Bromsning och acceleration av den adolescenta hjärnan (2011)

J Res Adolesc. 2011 Mar 1;21(1):21-33.

Casey B, Jones RM, Somerville LH.

Källa

Sackler Institute for Developmental Psychobiology Weill Cornell Medical College, New York, NY USA.

Abstrakt

Tonåren är en utvecklingsperiod som ofta karakteriseras som en tid av impulsiva och riskfyllda val som leder till ökad förekomst av oavsiktliga skador och våld, alkohol- och drogmissbruk, oavsiktlig graviditet och sexuellt överförbara sjukdomar. Traditionella neurobiologiska och kognitiva förklaringar till sådana suboptimala val och handlingar har misslyckats med att ta hänsyn till icke-linjära förändringar i beteende som observerats under tonåren, i förhållande till barndomen och vuxenlivet. Denna recension ger en biologiskt rimlig konceptualisering av mekanismerna bakom dessa olinjära beteendeförändringar, som en obalans mellan en ökad känslighet för motiverande signaler och omogen kognitiv kontroll. Nyligen genomförda humanavbildnings- och djurstudier ger en biologisk grund för denna uppfattning, vilket tyder på differentiell utveckling av subkortikala limbiska system i förhållande till top-down kontrollsystem under tonåren i förhållande till barndomen och vuxen ålder. Detta arbete betonar vikten av att undersöka övergångar in i och ut ur tonåren och lyfter fram nya vägar för framtida forskning om ung hjärna utveckling.

Nyckelord: Tonår, hjärna, utveckling, fMRI, risk, incitament, kognitiv kontroll, anslutning

Beskrivning

Tonåren karakteriseras som en tid då vi agerar mer impulsivt, misslyckas med att överväga långsiktiga konsekvenser och engagerar oss i ett mer riskfyllt beteende än vi gör som vuxna (Gardner & Steinberg, 2005; Scott, 1992; Steinberg et al., 2008). Denna benägenhet att ta risker återspeglas i högre frekvens av olyckor, självmord, osäkra sexuella metoder och kriminell aktivitet (Scott, 1992). Ungdomar som är femton år och yngre agerar mer impulsivt än äldre tonåringar, men till och med sexton- och sjuttonåriga ungdomar misslyckas med att uppvisa vuxennivåer av självkontroll (Feld, 2008).

Under det senaste decenniet har ett antal kognitiva och neurobiologiska hypoteser postulerats för varför ungdomar ägnar sig åt impulsiva och riskfyllda handlingar. Traditionella skildringar av tonåren tyder på att det är en utvecklingsperiod som förknippas med en successivt ökad effektivitet av kognitiva kontrollkapaciteter. Denna effektivitet i kognitiv kontroll beskrivs som beroende av mognad av den prefrontala cortex som framgår av avbildning (Galvan et al., 2006; Gogtay, et al., 2004; Hare, et al., 2008; Sowell et al., 2003) och obduktionsstudier (Bourgeois, Goldman-Rakic, & Rakic, 1994; Huttenlocher, 1979; Rakic, 1994) som visar en fortsatt strukturell och funktionell utveckling av denna region långt in i ung vuxen ålder.

Det allmänna mönstret av förbättrad kognitiv kontroll med mognad av den prefrontala cortex (Crone & van der Molen, 2007) antyder en linjär ökning av utvecklingen från barndom till vuxen ålder. Om kognitiv kontroll och en omogen prefrontal cortex enbart var grunden för suboptimalt valbeteende, borde barn se anmärkningsvärt lika eller förmodligen sämre ut än ungdomar, med tanke på deras mindre utvecklade prefrontala cortex och kognitiva förmågor (Casey, Getz och Galvan, 2008). Ändå representerar suboptimala val och handlingar som observerats under tonåren en böjning i utvecklingen (Windle et al., 2008) som är unik från antingen barndomen eller vuxen ålder, vilket framgår av National Center for Health Statistics om ungdomars beteende och dödlighet (Eaton, et al., 2008).

Denna recension tar upp den primära frågan om hur hjärnan förändras under tonåren på ett sätt som kan förklara böjningar i riskbeteende. Vi skisserar en testbar neurobiologisk modell som betonar det dynamiska samspelet mellan subkortikala och kortikala hjärnregioner och spekulerar om uppkomsten av dessa system ur ett evolutionärt perspektiv. Vi tillhandahåller bevis från studier av beteende- och hjärnavbildning för att stödja denna modell inom ramen för åtgärder i motiverande sammanhang (Cauffman, et al., 2010; Figner, Mackinlay, Wilkening, & Weber, 2009; Galvan, Hare, Voss, Glover, & Casey, 2007; Galvan et al., 2006) och ta upp varför vissa tonåringar kan löpa större risk än andra att fatta suboptimala beslut som leder till sämre långsiktiga resultat (Galvan et al., 2007; Hare, et al., 2008).

Gå till:

Neurobiologisk modell för adolescens

En korrekt konceptualisering av kognitiva och neurobiologiska förändringar under ungdomar måste behandla ungdomar som en övergångsutvecklingsperiod (Spjut, 2000), snarare än en enda ögonblicksbild i tiden. Med andra ord, för att förstå denna utvecklingsperiod är det nödvändigt att karakterisera övergångar in i och ut ur tonåren för att urskilja distinkta egenskaper hos denna utvecklingsperiod (Casey, Galvan, & Hare, 2005; Casey, Tottenham, Liston och Durston, 2005). Att etablera utvecklingsbanor för kognitiva processer är väsentligt för att karakterisera dessa övergångar och begränsa tolkningar av beteendeförändringar under denna period.

Vi har utvecklat en testbar neurobiologisk modell för ungdomars utveckling inom detta ramverk som bygger på gnagarmodeller (Brenhouse, Sonntag och Andersen, 2008; Laviola, Adriani, Terranova och Gerra, 1999; Spjut, 2000) och nybildade studier av ungdomar (Ernst et al., 2005; Galvan et al., 2007; Galvan et al., 2006; Hare, et al., 2008; Somerville, Hare och Casey, under press; Van Leijenhorst, Moor, et al., 2010; Van Leijenhorst, Zanolie, et al., 2010). Figur 1 avbildar denna modell. Denna karakterisering av tonåren går utöver exklusiv associering av riskbeteende till omognaden av den prefrontala cortex. Snarare illustrerar den föreslagna neurobiologiska modellen hur subkortikala och kortikala top-down kontrollregioner måste betraktas tillsammans. Teckningen illustrerar olika utvecklingsbanor för dessa system, med subkortikala system som det ventrala striatum som utvecklas tidigare än prefrontala kontrollregioner. Enligt denna modell är individen mer partisk av funktionellt mogna subkortikala regioner under tonåren (dvs obalans av subkortikal i förhållande till prefrontal kortikal kontroll), jämfört med barn, för vilka dessa system (dvs. subkortikala och prefrontala) fortfarande utvecklas, och jämfört med vuxna, för vilka dessa system är fullt mogna.

Figur 1

Neurobiologisk modell som visar senare utveckling av top-down prefrontala regioner i förhållande till subkortikala regioner involverade i lust och rädsla. Denna obalans i utvecklingen av dessa system föreslås vara kärnan i riskfyllt valbeteende hos ungdomar .

Detta perspektiv ger en grund för icke-linjära förändringar i riskbeteende över utveckling, på grund av tidigare mognad av subkortikala system i förhållande till mindre mogna top-down prefrontala kontrollsystem. Med utveckling och erfarenhet ger den funktionella anslutningen mellan dessa regioner en mekanism för kontroll uppifrån och ned av denna krets (Hare, et al., 2008). Vidare förenar modellen motsägelsen i hälsostatistik om riskbeteende under tonåren, med den skarpsinniga observationen av Reyna och Farley (2006) att ungdomar är mycket kapabla att fatta rationella beslut och förstår riskerna med beteenden som de ägnar sig åt. Men i känslomässigt framträdande situationer kommer subkortikala system att vinna ut (accelerator) över kontrollsystem (bromsar) givet deras mognad i förhållande till det prefrontala kontrollsystemet.

Denna modell överensstämmer med modeller för ungdomsutveckling (Ernst, Pine och Hardin, 2006; Ernst, Romeo och Andersen, 2009; Geier & Luna, 2009; Nelson, Leibenluft, McClure, & Pine, 2005; Steinberg, 2008; Steinberg et al., 2009) som antyder differentiell utveckling av subkortikala och kortikala regioner. Till exempel den triadiska modellen som föreslagits av Ernst och kollegor (Ernst et al., 2006) beskriver motiverat beteende som att det har tre distinkta neurala kretsar (tillvägagångssätt, undvikande och reglerande). Tillvägagångssättet relaterar till belöningsbeteenden och styrs till stor del av ventral striatum. Undvikandesystemet relaterar till undvikandebeteenden och styrs mestadels av amygdala. Slutligen balanserar regleringssystemet strategi- och undvikandesystemen och styrs till stor del av den prefrontala cortexen. Följaktligen beror ökat risktagande beteende under tonåren på större inflytande av tillvägagångssättet och en svagare påverkan av regelsystemet.

Vår modell skiljer sig från andra genom att den är baserad på empiriska bevis för förändringar i hjärnan inte bara i övergången från tonåren till vuxen ålder, utan också övergången till tonåren från barndomen. Vidare föreslår vi inte att striatum och amygdala är specifika för tillvägagångssätt och undvikande beteende givet nyare studier som visar valensoberoende av dessa strukturer (Levita, et al., 2009), utan snarare att de är viktiga system för att upptäcka motivationellt och känslomässigt relevanta ledtrådar i miljön som kan påverka beteendet. Denna känslighet för aptitretande och känslomässiga signaler under tonåren har beskrivits över arter (se Spjut, 2009) och recenseras här.

Gå till:

Jämförande och evolutionära perspektiv på tonåren

En fråga som kommer fram från obalansmodellen för ungdomars hjärnutveckling är varför hjärnan kan vara programmerad att utvecklas på detta sätt. Denna fråga kan lösas genom att ta ett steg bakåt och betrakta definitionen av tonåren som övergångsperioden mellan barndom och vuxen ålder. Puberteten markerar början av tonåren med början av sexuell mognad (Graber & Brooks-Gunn, 1998) och kan definieras av biologiska markörer. Ungdomar kan beskrivas som en progressiv övergång till vuxenlivet med en svag ontogenetisk tidskurs (Spear, 2000, s.419). En fullständig diskussion om effekten av pubertetshormoner på hjärnan och beteendet ligger utanför ramen för denna artikel; ser (Forbes & Dahl, 2010; Romeo, 2003) för detaljerade recensioner om ämnet.

Evolutionärt sett är tonåren en period då man blir oberoende av familjens skydd, vilket samtidigt kan försätta individen till skada (Kelley, Schochet och Landry, 2004). Självständighetssökande beteenden observeras över däggdjursarter, med ökningar av kamratstyrda sociala interaktioner och intensifiering av sökande efter nyheter som påverkar ungdomars benägenhet för riskbeteende (Brun, 2004; Chassin, et al., 2004; Collins & Laursen, 2004; Laviola et al., 1999). Detta riskabla beteende kan definieras som produkten av en biologiskt driven obalans mellan ökad nyhet och sensationssökande i kombination med omogen "självreglerande kompetens" (Steinberg, 2004). Spekulationer skulle tyda på att detta utvecklingsmönster är ett evolutionärt inslag i det att en individ behöver engagera sig i högriskbeteende för att lämna en säker och välbekant nisch för att hitta en partner och fortplanta sig (Spjut, 2000). Risktagande verkar alltså sammanfalla med den tid då hormoner driver ungdomar att söka sexpartners. I dagens samhälle - när tonåren kan sträcka sig i det oändliga - med barn som bor med föräldrar och har ekonomiskt beroende och väljer kompisar senare i livet, kan detta beteende vara mindre adaptivt. Vår neurobiologiska modell antyder att detta sker genom differentiell utveckling av subkortikala och kortikala system. Empiriska beteende- och bilddata granskas till stöd för denna uppfattning.

Gå till:

Ungdomens beteendeutveckling

En kärnkomponent i beteendeutveckling är förmågan att undertrycka olämpliga handlingar till förmån för målinriktade, särskilt i närvaro av övertygande incitament. Denna förmåga kallas vanligtvis kognitiv kontroll (Casey, Galvan, et al., 2005; Casey, Giedd och Thomas, 2000; Casey, Thomas, et al., 2000). Vi granskar klassisk kognitiv utvecklingslitteratur i samband med förändringar i kortikalt drivna kognitiva processer med åldern och ger beteendemässiga och neuroanatomiska bevis för dess skillnad från riskbeteenden.

Ett antal klassiska utvecklingsstudier har visat att kognitiv kontroll utvecklas under barndomen och tonåren (Case, 1972; Flavell, Beach och Chinksy, 1966; Keating & Bobbitt, 1978; Pascual-Leone, 1970). Flera teoretiker har hävdat att denna utveckling beror på ökad bearbetningshastighet och effektivitet (t.ex.Björklund, 1985, 1987; Case, 1972)), men andra har föreslagit att "hämmande" processer är nyckelfaktorn (Harnishfeger & Björklund, 1993). Enligt denna redogörelse beror suboptimala val i barndomen på större känslighet för störningar från konkurrerande källor som måste undertryckas (t.ex.Brainerd & Reyna, 1993; Casey, Thomas, Davidson, Kunz och Franzen, 2002; Dempster, 1993; Diamond, 1985; Munakata & Yerys, 2001). Så optimalt beslutsfattande kräver kontroll av impulser (Mischel, Shoda och Rodriguez, 1989) och denna förmåga mognar på ett linjärt sätt över barndomen och tonåren (Eigsti et al., 2006).

Däremot verkar risktagande eller belöningssökande beteenden nå sin topp under tonåren och sedan minska i vuxen ålder (Eaton, et al., 2008; Windle et al., 2008) och är förknippade med pubertetsmognad (Dahl, 2004; Martin et al., 2001). En ny studie av Steinberg et al. (2008) avgränsade konstruktionen av impuls/kognitiv kontroll från sensationssökande beteenden, definierat som önskan att söka nya upplevelser och ta risker för att uppnå dem. De testade individer mellan 10 och 30 år och visade att skillnader i känselsökning med åldern följde ett kurvlinjärt mönster, med toppar i känselsökning ökade mellan 10 och 15 år och minskade eller förblev stabila därefter. Åldersskillnaderna i impulsivitet följde däremot ett linjärt mönster, med minskande impulsivitet med åldern.

Dessa fynd tyder på distinkta utvecklingsbanor för de två konstruktionerna. Specifikt minskar impulsiviteten med åldern över barndomen och tonåren (Casey, Galvan, et al., 2005; Casey, Thomas, et al., 2002; Galvan et al., 2007), även om det finns skillnader i i vilken grad en given individ är impulsiv eller inte, oavsett ålder (Eigsti et al., 2006). I motsats till impuls/kognitiv kontroll tycks sensationssökande/risktagande visa ett krökt mönster, med en ökning under tonåren i förhållande till barndomen och vuxenlivet (Cauffman, et al., 2010; Figner et al., 2009; Galvan et al., 2007). Som kommer att granskas i följande avsnitt, föreslår dessa fynd ett distinkt neuralt system för konstruktion av riskbeteende, skilt från det neurala systemet för impulskontroll, med tidigare utveckling av risktagande beteende i förhållande till långvarig utveckling av impulskontroll (Galvan et al., 2007; Steinberg et al., 2008).

Gå till:

Ungdoms hjärnutveckling

Nyligen genomförda undersökningar av ungdomars hjärnutveckling har baserats på framsteg inom neuroimaging-metoder som lätt kan användas för att utveckla mänskliga populationer. Dessa metoder förlitar sig på magnetisk resonanstomografi (MRI) metoder och inkluderar: strukturell MRI, som används för att mäta storleken och formen på strukturer; funktionell MR (fMRI) som används för att mäta mönster av hjärnaktivitet; och diffusionstensoravbildning (DTI) som används för att indexera anslutningsmöjligheten hos fiberkanaler för vit substans. Bevis för vår utvecklingsmodell för konkurrens mellan kortikala och subkortikala regioner stöds av omogna strukturella och funktionella anslutningar mätt med DTI respektive fMRI.

MRT-studier av mänsklig hjärnans utveckling

Flera studier har använt strukturell MRT för att kartlägga det anatomiska förloppet för normal hjärnutveckling (se översikt (Casey, Tottenham, et al., 2005)). Även om den totala hjärnstorleken är ungefär 90 % av dess vuxenstorlek vid sex års ålder, fortsätter de grå och vita substanserna i hjärnan att genomgå dynamiska förändringar under tonåren. Data från nya longitudinella MRI-studier indikerar att volymen av grå substans har ett inverterat U-form, med större regional variation än vit substans (Giedd, 2004; Gogtay, et al., 2004; Sowell et al., 2003; Sowell, Thompson och Toga, 2004). Generellt sett betecknar regioner som primära funktioner, såsom motor- och sensoriska system, mogna tidigaste; associeringsområden med högre order, som integrerar dessa primära funktioner, mognar senare (Gogtay, et al., 2004; Sowell et al., 2004). Exempelvis visar studier med MRI-baserade åtgärder att förlusten av kortikal gråämne inträffar tidigast i de primära sensorimotoriska områdena och senast i de dorsolaterala prefrontala och laterala temporala kortikonen (Gogtay, et al., 2004). Detta mönster överensstämmer med icke-humana primater och mänskliga postmortemstudier som visar att prefrontal cortex är en av de sista hjärnregionerna att mogna (Bourgeois et al., 1994; Huttenlocher, 1979) medan subkortikala och sensorimotoriska regioner utvecklas tidigare. Till skillnad från grå substans ökar volymen av vit substans i ett ungefär linjärt mönster och ökar under utvecklingen långt in i vuxen ålder (Gogtay, et al., 2004). Dessa förändringar återspeglar förmodligen pågående myelinisering av axoner av oligodendrocyter, vilket förbättrar neuronal ledning och kommunikation av relevanta anslutningar.

Även om mindre uppmärksamhet har ägnats subkortikala regioner när man undersöker strukturella förändringar, ses några av de största förändringarna i hjärnan genom utvecklingen i delar av basalganglierna som striatum (Sowell, Thompson, Holmes, Jernigan och Toga, 1999), särskilt hos män (Giedd et al., 1996). Dessa utvecklingsförändringar i strukturell volym inom basala ganglier och prefrontala regioner tyder på att kortikala förbindelser blir mer förfinade i enlighet med neurala utvecklingsprocesser (t.ex. dendritisk arborisering, celldöd, synaptisk beskärning, myelinisering) som sker under barndomen och tonåren (Huttenlocher, 1979). Dessa processer möjliggör finjustering och förstärkning av kopplingar mellan prefrontala och subkortikala regioner med inlärning som kan sammanfalla med större kognitiv kontroll (t.ex. signalering av prefrontala kontrollregioner för att justera beteende) (Casey, Amso och Davidson, 2006; Casey & Durston, 2006).

Det är oklart exakt hur strukturella förändringar relaterar till beteendeförändringar. Ett fåtal studier har visat indirekta samband mellan MRT-baserad volymetrisk förändring och kognitiv funktion med hjälp av neuropsykologiska åtgärder (t.ex.Casey, Castellanos, et al., 1997; Sowell et al., 2003)). Specifikt har samband rapporterats mellan MRT-baserade prefrontala kortikala och basala gangliers regionala volymer och mått på kognitiv kontroll (dvs förmåga att åsidosätta ett olämpligt val/åtgärd till förmån för en annan (dvs.Casey, Castellanos, et al., 1997) (Casey, Trainor, et al., 1997)). Dessa fynd tyder på att kognitiva förändringar återspeglas i strukturella förändringar i hjärnan och understryker vikten av såväl subkortikal (striatum) som kortikal (t.ex. prefrontal cortex) utveckling.

DTI studier av mänsklig hjärnans utveckling

De granskade MRT-baserade morfometristudierna tyder på att kortikala kopplingar finjusteras med eliminering av ett överflöd av synapser och förstärkning av relevanta kopplingar till utveckling och erfarenhet. De senaste framstegen inom MRI-teknik som DTI tillhandahåller ett verktyg för att undersöka utvecklingsmoduleringen av specifika vita substanser och deras relation till beteende. I en studie var utvecklingen av kognitiv kontroll positivt korrelerad med prefrontala-parietala fiberkanaler (Nagy, Westerberg och Klingberg, 2004) överensstämmer med funktionella neuroimagingstudier som visar differentiell rekrytering av dessa regioner hos barn i förhållande till (Klingberg, Forssberg och Westerberg, 2002).

Med ett liknande tillvägagångssätt, Liston och kollegor (2006) undersökte styrkan hos vita substanser i frontostriatala kretsar, som fortsätter att utvecklas över barndomen till vuxen ålder. De frontostriatala fiberkanalerna definierades genom att koppla samman två intressanta regioner i striatum och ventral prefrontal cortex identifierade i en fMRI-studie med samma uppgift (Durston, Thomas, Worden, Yang och Casey, 2002; Epstein et al., 2007). I dessa utvecklingsstudier av DTI korrelerades fiberkanalmått över hela hjärnan med utveckling. Det fanns dock specificitet i vilken speciella fiberkanaler var associerade med kognitiv kontroll (Casey, et al., 2007; Liston, et al., 2006) eller kognitiv förmåga (Nagy et al., 2004). Specifikt förutspådde frontostriatal anslutningsstyrka positivt impulskontrollkapacitet, mätt som prestanda på en go/nogo-uppgift (Casey, et al., 2007; Liston, et al., 2006). Dessa fynd understryker vikten av att undersöka inte bara regionala strukturella förändringar, utan även kretsrelaterade förändringar när man gör påståenden om åldersberoende mognad av neurala substrat för kognitiv utveckling.

Funktionell MR-studier av beteende- och hjärnutveckling

Även om strukturella förändringar mätt med MRT och DTI har associerats med beteendeförändringar under utveckling, är ett mer direkt tillvägagångssätt för att undersöka struktur-funktionsassociationer att mäta förändringar i hjärnan och beteende samtidigt, som med fMRI. Förmågan att mäta funktionella förändringar i den utvecklande hjärnan med MRT har betydande potential för området utvecklingsvetenskap. Inom ramen för den aktuella artikeln ger fMRI ett sätt att begränsa tolkningar av ungdomars beslutsfattande. Som tidigare nämnts tros utvecklingen av den prefrontala cortex spela en viktig roll i mognaden av högre kognitiva förmågor såsom beslutsfattande och målorienterat valbeteende (Casey, Tottenham och Fossella, 2002; Casey, Trainor, et al., 1997). Många paradigm har använts, tillsammans med fMRI, för att bedöma den neurobiologiska grunden för dessa förmågor. Dessa paradigm inkluderar go/nogo, (deltagare måste svara på ett stimulus men undertrycka svar på ett andra stimulus) flanker (deltagare väljer riktningen för ett mål omgivet av symboler som antingen är kompatibla eller inkompatibla med målet), stoppsignal (deltagare svarar så snabbt som möjligt till ett stimulus men måste undertrycka detta svar när de får en stoppsignal såsom en hörselton) och antisackaduppgifter (deltagare måste hämma reflexiva ögonrörelser för att titta i motsatt riktning av ett mål) (Bunge, Dudukovic, Thomason, Vaidya och Gabrieli, 2002; Casey, Giedd, et al., 2000; Casey, Trainor, et al., 1997; Durston et al., 2003; Luna et al., 2001). Sammantaget visar dessa studier att barn rekryterar distinkta men ofta större, mer diffusa prefrontala regioner när de utför dessa uppgifter än vad vuxna gör. Aktivitetsmönstret inom hjärnregioner som är centrala för uppgiftsutförande (dvs. som korrelerar med kognitiv prestation) blir mer fokuserat eller finjusterat med åldern; medan regioner som inte är korrelerade med uppgiftsutförande minskar i aktivitet med åldern. Detta mönster har observerats över både tvärsnitt (Brown et al., 2005) och longitudinella studier (Durston et al., 2006) och över en mängd olika paradigm.

Även om neuroimagingstudier inte definitivt kan karakterisera mekanismen för sådana utvecklingsförändringar (t.ex. dendritisk arborisering, synaptisk beskärning) återspeglar fynden utveckling inom, och förfining av, projektioner till och från aktiverade hjärnregioner med mognad. Vidare tyder resultaten på att dessa neuroanatomiska förändringar inträffar under en utdragen tidsperiod (Brown et al., 2005; Bunge et al., 2002; Casey, Thomas, et al., 2002; Casey, Trainor, et al., 1997; Crone, Donohue, Honomichl, Wendelken, & Bunge, 2006; Luna et al., 2001; Moses et al., 2002; Schlaggar et al., 2002; Tamm, Menon och Reiss, 2002; Thomas, et al., 2004; Turkeltaub, Gareau, Flowers, Zeffiro och Eden, 2003).

Hur kan denna metod informera oss om huruvida ungdomars beslut verkligen är impulsiva eller riskfyllda? Impulskontroll mätt med uppgifter som go/nogo-uppgiften visar ett linjärt utvecklingsmönster över barndomen och tonåren enligt beskrivningen ovan. Nya neuroimagingstudier har dock börjat undersöka belöningsrelaterad bearbetning som är relevant för risktagande hos ungdomar (Bjork et al., 2004; Ernst et al., 2005; Galvan et al., 2005; May, et al., 2004; Van Leijenhorst, Moor, et al., 2010). Dessa studier har främst fokuserat på regionen av ventral striatum, en region som är involverad i inlärning och förutsägelse av belöningsresultat.

Gå till:

Känslighet för aptitretande signaler i tonåren

Vår neurobiologiska modell tyder på att kombinationen av ökad lyhördhet för motiverande signaler och omognad i beteendekontroll kan påverka ungdomar att söka omedelbara, snarare än långsiktiga vinster. Att spåra subkortikal (t.ex. ventral striatum) och kortikal (t.ex. prefrontal) utveckling över barndomen till vuxen ålder ger begränsningar för huruvida förändringar som rapporterats i tonåren är specifika för denna utvecklingsperiod eller återspeglar mognad som stadigt sker i ett något linjärt mönster från barndomen till vuxen ålder.

Flera grupper har visat att ungdomar visar ökad aktivering av ventral striatum i förväntan och/eller mottagande av belöningar jämfört med vuxna (Ernst et al., 2005; Galvan et al., 2006; Geier, Terwilliger, Teslovich, Velanova och Luna, 2009; Van Leijenhorst, Zanolie, et al., 2010), i kombination med mindre aktivering i den prefrontala cortexen jämfört med vuxna. I en av de första studierna för att undersöka detta svar över hela spektrumet av barndom till vuxen ålder undersökte Galvan och hennes kollegor beteendemässiga och neurala svar på belöningsmanipulationer hos 6 till 29-åringar. De fokuserade på hjärnkretsar inblandade i belöningsrelaterat lärande och beteende i djurstudier (Hikosaka & Watanabe, 2000; Pecina, Cagniard, Berridge, Aldridge, & Zhuang, 2003; Schultz, 2006), avbildningsstudier av vuxna människor (t.ex.Knutson, Adams, Fong, & Hommer, 2001; O'Doherty, Kringelbach, Rolls, Hornak och Andrews, 2001; Zald, et al., 2004)) och i studier av missbruk (Hyman & Malenka, 2001; Volkow & Li, 2004). Baserat på gnagare modeller (Laviola et al., 1999; Spjut, 2000) och tidigare bildningsarbete (Ernst et al., 2005), antog de att i förhållande till barn och vuxna skulle ungdomar visa överdriven aktivering av det ventrala striatum i samverkan med mindre mogen rekrytering av top-down prefrontala kontrollregioner. Deras resultat stödde denna hypotes som visar att den rumsliga omfattningen av hjärnaktivitet hos ungdomar i ventral striatum för att belöna, liknade den som observerades hos vuxna, medan omfattningen av aktivitet i prefrontala regioner var mer lik barn. Omfattningen av aktivitet mellan dessa två regioner var associerad med förhöjd aktivitetsgrad i ventral striatum hos ungdomar i förhållande till barn och vuxna som antogs bero på obalansen i kortikosubkortial utveckling (se Figur 2). Nyligen genomförda arbeten som visar försenad funktionell anslutning mellan prefrontala och subkortikala regioner i tonåren i förhållande till vuxna ger en mekanism för avsaknaden av top-down kontroll av regioner relaterade till bearbetning av motiverande signaler (Hare, et al., 2008).

Figur 2

Aktivitet i ventral striatum till förväntad belöning som en funktion av ålder, för varje enskild individ, som visar ökad aktivitet mellan ungefär 13 till 18 år (Anpassad från Galvan et al., 2006; 2007).

Dessa fynd överensstämmer delvis med gnagarmodeller (Laviola, Macri, Morley-Fletcher och Adriani, 2003) och tidigare bildningsstudier (Ernst et al., 2005; Van Leijenhorst, Moor, et al., 2010) visar förbättrad ventral striatal aktivitet till belöningar och förväntan om belöningar under tonåren. I förhållande till barn och vuxna visade tonåringar ett överdrivet ventralt striatalt svar på belöning. Men både barn och ungdomar visade ett mindre moget svar i prefrontala kontrollregioner än vuxna. Dessa fynd tyder på att olika utvecklingsbanor för dessa regioner kan ligga till grund för förbättringen av ventral striatala aktivitet, i förhållande till barn eller vuxna, vilket i sin tur kan relatera till de ökade riskabla beslut som observerats under denna utvecklingsperiod (Figner et al., 2009). Det är relevant att notera att medan flera laboratorier (Ernst et al., 2005; Galvan et al., 2006; Geier et al., 2009; Somerville, et al., i press; Van Leijenhorst, Moor, et al., 2010) har visat detta förhöjda svar i ventrala striatum hos ungdomar, har ett laboratorium misslyckats med att observera detta svar (Bjork et al., 2004; Björk, Smith, Chen och Hommer, 2010) Framtida studier kommer att behövas för att klargöra de specifika förhållanden under vilka detta mönster av hjärnaktivitet observeras eller inte observeras.

Differentiell rekrytering av prefrontala och subkortikala regioner har rapporterats i ett antal utvecklingsstudier av fMRI (Casey, Thomas, et al., 2002; Geier et al., 2009; Luna et al., 2001; Monk et al., 2003; Thomas, et al., 2004; Van Leijenhorst, Zanolie, et al., 2010). Typiskt har dessa fynd tolkats i form av omogna prefrontala regioner i stället för en obalans mellan prefrontal och subkortisk regional utveckling. Bevis på prefrontala regioner vid vägledning av lämpliga åtgärder i olika sammanhang (Miller & Cohen, 2001), kan omogen prefrontal aktivitet hindra lämplig uppskattning av framtida resultat och bedömning av riskfyllda val, och kan därför ha mindre inflytande på belöningsvärderingen än det ventrala striatum. Detta mönster stämmer överens med tidigare forskning som visar förhöjd subkortikal, i förhållande till kortikal aktivitet när beslut är partiska av omedelbara över långsiktiga vinster (McClure, Laibson, Loewenstein & Cohen, 2004). Under tonåren, i förhållande till barndomen eller vuxen ålder, kan omoget prefrontal cortex engagemang inte ge tillräcklig uppifrån och ned kontroll av robust aktiverade belöningsbearbetningsregioner (t.ex. ventral striatum), vilket resulterar i mindre inflytande av prefrontala system i förhållande till ventral striatum vid belöningsvärdering.

Även om differentiell rekrytering av kortikala och subkortikala regioner har rapporterats robust över utvecklingen, har endast ett fåtal studier behandlat hur kognitiv kontroll och belöningssystem interagerar. En nyligen genomförd studie av (Geier et al., 2009) undersökte denna interaktion med en version av en antisaccade-uppgift under fMRI hos ungdomar och vuxna. Deras resultat visade att på försök där pengar stod på spel förbättrades prestandan, med den största förbättringen (snabbare och mer exakta svar) som observerades hos ungdomar. Denna prestation åtföljdes av överdriven aktivering i det ventrala striatum hos ungdomar efter en signal om att nästa försök skulle belönas medan de förberedde sig för och därefter utförde antisackaden. Ungdomar visade också förhöjd prefrontal aktivitet i regioner som är viktiga för att kontrollera ögonrörelser. Dessa fynd tyder på en belöningsrelaterad uppreglering i dessa kontrollregioner.

Geier-studien ger ett exempel på hur aptitretande signaler kan underlätta kognitiva prestationer hos ungdomar, men högriskbeteende i tonåren i vardagen tyder på att aptitretande signaler kan försämra kognitiva beslut. För att testa denna hypotes testade Somerville och kollegor (Somerville, et al., i pressen) barn, ungdomar och vuxna medan de utförde en go/nogo-uppgift där de var tvungna att undertrycka ett svar på en aptitlig social signal. Hon visade att ungdomar hade större svårigheter att motstå aptitliga sociala signaler jämfört med barn och vuxna, vilket framgår av fler falsklarm till dessa signaler än neutrala. Denna beteendeprestanda åtföljdes av ökad aktivitet i ventral striatum. Däremot var aktivering i den prefrontala cortex associerad med övergripande noggrannhet och visade en linjär minskning av aktivitet med förbättring av prestanda och ålder. En funktionell anslutningsanalys identifierade dorsala striatum som en viktig konvergenspunkt för kortikala och subkortikala signaler. Sammantaget tyder dessa studier på att skillnader i ungdomars beteende från vuxna beror på beteendets sammanhang. I aptitladdade situationer kommer subkortikala system som är involverade i detektering av aptitretande signaler att vinna ut (accelerator) över kortikala kontrollsystem (bromsar), givet differentiell regional utveckling. Men i situationer där aptitretande eller känslomässiga signaler inte finns, äventyras inte kortikala kontrollsystem, vilket leder till mer optimal prestation hos ungdomar.

Gå till:

Tonår och individuella skillnader

Individer varierar i sin förmåga att kontrollera impulser och i risktagande, ett fenomen som har varit känt inom psykologin under en tid (Benthin, Slovic och Severson, 1993). Därför kommer vissa ungdomar att vara mer benägna att engagera sig i riskbeteenden och vara mer benägna att få sämre resultat. Således kan en undersökning av individuell variabilitet hjälpa till att identifiera potentiella biobeteendemarkörer för att identifiera individer som kan ha större risk för dåliga resultat under tonåren.

Ett klassiskt exempel på individuella skillnader som rapporterats i dessa förmågor i den sociala, kognitiva och utvecklingspsykologiska litteraturen är fördröjning av tillfredsställelse (Mischel et al., 1989). Försening av tillfredsställelse bedöms vanligtvis hos 3 till 4 år gamla barn. Barnet tillfrågas om det skulle föredra en liten belöning (en marshmallow) nu eller en stor belöning (två marshmallows) senare. Barnet får sedan veta att försöksledaren kommer att lämna rummet för att förbereda sig för kommande aktiviteter och förklarar för barnet att om hon sitter kvar i sin plats och inte äter en marshmallow under den tiden, kommer hon att få den stora belöningen av båda marshmallows. Om barnet inte väntar eller inte kan vänta, bör hon ringa en klocka för att kalla på försöksledaren och därigenom få den mindre belöningen. När det är klart att barnet förstår uppgiften sätter hon sig vid bordet med de två belöningarna och klockan. Distraktioner i rummet minimeras, utan leksaker, böcker eller bilder. Försöksledaren återvänder efter 15 minuter eller efter att barnet har ringt på klockan, ätit upp belöningarna eller visat några tecken på ångest. Med hjälp av detta paradigm visade Mischel att barn vanligtvis beter sig på ett av två sätt i denna uppgift: 1) de ringer på klockan nästan omedelbart för att få marshmallow, vilket betyder att de bara får en; 2) de väntar och optimerar sina vinster och får båda marshmallows. Denna observation tyder på att vissa individer är bättre än andra i sin förmåga att kontrollera impulser inför mycket framträdande incitament och denna fördom kan upptäckas i tidig barndom (Mischel et al., 1989) och verkar förbli under hela tonåren och ung vuxen ålder (Eigsti et al., 2006).

Vad kan förklara individuella skillnader i optimalt valbeteende? Vissa teoretiker har postulerat att dopaminerga mesolimbiska kretsar, inblandade i belöningsbearbetning, ligger till grund för riskbeteende (Blum et al., 2000). Utvecklingsstudier ger neurokemiska bevis som tyder på att balansen i ungdomshjärnan mellan kortikala och subkortikala dopaminsystem börjar förskjutas mot högre kortikala dopaminnivåer under tonåren (Brenhouse, et al., 2008; Spjut, 2000). På liknande sätt finns det ett fördröjt tidsförlopp av dopaminergisk enervering av den icke-mänskliga primatens prefrontala cortex genom tonåren in i vuxen ålder, vilket tyder på att funktionell mognad inte uppnås förrän i vuxen ålder (Rosenberg & Lewis, 1995). Individuella skillnader i dessa kretsar, såsom allelvarianter i dopaminrelaterade gener, vilket resulterar i för lite eller för mycket dopamin i subkortikala regioner, kan relatera till benägenheten hos vissa att ägna sig åt riskbeteende mer än andra (O'Doherty, 2004).

Det ventrala striatumet har visat sig öka i aktivitet omedelbart innan man gör riskfyllda val om monetära riskparadigm (Kuhnen & Knutson, 2005; Matthews, Simmons, Lane och Paulus, 2004; Montague & Berns, 2002) och som tidigare beskrivits visar ungdomar överdriven striatal aktivitet för att belöna resultat i förhållande till barn eller vuxna (Ernst et al., 2005; Galvan et al., 2006). Sammantaget tyder dessa uppgifter på att ungdomar kan vara mer benägna att riskera val som grupp (Figner et al., 2009; Gardner & Steinberg, 2005), men vissa tonåringar kommer att vara mer benägna än andra att engagera sig i riskabla beteenden, vilket innebär en potentiellt större risk för negativa resultat.

För att utforska individuella skillnader i risktagande beteende, Galvan och kollegor (2007) undersökte sambandet mellan aktivitet i belöningsrelaterade neurala kretsar som svar på en stor monetär belöning med personlighetsdrag mått på risktagande och impulsivitet i tonåren. Funktionell magnetisk resonanstomografi och anonyma självrapporteringsskalor för riskbeteende, riskuppfattning och impulsivitet förvärvades hos individer mellan 7 och 29 år. Det fanns ett positivt samband mellan ventral striatal aktivitet och sannolikheten för att engagera sig i riskabelt beteende över utveckling. Denna aktivitet varierade som en funktion av individers bedömning av förväntade positiva eller negativa konsekvenser av sådant beteende. De individer som uppfattade riskfyllda beteenden leda till fruktansvärda konsekvenser, aktiverade ventrala striatum mindre för att belöna. Denna negativa association drevs av barndeltagarna, medan en positiv association sågs hos de vuxna som bedömde konsekvenserna av sådant beteende som positiva.

Förutom att koppla risktagande till belöningskretsar, visade Galvan inget samband mellan aktiviteten hos denna krets och värderingar av impulsivitet (Galvan et al., 2007). Istället visade hon att impulsivitet var negativt korrelerad med ålder. Detta fynd överensstämmer med en färsk rapport Steinberg (2008) uppvisar en differentiell utveckling av sensationssökande och impulsivitet, med sensationssökande ökande under tonåren i förhållande till barndomen och vuxenlivet, men impulsiviteten följde ett linjärt mönster av att minska med åldern. Dessa fynd tyder på att under tonåren kan vissa individer vara mer benägna att engagera sig i riskabla beteenden på grund av utvecklingsförändringar i samverkan med variationen i en given individs anlag för att ägna sig åt riskbeteende, snarare än för enkla förändringar i impulsivitet. Vidare kan dessa individuella och utvecklingsmässiga skillnader bidra till att förklara sårbarheten hos vissa individer för risktagande i samband med droganvändning, och i slutändan, beroende.

Gå till:

Slutsats

Människoavbildningsstudier visar strukturella och funktionella förändringar i kortikosubkortikala kretsar (för granskning, (Casey, Tottenham, et al., 2005; Giedd et al., 1999; Giedd et al., 1996; Jernigan et al., 1991; Sowell et al., 1999)) att parallella ökningar i kognitiv kontroll och självreglering (Casey, Trainor, et al., 1997; Luna & Sweeney, 2004; Luna et al., 2001; Rubia et al., 2000; Steinberg, 2004; Steinberg et al., 2008). Dessa förändringar visar en förskjutning i aktiveringen av prefrontala regioner från diffus till mer fokal rekrytering över tid (Brown et al., 2005; Bunge et al., 2002; Casey, Trainor, et al., 1997; Durston & Casey, 2006; Moses et al., 2002) och ökad rekrytering av subkortiska regioner under tonåren (Casey, Thomas, et al., 2002; Durston & Casey, 2006; Luna et al., 2001). Även om neuroimagingstudier inte definitivt kan karakterisera mekanismen för sådana utvecklingsförändringar, kan dessa förändringar i volym och struktur återspegla utveckling inom, och förfining av, projektioner till och från dessa hjärnregioner under mognad vilket tyder på finjustering av systemet med utveckling (Hare, et al., 2008; Liston, et al., 2006).

Sammantaget indikerar resultaten som syntetiseras här att ökat risktagande beteende i tonåren är associerat med olika utvecklingsbanor för subkortikala motivations- och kortikala kontrollregioner. Därmed inte sagt att ungdomar är oförmögna att fatta rationella beslut. Snarare, i känslomässigt laddade situationer kan det mer mogna limbiska systemet vinna över det prefrontala kontrollsystemet i vägledande handlingar.

Även om tonåren har särskiljts som en period som kännetecknas av belöningssökande och risktagande beteenden (Gardner & Steinberg, 2005; Spjut, 2000) individuella skillnader i neurala svar på belöning, predisponerar vissa ungdomar att ta mer risker än andra, vilket gör att de löper större risk för dåliga resultat som beroende, drogmissbruk och dödlighet. Dessa fynd ger en avgörande grund genom att syntetisera de olika fynden relaterade till impulsivitet och risktagande i tonåren och för att förstå individuella skillnader och utvecklingsmarkörer för benägenhet för suboptimala val som leder till negativa konsekvenser.

Gå till:

Erkännanden

Detta arbete stöddes delvis av NIDA R01 DA018879, NIMH P50 MH62196, NSF 06-509 och NSF 0720932 till BJC, familjen Mortimer D. Sackler, Dewitt-Wallace-fonden och av Weill Cornell Medical College Citigroup Biomedical College. och Imaging Core.

Gå till:

Referensprojekt

  • Benthin A, Slovic P, Severson H. En psykometrisk studie av ungdomsriskuppfattning. Journal of Adolescence. 1993;16: 153-168. [PubMed]
  • Bjork JM, Knutson B, Fong GW, Caggiano DM, Bennett SM, Hommer DW. Incitament-framkallad hjärnaktivering hos ungdomar: likheter och skillnader från unga vuxna. Journal of Neuroscience. 2004;24(8): 1793-1802. [PubMed]
  • Björk JM, Smith AR, Chen G, Hommer DW. Ungdomar, vuxna och belöningar: jämföra motiverande neurokretsrekrytering med hjälp av fMRI. PLoS One. 2010;5(7): e11440. [PMC gratis artikel] [PubMed]
  • Björklund DF. Begreppskunskapens roll i utvecklingen av organisation i barns minne. I: Brainerd CJ, Pressley M, redaktörer. Grundläggande processer i minnesutveckling: Framsteg i kognitiv utvecklingsforskning. Springer-Verlag; New York: 1985. s. 103–142.
  • Björklund DF. Hur åldersförändringar i kunskapsbas bidrar till utvecklingen av barns minne: En tolkningsöversikt. Utvecklingsgranskning. 1987;7: 993-130.
  • Blum K, Braverman ER, Holder JM, Lubar JF, Monastra VJ, Miller D, et al. Belöningsbristsyndrom: en biogenetisk modell för diagnos och behandling av impulsiva, beroendeframkallande och tvångsmässiga beteenden. J psykoaktiva droger. 2000;32(Suppl, i-iv):1–112.
  • Bourgeois JP, Goldman-Rakic ​​PS, Rakic ​​P. Synaptogenesis i prefrontal cortex av rhesus apor. Hjärnbarken. 1994;4: 78-96. [PubMed]
  • Brainerd CJ, Reyna VF. Minnesoberoende och minnesinterferens i kognitiv utveckling. Psykologisk granskning. 1993;100: 42-67. [PubMed]
  • Brenhouse HC, Sonntag KC, Andersen SL. Transient D1-dopaminreceptoruttryck på prefrontala cortexprojektionsneuroner: förhållande till ökad motivativ salighet av läkemedelssignaler i ungdomar. J Neurosci. 2008;28(10): 2375-2382. [PubMed]
  • Brun BB. Ungdomars relationer med kamrater. I: Lerner RM, Steinberg LD, redaktörer. Handbok för ungdomspsykologi. John Wiley & Sons, Inc; Hoboken: 2004. s. 363–394.
  • Brown TT, Lugar HM, Coalson RS, Miezin FM, Petersen SE, Schlaggar BL. Utvecklingsförändringar i mänsklig cerebral funktionell organisation för ordgenerering. Hjärnbarken. 2005;15: 275-290. [PubMed]
  • Bunge SA, Dudukovic NM, Thomason ME, Vaidya CJ, Gabrieli JD. Immatur frontal lobe bidrag till kognitiv kontroll hos barn: Bevis från fMRI. Neuron. 2002;33(2): 301-311. [PubMed]
  • Fall R. Validering av en neo-Piagetiansk mental kapacitetskonstruktion. Journal of Experimental Child Psychology. 1972;14: 287-302.
  • Casey BJ, Amso D, Davidson MC. Lär dig om inlärning och utveckling med neuroimaging. I: Johnsons M, Munakata Y, redaktörer. Uppmärksamhet och prestation XXI: Förändringsprocesser i hjärnan och kognitiv utveckling. MIT; Cambridge, MA: 2006.
  • Casey BJ, Castellanos FX, Giedd JN, Marsh WL, Hamburger SD, Schubert AB, et al. Inverkan av höger frontostriatala kretsar i responsinhibering och uppmärksamhet-underskott / hyperaktivitetsstörning. J är Acad Child Adolesc Psychiatry. 1997;36(3): 374-383. [PubMed]
  • Casey BJ, Durston S. Från beteende till kognition till hjärnan och ryggen: vad har vi lärt oss från studier av funktionell avbildning av uppmärksamhetsstörning med hyperaktivitet? Am J Psykiatri. 2006;163(6): 957-960. [PubMed]
  • Casey BJ, Epstein JN, Buhle J, Liston C, Davidson MC, Tonev ST, et al. Frontostriatal anslutning och dess roll i kognitiv kontroll i föräldra-barn dyader med ADHD. Am J Psykiatri. 2007;164(11): 1729-1736. [PubMed]
  • Casey BJ, Galvan A, Hare TA. Förändringar i cerebral funktionell organisation under kognitiv utveckling. Curr Opin Neurobiol. 2005;15(2): 239-244. [PubMed]
  • Casey BJ, Getz S, Galvan A. Den ungdomliga hjärnan. Dev Rev. 2008;28(1): 62-77. [PMC gratis artikel] [PubMed]
  • Casey BJ, Giedd JN, Thomas KM. Strukturell och funktionell hjärnans utveckling och dess relation till kognitiv utveckling. Biol Psychol. 2000;54(1-3): 241-257. [PubMed]
  • Casey BJ, Thomas KM, Davidson MC, Kunz K, Franzen PL. Dissociating striatal och hippocampal funktion utvecklingsmässigt med en stimulus-respons kompatibilitet uppgift. Journal of Neuroscience. 2002;22(19): 8647-8652. [PubMed]
  • Casey BJ, Thomas KM, Welsh TF, Badgaiyan RD, Eccard CH, Jennings JR, et al. Dissociation of response conflict, attentional selection och expectancy med funktionell magnetisk resonans bildbehandling. Förhandlingar vid National Academy of Sciences i USA. 2000;97(15): 8728-8733. [PMC gratis artikel] [PubMed]
  • Casey BJ, Tottenham N, Fossella J. Klinisk, bildbehandling, lesion och genetiska förhållningssätt mot en modell av kognitiv kontroll. Dev Psychobiol. 2002;40(3): 237-254. [PubMed]
  • Casey BJ, Tottenham N, Liston C, Durston S. Imaging den utvecklande hjärnan: Vad har vi lärt oss om kognitiv utveckling? Trender i kognitiv vetenskap. 2005;9(3): 104-110.
  • Casey BJ, Trainor RJ, Orendi JL, Schubert AB, Nystrom LE, Giedd JN, et al. En utvecklingsfunktionell MR-studie av prefrontal aktivering under utförandet av en go-no-go-uppgift. Journal of Cognitive Neuroscience. 1997;9: 835-847.
  • Cauffman E, Shulman EP, Steinberg L, Claus E, Banich MT, Graham S, et al. Åldersskillnader i affektivt beslutsfattande som indexeras av prestationer på Iowa Gambling Task. Dev Psychol. 2010;46(1): 193-207. [PubMed]
  • Chassin L, Hussong A, Barrera M, Jr., Molina BSG, Trim R, Ritter J. Adolescent Substance Use. I: Lerner RM, Steinberg LD, redaktörer. Handbok för ungdomspsykologi. John Wiley & Sons, Inc; Hoboken: 2004. s. 665–696.
  • Collins AW, Laursen B. Förälder-ungdomsrelationer och influenser. I: Lerner RM, Steinberg LD, redaktörer. Handbok för ungdomspsykologi. John Wiley & Sons, Inc; Hoboken: 2004. s. 331–362.
  • Crone EA, Donohue SE, Honomichl R, Wendelken C, Bunge SA. Hjärnregioner som förmedlar flexibel regelanvändning under utveckling. J Neurosci. 2006;26(43): 11239-11247. [PubMed]
  • Crone EA, van der Molen MW. Utveckling av beslutsfattande hos barn och ungdomar i skolåldern: bevis från hjärtfrekvens- och hudkonduktansanalys. Child Dev. 2007;78(4): 1288-1301. [PubMed]
  • Dahl R. Adolescent hjärnutveckling: En period av sårbarheter och möjligheter. Annaler från New York Academy of Sciences. 2004;1021: 1-22. [PubMed]
  • Dempster FN. Motståndskraft mot störningar: Utvecklingsförändringar i en grundläggande bearbetningsmekanism. I: Howe ML, Pasnak R, redaktörer. Framväxande teman i kognitiv utveckling. Vol. 1. Springer; New York: 1993. s. 3–27.
  • Diamond A. Utveckling av förmågan att använda återkallelse för att styra åtgärder, vilket indikeras av spädbarns prestation på AB. Barn utveckling. 1985;56: 868-883. [PubMed]
  • Durston S, Casey BJ. En förändring från diffus till fokal kortikal aktivitet med utveckling: författarnas svar. Dev Sci. 2006;9(1): 18-20. [PubMed]
  • Durston S, Davidson MC, Thomas KM, Worden MS, Tottenham N, Martinez A, et al. Parametrisk manipulation av konflikt- och responskonkurrens med snabb fMRI-relaterad händelse-relaterad händelse. Neuroimage. 2003;20(4): 2135-2141. [PubMed]
  • Durston S, Davidson MC, Tottenham N, Galvan A, Spicer J, Fossella JA, et al. Ett skifte från diffus till brännbar kortikal aktivitet med utveckling. Dev Sci. 2006;9(1): 1-8. [PubMed]
  • Durston S, Thomas KM, Worden MS, Yang Y, Casey BJ. Effekten av föregående sammanhang på inhibering: en händelsesrelaterad fMRI-studie. Neuroimage. 2002;16(2): 449-453. [PubMed]
  • Eaton LK, Kann L, Kinchen S, Shanklin S, Ross J, Hawkins J, et al. Ungdoms riskbeteendeövervakning - USA, 2007, övervakningssammanfattningar. Morbiditets- och Mortality Weekly Report. 2008;57(SS04): 1-131. [PubMed]
  • Eigsti IM, Zayas V, Mischel W, Shoda Y, Ayduk O, Dadlani MB, et al. Förutsägande kognitiv kontroll från förskola till sen ungdom och ung vuxen ålder. Psychol Sci. 2006;17(6): 478-484. [PubMed]
  • Epstein JN, Casey BJ, Tonev ST, Davidson MC, Reiss AL, Garrett A, et al. ADHD- och läkemedelsrelaterade hjärnaktiveringseffekter i samstämmigt påverkade föräldrar-barn-dyader med ADHD. J Child Psychol Psychiatry. 2007;48(9): 899-913. [PubMed]
  • Ernst M, Nelson EE, Jazbec S, McClure EB, Monk CS, Leibenluft E, et al. Amygdala och kärnan accumbens i svar på mottagande och bortfall av vinster hos vuxna och ungdomar. Neuroimage. 2005;25(4): 1279-1291. [PubMed]
  • Ernst M, Pine DS, Hardin M. Triadic modell av neurobiologin av motiverat beteende i ungdomar. Psychol Med. 2006;36(3): 299-312. [PMC gratis artikel] [PubMed]
  • Ernst M, Romeo RD, Andersen SL. Neurobiologi av utvecklingen av motiverat beteende i ungdomar: ett fönster in i en neurala systemmodell. Pharmacol Biochem Behav. 2009;93(3): 199-211. [PubMed]
  • Feld BC. En långsammare form av död: Implikationer av Roper v. Simmons för ungdomar som döms till livstid utan villkorlig frigivning. Notre Dame Journal of Law, Ethics, & Public Policy. 2008;22: 9-65.
  • Figner B, Mackinlay RJ, Wilkening F, Weber EU. Affektiva och deliberativa processer i riskabelt val: åldersskillnader i riskupptagning i Columbia Card Task. J Exp Psychol Learn Mem Cogn. 2009;35(3): 709-730. [PubMed]
  • Flavell JH, Beach DR, Chinksy JM. Spontant verbal repetition i en minnesuppgift som funktion av ålder. Barn utveckling. 1966;37: 283-299. [PubMed]
  • Forbes EE, Dahl RE. Pubertal utveckling och beteende: hormonell aktivering av sociala och motivativa tendenser. Brain Cogn. 2010;72(1): 66-72. [PubMed]
  • Galvan A, Hare T, Voss H, Glover G, Casey BJ. Riskupptagning och ungdomssjukdomar: Vem är i riskzonen? Dev Sci. 2007;10(2): F8-F14. [PubMed]
  • Galvan A, Hare TA, Davidson M, Spicer J, Glover G, Casey BJ. Den roll som ventrala frontostriatala kretsar i belöningsbaserat lärande hos människor. J Neurosci. 2005;25(38): 8650-8656. [PubMed]
  • Galvan A, Hare TA, Parra CE, Penn J, Voss H, Glover G, et al. Tidigare utveckling av accumbens i förhållande till orbitofrontal cortex kan ligga till grund för riskupptagande beteende hos ungdomar. Journal of Neuroscience. 2006;26(25): 6885-6892. [PubMed]
  • Gardner M, Steinberg L. Peer påverkan på riskupptagning, riskpreferens och riskabelt beslutsfattande vid ungdom och vuxen ålder: en experimentell studie. Dev Psychol. 2005;41(4): 625-635. [PubMed]
  • Geier CF, Luna B. Mognad av incitamentsbearbetning och kognitiv kontroll. Pharmacol Biochem Behav. 2009;93(3): 212-221. [PMC gratis artikel] [PubMed]
  • Geier CF, Terwilliger R, Teslovich T, Velanova K, Luna B. Oändligheter i belöningsprocessering och dess inverkan på inhemsk kontroll vid ungdomar. Cereb Cortex. 2009
  • Giedd JN. Strukturell magnetisk resonansavbildning av den adolescenta hjärnan. Ann NY Acad Sci. 2004;1021: 77-85. [PubMed]
  • Giedd JN, Blumenthal J, Jeffries NO, Castellanos FX, Liu H, Zijdenbos A, et al. Hjärnutveckling under barndom och ungdom: En longitudinell MR-studie. Nat Neurosci. 1999;2(10): 861-863. [PubMed]
  • Giedd JN, Snell JW, Lange N, Rajapakse JC, Casey BJ, Kaysen D, et al. Kvantitativ magnetisk resonanstomografi av mänsklig hjärnans utveckling: åldrarna 4-18. Hjärnbarken. 1996;6: 551-560. [PubMed]
  • Gogtay N, Giedd JN, Lusk L, Hayashi KM, Greenstein D, Vaituzis AC, et al. Dynamisk kartläggning av human cortical utveckling under barndomen genom tidig vuxen ålder. Förlopp av National Academy of Sciences, USA. 2004;101(21): 8174-8179.
  • Graber JA, Brooks-Gunn J. Puberty. I: Blechman EA, Brownell KD, redaktörer. Beteendemedicin och kvinnor: En omfattande handbok. Guilford Press; New York, NY: 1998. s. 51–58.
  • Hare TA, Tottenham N, Galvan A, Voss HU, Glover GH, Casey BJ. Biologiska substrat av känslomässig reaktivitet och reglering i ungdomar under en känslomässig go-nogo uppgift. Biolpsykiatri. 2008;63(10): 927-934. [PMC gratis artikel] [PubMed]
  • Harnishfeger KK, Björklund DF. Hämningsmekanismernas ontogeni: Ett förnyat förhållningssätt till kognitiv utveckling. I: Howe ML, Pasnek R, redaktörer. Framväxande teman i kognitiv utveckling. Vol. 1. Springer-Verlag; New York: 1993.
  • Hikosaka K, Watanabe M. Delay aktivitet av orbital och laterala prefrontal neuroner av apan varierande med olika belöningar. Cereb Cortex. 2000;10(3): 263-271. [PubMed]
  • Huttenlocher PR. Synaptisk densitet i mänsklig frontal cortex - utvecklingsförändringar och effekter av åldrande. Brain Research. 1979;163: 195-205. [PubMed]
  • Hyman SE, Malenka RC. Addiction och hjärnan: Neurobiologi av tvång och dess uthållighet. Nat Rev Neurosci. 2001;2(10): 695-703. [PubMed]
  • Jernigan TL, Zisook S, Heaton RK, Moranville JT, Hesselink JR, Braff DL. Magnetiska resonansbildningsavvikelser i lentikulära kärnor och cerebral cortex vid schizofreni. Arch Gen Psychiatry. 1991;48(10): 881-890. [PubMed]
  • Keating DP, Bobbitt BL. Individuella och utvecklingsskillnader i kognitiva behandlingskomponenter av mental förmåga. Barn utveckling. 1978;49: 155-167.
  • Kelley AE, Schochet T, Landry CF. Risktagande och sökande efter nyheter i tonåren: introduktion till del I. Ann NY Acad Sci. 2004;1021: 27-32. [PubMed]
  • Klingberg T, Forssberg H, Westerberg H. Ökad hjärnaktivitet i frontal och parietal cortex ligger till grund för utvecklingen av visuospatial arbetsminneskapacitet under barndomen. J Cogn Neurosci. 2002;14(1): 1-10. [PubMed]
  • Knutson B, Adams CM, Fong GW, Hommer D. Förutsättning av ökad monetär belöning selektivt rekryterar kärnan accumbens. J Neurosci. 2001;21(16): RC159. [PubMed]
  • Kuhnen CM, Knutson B. Den neurala grunden för finansiell riskupptagning. Neuron. 2005;47(5): 763-770. [PubMed]
  • Laviola G, Adriani W, Terranova ML, Gerra G. Psykobiologiska riskfaktorer för sårbarhet mot psykostimulantia hos mänskliga ungdomar och djurmodeller. Neurosci Biobehav Rev. 1999;23(7): 993-1010. [PubMed]
  • Laviola G, Macri S, Morley-Fletcher S, Adriani W. Riskupptagande beteende hos ungdomss möss: psykobiologiska determinanter och tidigt epigenetiskt inflytande. Neurosci Biobehav Rev. 2003;27(1-2): 19-31. [PubMed]
  • Levita L, Hare TA, Voss HU, Glover G, Ballon DJ, Casey BJ. Den bivalenta sidan av kärnan accumbens. Neuroimage. 2009;44(3): 1178-1187. [PMC gratis artikel] [PubMed]
  • Liston C, Watts R, Tottenham N, Davidson MC, Niogi S, Ulug AM, et al. Frontostriatal mikrostruktur modulerar effektiv rekrytering av kognitiv kontroll. Hjärnbarken. 2006;16(4): 553-560. [PubMed]
  • Luna B, Sweeney JA. Framväxten av samverkande hjärnfunktion: FMRI-studier av utvecklingen av responsinhibering. Ann NY Acad Sci. 2004;1021: 296-309. [PubMed]
  • Luna B, Thulborn KR, Munoz DP, Merriam EP, Garver KE, Minshew NJ, et al. Mognad av välfördelad hjärnfunktion underkastar kognitiv utveckling. Neuroimage. 2001;13(5): 786-793. [PubMed]
  • Martin CA, Logan TK, Portis C, Leukefeld CG, Lynam D, Staton M, et al. Sambandet mellan testosteron och nikotinanvändning hos unga vuxna kvinnor. Addict Behav. 2001;26(2): 279-283. [PubMed]
  • Matthews SC, Simmons AN, Lane SD, Paulus MP. Selektiv aktivering av kärnan accumbens under beslutsfattande beslutsfattande. Neuroreport. 2004;15(13): 2123-2127. [PubMed]
  • Maj JC, Delgado MR, Dahl RE, Stenger VA, Ryan ND, Fiez JA, et al. Händelsesrelaterad funktionell magnetisk resonansbildning av belöningsrelaterad hjärnkrets hos barn och ungdomar. Biologisk psykiatri. 2004;55(4): 359-366. [PubMed]
  • McClure SM, Laibson DI, Loewenstein G, Cohen JD. Separata neurala system värderar omedelbara och försenade monetära belöningar. Science. 2004;306(5695): 503-507. [PubMed]
  • Miller EK, Cohen JD. En integrerad teori om prefrontal cortex funktion. Annu Rev Neurosci. 2001;24: 167-202. [PubMed]
  • Mischel W, Shoda Y, Rodriguez MI. Försening av tillfredsställelse hos barn. Science. 1989;244(4907): 933-938. [PubMed]
  • Monk CS, McClure EB, Nelson EE, Zarahn E, Bilder RM, Leibenluff E, et al. Adolescent omänthet i uppmärksamhetsrelaterat hjärnans engagemang i emotionella ansiktsuttryck. Neuroimage. 2003;20: 420-428. [PubMed]
  • Montague PR, Berns GS. Neuralekonomi och de biologiska substraten för värdering. Neuron. 2002;36(2): 265-284. [PubMed]
  • Moses P, Roe K, Buxton RB, Wong EC, Frank LR, Stiles J. Funktionell MR av global och lokal behandling hos barn. Neuroimage. 2002;16(2): 415-424. [PubMed]
  • Munakata Y, Yerys BE. Allt tillsammans nu: när dissociationer mellan kunskap och handling försvinner. Psychol Sci. 2001;12(4): 335-337. [PubMed]
  • Nagy Z, Westerberg H, Klingberg T. Mognad av vit materia hör samman med utvecklingen av kognitiva funktioner under barndomen. J Cogn Neurosci. 2004;16(7): 1227-1233. [PubMed]
  • Nelson EE, Leibenluft E, McClure EB, Pine DS. Den sociala omorienteringen av ungdomar: ett neurovetenskapperspektiv på processen och dess relation till psykopatologi. Psychol Med. 2005;35(2): 163-174. [PubMed]
  • O'Doherty JP. Belöningsrepresentationer och belöningsrelaterat lärande i den mänskliga hjärnan: insikter från neuroimaging. Curr Opin Neurobiol. 2004;14(6): 769-776. [PubMed]
  • O'Doherty JP, Kringelbach ML, Rolls ET, Hornak J, Andrews C. Abstrakta representationer av belöning och straff i den mänskliga orbitofrontala cortexen. Nat Neurosci. 2001;4(1): 95-102. [PubMed]
  • Pascual-Leone JA. En matematisk modell för övergång i Piagets utvecklingsstadier. Acta Psychologica. 1970;32: 301-345.
  • Pecina S, Cagniard B, Berridge KC, Aldridge JW, Zhuang X. Hyperdopaminerga mutantmöss har högre "vill" men inte "liknar" för söta belöningar. J Neurosci. 2003;23(28): 9395-9402. [PubMed]
  • Rakic ​​P. ea Synaptisk utveckling av hjärnbarken: konsekvenser för inlärning, minne och psykisk ohälsa. Prog. Brain Res. 1994;102: 227-243. [PubMed]
  • Romeo RD. Pubertet: en period av både organisatoriska och aktiva effekter av steroidhormoner på neurobehavioural utveckling. J Neuroendokrinol. 2003;15(12): 1185-1192. [PubMed]
  • Rosenberg DR, Lewis DA. Postnatal mognad av dopaminergisk innervation av prekala och motoriska kortikor från apa: en immunosistokemisk analys av tyrosinhydroxylas. J Comp Neurol. 1995;358(3): 383-400. [PubMed]
  • Rubia K, Overmeyer S, Taylor E, Brammer M, Williams SC, Simmons A, et al. Funktionell frontalisering med ålder: kartläggning av neuroutvecklingsbanor med fMRI. Neurosci Biobehav Rev. 2000;24(1): 13-19. [PubMed]
  • Schlaggar BL, Brown TT, Lugar HM, Visscher KM, Miezin FM, Petersen SE. Funktionella neuroanatomiska skillnader mellan vuxna och barn i skolåldern vid behandling av enkla ord. Science. 2002;296(5572): 1476-1479. [PubMed]
  • Schultz W. Beteendesteorier och belöningens neurofysiologi. Annu Rev Psychol. 2006;57: 87-115. [PubMed]
  • Scott ES. Bedömning och resonemang i ungdomsbeslutsfattande. Villanova Law Review. 1992;37: 1607-1669. [PubMed]
  • Somerville LH, Hare TA, Casey BJ. Frontostriatal mognad förutsäger kognitiv kontrollmisslyckande till aptitretande signaler hos ungdomar. Journal of Cognitive Neuroscience. i pressen.
  • Somerville LH, Jones RM, Casey BJ. En tid av förändring: beteendemässiga och neurala korrelat av ungdomars känslighet för aptitfulla och aversiva miljösignaler. Brain Cogn. 2010;72(1): 124-133. [PMC gratis artikel] [PubMed]
  • Sowell ER, Peterson BS, Thompson PM, Välkommen SE, Henkenius AL, Toga AW. Kartläggning av kortikal förändring över människans livslängd. Nat Neurosci. 2003;6(3): 309-315. [PubMed]
  • Sowell ER, Thompson PM, Holmes CJ, Jernigan TL, Toga AW. In vivo bevis för post-adolescent hjärnmognad i frontala och striatala regioner. Nat Neurosci. 1999;2(10): 859-861. [PubMed]
  • Sowell ER, Thompson PM, Toga AW. Kartläggning av förändringar i mänsklig cortex under hela livet. Hjärnforskare. 2004;10(4): 372-392. [PubMed]
  • Spjut LP. Den ungdomliga hjärnan och åldersrelaterade beteendemässiga manifestationer. Neurovetenskap och Biobehavioral Recensioner. 2000;24(4): 417-463. [PubMed]
  • Spjut LP. Adolescentens beteendemässiga neurovetenskap. WW Norton & Company; New York: 2009.
  • Steinberg L. Risk att ta ungdomar: Vad förändras, och varför? Ann NY Acad Sci. 2004;1021: 51-58. [PubMed]
  • Steinberg L. Ett socialt neurovetenskapperspektiv på ungdomsrisker. Utvecklingsgranskning. 2008;28: 78-106. [PMC gratis artikel] [PubMed]
  • Steinberg L, Albert D, Cauffman E, Banich M, Graham S, Woolard J. Åldersskillnader i sensationssökning och impulsivitet som indexerad av beteende och självrapportering: bevis för en dubbelsystemmodell. Dev Psychol. 2008;44(6): 1764-1778. [PubMed]
  • Steinberg L, Graham S, O'Brien L, Woolard J, Cauffman E, Banich M. Åldersskillnader i framtidsorientering och fördröjningsdiskontering. Child Dev. 2009;80(1): 28-44. [PubMed]
  • Tamm L, Menon V, Reiss AL. Mognad av hjärnans funktion associerad med responsinhibering. J är Acad Child Adolesc Psychiatry. 2002;41(10): 1231-1238. [PubMed]
  • Thomas KM, Hunt RH, Vizueta N, Sommer T, Durston S, Yang Y, et al. Bevis på utvecklingsskillnader i implicit sekvensinlärning: en fMRI-studie av barn och vuxna. J Cogn Neurosci. 2004;16(8): 1339-1351. [PubMed]
  • Turkeltaub PE, Gareau L, Blommor DL, Zeffiro TA, Eden GF. Utveckling av neurala mekanismer för läsning. Nat Neurosci. 2003;6(7): 767-773. [PubMed]
  • Van Leijenhorst L, Moor BG, Op de Macks ZA, Rombouts SA, Westenberg PM, Crone EA. Ungdomens riskiva beslutsfattande: Neurokognitiv utveckling av belönings- och kontrollregioner. Neuroimage. 2010
  • Van Leijenhorst L, Zanolie K, Van Meel CS, Westenberg PM, Rombouts SA, Crone EA. Vad motiverar tonåren? Hjärnregioner medierar känslighet över ungdomar. Cereb Cortex. 2010;20(1): 61-69. [PubMed]
  • Volkow ND, Li TK. Narkotikaberoende: beteendets neurobiologi gick snett. Nat Rev Neurosci. 2004;5(12): 963-970. [PubMed]
  • Windle M, Spear LP, Fuligni AJ, Angold A, Brown JD, Pine D, et al. Övergångar till minderåriga och problemdrickande: utvecklingsprocesser och mekanismer mellan 10 och 15 års ålder. Pediatrik. 2008;121: S273-S289. [PMC gratis artikel] [PubMed]
  • Zald DH, Boileau I, El-Dearedy W, Gunn R, McGlone F, Dichter GS, et al. Dopaminöverföring i den mänskliga striatumen under monetära belöningsuppgifter. J Neurosci. 2004;24(17): 4105-4112. [PubMed]