; 62: 1377–1381. [PubMed]
  20. Duzel E, Bunzeck N, Guitart-Masip M, Wittmann B, Schott BH, Tobler PN. Функциональная визуализация дофаминергического среднего мозга человека. Тенденции Neurosci. 2009; 32: 321-328. [PubMed]
  21. Первый MB, Spitzer RL, Gibbon M, Williams JBW. Структурированное клиническое интервью для DSM-IV Ось I расстройств, версия клинициста. Американская психиатрическая пресса, Inc; Вашингтон, округ Колумбия: 1996.
  22. Forman SD, Cohen JD, Fitzgerald M, Eddy WF, Mintun MA, Noll DC. Улучшенная оценка значимой активации в функциональной магнитно-резонансной томографии (fMRI): использование порога размера кластера. Magn Reson Med. 1995; 33: 636-647. [PubMed]
  23. Гольдштейн Р.З., Алиа-Клейн Н., Томаси Д, Чжан Л, Коттоне Л.А., Малони Т, Теланг Ф., Капарелли Е.К., Чанг Л., Эрнст Т., Самарас Д., Сквайрс Н.К., Волков Н.Д. Уменьшается ли префронтальная чувствительность коры до денежного вознаграждения, связанного с нарушенной мотивацией и самоконтролем при наркомании кокаина? Am J Psychiatry. 2007; 164: 43-51. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  24. Goudriaan AE, Oosterlaan J, de Beurs E, van den Brink W. Нейрокогнитивные функции в патологической азартной игре: сравнение с алкогольной зависимостью, синдромом Туретта и нормальным контролем. Зависимость. 2006; 101: 534-547. [PubMed]
  25. Гриффитс М. Фантастическая азартная игра: важность структурных характеристик. J Gambl Stud. 1993; 9: 101-120.
  26. Гуревич Е.В., Джойс Ю.Н. Распределение рецептора дофамина D3, экспрессирующего нейроны в переднем мозге человека: сравнение с рецепторами D2, экспрессирующими нейроны. Neuropsychopharmacol. 1999; 20: 60-80. [PubMed]
  27. Kahnt T, Park SQ, Cohen MX, Beck A, Heinz A, Wrase J. Дорзальная связь между половыми и средними мозгами у людей предсказывает, как подкрепления используются для принятия решений. J Cogn Neurosci. 2009; 21: 1332-1345. [PubMed]
  28. Kassinove JI, Schare ML. Эффекты «ближнего промаха» и «большой победы» настойчивость в азартных играх в игровых автоматах. Психология аддиктивного поведения. 2001; 15: 155-158. [PubMed]
  29. Кесслер Р.К., Адлер Л., Эймс М, Демлер О., Фараон С., Хирипи Э, Хоуз МЮ, Цзинь Р, Секник К., Спенсер Т, Устун ТБ, Уолтерс Э. Э. Взрослый шкала самоотчетов для взрослых ADHD (ASRS): краткая шкала скрининга для использования в общей популяции. Psychol Med. 2005; 35: 245-256. [PubMed]
  30. Кесслер Р.К., Хван I, ЛаБри Р., Петухова М., Сампсон Н. А., Винтерс К. К., Шаффер Х.Дж. DSM-IV патологическая азартная игра в репликации Национального Коморбидности. Psychol Med. 2008; 38: 1351-1360. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  31. Ladouceur R, Walker M. Познавательный взгляд на азартные игры. В: Сальковскис П.М., редактор. Тенденции в когнитивной и поведенческой терапии. Wiley & Sons; Чичестер, Великобритания: 1996. С. 89–120.
  32. Langer EJ. Иллюзия контроля. J Pers Soc Psychol. 1975; 32: 311-328.
  33. Лоуренс А.Ю., Лути Дж., Богдан Н.А., Саакян Б.Ю., Кларк Л. Проблемные игроки делят дефициты в импульсивном процессе принятия решений со спирто-зависимыми индивидами. Зависимость. 2009; 104: 1006-1015. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  34. Lesieur HR, Blume SB. Экран азартных игр South Oaks (SOGS): новый инструмент для идентификации патологических игроков. Am J Psychiatry. 1987; 144: 1184-1188. [PubMed]
  35. Maldjian JA, Laurienti PJ, Kraft RA, Burdette JH. Автоматизированный метод нейроанатомического и цитоархитектонического атласного опроса наборов данных МРМ. Neuroimage. 2003; 19: 1233-1239. [PubMed]
  36. Meyer G, Schwertfeger J, Exton MS, Janssen OE, Knapp W, Stadler MA, Schedlowski M, Kruger TH. Нейроэндокринная реакция на азартные игры в казино в проблемных игроках. Психонейроэндокринология. 2004; 29: 1272-1280. [PubMed]
  37. Миллер Н.В., Карри С.Р. Анализ канадского уровня населения роли иррациональных азартных игр и рискованных азартных игр в качестве коррелятов интенсивности азартных игр и патологической азартной игры. J Gambl Stud. 2008; 24: 257-274. [PubMed]
  38. Montague PR, Hyman SE, Cohen JD. Вычислительные роли допамина в поведенческом контроле. Природа. 2004; 431: 760-767. [PubMed]
  39. Murray GK, Clark L, Corlett PR, Blackwell AD, Cools R, Jones PB, Robbins TW, Poustka L. Стимулирующая мотивация в первом эпизоде ​​психоза: поведенческое исследование. BMC Психиатрия. 2008; 8: 34. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  40. Накамура К., Мацумото М., Хикосака О. Зависимая от модуля модуляция активности нейронов в ядре дорсального рапса примата. J Neurosci. 2008; 28: 5331-5343. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  41. Potenza MN. Должны ли затягивающие расстройства включать состояния, не связанные с веществом? Зависимость. 2006; 101 (Suppl 1): 142-151. [PubMed]
  42. Potenza MN. Нейробиология патологической азартной игры и наркомании: обзор и новые результаты. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2008; 363: 3181-3189. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  43. Reuter J, Raedler T, Rose M, Hand I, Glascher J, Buchel C. Патологическая азартная игра связана с уменьшенной активацией системы вознаграждения мезолимбика. Nat Neurosci. 2005; 8: 147-148. [PubMed]
  44. Schott BH, Minuzzi L, Krebs RM, Elmenhorst D, Lang M, Winz OH, Seidenbecher CI, Coenen HH, Heinze HJ, Zilles K, Duzel E, Bauer A. Мезолимбическая функциональная активация магнитного резонанса при прогнозировании вознаграждения коррелирует с вознаграждением высвобождение дофамина в брюшном половом члене. J Neurosci. 2008; 28: 14311-14319. [PubMed]
  45. Шульц В. Получение формального дофамина и награды. Neuron. 2002; 36: 241-263. [PubMed]
  46. Шогами Д, Вагнер А.Д. Интеграция воспоминаний в мозг человека: кодирование гиппокампа-среднего мозга с перекрывающимися событиями. Neuron. 2008; 60: 378-389. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  47. Steeves TD, Miyasaki J, Zurowski M, Lang AE, Pellecchia G, Van Eimeren T, Rusjan P, Houle S, Strafella AP. Повышенное освобождение полосатого дофамина у пациентов с болезнью Паркинсона с патологическими азартными играми: исследование RETROTRET [11C] raclopride. Мозг. 2009; 132: 1376-1385. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  48. Talairach J, Tournoux P. Со-планарный стереотаксический атлас человеческого мозга. Thieme Medical Publishers; Нью-Йорк: 1988.
  49. Танабе Дж, Томпсон Л, Клаус Э, Далвани М, Хатчисон К, Банич МТ. Префронтальная активность коры уменьшена у пользователей азартных игр и нерушителей в процессе принятия решений. Hum Brain Mapp. 2007; 28: 1276-1286. [PubMed]
  50. Tobler PN, Fiorillo CD, Schultz W. Адаптивное кодирование значения вознаграждения дофаминовыми нейронами. Наука. 2005; 307: 1642-1645. [PubMed]
  51. Townshend JM, Duka T. Образцы употребления алкоголя в популяции молодых социальных пьяниц: сравнение анкет и дневников. Алкоголь. 2002; 37: 187-192. [PubMed]
  52. Worsley KJ, Marrett S, Neelin P, Vandal AC, Friston KJ, Evans AC. Единый статистический подход для определения значимых сигналов в изображениях активации мозга. Hum Brain Mapp. 1996; 4: 58-73. [PubMed]
  53. Wrase J, Schlagenhauf F, Kienast T, Wustenberg T, Bermpohl F, Kahnt T, Beck A, Strohle A, Juckel G, Knutson B, Heinz A. Дисфункция обработки вознаграждения коррелирует с потреблением алкоголя у детоксифицированных алкоголиков. NeuroImage. 2007; 35: 787-794. [PubMed]
  54. Zack M, Poulos CX. Мотивация амфетаминовых цепей для азартных игр и связанных с азартными играми семантических сетей в проблемных игроках. Neuropsychopharmacol. 2004; 29: 195-207. [PubMed]