Frontostriatal mognad förutsäger kognitiv kontrollfel på appetitiva signaler hos ungdomar (2011)

Experimentell uppgift

Deltagarna slutförde en go-nogo-uppgift (Hare, et al., 2005; Hare, et al., 2008) med rädda, glada och lugna ansiktsuttryck som tjänar som stimuli. Den aktuella rapporten fokuserar på de glada och lugna förhållandena och utelämnar rädslan från gruppanalyser, vilket var i fokus för en tidigare rapport (Hare et al., 2008). Inom en enda fMRI-körning presenterades två uttryckstyper, en som en 'go' (dvs. mål) stimulans som deltagarna fick instruktioner om att trycka på en knapp och det andra uttrycket fungerade som en 'nogo' (dvs. icke-mål) stimulans för vilka deltagare ska hålla kvar en knapptryckning. Alla kombinationer av uttryck användes som både mål och icke-mål, vilket resulterade i en 2 (respons: go, nogo) av 3 (känslor: rädsla, lugn, glad) faktordesign. Före starten av varje körning uppträdde en skärm som indikerade vilket uttryck som fungerade som målstimulans och instruerade deltagarna att svara på det uttrycket och inget annat uttryck. Deltagarna instruerades också att svara så snabbt som möjligt men att försöka undvika att göra fel.

Stimuli och apparater

Stimuli bestod av glada, rädda och lugna ansikten av unika identiteter från NimStims uppsättning ansiktsuttryck (Tottenham, et al., 2009). Lugna ansikten (mildt behagliga versioner av neutrala ansikten) användes eftersom tidigare arbete har visat att neutrala ansikten kan tolkas som negativa i utvecklingspopulationer (Gross & Ballif, 1991; Herba & Phillips, 2004; Thomas, et al., 2001). Uppgiften presenterades med hjälp av EPrime-programvara, synlig av ämnen på en LCD-panel (LCD) som integrerades med IFIS-SA-systemet (fMRI Devices Corporation, Waukesha, WI). EPrime-programvara, integrerad med IFIS-systemet, loggade knappreaktioner och reaktionstider.

Uppgiftsparametrar

Data förvärvades i sex funktionella körningar som representerar varje kombination av känslor (glad, lugn, rädsla) och svar (go, nogo; Figur 1) med hjälp av en snabb händelsesrelaterad design. För varje försök uppträdde ett ansikte för 500 millisekunder följt av ett jitterat intertrialintervall som sträckte sig från 2 till 14.5 sekunder i varaktighet (genomsnittliga 5.2 sekunder) under vilka deltagarna vilade medan de visade en fixeringskorshår. Totalt 48-försök presenterades per körning i pseudorandomiserad ordning (36 go, 12 nogo). Totalt förvärvades 24 nogo-försök och 72-försök för varje uttryckstyp.

Figur 1

Schema över fyra försök inom en fMRI-körning. I det här exemplet är lugna ansikten målstimuli, för vilka deltagare ska 'gå' genom att trycka på en knapp. Lyckliga ansikten är stimulansen ('nogo'), som deltagarna ska hålla kvar en knapptryckning på. .

Bildförvärv

Deltagarna skannades med en General Electric Signa 3.0T fMRI-skanner (General Electric Medical Systems, Milwaukee, WI) med en kvadraturhuvudspole. En högupplösning, T1-vägd anatomisk skanning bortskämd gradientsekvens ([SPGR] 256 × 256 i planlösning, 240-mm synfält [FOV], 124 × 1.5-mm axiella skivor) eller ett 3D-magnetiserat förberedt snabbt förvärv gradient-ekosekvens ([MPRAGE] 256 × 256 i planlösning, 240-mm FOV, 124 × 1.5-mm sagittalskivor) förvärvades för varje ämne för transformation och lokalisering av data till Talairach-nätutrymme. En spiral in och ut-sekvens (Glover & Thomason, 2004) användes för att erhålla funktionella data (repetitionstid = 2500ms, ekotid = 30, FOV = 200 mm, Flip angle = 90, hoppa över 0, 64 × 64 matris). Trettiofyra 4-mm tjocka koronalskivor erhölls per TR en upplösning av 3.125 × 3.125 mm som täckte hela hjärnan förutom den bakre delen av occipitalloben.

Analys av beteendeuppgifter

Behavioral data analyserades för noggrannhet genom att beräkna träff (korrekt svar), miss (felaktig brist på svar), korrekt avslag (korrekt avstående av svar) och felaktigt svar (felaktigt svar) för glada och lugna förhållanden. För analysändamål delades deltagarna in i undergrupper för barn (i åldern 6-12), tonåring (ålder 13-17) och vuxna (18 år eller äldre).

Analys av fMRI-data

FMRI-dataanalys utfördes inom analys av funktionell neuroimages (AFNI) -programvara (Cox, 1996). Funktionella data korrigerades i skivtid, justerades om inom och över körningar för att korrigera för huvudrörelser, registrerades med varje deltagares högupplösta anatomiska skanning, skalades till procent signaländringsenheter och utjämnades med en 6 mm full bredd vid halvmaximum (FWHM ) Gaussisk kärna.

För varje deltagare utfördes en generell linjärmodellanalys för att karakterisera uppgiftseffekter genom att inkorporera uppdragsregressorer av intresse (lugn, lugn, lyckosam, glad nogo, rädsla, rädsla-nogo, fel) en gamma-variant hemodynamisk responsfunktion och kovariater av icke-intresse (rörelsesparametrar, linjär och kvadratisk trend för varje körning). För fullständighet var frågeförsök modellerade som uppgiftsregressorer (förknippade med en kanonisk gamma-variant hemodynamisk responsfunktion) men analyserades inte vidare. Parameteruppskattning (P) -kartor som representerar uppgiftseffekter omvandlades sedan till standardkoordinatutrymmet för Talairach och Tournoux (1988) genom att tillämpa vridningsparametrarna erhållna från transformationen av varje ämnes högupplösta anatomiska skanning. Talairach-transformerade parameteruppskattningskartor samplades om till en upplösning på 3 × 3 × 3 mm.

Slumpmässiga effekter gruppanalyser utfördes för att identifiera funktionella regioner av intresse (ROI) för efterföljande analys. Speciellt var förhållandena glädjande, glad-nogo, lugn och ro-nogo bäras till en 2 × 2 × 3-grupp linjär blandade effekter med känslighetsfaktorer inom-ämnen: go, nogo) och ålder (mellan-ämnen: barn, tonåring, vuxen). Huvudseffekten av responskarta identifierade kandidatregioner differentiellt förknippade som en funktion av kognitiva kontrollkrav, inklusive den högra inferior frontal gyrus (x = 32, y = 23, z = 3). Responser modulerade genom utveckling identifierades i huvudkännetecken av ålderskartan, inklusive ett kluster i ventralstriatumet (x = -4, y = 11, z = -9).

Avbildningsresultat som ansågs vara statistiskt signifikanta överskred helkorrektion för flera jämförelser för att bevara en alfa <0.05 med hjälp av en kombination av p-värde / klusterstorlek enligt Monte Carlo-simuleringar som körs i Alphasim-programmet inom AFNI. Det enda undantaget från helhjärntröskel var i analysen av ålderseffekter. Med tanke på striatumens roll i utvecklingen av impulskontroll (Vaidya et al., 1998; Casey et al., 2000; Luna et al., 2001; Durston, Thomas, Yang, et al., 2002, Galvan et al., 2006; Somerville & Casey, 2010) det behandlades som en a priori region av intresse för röstvis analys av ålderseffekter. Specifikt efterfrågades ålderseffekter inom en inkluderande anatomisk mask som innehöll voxels i rygg- och ventralt striatum, med p <0.05, korrigerad statistisk tröskelvärdet tillämpad baserat på striatum-sökvolymen (1,060 0.05 voxels). För tydlighetens skull hänvisar vi till tröskelvärden för ålderseffektdata som p <XNUMX korrigerad liten volym (svc) genom hela manuskriptet.

Regioner av intresse skapades som sfärer med en 4mm-radie centrerad kring topparna som listas ovan, vardera innehållande tio 3 × 3 × 3 voxels. Parameteruppskattningar extraherades för 4-villkoren (glädjande, glad-nogo, lugn, lugn-nogo) för varje deltagare och avkastning och lämnades till offlineanalyser för att bestämma riktning av effekter. Svar, känslor och utvecklingseffekter (oberoende av den kontrast som ROI definierades) bedömdes med hjälp av 2 (känslor: lugn, glad) × 2 (uppgift: go, nogo) × 3 (ålder: barn, tonåring, vuxen ) ANOVAs. Offlineanalyser genomfördes i SPSS Statistics 17.0-programvara (SPSS, Chicago, IL).

Betydande effekter testades med avseende på prestationsmodulering genom att skicka in parameteruppskattningar till bivariata korrelationer mot ämnens genomsnittliga falska larmhastigheter. Betydande prestationseffekter följdes upp med partiella korrelationsanalyser för att testa om prestationseffekter förblev signifikanta vid kontroll av ålder. Omvänt följdes signifikanta ålderseffekter upp med partiella korrelationsanalyser för att identifiera om ålderseffekter förblev signifikanta vid kontroll för prestanda.

Tidigare arbete med go-nogo-paradigmet har etablerat en roll för frontostriatala kretsar för att stödja framgångsrikt beteendehämning (Casey et al., 2000; Durston, Thomas, Yang, et al., 2002; Hare et al., 2005). För att identifiera denna krets i nuvarande dataset användes en psykofysiologisk interaktionsanalys (PPI) som var känslig för differentiell uppgiftsbaserad funktionell anslutning med en fröregion i den högra inferior frontala gyrusen, för vilken regional aktivitet förutspådde prestationsskillnader över åldrarna. Specifikt var denna analys känslig för hjärnregioner som visar större funktionell koppling med rätt IFG för korrekta nogo-försök i förhållande till försök. PPI-analysen utfördes med användning av standardbehandlingssteg (Friston, et al., 1997) genom att extrahera den funktionella tidsåtgången inom fröregionen (höger IFG ROI som beskrivits ovan x = 32, y = 23, z = 3), avlägsna källor för brus och artefakt, avkänna neuronsignalen och samla tidslinjens data utan att gå mot gå uppgiftstider och den kanoniska hemodynamiska responsfunktionen (som anges i Gitelman, Penny, Ashburner och Friston, 2003). Gruppresultat inklusive alla deltagare, tröskelvärde p <0.05, korrigerade för flera jämförelser på hela hjärnnivån, identifierade ett enda kluster som visade signifikant större funktionell anslutning med rätt IFG under nogo än att gå prövningar. Detta kluster sträckte sig medialt och bakåt från höger IFG till dorsal striatum specifikt till caudatet. En dorsal striatumregion av intresse genererades baserat på anslutningskartan genom att centrera en 4 mm sfär kring klusterundertoppen inom de anatomiska gränserna för dorsal striatum (x = 9, y = 13, z = 6).

Signalförändringsvärden extraherades från detta ROI och testades för samaktivisering mellan ämnet med ventralstriatum och höger IFG. Specifikt extraherades ventralstriatal, dorsalstriatal och rätt IFG-signalförändringsvärden från de tidigare beskrivna ROI-extrakten för den lyckliga nog-mot-gentekontrasten. Dessa värden lämnades sedan till mellan bivariata korrelationer mellan barn, tonårs- och vuxna deltagare. Dessa analyser identifierar graden av koactivering över ämnen för nogo i förhållande till försök mellan dessa områden inom varje åldersgrupp. Identifierade koactiveringsvärden representerar i vilken utsträckning tendensen att aktivera en region förutsäger aktivering i en annan region över deltagarna.

fMRI-resultat

Svar modulerade av utveckling identifierades i huvudeffekten av ålderskartan, inklusive ett kluster i ventralt striatum (x = -4, y = 11, z = -9; p <0.05 svc; Figur 3A). Post-hoc-analys av ålderseffekten visade att ungdomar engagerade ventralt striatum signifikant mer än barn och vuxna med glada ansikten (p = / <0.01; Figur 3B) och i mindre utsträckning för att lugna ansikten (p = / <0.06; betyder +/− standardavvikelse för procent signalförändring för lugn kontra vila: barn: −0.095 +/− 0.21; tonåringar: 0.046 +/− 0.16; vuxna : −0.051 +/− 0.17). Analys av den bäst passande funktionen som representerar svar över åldrar på glada ansikten visade att en kvadratisk (inverterad U) -funktion förklarade en signifikant del av variansen som svar på glada ansikten (F (1,59) = 10.05, p <0.003) medan en linjär funktion gjorde inte (F (1,59) = 0.54, p> 0.4). Den icke-linjära förbättringen av rekryteringen hos tonåringar förblev signifikant vid kontroll av skillnader i uppgiftsprestanda (falskt larmhastighet; F (2,59) = 6.77, p <0.002) och i kontrollanalysen med matchade antal försök (F (2,59 ) = 7.80, p = 0.007). Storleken av aktivitet till glada försök, lugna försök och utebliven kontra försök var inte förknippad med uppgiftsprestanda (p> 0.2).

Figur 3

A) Hjärnregioner som visar differentiell aktivitet som en funktion av ålder. Aktiveringar, tröskel p <0.05, svc återges vid en representativ högupplöst anatomisk skanning. B) Aktivitetsdiagram i ventralt striatum (cirkulerat i A) svar på .

Huvudeffekten av svarskartan (nogo versus go) identifierade regioner som är differentiellt engagerade som en funktion av kognitiva kontrollkrav inklusive höger underlägsen frontal gyrus (IFG; x = 32, y = 23, z = 3), vilket visar signifikant större svar på nogo i förhållande till go-försök (p <0.05, korrigerad hela hjärnan; Figur 4A). Post-hoc analyser testning för bästa passande funktion indikerade att rätt IFG-respons förklarades signifikant av en linjär funktion (F (1,59) = 4.53, p = 0.037) och inte en kvadratisk funktion (F (1,59) =. 17, p> 0.6). Posthoc-analyser visade att rätt IFG också visade större aktivitet för att lugna i förhållande till glada ansikten (F (2,59) = 8.95, p <0.005). Vidare visade rätt IFG ROI en linjär minskning av svarsstorlek med ökande ålder till nogo-studier i förhållande till go-studier (r (61) = -0.28, p = 0.026; Figur 4B).

Figur 4

A) Hjärnregioner som visar differentiell aktivitet som en funktion av uppgiften (nogo> go). Aktiveringar, tröskelvärde p <0.05, korrigerad hela hjärnan återges på en representativ högupplöst anatomisk skanning. B) Aktivitetsdiagram till höger .

Vid kontroll av prestationseffekter var uppgiften x åldersinteraktion i rätt IFG inte längre signifikant (p> 0.4), vilket indikerar att prestanda var en mer robust prediktor för aktivitet i rätt IFG än ålder. Detta förhållande demonstrerades av en signifikant korrelation mellan responsstorlek för att korrigera nogo vs. go-försök och total prestanda (mätt med falskt larmhastighet; r (61) = 0.39, p = 0.002; se Figur 4C), som replikerades i kontrollanalysen med ett matchat antal försök (r (61) = 0.28, p = 0.026). Figur 4C visar detta förhållande med en deltagare som uteslutits som befanns vara en extrem outlier (definierad som mer än tre interkvartilområden över det tredje eller under det första kvartilvärdet). Även om korrelationen är signifikant inklusive denna individ gör exkluderingen av den individen den resulterande korrelationen ännu mer pålitlig (r (60) = 0.45, p <0.001). Alla rapporterade analyser representerar svar på korrekta prövningar. Således tenderar individer som är mer mottagliga för falska larm att rekrytera rätt IFG mer till nogo-försöken för vilka de framgångsrikt undertryckte ett beteendemässigt svar.

Begränsningar

Resultaten som presenteras här bör övervägas mot bakgrund av deras begränsningar. För det första bör det uttryckligen erkännas att en tredje känslomässig kategori, rädslafulla ansikten, var närvarande under försöksuppgiften och i fokus för en tidigare rapport (Hare et al., 2008). Det lugna ansiktet fungerade som kontrollvillkor i båda rapporterna. Trots att beteendefynden tyder på att förekomsten av rädslade ansikten i en funktionell skanning inte modulerade beteendets noggrannhet annorlunda än de andra två känslokategorierna, är det möjligt att förekomsten av rädda ansikten påverkade resultaten på sätt som de tillgängliga åtgärderna inte var känsliga för. Dessutom skiljer sig glada ansikten från lugna ansikten i valens och salience, vilka båda kunde ha bidragit till de observerade effekterna av appetitivt värde. En andra metodisk begränsning är användningen av lugna ansikten som ett kontrollförhållande. Även normativa data tyder på att lugna ansikten är mindre positiva och väcker än glada ansikten (Tottenham et al., 2009), samlade vi inte uttryckligen dessa betyg och det är möjligt att de lugna ansikten tolkades som mildt positiva i sig. När det gäller resultat bör även den blygsamma typen av koactiveringsfynden erkännas. Slutligen förvärvades inte pubertetsstatus och endogena hormonåtgärder. Seminal forskning har visat sätt på vilka cirkulerande gonadala hormoner påverkar både organisatoriska och aktiva mekanismer för att påverka hjärnans funktion över utveckling (Romeo & Sisk, 2001; Sisk & Foster, 2004; Steinberg, 2008) och visade en förutsägbar relation mellan pubertetsstatus och sådana aptitliga beteenden som sensationssökande och drogmissbruk (Martin et al., 2002; se Forbes & Dahl, 2010). Framtida forskning inklusive hormonåtgärder kan informera sambandet mellan striatokortisk utveckling, hormonell mognad och beteendeutfall (Blakemore, Burnett, & Dahl, 2010).

Vi bekräftar tacksamt biståndet av Doug Ballon, Adriana Galvan, Gary Glover, Victoria Libby, Erika Ruberry, Theresa Teslovich, Nim Tottenham, Henning Voss och resurser och personal vid Biomedical Imaging Core Facility i Citigroup Biomedical Imaging Centre i Weill Cornell Medicinsk högskola. Detta arbete stöddes av National Institute of Mental Health-bidrag P50MH062196 och P50MH079513, National Institute of Drug Abuse ger R01DA018879 och T32DA007274, och National Institute of Mental Health Fellowship F31MH073265, samt K99 MH087813 (LHS).