ลายเซ็นประสาทของ Aberrant ของการตัดสินใจ: นักการพนันทางพยาธิวิทยาแสดงการแพ้เยื่อหุ้มสมองคอร์ติโค striatal กับการเล่นการพนันที่รุนแรง

• Sofie V. Gelskov^{a, b,,,,} ,
• Kristoffer H. Madsen^{a, c},
• โทมัสซีRamsøy^{a, d, 1},
• Hartwig R. Siebner^{a, e, 1}

ดอย: 10.1016 / j.neuroimage.2016.01.002

  เปิดการเข้าถึง

ไฮไลท์

• นักการพนันทางพยาธิวิทยาแสดงการตอบสนองของระบบประสาทในรูปตัวยูเพื่อเดิมพันที่น่ารับประทานและ aversive
• ภาวะภูมิไวเกินนี้พบได้ในเครือข่ายคอร์ติโค - สตาทอลเช่น caudate และ DLPFC
• การทำให้แพ้ของเครือข่ายนี้อาจเป็นเครื่องหมายทางระบบประสาทของการพนันซึ่งต้องกระทำ
• มีการเสนอการมุ่งเน้นในอนาคตเกี่ยวกับเครือข่ายและกลไกการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์

นามธรรม

การพนันทางพยาธิวิทยาเป็นความผิดปกติของการเสพติดที่ไม่อาจต้านทานได้แม้จะมีผลกระทบร้ายแรง หนึ่งในจุดเด่นของการพนันทางพยาธิวิทยาคือการตัดสินใจที่ไม่เหมาะสมและมีความเสี่ยงสูงซึ่งได้รับการเชื่อมโยงกับการผิดกฎระเบียบของพื้นที่สมองที่เกี่ยวข้องกับการให้รางวัลเช่นช่องท้อง striatum อย่างไรก็ตามการศึกษาก่อนหน้าได้สร้างผลลัพธ์ที่ขัดแย้งกันเกี่ยวกับความหมายของเครือข่ายนี้เผยให้เห็นทั้งความไวต่อการแพ้หรือแพ้ต่อกำไรและขาดทุนทางการเงิน คำอธิบายที่เป็นไปได้ประการหนึ่งคือสมองการพนันอาจบิดเบือนความจริงเกี่ยวกับประโยชน์และค่าใช้จ่ายเมื่อทำการถ่วงน้ำหนักผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นไม่ใช่เพื่อผลกำไรและขาดทุน เพื่อแก้ไขปัญหานี้เราตรวจสอบว่าการพนันทางพยาธิวิทยานั้นเกี่ยวข้องกับการทำงานของสมองที่ผิดปกติหรือไม่ในระหว่างการตัดสินใจที่ให้น้ำหนักกับประโยชน์ที่ได้รับจากการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้น การเล่นการพนันทางพยาธิวิทยาและมนุษย์ที่มีสุขภาพดีได้รับการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กในขณะที่พวกเขายอมรับหรือปฏิเสธการเดิมพันแบบผสมกำไร / ขาดทุนที่มีโอกาสห้าสิบห้าในการชนะหรือแพ้ ตรงกันข้ามกับบุคคลที่มีสุขภาพดีนักพนันแสดงให้เห็นว่าโปรไฟล์การตอบสนองรูปตัวยูสะท้อนให้เห็นถึงความไวต่อการเดิมพันที่น่ารับประทานมากที่สุดและน่ารังเกียจที่สุดในเครือข่ายผู้บริหารคอร์ติโค - สไตรทอร์รวมถึง เครือข่ายนี้เกี่ยวข้องกับการประเมินภาระผูกพันที่เกิดจากการกระทำติดตามการกระทำล่าสุดและคาดการณ์ผลที่ตามมา ความผิดพลาดของเครือข่ายเฉพาะนี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเดิมพันขั้นสุดยอดพร้อมกับผลที่อาจเกิดขึ้นเป็นจำนวนมากนำเสนอความเข้าใจใหม่ ๆ เกี่ยวกับพื้นฐานทางประสาทของการพนันทางพยาธิวิทยาในแง่ของการขาดความสัมพันธ์ระหว่างการพนันและผลกระทบทางการเงิน

คำสำคัญ

• การตัดสินใจ;
• การพนันทางพยาธิวิทยา;
• เยื่อหุ้มสมองคอร์ติโค Striatal;
• fMRI;
• ความเกลียดชังการสูญเสีย;
• รางวัล

บทนำ

การพนันทางพยาธิวิทยาเป็นความผิดปกติทางจิตที่โดดเด่นด้วยการต่อต้านไม่ได้ที่จะมีส่วนร่วมในการพนันทางการเงินแม้จะมีผลกระทบที่เป็นอันตราย ด้วยความชุกถึง 1 – 2% ในสังคมตะวันตกหลายแห่ง (Welte et al., 2008 และ  Wardle et al., 2010) ความผิดปกตินี้ถือเป็นปัญหาสาธารณสุขและสุขภาพส่วนบุคคลที่รุนแรง การพนันทางพยาธิวิทยาเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้รับการจัดเป็นพฤติกรรมติดยาเสพติดและหุ้นอาการหลักหลายอย่างที่ติดยาเสพติดเช่นการถอนความอดทนและความลุ่มหลงสูง (Petry, 2007 และ  Leeman และ Potenza, 2012).

การตัดสินใจที่มีความเสี่ยงเป็นจุดเด่นที่สำคัญของการพนันทางพยาธิวิทยา แน่นอนว่านักพนันมีความอดทนสูงต่อความเสี่ยงคลาร์ก 2010 และ  เบรกเกอร์และอัล 2013) และการพนันทางพยาธิวิทยามีการเชื่อมโยงกับการเปลี่ยนแปลงของภูมิภาคโดปามีนซึ่งเชื่อมโยงกับรางวัลความเสี่ยงและแรงจูงใจเช่น ventral striatum และ ventromedial prefrontal cortex (vmPFC) (Van Holst และคณะ, 2010, Limbrick-Oldfield และคณะ, 2013 และ  โปเตน 2014) อย่างไรก็ตามในขณะที่การศึกษาบางส่วนได้พบ สำหรับผู้ที่การเปิดใช้งานเส้นทางการให้รางวัล mesolimbic เพื่อตอบสนองต่อความคาดหวังหรือผลลัพธ์ของรางวัล ( Reuter et al., 2005, de Ruiter และคณะ, 2009 และ  Balodis และคณะ, 2012) การศึกษาอื่น ๆ ได้รายงาน ไฮเปอร์การเปิดใช้งานเส้นทางเดินเดียวกันกับรางวัลที่คาดการณ์ไว้ ( Van Holst และคณะ, 2012 และ  Worhunsky และคณะ, 2014) ขาดทุนที่คาดว่าจะเกิดขึ้น (Romanczuk-Seiferth และคณะ 2015) หรือตัวชี้นำการพนัน ( Crockford และคณะ, 2005 และ  Goudriaan และคณะ, 2010) ที่น่าสนใจการศึกษาเอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอน (PET) พบว่าไม่มีความแตกต่างทั่วไประหว่างนักการพนันและการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพในขนาดของการปลดปล่อยโดปามีนในทารกแรกเกิด ( Joutsa และคณะ, 2012 และ  Linnet และคณะ 2011) แต่พบว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการปล่อยโดปามีนเชิงซ้อนและความรุนแรงในการพนัน (Joutsa และคณะ 2012) และการปล่อยโดปามีนและการพนันที่น่าตื่นเต้น (Linnet และคณะ 2011) รูปแบบการตอบสนองที่ไม่ตรงกันเหล่านี้สะท้อนให้เห็นในสองบัญชีหลักของการพนันทางพยาธิวิทยา ในอีกด้านหนึ่งทฤษฎีการขาดรางวัลคาดการณ์ระบบการให้รางวัลที่ไวต่อความรู้สึกเนื่องจากตัวรับ dopamine D2 ที่ผิดปกติซึ่งพบในสารเสพติด ( Blum และคณะ, 1990 และ  Noble และคณะ, 1991) และนักพนัน ( มาและอัล 1996 และ  มาและอัล 2001) เสียงโดปามีนที่ต่ำกว่าในสมองจะผลักดันให้นักการพนันมองหาผลตอบแทนที่สูงขึ้นเพื่อที่จะไปให้ถึงระดับที่ "การให้รางวัลซ้อน" จะเริ่มขึ้นในสมอง ในทางตรงกันข้ามทฤษฎีการไวต่อการทำนายทำนายอคติแรงจูงใจที่มีต่อวัตถุที่ติดยาเสพติด ( Robinson และ Berridge, 1993 และ  Robinson และ Berridge, 2008) นำไปสู่การแพ้ในภูมิภาคโดพามีน ในการเล่นการพนันแรงจูงใจในการเล่นการพนันจะถูกกระตุ้นโดยการชี้นำการพนันในสภาพแวดล้อมซึ่งจะแทนที่ค่าตอบแทนจูงใจของแหล่งที่มาของรางวัลทางเลือก ( Goldstein และ Volkow, 2002 และ  Goldstein และคณะ, 2007).

ความแตกต่างเหล่านี้ย้ำว่าพื้นฐานทางประสาทของการพนันทางพยาธิวิทยายังคงไม่แน่นอน ในขณะที่การศึกษาเปรียบเทียบกับการลงโทษทางการเงินและผลตอบแทนสามารถระบุวิธีการคำนวณมูลค่าการตัดสินใจในสมองพวกเขาไม่ได้อยู่ที่วิธีการรวมกำไรและขาดทุนในระหว่างการเล่นการพนัน เมื่อเร็ว ๆ นี้เราได้พัฒนางานการพนันที่ตรวจสอบขนาดของกำไรและขาดทุนแยกกันเช่นเดียวกับวิธีที่กำไรและขาดทุนมีความสมดุลซึ่งกันและกันในการเดิมพันแบบ "ผสม" (กำไร / ขาดทุน) (Gelskov และคณะ 2015) เมื่อปรับสมดุลกำไรและขาดทุนผู้คนมีแนวโน้มที่จะอ่อนไหวต่อการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นมากกว่าการได้รับผลตอบแทนที่เท่าเทียมกันซึ่งเป็นอคติในการตัดสินใจKahneman และ Tversky 1979) ในทางปฏิบัติผู้คนมักปฏิเสธการเดิมพัน 50 / 50 เว้นแต่ว่าพวกเขาจะชนะได้มากกว่าสองเท่า การศึกษาก่อนหน้านี้โดยใช้การพนันแบบผสมผสานกับผู้เข้าร่วมที่มีสุขภาพดีพบว่าการประเมินมูลค่ากำไรและขาดทุนแยกต่างหากเกี่ยวข้องกับพื้นที่เป้าหมายโดปามิเนอร์จิคที่เกี่ยวข้องกับรางวัลโดยเฉพาะ ventral striatum และ vmPFC (ทอมและคณะ 2007) อย่างไรก็ตามเมื่อมีการพิจารณาการเดิมพันกำไร / ขาดทุนทั้งหมด (เช่นผลกำไรที่อาจเกิดขึ้นการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นและผลที่ตามมาของการชนะหรือแพ้) การศึกษาอื่น ๆ พบว่ามีบทบาทสำคัญสำหรับ amygdala ในการหลีกเลี่ยงการสูญเสียDe Martino และคณะ, 2010 และ  Gelskov และคณะ, 2015) ในการศึกษาปัจจุบันเราใช้งานนี้ในประชากรที่ทุกข์ทรมานจากการติดการพนันเป็นวิธีการที่จะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการตัดสินใจตามมูลค่าที่ผิดปกติ

เมื่อเร็ว ๆ นี้การศึกษาพฤติกรรมพบว่านักพนันที่มีปัญหาไม่ชอบการสูญเสียน้อยกว่ากลุ่มควบคุม (Brevers และคณะ 2012แต่ดูด้วย Giorgetta และคณะ 2014) ที่นี่เราถามว่าการพนันทางพยาธิวิทยาอาจสะท้อนให้เห็นถึงการขาดสมดุลของผลกำไรที่เป็นไปได้กับการสูญเสียในระหว่างการตัดสินใจ ในการศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้เราพบว่ากิจกรรมของ amygdala และ ventral striatum สะท้อนให้เห็นถึงระดับของความเกลียดชังการสูญเสียในผู้เข้าร่วมที่มีสุขภาพดีเมื่อพวกเขาตัดสินใจที่จะยอมรับหรือปฏิเสธการเดิมพันที่มีผลกำไรสูงGelskov และคณะ 2015) ที่นี่เราใช้พฤติกรรมการพนันรายบุคคลเพื่อตรวจสอบว่ากระบวนการตัดสินใจถูกปรับโดยความแปรปรวนระหว่างบุคคลในการหลีกเลี่ยงการสูญเสีย (เช่นการเกลียดชังการสูญเสียมากหรือน้อย) และความเกลียดชังการสูญเสียนั้นสะท้อนในพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับรางวัล . เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้เราใช้ fMRI และงานการพนันที่ผู้เข้าร่วมต้องยอมรับหรือปฏิเสธการเดิมพันที่หลากหลายบนพื้นฐานของอัตราส่วนระหว่างกำไรและการสูญเสียที่แน่นอน การออกแบบการศึกษาของเราช่วยให้เราสามารถระบุได้ว่านักพนันทางพยาธิวิทยาสร้างสมดุลของค่าบวกและลบต่างจากการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพหรือไม่และการบูรณาการอัตราส่วนกำไรและขาดทุนในการตัดสินใจการพนันนั้นเกี่ยวข้องกับกิจกรรมที่ผิดปกติในพื้นที่สมอง

วัสดุและวิธีการ

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

นักพนันทางพยาธิวิทยาที่ไม่มียาสิบสี่คน (อายุเฉลี่ยในปี: 29.43; SD: 6.05, ช่วง: 20 – 40) และ 15 กลุ่มควบคุมสุขภาพที่ดี (ผู้ชายทั้งหมด; อายุเฉลี่ยในปี: 29.87; SD: 6.06; 21) ถูกคัดเลือกโดยเฉพาะสำหรับการศึกษานี้ มีการสแกนนักพนันเพิ่มเติมอีกสองคนแรก แต่ไม่รวมอยู่ในการวิเคราะห์เพราะพวกเขาเข้าใจผิดงาน: ผู้เข้าร่วมคนหนึ่งตอบกลับเฉพาะเมื่อยอมรับการเดิมพันในขณะที่ผู้เข้าร่วมคนอื่นคิดว่าการเดิมพันทั้งหมดจะจ่ายเมื่อสิ้นสุดเซสชั่น นักพนันได้รับการคัดเลือกผ่านศูนย์รักษาชาวเดนมาร์กเพื่อการพนันทางพยาธิวิทยา ไม่มีผู้เข้าร่วมมีปัญหาสุขภาพจิตเพิ่มเติมนอกเหนือจากการพนันทางพยาธิวิทยาตามการสัมภาษณ์ทางคลินิกเชิงโครงสร้างสำหรับ DSM-IV, Axis I (SCID-I, เวอร์ชันการวิจัยผู้ป่วยและผู้ป่วยใน ก่อนอื่น 2002) รวมถึงความผิดปกติเช่นการใช้ยาหรือการพึ่งพา การปรากฏตัวของการพนันทางพยาธิวิทยาได้รับการยืนยันโดยการสัมภาษณ์โครงสร้างตามโมดูล SCID สำหรับการพนันทางพยาธิวิทยา นักพนันทุกคนมีคะแนนการพนัน South Oaks Gambling Screen (SOGS) เหนือ 5 (1 ตาราง; Lesieur และ Blume 1987; โมดูล SOGS และ SCID รุ่นภาษาเดนมาร์กได้รับการแปลโดย J. Linnet) ผู้เข้าร่วมได้รับการคัดเลือกเพื่อตรวจสอบความเข้ากันได้ของ MR ประวัติความผิดปกติของระบบประสาท การศึกษาได้รับการอนุมัติภายใต้โปรโตคอลจริยธรรม KF 01 – 131 / 03 ที่ออกโดยคณะกรรมการจริยธรรมในท้องถิ่น

1 ตาราง

ลักษณะทางประชากรและวิทยาของผู้เข้าร่วม

ตัวย่อ: SOGS, South Oaks Gambling Screen; ตรวจสอบ, การทดสอบความผิดปกติในการใช้แอลกอฮอล์ WAIS, Wechsler Adult Intelligence Scale; BDI, เบ็คภาวะซึมเศร้าสินค้าคงคลัง; BIS-11, Barratt Impulsiveness Scale, 11th ed., GAD-10, การทดสอบความวิตกกังวลทั่วไป DOSPERT สเกลความเสี่ยงเฉพาะโดเมน

a

ระดับการศึกษาสูงสุด (คะแนน): 1 = มัธยมศึกษาตอนต้น / มัธยมศึกษาตอนต้น 2 = อาชีวศึกษาและการฝึกอบรม 3 = มัธยมศึกษาตอนปลาย 4 = ระดับวิทยาลัยวิชาชีพ 5 = ปริญญาตรีหรือใกล้เคียง 6 = ปริญญาโท

b

นักการพนันคนหนึ่งไม่ได้ทำหน้าจอตรวจสอบให้เสร็จสมบูรณ์หนึ่งคนไม่ได้กรอกข้อมูลในหน้าจอการสูบบุหรี่และการศึกษา หนึ่งวิชาควบคุมไม่ได้ทำแบบสอบถาม BIS-11 ให้สมบูรณ์

c

การทดสอบการเปลี่ยนรูปแบบไม่อิงพารามิเตอร์ใช้เนื่องจากการแจกแจงแบบไม่ปกติ

ตัวเลือกตาราง

ผู้เข้าร่วมได้รับการทดสอบในสองวันแยกกัน 1-2 สัปดาห์ ในช่วงการทดสอบครั้งแรกผู้เข้าร่วมได้รับการทดสอบทางประสาทวิทยาแบบสอบถามและการสัมภาษณ์ (ดู 1 ตาราง). ผู้เข้าร่วมยังได้รับเงิน 200 โครเนอร์เดนมาร์ก (เช่นสกุลเงินของเดนมาร์ก DKK 1 DKK ≈ 0.16 ดอลลาร์สหรัฐ) ซึ่งพวกเขาได้รับคำสั่งให้นำกลับในสัปดาห์ถัดไปสำหรับเซสชั่นการทดสอบ fMRI เป็นเงินเดิมพัน

งานการพนันและสิ่งเร้า

ในช่วงเซสชั่น fMRI ผู้เข้าร่วมดำเนินงานการพนันซึ่งกำหนดให้พวกเขาต้องยอมรับหรือปฏิเสธการเดิมพันแบบผสมกับการสูญเสียที่มีโอกาสชนะหรือแพ้เท่ากัน (มะเดื่อ. 1ก). ในการทดลองแต่ละครั้งอาสาสมัครจะถูกนำเสนอด้วยแผนภูมิวงกลมที่มีทั้งจำนวนกำไรที่เป็นไปได้หรือจำนวนการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นตามเงื่อนไขหลัก (เช่นเงื่อนไข "ขาดทุนก่อน" หรือ "ได้รับก่อน") หลังจากเวลาแสดงผลที่ต่างกัน (2–5 วินาที) จำนวนครั้งที่สองของการพนันแบบผสมจะถูกนำเสนอและผู้เข้าร่วมตัดสินใจที่จะยอมรับหรือปฏิเสธการพนันปัจจุบันโดยการกดปุ่มใดปุ่มหนึ่งจากสองปุ่มในเครื่องสแกน ทั้งสอง "ระยะการนำเสนอขนาด" แรกและ "ขั้นตอนการตัดสินใจ" ที่ตามมาถูกกระตุ้นในขั้นตอน 0.5 วินาที (เช่น 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5 และ 5 วินาที) แบบสุ่มหลอกจากการทดลองสู่การทดลอง มีการอ่านคำแนะนำให้ผู้เข้าอบรมฟังโดยหลังจากเสร็จสิ้นการฝึกอบรมระยะสั้นจนคุ้นเคยกับงานนั้น ผู้เข้าร่วมได้รับแจ้งว่าจะไม่มีการตอบรับเกี่ยวกับผลลัพธ์ของการเดิมพันเดี่ยวในระหว่างการสแกน แต่หลังจากเซสชัน fMRI คอมพิวเตอร์จะเลือกการเดิมพันแบบสุ่มสองรายการ: การเดิมพันที่ได้รับ ได้รับการยอมรับ ในช่วงเซสชั่นการพนันจะเป็น“ เล่นหมด” และผู้เข้าร่วมจะสูญเสียเงินจากเอ็นดาวเม้นท์หรือชนะเงินเพิ่มเติมในขณะที่ถ้าพวกเขาปฏิเสธการเดิมพันจะไม่มีการเล่นพนันของ 50 / 50 ผู้เข้าร่วมได้รับคำสั่งให้ทำตาม“ ความรู้สึก” และไม่มีคำตอบที่ถูกหรือผิด

มะเดื่อ. 1 

งานการพนันในเครื่องสแกนเมทริกซ์กระตุ้นและพฤติกรรมการเลือก ก) กระบวนทัศน์ fMRI ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์; ก่อนอื่นผู้เข้าร่วมจะได้รับความสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นหรือมูลค่าที่อาจได้รับ (เช่นระยะ "การนำเสนอ" ขนาด) จากนั้นเมื่อนำเสนอทั้งสองจำนวนผู้เข้าร่วมจะเลือกว่าจะยอมรับหรือปฏิเสธการพนัน (เช่นขั้นตอน "การตัดสินใจ") ช่วงเวลาระหว่างการทดลอง (ITIs) แยกการทดลอง หมายเหตุ:“ kr” =“ DKK” B) แผนที่ความร้อนรหัสสีที่แสดงถึงอัตราส่วนการพนัน (กำไร / ขาดทุน) สิ่งเร้าประกอบด้วยอัตราส่วนกำไร - ขาดทุนที่แตกต่างกัน 64 อัตราส่วนซึ่งสอดคล้องกับจำนวนกำไรที่เป็นไปได้ 8 รายการ (68–166 DKK เพิ่มขึ้น 14) โดยจำนวนการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้น 8 จำนวน (34–83 DKK; เพิ่มขึ้น 7) การเข้ารหัสสีสะท้อนอัตราส่วนจากต่ำสุด (0.82) ถึงสูงสุด (4.9) อัตราส่วนกำไร / ขาดทุนทั้งหมดถูกนำเสนอสองครั้งตามลำดับแบบสุ่มหนึ่งครั้งอยู่ในสถานะ“ ได้รับก่อน” และอีกครั้งอยู่ในเงื่อนไข“ แพ้ก่อน” C) แผนที่ความร้อนรหัสสีแสดงรูปแบบตัวเลือกสำหรับนักพนัน (ซ้าย) และตัวควบคุม (ขวา) การเข้ารหัสสีจากสีดำเป็นสีแดงเป็นสีเหลืองเป็นสีขาวสะท้อนถึงเปอร์เซ็นต์ที่เพิ่มขึ้นของการเล่นเกมที่ยอมรับได้ (สีดำ➔สีขาว: 0–100%) D) ค่าสัมประสิทธิ์ความเกลียดชังการสูญเสียแลมด้า (λ) สำหรับผู้เข้าร่วมทั้งหมด สังเกตการแจกแจงแบบเบ้ขวา การทดสอบการเปลี่ยนแปลงแบบไม่ใช้พารามิเตอร์แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มของความเกลียดชังการสูญเสียที่น้อยลงในนักพนันทางพยาธิวิทยาเมื่อเทียบกับการควบคุมที่ดีP = 0.077)

ตัวเลือกรูป

Stimuli ประกอบด้วยการเดิมพันแบบผสมที่แสดงบนแผนภูมิวงกลมสีเหลืองและสีม่วงด้วยจำนวนเงินหนึ่งรายการ (เช่นผลกำไรและขาดทุนที่อาจเกิดขึ้นในสกุลเงินเดนมาร์ก) นำเสนอในแต่ละครึ่งของแผนภูมิ (มะเดื่อ. 1A) สิ่งกระตุ้น 64 รวมจำนวนผลประโยชน์ 8 ที่อาจเกิดขึ้น (68 – 166 DKK โดยการเพิ่มขึ้นของ 14 DKK) กับ 8 DKK ปริมาณการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้น (34 – 83 DKK เพิ่มขึ้นของ 7 DKK; มะเดื่อ. 1B). การเล่นเกมแบบผสม 64 เกมถูกนำเสนอครั้งเดียวใน "ได้ก่อน" และหนึ่งครั้งอยู่ในสภาพ "แพ้ก่อน" ซึ่งให้ผลการทดลองทั้งหมด 128 ครั้ง สิ่งเร้าแต่ละอย่างเป็นหนึ่งใน 8 ชั้นเรียนซึ่งระบุโดยมุมของแผนภูมิวงกลมซึ่งหมุนด้วย 45 ° (0 ° –360 °) สำหรับแต่ละชั้นเรียน ดังนั้นแม้ว่าแต่ละจำนวน (เช่น + 82 DKK) จะปรากฏขึ้น 16 ครั้ง แต่ก็มีการนำเสนอเพียงครั้งเดียวในตำแหน่งทางกายภาพเดียวกันบนหน้าจอตามเงื่อนไขหลัก (ได้รับหรือสูญเสียก่อน) เพื่อหลีกเลี่ยงเอฟเฟกต์การทำซ้ำในระดับต่ำ เพื่อให้แน่ใจว่าอาสาสมัครมีความใส่ใจในงานและเพื่อเพิ่มอัตราส่วนที่ต่ำกว่า 1 เราได้เพิ่มการทดลองจับที่เสียเปรียบอย่างมาก 18 รายการ การทดลองเหล่านี้รวมจำนวนกำไรต่ำ 3 รายการ (เช่น 34, 41, 48 DKK) กับ 3 จำนวนที่สูญเสียสูง (เช่น 138, 152, 166 DKK) ทุกวิชาปฏิเสธการทดลองจับอย่างน้อย 89% แสดงว่าอาสาสมัครให้ความสนใจกับงานนั้น (นักพนันปฏิเสธ 98% ของการทดลองจับทั้งหมดช่วง: 95–100%; กลุ่มควบคุมปฏิเสธ 98.9% ของการทดลองจับช่วง 89–100 %). ไม่มีความแตกต่างในสัดส่วนของการทดลองจับที่ถูกปฏิเสธระหว่างกลุ่ม (P = 0.61, เสื้อ (27) = 0.52, SD = 2.99) ในที่สุดเราได้เพิ่มการทดลอง "พื้นฐาน" 24 รายการ: แผนภูมิวงกลมว่างเปล่าโดยไม่มีจำนวนใด ๆ (โปรดทราบว่าไม่มีการใช้การทดลองที่จับได้หรือการทดลองพื้นฐานในการวิเคราะห์พฤติกรรมหรือรวมเป็นตัวควบคุมความสนใจ) มีการนำเสนอสิ่งเร้าและการกดปุ่มที่บันทึกโดยใช้ซอฟต์แวร์ E-Prime 2.0 (Psychology Software Tools, Pittsburgh, PA)

จากตัวเลือกของผู้เข้าร่วมในการทดลองปกติ 128 ครั้งเราคำนวณระดับความเกลียดชังการสูญเสียแลมบ์ดา (individual) โดยการปรับการถดถอยโลจิสติกให้เหมาะสมกับการตอบสนองแบบไบนารีของผู้เข้าร่วมแต่ละคน (ยอมรับ / ปฏิเสธ) ตรงกันข้ามกับ ทอมและคณะ (2007)เราใช้อัตราส่วนกำไร / ขาดทุนทั้งหมดของการเดิมพันแบบผสมเป็นตัวแปรอิสระเพื่อรับแลมบ์ดา“ ขอบเขตการตัดสินใจ” ของแต่ละบุคคลในผู้เข้าร่วมแต่ละคน นี่คือสาเหตุที่เรามุ่งเน้นไปที่อัตราส่วนการเล่นการพนันเต็มรูปแบบในการวิเคราะห์ fMRI มากกว่าค่ากำไรและการสูญเสียเดียว แลมบ์ดาถูกประมาณว่าเป็นอัตราส่วนกำไร / ขาดทุนซึ่งความน่าจะเป็นที่จะยอมรับการทดลองเท่ากับความน่าจะเป็นที่จะไม่ยอมรับการทดลอง (เช่น 0.5)

ถ่ายภาพด้วยคลื่นแม่เหล็ก

การสแกนสมองที่ใช้งานได้และโครงสร้างได้มาโดยใช้เครื่องสแกน MRI ของ Siemens Magnetom Trio 3 T พร้อมขดลวดหัว 8 ช่อง MRI ที่ทำงานได้ขึ้นอยู่กับระดับออกซิเจนในเลือด (BOLD) ได้รับการรวบรวมโดยใช้ลำดับการถ่ายภาพสะท้อนระนาบที่ถ่วงน้ำหนัก T2 * (เล่ม 295 ชิ้น 41 ชิ้นความละเอียดไอโซทรอปิก 3 มม. เวลาการทำซ้ำ: 2430 ms เวลาสะท้อน: 30 ms มุมพลิก: 90 °; มุมมอง: 192 มม., ระนาบแนวนอน) เหมาะสำหรับการตรวจจับสัญญาณ BOLD ในเปลือกนอกวงโคจรDeichmann และคณะ 2003). ชิ้นส่วนถูกจัดวางในแนวแกนและทิศทางการเข้ารหัสเฟสอยู่ด้านหน้า - ด้านหลัง โปรดทราบว่าการวางแนวของมุมมองไม่อนุญาตให้ครอบคลุมเต็มรูปแบบของเปลือกนอกข้างขม่อมที่เหนือกว่า การสแกนโครงสร้างสามมิติที่มีความละเอียดสูงของสมองทั้งหมดได้มาโดยใช้การทำให้เป็นแม่เหล็กแบบ T1-weighted ซึ่งจัดทำลำดับการไล่ระดับเสียงสะท้อน (MPRAGE) อย่างรวดเร็วเพื่อจุดประสงค์ในการลงทะเบียนร่วมด้วยตนเอง (voxels isotropic 1 มม. FOV: 256 มม. เมทริกซ์ 256 × 256; TR: 1540; TE: 3.93 มิลลิวินาทีเวลาผกผัน: 800 มิลลิวินาทีและมุมพลิก 9 °) และการสร้างเทมเพลตทางกายวิภาคปกติเฉพาะกลุ่มสำหรับการแสดงแผนที่การทำงานในรูป สองเล่มแรกจะถูกทิ้งเป็นการสแกนดัมมี่เพื่อให้ฟิลด์เข้าถึงสถานะคงที่

การวิเคราะห์ข้อมูล fMRI

ข้อมูล fMRI ได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ซอฟต์แวร์ SPM8 (Wellcome Department of Cognitive Neurology) การประมวลผลล่วงหน้ารวมถึงการแก้ไขเวลาชิ้นการจัดตำแหน่งเชิงพื้นที่ให้กับภาพเฉลี่ยการลงทะเบียนภาพร่วมด้วยตนเองการทำให้เป็นภาพมาตรฐาน EPI มาตรฐาน (เช่นภาพแม่แบบ MNI ร่องน้ำที่ใช้งานได้ 2 × 2 × 2 มม.) การปรับให้เรียบโดยใช้ไอโซทรอปิก ความกว้างเต็ม 8 มม. ที่เคอร์เนล Gaussian สูงสุดครึ่งหนึ่งและการกรองแบบ high-pass ชั่วคราว (ความถี่การตัด 1/128 Hz) แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป (GLM) ประมาณการขยายตัวของโวลเทอร์ร่า 24 พารามิเตอร์ของพารามิเตอร์การจัดตำแหน่งร่างกายแข็งแบบเคลื่อนไหวโดยประมาณ 6 ตัวซึ่งรวมอยู่ในตัวควบคุมที่ไม่มีความสนใจตามที่อธิบายไว้ใน Friston และคณะ (1996). นอกจากนี้เรายังรวมตัวถอยหลังเพิ่มเติมสำหรับการทดลองจับการทดลองข้อผิดพลาด (เช่น 250 มิลลิวินาที> เวลาตอบสนอง> 2500 มิลลิวินาทีและการทดลองที่ไม่มีคำตอบ) รวมถึง "ตัวปรับแรงกดปุ่ม" สองตัวที่จำลองการทำงานของมอเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการกดปุ่มด้วยนิ้ว ในห้ากลุ่มตัวอย่างไม่รวมปริมาตรของสมองเนื่องจากการเคลื่อนไหวของศีรษะมากเกินไป (เช่นการเคลื่อนไหวของศีรษะทั่วโลกที่สูงกว่า 8 มม. การเคลื่อนไหวของศีรษะเฉพาะที่สูงกว่า 2 มม.) และ DVARS (เช่นค่าเฉลี่ยรากกำลังสอง (RMS) เปลี่ยนสัญญาณ BOLD จากปริมาณเป็น ปริมาตรโดยที่« D »หมายถึงอนุพันธ์ทางเวลาของหลักสูตรและ« VARS »กับความแปรปรวน RMS เหนือ voxels ที่สูงกว่าการเปลี่ยนแปลง 5% ของสัญญาณ BOLD ทั่วโลกตามที่กำหนดไว้ใน Power et al., (2012)).

ในผู้เข้าร่วมแต่ละคนเราจับสัญญาณการเปลี่ยนแปลง BOLD ที่เกี่ยวข้องกับงานโดยใช้ GLM ซึ่งเป็นแบบจำลองขั้นตอนการนำเสนอขนาดและขั้นตอนการตัดสินใจของการทดลองแต่ละครั้ง (ดู มะเดื่อ. 1A) การเปลี่ยนแปลงของสัญญาณ BOLD ในระหว่างขั้นตอนการนำเสนอขนาดถูกแบ่งออกเป็น "เหตุการณ์ที่ได้รับ" และ "เหตุการณ์ที่สูญเสีย" ที่แยกจากกันแต่ละแบบจำลองที่มีจำนวนเงินของพวกเขาเป็นการปรับแบบตัวแปรเชิงเส้น การเปลี่ยนแปลงสัญญาณ BOLD ในระหว่างการตัดสินใจถูกปรับพารามิเตอร์ด้วยอัตราส่วนกำไร - การสูญเสียที่แน่นอนรวมถึงการแรก (เช่นเชิงเส้น) และครั้งที่สอง (เช่นกำลังสอง) คำสั่งการปรับพหุนาม (เช่น (กำไร / ขาดทุน)²) ผู้ที่สนใจทุกคนมีความเชื่อมั่นกับฟังก์ชั่นการตอบสนองทางโลหิตวิทยาที่เป็นที่ยอมรับ

แต่ละพารามิเตอร์จะประมาณสำหรับการปรับค่าพหุนามลำดับที่หนึ่งและสองของอัตราส่วนการเพิ่มกำไรและขาดทุนที่เพิ่มเข้ามาในการวิเคราะห์กลุ่มระดับสองที่แยกกันสองกลุ่ม การทดสอบระดับที่สองเหล่านี้รวมถึงคะแนนความเกลียดชังการสูญเสียรายบุคคล (เช่นแลมบ์ดา) ในรูปแบบ covariate เพื่อจำลองอิทธิพลของความแตกต่างระหว่างบุคคลในการหลีกเลี่ยงการสูญเสีย แบบจำลองระดับสองที่แยกต่างหากรวมคะแนน SOGS ของแต่ละบุคคลเป็นดัชนีของความรุนแรงของการพนัน ความแตกต่างในการตอบสนอง BOLD ระดับภูมิภาคที่แตกต่างกันระหว่างการเล่นการพนันและการควบคุมได้รับการประเมินโดยใช้การทดสอบสองตัวอย่าง ในระดับกลุ่มกลุ่มจะถูกพิจารณาว่ามีความสำคัญหากเกินเกณฑ์ P <0.05 ได้รับการแก้ไขสำหรับการเปรียบเทียบหลายครั้งพร้อมการแก้ไขข้อผิดพลาดแบบครอบครัวทั่วทั้งสมอง (เช่นในระดับคลัสเตอร์) โดยใช้เกณฑ์การเข้า P_{ไม่ได้แก้ไข} <0.001. นอกจากนี้ยังมีรายงานการกระตุ้นแนวโน้มต่างๆในโครงสร้างคอร์ติโกลิมบิกที่เกี่ยวข้อง P_{ไม่ได้แก้ไข} <0.001. พิกัดจะแสดงในพื้นที่สเตอริโอ MNI เพื่อจุดประสงค์ในการเน้นคลัสเตอร์การเปิดใช้งาน BOLD หลัก (เช่นหางและ DLPFC มะเดื่อ. 4) และดำเนินการแปลงกระจายของการประมาณค่าพารามิเตอร์ตามพฤติกรรมของแต่ละบุคคล (เช่นการวางแผนการสูญเสียความเกลียดชังใน amygdala และความรุนแรงของการพนันใน precuneus มะเดื่อ. 5) เราสร้างมาสก์ทางกายวิภาคสำหรับภูมิภาคเหล่านี้โดยใช้ WFU PickAtlas (Maldjian และคณะ 2003) สำหรับหน้ากากที่ครอบคลุม caudate ทวิภาคี, amygdala และ precuneus เราใช้มาสก์ Atlas แบบ“ AAL” ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (Tzourio-Mazoyer และคณะ 2002) ในขณะที่สำหรับหน้ากาก DLPFC เราได้สร้างหน้ากากที่ครอบคลุมพื้นที่ Brodmann 8 – 10, 46 และ gyrus หน้าผากกลาง (MFG) โปรดทราบว่าไม่มีการใช้มาสก์เหล่านี้ในการแก้ไขผลลัพธ์ fMRI ใด ๆ ที่รายงานในข้อความหลักหรือในตาราง

ผลสอบ

ข้อมูลประชากรและวิทยา

ข้อมูลด้านประชากรศาสตร์และวิทยาวิทยามีการระบุไว้ใน 1 ตาราง. กลุ่มไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวกับอายุ, ความถนัด, ความวิตกกังวลทั่วไปหรือการพึ่งพาแอลกอฮอล์ อย่างไรก็ตามนักพนันแสดงให้เห็นว่าการพึ่งพาการสูบบุหรี่สูงขึ้นเล็กน้อยระดับการศึกษาที่ต่ำกว่าการกระตุ้นโดยรวมที่สูงขึ้นและแตกต่างกันไปตามการรับรู้ความเสี่ยงเมื่อเปรียบเทียบกับการควบคุมที่ไม่ใช่การพนัน ที่สำคัญนักพนันทุกคนมี SOGS มากกว่า 5 ซึ่งบ่งบอกว่าพวกเขาอยู่ในช่วงพยาธิวิทยา (ค่ามัธยฐาน: 10; ช่วง: 6 – 19) ในทางตรงกันข้ามวิชาควบคุมทั้งหมด แต่สองคนทำคะแนน 0 จากการทดสอบเดียวกัน (ค่ามัธยฐาน: 0; ช่วง: 0 – 3) ซึ่งบ่งบอกว่าไม่มีปัญหากับการพนัน

อาการซึมเศร้าเป็นโรคร่วมที่พบบ่อยในนักพนันทางพยาธิวิทยาและเรายังพบว่าอาการซึมเศร้าในกลุ่มการพนันเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุม อย่างไรก็ตามไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมการพนัน (เช่นλ) และคะแนน BDI ในการเล่นการพนัน (R = 0.2739, P = 0.3651)

นอกจากนี้เรายังพบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในการปฏิบัติงานในการทดสอบย่อย WAIS การทดสอบคำศัพท์และระดับความรู้ทั่วไป ("ข้อมูล") อีกครั้งเราไม่พบความสัมพันธ์ระหว่างมาตรการเหล่านี้กับพฤติกรรมการพนัน (เช่นความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล WAIS และλ: R = 0.0124, P = 0.9679; และระหว่างคำศัพท์ WAIS และλ: R = 0.2320, P = 0.4456)

ข้อมูลพฤติกรรม

มะเดื่อ. 1C แสดงการกระจายของการเล่นเกมที่ยอมรับสำหรับอัตราส่วนกำไร - ขาดทุนที่กำหนดสำหรับนักพนันและการควบคุม ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่แสดงพฤติกรรมที่ไม่ชอบการสูญเสียอย่างต่อเนื่อง: พวกเขายอมรับการพนันที่กำหนดก็ต่อเมื่อจำนวนเงินที่ได้รับเกินจำนวนที่สูญเสียอย่างชัดเจน (เช่นแลมบ์ดา> 1) นักพนันมักจะไม่ชอบการสูญเสียน้อยกว่า สัดส่วนเฉลี่ยของการทดลองที่ยอมรับและถูกปฏิเสธในนักพนันคือ 65% เทียบกับ 35% และอยู่ในการควบคุม 55% เทียบกับ 45% แต่ความแปรปรวนระหว่างบุคคลมีมากในทั้งสองกลุ่ม: ค่ามัธยฐานแลมบ์ดาในนักพนันคือ 1.45 (SD = 0.49; ค่าเฉลี่ย = 1.45; ช่วง: 0.56–2.59) โดยมีการแจกแจงแบบเบ้เป็นบวกของλ (สัมประสิทธิ์ความเบ้ 0.42) ในขณะที่ค่ามัธยฐานแลมบ์ดาในการควบคุมที่มีสุขภาพดีเท่ากับ 1.82 (SD = 0.83; ค่าเฉลี่ย = 1.83; ช่วง: 1.01–3.83; ความเบ้ในเชิงบวก: 0.93) ดังนั้นความแตกต่างของแลมบ์ดาระหว่างกลุ่มจึงมีเพียงความสำคัญของเส้นเขตแดน (P = 0.077; เสื้อ (27) = 1.47) สังเกตว่าการแจกแจงแลมบ์ดาไม่เป็นปกติ (การทดสอบความเป็นปกติของชาปิโร - วิลส์: P = 0.0353, W = 0.9218) เราจึงใช้การทดสอบการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มโดยอาศัยการสุ่มตัวอย่างใหม่ (หรือที่เรียกว่าการทดสอบการสุ่ม) เพื่อประเมินความแตกต่างของแลมด้าระหว่างนักพนันที่มีพยาธิสภาพและการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ จำนวนการทำซ้ำที่ใช้คือ 10.000

จำนวนการทดลองผิดพลาดเทียบได้ระหว่างกลุ่ม นักพนันในกลุ่มมีการทดสอบข้อผิดพลาด 30 (ไม่ตอบสนอง 15, 15 ตอบสนองเร็วหรือช้ามาก) ด้วยการทดลองผิดพลาด 0 – 8 ต่อเรื่อง หัวข้อการควบคุมที่ทำในข้อผิดพลาด 27 ทั้งหมด (16 ไม่ตอบสนอง, 11 ตอบสนองเร็วหรือช้ามาก) ด้วยการทดลองผิดพลาด 0 – 8 ต่อเรื่อง เวลาตอบสนองเฉลี่ยก็คล้ายกันระหว่างกลุ่ม (P = 0.66; เสื้อ (27) = 0.45; นักพนัน: 927 ms; SD = 240; การควบคุม: 959 ms; SD = 122) การตัดสินใจที่จะยอมรับหรือปฏิเสธการพนันนั้นยากขึ้นเมื่ออรรถประโยชน์ของผลกำไรและการสูญเสียมีความคล้ายคลึงกัน สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นในเวลาตอบสนองเนื่องจากทั้งสองกลุ่มตอบสนองช้าลงเมื่อระยะห่างแบบ Euclidian ระหว่างอัตราส่วนกำไร / ขาดทุนของแต่ละบุคคลและค่าเฉลี่ยแลมบ์ดาของกลุ่มลดลง (นักพนัน: R = 0.15, P <0.001; การควบคุม: R = 0.15, P <0.001)

กิจกรรมเชิงเส้นเพิ่มขึ้นเชิงเส้นพร้อมอัตราส่วนเพิ่มกำไรและขาดทุน

ในขั้นตอนการตัดสินใจกลุ่มทวิภาคีขนาดใหญ่ในเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้า (cingulate cortex (ACC) และ vmPFC (P <0.001; x, y, z = - 8, 40, 6; Z = 4.75; k = 759), คอร์เทกซ์กลางสมองทวิภาคีและพรีจูเนียสที่อยู่ติดกัน, (P <0.001; x, y, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.43; k = 1933) และไจรัสหน้าผากที่เหนือกว่า (SFG; P <0.001; x, y, z = 18, 38, 56; Z = 4.34; k = 633) แสดงให้เห็นการตอบสนองของ BOLD ที่เพิ่มขึ้นในเชิงเส้นโดยมีอัตราส่วนกำไร - ขาดทุนที่น่ารับประทานมากขึ้นในผู้เข้าร่วมทั้งหมด 29 คน มะเดื่อ. 2 แสดงให้เห็นว่าเอฟเฟกต์เชิงเส้นนี้ส่วนใหญ่ขับเคลื่อนโดยนักการพนันซึ่งแสดงให้เห็นถึงการตอบสนองที่เพิ่มขึ้นอย่างค่อยเป็นค่อยไปของ BOLD กับอัตราส่วนการเดิมพันที่น่ารับประทานเพิ่มขึ้นในส่วนก่อนของ ACC (P <0.001; x, y, z = - 8, 36, 8; Z = 5.18; k = 518; มะเดื่อ. 2A) และ vmPFC ที่เหมาะสม (P = 0.003; x, y, z = 8, 34, - 10; Z = 4.23; k = 307) เช่นเดียวกับใน cingulum กลาง / precuneus (P = 0.031; x, y, z = - 10, - 30, 52; Z = 4.40; k = 188), ไจรัสขมับด้านขวา / พาราฮิบโปแคมปัส (P = 0.002; x, y, z = 34, 2, - 30; Z = 4.23; k = 329) และไจรัสหลังศูนย์กลาง (P = 0.001; x, y, z = 62; - 20, 44; Z = 4.11; k = 356) ในทางกลับกันอาสาสมัครควบคุมแสดงให้เห็นกลุ่มการกระตุ้นที่กระจัดกระจายในหลายพื้นที่ (precuneus ด้านซ้าย: P <0.001; x, y, z = - 6, - 58, 32; Z = 4.72; k = 1010; Gyrus ภาษาขวา: P = 0.002; x, y, z = 18; - 86, - 8; Z = 4.67; k = 332; คูเนสซ้าย: P = 0.028; x, y, z = - 14, - 100, 10; Z = 4.27; k = 193; และกลีบหลังขวาของสมองน้อย: P = 0.001; x, y, z = 42, - 70, - 34; Z = 4.09; k = 351) ด้วยการกระตุ้นสูงสุดในไจรัสเชิงมุมด้านซ้าย (P <0.001; x, y, z = - 48, - 60, 30; Z = 5.06; k = 433; มะเดื่อ. 2B) แม้ว่าเราจะไม่พบว่ามีการลดลงอย่างมีนัยสำคัญในการเปิดใช้งานสำหรับการเดิมพันที่น่ารับประทานมากขึ้น แต่เราก็พบว่าแนวโน้มใน insula ล่วงหน้าของกลุ่มควบคุม (L: P <0.001 ไม่ถูกแก้ไข x, y, z = - 32, 24, - 2; Z = 3.83; k = 74; R: P <0.001 ไม่ถูกแก้ไข x, y, z = 42, 24, 4; Z = 3.64; k = 14) เมื่อเปรียบเทียบกลุ่มต่างๆไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตามนักพนันแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มในการเพิ่มขึ้นของกิจกรรมด้วยการเล่นเกมที่น่ารับประทานมากขึ้นใน ACC แบบเดิมด้านซ้าย (P <0.001 ไม่ถูกแก้ไข x, y, z = - 8, 36, 6; Z = 4.33; k = 98; มะเดื่อ. 2C) ผลลัพธ์ที่แสดงผลกระทบของระดับความเกลียดชังการสูญเสียแต่ละรายการต่อการเพิ่มขึ้นเชิงเส้นในกิจกรรมของระบบประสาทที่มีอัตราส่วนเพิ่มขึ้นสามารถพบได้ในรูปที่ 1 เสริมและตารางเสริม 1

มะเดื่อ. 2 

แผนที่สถิติ t-score ที่ใช้รหัสสี: บริเวณสมองที่แสดงความสัมพันธ์เชิงเส้นเชิงบวกระหว่างการตอบสนองของ BOLD และการเพิ่มอัตราส่วนกำไร - ขาดทุนของการพนัน A) ในนักพนัน B) ในการควบคุมและ C) ที่ตัดกันทั้งสองกลุ่ม เมื่อกลุ่มที่แตกต่างกันการเปิดใช้งาน BOLD เผยให้เห็นความแตกต่างของแนวโน้มใน ACC (นักพนัน> การควบคุม) แผนที่อยู่ในเกณฑ์ที่ P <0.001 (ไม่ได้แก้ไข) และแสดงบนเทมเพลตกายวิภาคปกติเฉพาะกลุ่มตามภาพ T1 ที่มีโครงสร้าง

ตัวเลือกรูป

กำลังสองเพิ่มขึ้นในกิจกรรมของระบบประสาทที่เพิ่มขึ้นอัตราส่วนกำไรและขาดทุน

เมื่อรวมสัญญาณ BOLD จากผู้เข้าร่วมทั้งหมดเครือข่ายขนาดใหญ่ของพื้นที่ส่วนหน้าในกลีบหลังและ mesial ด้านหน้าแสดงให้เห็นว่ากำลังสองเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในกิจกรรมของระบบประสาทด้วยอัตราส่วนเพิ่มขึ้นและการสูญเสียที่เพิ่มขึ้นP <0.001; x, y, z = 12, 24, 60; Z = 5.38; k = 1769) การเปิดใช้งานเพิ่มเติมสำหรับความคมชัดนี้รวมถึงไจรัสด้านหน้าตรงกลางด้านซ้าย (P <0.001; x, y, z = - 38, 10, 50; Z = 4.81; k = 605), ไจรีเชิงมุมทวิภาคี (L: P = 0.022; x, y, z = - 42, - 64, 40; Z = 4.24; k = 227; R: P <0.001; x, y, z = 52, - 56, 38; Z = 4.68; k = 488), ไจรัสหน้าผากด้านซ้ายที่ต่ำกว่า (P = 0.004; x, y, z = - 42, 26, - 16; Z = 4.09; k = 330) และไจรัสขมับด้านขวาล่าง (P = 0.001; x, y, z = 66, - 14, - 22; Z = 4.30; k = 409) ดังที่แสดงใน มะเดื่อ. 3การวิเคราะห์แยกกันสำหรับแต่ละกลุ่มแสดงให้เห็นว่าเอฟเฟกต์นี้สอดคล้องกันในนักพนันเท่านั้น ในการเล่นการพนันพื้นที่สมองหลายแห่งแสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นของกำลังสองเป็นหน้าที่ของอัตราส่วนการเดิมพันรวมถึงกลุ่มพรีฟอรัลทวิภาคีขนาดใหญ่ที่ครอบคลุมส่วนของดอร์โซ - ด้านข้างของไจโรหน้าผากกลางและเหนือศีรษะ นิวเคลียสมะเดื่อ. 3; รายการการเปิดใช้งานทั้งหมดสามารถพบได้ใน 2 ตาราง) ในทางตรงกันข้ามโปรไฟล์กิจกรรมในการควบคุมไม่ได้สะท้อนการปรับกำลังสองของกิจกรรมที่มีอัตราส่วนกำไรและขาดทุนที่เพิ่มขึ้น (มะเดื่อ. 3B; 2 ตาราง).

มะเดื่อ. 3 

แผนที่ t-score ทางสถิติแบบรหัสสี: บริเวณสมองแสดงความสัมพันธ์กำลังสองเป็นบวกระหว่างการตอบสนองของ BOLD และอัตราส่วนการเพิ่มและการสูญเสียที่เพิ่มขึ้นของการเดิมพันใน A) นักพนัน B) การควบคุมและ C) ตัดกันทั้งสองกลุ่ม แผนที่ถูก จำกัด ที่ P <0.001 (ไม่ได้แก้ไข)

ตัวเลือกรูป

2 ตาราง

ผลลัพธ์ MRI ที่ใช้งานได้: เพิ่มกำลังสองของกิจกรรม BOLD ระดับภูมิภาคด้วยอัตราส่วนการเดิมพันที่เพิ่มขึ้น

P <0.05, FWE แก้ไขที่ระดับคลัสเตอร์

⁎

แม็กซิมาท้องถิ่นภายในคลัสเตอร์ที่มีคะแนน Z> 4

ตัวเลือกตาราง

เมื่อเปรียบเทียบกับนักเสี่ยงโชคกับการควบคุมเราพบว่าการปรับกำลังสองของกิจกรรมประสาทที่แข็งแกร่งขึ้นอย่างมีนัยสำคัญกับอัตราการสูญเสียกำไรในชุดสมองส่วนใหญ่ (มะเดื่อ. 3C) รวมถึงกลุ่ม cortico-striatal ทวิภาคีขนาดใหญ่ ภายในกลุ่มนี้นิวเคลียสหางซ้ายแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างของกลุ่มที่แข็งแกร่งที่สุดในระดับ subcortical และ DLPFC ขวาแสดงผลกลุ่มที่แข็งแกร่งที่สุดในระดับเยื่อหุ้มสมอง รายการทั้งหมดของการเปิดใช้งานกลุ่มจะได้รับมา 2 ตาราง. น่าสังเกตว่าไม่มีกลุ่มใดที่แสดงการมอดูเลตกำลังสองของกิจกรรมประสาทที่มีอัตรากำไรและขาดทุนในการควบคุมเมื่อเปรียบเทียบกับนักพนัน

ควรสังเกตว่าการเพิ่มความหนาของรูปสี่เหลี่ยมจัตุรัสจะเพิ่มขึ้นจากการเดิมพันแบบ aversive และ appetitive ที่รอดชีวิตจากการเล่นการพนันแม้ว่าจะรวมถึง BDI หรือคะแนน WAIS ว่าเป็น covariates ในการทดสอบระดับที่สอง t (เช่นการสร้างผลกระทบของ ซึ่งแตกต่างกันระหว่างกลุ่มตามการทดสอบพฤติกรรมดู 1 ตาราง) ผลลัพธ์ที่ผลกระทบของภาวะซึมเศร้าได้รับการจำลองจากการเพิ่มขึ้นของกำลังสองในกิจกรรมประสาทที่มีอัตราส่วนเพิ่มขึ้นสามารถพบได้ในรูปที่เสริม 2

เพื่อแสดงให้เห็นถึงรูปร่างพื้นฐานของการปรับกำลังสองของสัญญาณ BOLD ในระหว่างการตัดสินใจเรากำหนดอัตราส่วนกำไรและขาดทุนจากการสูญเสีย 64 ให้กับหนึ่งใน "ถังขยะ" 16 ที่อยู่ติดกันใน GLH ที่ทำการไปรษณีย์ เมื่อพล็อตการเปิดใช้งานในแต่ละถังขยะเหล่านี้เป็นฟังก์ชั่นของการเพิ่มอัตราส่วนกำไรและขาดทุนเราพบว่าโปรไฟล์การตอบสนอง BOLD ในนักพนันเป็นรูปตัวยู (มะเดื่อ. 4B) เพื่อที่จะตรวจสอบว่าแบบจำลองเชิงเส้นหรือแบบลูกบาศก์มีความเหมาะสมมากกว่าในการอธิบายผลกระทบนั้นเราทดสอบว่าการแปรปรวนเพิ่มเติมที่อธิบายโดยการรวมคำพหุนามคำสั่งที่สูงขึ้น (กำลังสองและลูกบาศก์) มีนัยสำคัญ ในนักพนัน แต่ไม่ใช่ส่วนควบคุมโมเดลการถดถอยแบบซ้อนจะตรวจสอบว่าสมการกำลังสองเหมาะสมกว่าที่จะอธิบายลักษณะของเส้นโค้งมากกว่าแบบเชิงเส้น โปรดทราบว่าข้อมูลเชิงอธิบายเหล่านี้ไม่ควรมองว่าเป็นผลลัพธ์ที่แยกจากกัน แต่เป็นการวิเคราะห์เสริมเพื่อแสดงให้เห็นถึงรูปร่างพื้นฐานของโปรไฟล์การตอบสนอง BOLD

มะเดื่อ. 4 

การมอดูเลตรูปตัวยูของการตอบสนองแบบ BOLD ต่ออัตราการสูญเสียและกำไรที่เพิ่มขึ้นในการเล่นการพนันทางพยาธิวิทยา A) แผนที่พารามิเตอร์ทางสถิติแบบรหัสสีแสดงกลุ่มที่มีความไวสูงกว่าต่ออัตราส่วนการเพิ่มและการสูญเสีย - กำไรและการสูญเสียที่มากที่สุดในนักพนันเมื่อเปรียบเทียบกับการควบคุม แผนที่ถูก จำกัด ที่ P <0.001 ไม่ได้แก้ไข เพื่อเน้นพื้นที่หลักสองส่วนที่แตกต่างกันระหว่างกลุ่มจะใช้การกำบังกายวิภาคของนิวเคลียสหาง (ด้านบน) และ DLPFC (ด้านล่าง) B) แผนภาพการกระจายเหล่านี้ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ GLM แบบ "post hoc" ที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายโดยที่อัตราส่วนกำไร - ขาดทุนที่อยู่ติดกันถูกรวมกลุ่มกันเป็นอัตราส่วน 16 "ถังขยะ" (ช่วงของอัตราส่วนจะแสดงบนแกน x) แกน y แสดงกิจกรรมของระบบประสาทในระดับภูมิภาค (โดยประมาณโดยการตอบสนองของ BOLD ในทรงกลม 8 voxel รอบการเปิดใช้งานสูงสุด) ในขั้นตอนการตัดสินใจสำหรับนักพนัน (สีแดง) และการควบคุม (สีดำ) แบบจำลองการถดถอยที่ซ้อนกันชี้ให้เห็นว่าการกระตุ้นสามารถอธิบายได้ดีกว่าด้วยกำลังสองเมื่อเทียบกับความสัมพันธ์เชิงเส้นกับอัตราส่วนการสูญเสียที่ได้รับในนิวเคลียสหาง (P = 0.02) และ DLPFC (P = 0.02) ในนักพนัน (แผงด้านซ้าย) แต่ไม่อยู่ในแผงควบคุม (แผงด้านขวา)

ตัวเลือกรูป

ผลกระทบของความเกลียดชังการสูญเสียส่วนบุคคล

ในทั้งสองกลุ่มระดับความเกลียดชังการสูญเสียรายบุคคลจัดทำดัชนีโดยแลมบ์ดาเขตแดนการตัดสินใจของแต่ละบุคคลเพิ่มความอ่อนไหวต่ออัตราส่วนกำไร - ขาดทุนสูงสุดของการเล่นการพนันในเครือข่ายพื้นที่สมองด้วยการกระตุ้นสูงสุดใน amygdalaP <0.001; x, y, z = 24, - 4, - 26; Z = 5.01; k = 1988) นอกเหนือจากจุดสูงสุดของการเปิดใช้งานหลักใน amygdala แล้วภูมิภาคต่างๆยังรวมถึง DLPFC / SFG (P <0.001; x, y, z = 32, 24, 56; Z = 4.86; k = 2372), ไจรัสขมับตรงกลางด้านซ้าย / พาราฮิโปแคมปาล (P <0.001; x, y, z = - 44, - 24, - 24; Z = 4.59; k = 1435), precuneus (P <0.001; x, y, z = - 4, - 62, 26; Z = 4.40; k = 1169) และ vmPFC (P = 0.009; x, y, z = 8, 26, - 18; Z = 4.31; k = 281)

ในการเล่นการพนันทางพยาธิวิทยาระดับความเกลียดชังการสูญเสียแต่ละครั้งมีความสัมพันธ์กับความไวที่เพิ่มขึ้นต่ออัตราส่วนกำไร - การสูญเสียที่มากที่สุดในเครือข่ายหน้าผากหลังที่มีระดับสูงสุดในภูมิภาคใน DLPFC (มะเดื่อ. 5; ดูสิ่งนี้ด้วย 3 ตาราง สำหรับรายการการเปิดใช้งานทั้งหมด) เครือข่ายคอร์เทอร์คอลนี้มีลักษณะคล้ายกับพื้นที่ส่วนหน้าอย่างใกล้ชิดซึ่งแสดงกิจกรรมรูปตัวยูเพิ่มขึ้นด้วยอัตราส่วนกำไร - ขาดทุนที่เพิ่มขึ้นในการเล่นพนัน มะเดื่อ. 3.

มะเดื่อ. 5 

การปรับความสัมพันธ์รูปตัวยูระหว่างกิจกรรมของระบบประสาทและอัตราส่วนกำไรและขาดทุนโดย A) ระดับความเกลียดชังการสูญเสียรายบุคคลและ B) ระดับความรุนแรงของการพนัน A) แผนที่พารามิเตอร์ทางสถิติแบบรหัสสีแสดงให้เห็นว่าระดับความเกลียดชังการสูญเสียของแต่ละบุคคล (สะท้อนจากค่า individual แต่ละค่าสูง) ช่วยเพิ่มความสัมพันธ์รูปตัวยูระหว่างกิจกรรมของระบบประสาทและอัตราส่วนการเดิมพันในนักพนันทางพยาธิวิทยา กราฟด้านล่างแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างการประมาณการแต่ละพารามิเตอร์สำหรับความสัมพันธ์รูปตัวยูระหว่างกิจกรรมของระบบประสาทและอัตราส่วนกำไรขาดทุน (แกน y) และความเกลียดชังการสูญเสียรายบุคคล (แกน x) ใน amygdala ทวิภาคี (การควบคุม: P <0.001; R² = 0.83; นักพนัน: P = 0.11; R² = 0.71) B) ด้านบน: แผนที่พารามิเตอร์ทางสถิติที่ใช้รหัสสีแสดงกลุ่มทวิภาคีใน precuneus ซึ่งความไวของระบบประสาทต่อการเล่นเกมที่รุนแรงเพิ่มขึ้นตามความรุนแรงของการพนันในนักพนันที่มีพยาธิสภาพ ขวา: พล็อตการกระจายแสดงความสัมพันธ์เชิงเส้น (P = 0.016; R² = 0.63) ระหว่างค่าประมาณพารามิเตอร์แต่ละตัวของความสัมพันธ์รูปตัวยูระหว่างอัตราส่วนและกิจกรรมของระบบประสาทในภูมิภาค precuneus (แกน y) และความรุนแรงของการพนันแต่ละรายการที่แสดงโดยคะแนน SOGS แต่ละรายการ (แกน x) การเปิดใช้งาน BOLD ทั้งหมดเป็นการกระตุ้นสมองทั้งหมดที่แสดงไว้ที่เกณฑ์ P <0.001 (ไม่ได้แก้ไข)

ตัวเลือกรูป

3 ตาราง

ผลลัพธ์ MRI ที่ใช้งานได้: ผลของความเกลียดชังการสูญเสียที่เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในกิจกรรม BOLD ระดับภูมิภาคด้วยอัตราส่วนการเดิมพัน

P <0.05, FWE แก้ไขที่ระดับคลัสเตอร์

⁎

แม็กซิมาท้องถิ่นภายในคลัสเตอร์ที่มีคะแนน Z> 4

ตัวเลือกตาราง

ในการควบคุมที่ไม่ใช่การพนันเครือข่ายช่องท้องและด้านหลังที่มากขึ้นแสดงความไวที่เพิ่มขึ้นต่ออัตราส่วนการเดิมพันที่รุนแรงเป็นหน้าที่ของการหลีกเลี่ยงการสูญเสียโดยมี amygdala ที่ถูกต้องซึ่งมีขนาดเอฟเฟกต์ที่แข็งแกร่งที่สุด (มะเดื่อ. 5แผงกลางขวา; 3 ตาราง) การเปรียบเทียบโดยตรงของทั้งสองกลุ่มให้ผลที่แข็งแกร่งกว่าของการหลีกเลี่ยงการสูญเสียที่มีต่อโปรไฟล์กิจกรรมใน DLPFC สำหรับนักพนันเมื่อเทียบกับการควบคุม (3 ตาราง) ในขณะที่ผลกระทบของการลดความเกลียดชังการสูญเสียต่อกิจกรรมอะมิกดาลาไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่ม

เมื่อพล็อตความสัมพันธ์ระหว่างการประมาณค่าพารามิเตอร์ BOLD และการหลีกเลี่ยงการสูญเสียความเกลียดชังการสูญเสียแต่ละครั้งในการควบคุมที่ดี (แต่ไม่ใช่นักการพนัน) ทำให้ความสัมพันธ์รูปตัวยูระหว่างกิจกรรมทางประสาทในอะมิกดาลา (มะเดื่อ. 5A, กราฟด้านล่าง โปรดทราบว่าเอฟเฟกต์นี้แข็งแกร่งต่อการยกเว้นเรื่องการควบคุมความเกลียดชังที่สูญเสียมากที่สุด) ยกเว้นบาง voxels ใน amygdala ด้านขวา (ดู มะเดื่อ. 5A, กลางแผง), ความเกลียดชังการสูญเสียในการเล่นการพนันทางพยาธิวิทยาไม่ได้เชื่อมโยงกับการตอบสนอง amygdala เปลี่ยนแปลงในระหว่างการตัดสินใจ

ผลกระทบของความรุนแรงของการพนันทางพยาธิวิทยา

เราตรวจสอบว่าความรุนแรงของการพนันในนักการพนันนั้นได้รับการจัดทำดัชนีโดยคะแนน SOGS ของแต่ละบุคคลหรือไม่นั้นแก้ไขการตอบสนองรูปตัวยูต่ออัตราส่วนที่รุนแรงในระหว่างการตัดสินใจ การค้นหาทั้งสมองเผยให้เห็นจุดโฟกัสของความไวต่ออัตราส่วนที่รุนแรงกับความรุนแรงในการพนันใน precuneus ทวิภาคี (P = 0.003; x, y, z = - 6, - 48, 40; Z = 4.59; k = 335; มะเดื่อ. 5B, แผงด้านบน) ดังนั้นความสัมพันธ์ระหว่างเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงของสัญญาณ BOLD ในภูมิภาค precuneus ทวิภาคี (จำกัด กิจกรรมในภูมิภาคนี้ผ่านการปิดบังทางกายวิภาค) และความรุนแรงของการพนันมีความสำคัญสูง (มะเดื่อ. 5B, กราฟด้านล่าง)

สมองตอบสนองต่อผลกำไรและขาดทุนที่อาจเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว

เนื่องจากจำนวนเงินที่ชนะและสูญเสียของการเดิมพันแบบผสมถูกนำเสนอตามลำดับในแต่ละการทดลองเราสามารถจับสัญญาณการเปลี่ยนแปลงระดับภูมิภาคในสัญญาณ BOLD ที่สอดคล้องกับผลกำไรและการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว (แต่ดูการอภิปรายของ jittering ที่ใช้ใน การสนทนา มาตรา). ในระหว่างขั้นตอนการประเมินแบบพาสซีฟนี้เราค้นหาความแตกต่างระหว่างกลุ่มในการตอบสนองแบบ BOLD กับกำไรขาดทุนการเพิ่มกำไรและการสูญเสียที่เพิ่มขึ้น ไม่มีความแตกต่างของกลุ่มอย่างมีนัยสำคัญสำหรับความแตกต่างเหล่านี้ แต่เราพบว่าแนวโน้มทวิภาคีที่มีต่อการตอบสนอง BOLD ที่สูงขึ้นต่อการเพิ่มขึ้นของโอกาสในการเล่นการพนันเมื่อเทียบกับการควบคุมใน amygdala (L: P <0.001 ไม่ถูกแก้ไข x, y, z = - 26, 2, - 22; Z = 3.19, k = 6; R: P <0.001 ไม่ถูกแก้ไข x, y, z = 24, - 2, - 10; Z = 3.43; k = 7)

การสนทนา

เมื่อเปรียบเทียบกับการตัดสินใจที่มีสุขภาพดีและพยาธิวิทยากับงานการพนันแบบผสมเราวัดกิจกรรมประสาทที่เกี่ยวข้องกับงานระหว่างการตัดสินใจเล่นการพนันซึ่งกำหนดให้ผู้เข้าร่วมแลกเปลี่ยนกำไรที่อาจเกิดขึ้นกับการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้น ในนักการพนันเครือข่ายคอร์ติคอร์ติคอลหลังแสดงความไวของระบบประสาทที่สูงขึ้นต่ออัตราส่วนกำไร - ขาดทุนและความอยากได้และ aversive มากที่สุดเมื่อเทียบกับการควบคุมที่เข้าคู่กันอย่างมีสุขภาพดี การปรับจูนบริเวณคอร์ติคอร์ติคอล - บาร์เทเรียให้แข็งแกร่งเพื่อให้ได้อัตราส่วนการสูญเสียมากแสดงว่านักการพนันเพิ่มน้ำหนักให้มากที่สุดในกรอบการตัดสินใจที่นำเสนอโดยงานการพนัน ที่สำคัญการตอบสนองของระบบประสาทแบบรูปตัวยูนี้ต่ออัตราส่วนการพนันไม่ได้ถูกสังเกตเห็นในการควบคุมซึ่งชี้ให้เห็นว่าภาวะภูมิไวเกินที่เฉพาะเจาะจงต่ออัตราส่วนที่รุนแรงนี้ถือเป็นลายเซ็นประสาทของการพนันทางพยาธิวิทยา

สิ่งที่น่าสนใจคือการปรับรูปตัวยูของกิจกรรมทางประสาทให้กับการพนันที่น่าสนใจที่สุดและน่ารับประทานที่สุดนั้นไม่ได้แสดงในพื้นที่หลักของเครือข่ายรางวัลเช่นช่องท้อง striatum หรือ orbitofrontal cortex แต่กลับถูกแสดงออกมาทั้งสองด้านในเครือข่าย "เชื่อมโยง" หรือ "ผู้บริหาร" ด้านหลังของคอร์ติโก - สไตรทอลรวมทั้งนิวเคลียสหางและ DLPFC DLPFC ที่ได้รับการคัดเลือกนั้นประกอบด้วย gyors ด้านหน้าและด้านหลังและ mesial superior และตรงกลางด้านหน้าซึ่งสอดคล้องกับ BA 6 / 8 / 9 และ“ 9 / 46d” (Badre และ D'Esposito, 2009 และ  Goldstein และ Volkow, 2011) เครือข่ายคอร์ติคอร์ติคอลหลังนี้เป็นที่ทราบกันว่ามีส่วนร่วมในการติดตามการกระทำล่าสุดและคาดการณ์ผลลัพธ์ของพวกเขา Yin and Knowlton 2006) โดยเฉพาะอย่างยิ่งนิวเคลียส caudate ของมนุษย์นั้นมีส่วนเกี่ยวข้องในการเสริมแรงของการกระทำที่อาจเกิดขึ้น (Knutson และคณะ, 2001, O'Doherty และคณะ, 2004, Tricomi et al., 2004 และ  Delgado และคณะ, 2005).

ผลการวิจัยในปัจจุบันของเราชี้ให้เห็นว่าเครือข่ายคอร์ติโค - สตาทอลหลังนี้มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจเล่นการพนันโดยนักพนัน อัตรากำไรขั้นต้นสูงและขาดทุนเป็นลักษณะที่เกี่ยวข้องอย่างมากในแง่ของผลการกระทำที่เป็นไปได้: การเดิมพันที่น่ารับประทานยิ่งมีความสำคัญมากเท่าใดก็ยิ่งต้องยอมรับมันมากขึ้นเท่านั้น ในทางกลับกันการพนันที่หลีกเลี่ยงมากขึ้นก็สำคัญมากที่จะปฏิเสธมัน ในอาสาสมัครที่มีสุขภาพดีพบว่าหลัง datal striatum เพื่อติดตามสิ่งกระตุ้นความตื่นตัวหรือความตื่นตัวแทนที่จะเพิ่มค่าเชิงอัตวิสัย (Barta และคณะ 2013) เราอนุมานได้ว่าในนักพนันทางพยาธิวิทยาเครือข่ายคอร์ติคอร์ติคอล - สตอร์หลังนี้มีผิวแพ้ง่ายและถ่วงน้ำหนักอัตราส่วนการสูญเสียและการสูญเสียที่รุนแรงเหล่านี้มีความสำคัญยิ่งกว่าในวิชาที่มีสุขภาพดีเมื่อทำการตัดสินใจเล่นการพนัน

ทฤษฎีปัจจุบันของฐาน neurobiological ของการพนันทางพยาธิวิทยาที่น่าสนใจในความเรียบง่ายของพวกเขาโดยการทำนายทั้งแพ้หรือแพ้ของหน้าท้อง striatum และภูมิภาคแกนกลางอื่น ๆ ของระบบรางวัลเช่น vmPFC ดังนั้นการศึกษา neuroimaging ก่อนหน้านี้ในการเล่นการพนันแสดงให้เห็นว่าลดลงอย่างใดอย่างหนึ่ง (Balodis และคณะ 2012) หรือปรับปรุง (Van Holst และคณะ, 2012 และ  Worhunsky และคณะ, 2014) การเปิดใช้งานของ ventral striatum ในระหว่างการรอรับรางวัลเงิน ในการศึกษาปัจจุบันไม่มีความแตกต่างในกิจกรรมของระบบประสาทระหว่างนักการพนันทางพยาธิวิทยาและการควบคุมที่ไม่ใช่การพนันที่เกิดขึ้นในระบบการให้รางวัลทางช่องท้องเมื่อพวกเขาประเมินการสูญเสียหรือจำนวนเงินที่ได้รับเพียงครั้งเดียว ขั้นตอนการตัดสินใจ เฉพาะ amygdala ทางขวาและซ้ายเท่านั้นที่แสดงแนวโน้มไปสู่การตอบสนองของระบบประสาทที่แข็งแกร่งขึ้นกับผลกำไรที่เป็นไปได้ในช่วงระยะแรก กล่าวอีกนัยหนึ่งการตัดสินใจยอมรับหรือปฏิเสธการเล่นการพนันนั้นไม่ได้เกี่ยวข้องกับระบบการให้รางวัลมากเกินไปหรือความไวเกิน การค้นพบเชิงลบนี้สอดคล้องกับการศึกษาเมื่อไม่นานมานี้ซึ่งนักพนันแสดงปฏิกิริยาปกติของ ventral striatum ต่อการชี้นำรางวัลทางการเงิน แต่ความไวต่อการชี้นำในการทำนายสิ่งเร้าทางเพศSescousse และคณะ 2013) การขาดรูปแบบที่สอดคล้องกันในวรรณคดีนี้โดยทั่วๆไปไม่ว่าผลลัพธ์ที่ตรงข้ามหรือไม่มีผลกระทบจากการแสดงออกทางสีหน้าเลยแสดงให้เห็นว่าการอธิบายการพนันทางพยาธิวิทยาโดยการขึ้น - ลงหรือลง - ระเบียบอาจไม่เพียงพอ มันได้รับการแนะนำว่าการขาดดุลการตัดสินใจที่เห็นในการพนันทางพยาธิวิทยาอาจเกิดจากความไม่สมดุลระหว่างระบบโดปามีนซึ่งเกี่ยวข้องกับโครงสร้างแรงบันดาลใจของแขนขาและบริเวณควบคุม prefrontal มากกว่าการหยุดชะงักในองค์ประกอบแยกคลาร์กและคณะ 2013) หนึ่งในผู้สมัครที่ดีของเครือข่ายคอร์ติโค - สตาทอลคือด้านหลังคอร์ติโค - สตาทอลลูปซึ่งมีส่วนเกี่ยวข้องในการเลือกการดำเนินการหยินและนอลตัน 2006 และ  Seo et al., 2012) โปรดทราบว่าในการตัดสินใจการศึกษาในปัจจุบันจะทำขึ้นอยู่กับการเป็นตัวแทนภายในของความสมดุลระหว่างกำไรและขาดทุนมากกว่ากระบวนการปรับตัวตามผลหรือกระบวนการที่คาดการณ์ไว้อย่างเคร่งครัด นี่อาจเป็นเหตุผลว่าทำไมเราถึงค้นหาพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับทางเลือกของการกระทำมากกว่า (เช่นการยอมรับหรือปฏิเสธการเดิมพัน) แทนที่จะเป็นพื้นที่ที่มีการเข้ารหัสตามประเพณีสำหรับการคาดการณ์หรือรับผลลัพธ์

ที่นี่ในการควบคุมที่ไม่ใช่การพนันพฤติกรรมการสูญเสียความเกลียดชังในระหว่างการเล่นการพนันมีความสัมพันธ์กับความไวที่สูงขึ้นต่ออัตราส่วนการได้รับและการสูญเสียที่รุนแรงใน amygdala ผลลัพธ์เหล่านี้สอดคล้องกับผลการวิจัยล่าสุดของเราในกลุ่มคนที่มีสุขภาพดีแยกจากกัน (Gelskov และคณะ 2015) ซึ่งผู้เข้าร่วมที่ไม่ชอบการสูญเสียมากขึ้นแสดงให้เห็นความไวของระบบประสาทที่เพิ่มขึ้นในอะมิกดาลาต่ออัตราส่วนการสูญเสียที่เพิ่มขึ้นอย่างมากของการเล่นเกมผสม ผลลัพธ์เหล่านี้ยังคงมีอยู่แม้จะมีความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างการศึกษา ผู้เข้าร่วมเกมที่เล่นในเครื่องสแกนยังคงเหมือนเดิม (เช่นการแจกแจงจำนวนเงินระยะเวลาและการกระตุกของสิ่งเร้าทางสายตาเป็นต้น) อย่างไรก็ตามขั้นตอนการบริจาคมีความแตกต่างกันเล็กน้อย ในการศึกษาปัจจุบันผู้เข้าร่วมได้รับเงินจริง (200 DKK) ซึ่งเก็บไว้เป็นเวลา 1-2 สัปดาห์ก่อนที่จะเข้าร่วมเป็นส่วนหนึ่งในการพนันในขณะที่ในการศึกษาก่อนหน้านี้ผู้เข้าร่วมเชื่อว่าพวกเขาอาจสูญเสียเงินตั้งแต่เริ่มแรก การบริจาค. ความแตกต่างในกลยุทธ์การบริจาคนี้อาจอธิบายได้ว่าเหตุใดกลุ่มควบคุมที่มีสุขภาพดีในการศึกษาในปัจจุบันจึงมีความเกลียดชังการสูญเสียน้อยกว่าเล็กน้อย (ค่ามัธยฐานแลมด้าเท่ากับ 1.82) เมื่อเทียบกับการศึกษาก่อนหน้านี้ (ค่ามัธยฐานของแลมด้าเท่ากับ 2.08) แม้ว่าความแตกต่างทางสถิติระหว่างสองกลุ่มที่มีสุขภาพดีไม่มีนัยสำคัญ (P = 0.18, การทดสอบการเปลี่ยนแปลง) ความแตกต่างของแลมด้าระหว่างกลุ่มที่มีสุขภาพดีก่อนหน้ากับกลุ่มนักพนันในปัจจุบันมีนัยสำคัญ (P = 0.004, การทดสอบการเปลี่ยนแปลง) ความแตกต่างที่ชัดเจนอีกอย่างระหว่างการศึกษาคือความแตกต่างของอายุเนื่องจากกลุ่มควบคุมปัจจุบันมีอายุมากขึ้นเพื่อให้เข้ากับนักพนัน (P = 0.0175, เสื้อ (29) = 2.52; t-test 2 ตัวอย่าง) อย่างไรก็ตามหากมีสิ่งใดความแตกต่างนี้ควรทำนายผลในทางตรงกันข้ามกับแลมด้าเนื่องจากผู้ที่มีสุขภาพแข็งแรงมักจะเกลียดการสูญเสียมากกว่าที่อายุน้อยกว่า นอกจากนี้การศึกษาทั้งสองมีความแตกต่างกันเล็กน้อยในการจำลองอัตราส่วนการพนัน ในการศึกษาครั้งก่อนของเราเราพบว่าอะมิกดาลามีความอ่อนไหวต่อรูปแบบของอัตราส่วนกำไร - ขาดทุนที่สัมพันธ์กับ“ ขอบเขตการตัดสินใจ” เฉพาะเรื่อง (เช่นคะแนนแลมบ์ดาของแต่ละบุคคลλ) แบบจำลองนี้สามารถกำหนดแนวความคิดเป็น "V" - รูปตัวอักษรตอบสนองต่ออัตราส่วนที่เพิ่มขึ้นโดยที่ "จุดต่ำ" ของ V คือคะแนนของแต่ละบุคคล ตัวถดถอยพาราเมตริกเชิงเส้นสองตัวจึงจำแนกอัตราส่วนการทดลองแต่ละตัวว่ามีความน่ารับประทานหรือไม่ชอบมากหรือน้อยตามความแตกต่างของแต่ละบุคคลλ (กล่าวคืออัตราส่วนที่ไม่กลับกัน <อัตราส่วนของแต่ละบุคคลλ <อัตราการกิน) อย่างไรก็ตามในการศึกษาในปัจจุบันเราไม่สามารถใช้โมเดลของเราเป็นคะแนนλได้เนื่องจากผู้เข้าร่วมเพียงไม่กี่คนมีอัตราการตอบรับที่สูงเกินไปหรือต่ำเกินไป ดังนั้นเราจึงใช้อัตราส่วนกำไรต่อการสูญเสียที่ไม่ได้รับการปรับปรุงเพื่อประเมินการตอบสนองของระบบประสาทต่ออัตราส่วนที่ต่อเนื่องเต็มสเปกตรัม โปรดทราบว่าการใช้แบบจำลองกำลังสองที่แตกต่างกันเล็กน้อยนี้อาจเป็นสาเหตุที่เราไม่จำลองกิจกรรมอมิกดาลาเพื่อการเล่นเกมที่น่ารับประทานมากขึ้นและไม่ชอบในวัตถุที่มีสุขภาพดี อาจเป็นกรณีที่ amygdala ได้รับการปรับให้เข้ากับขอบเขตการตัดสินใจโดยเฉพาะλและการเปิดใช้งาน amygdala ในการศึกษาก่อนหน้านี้ของเราอาจเกี่ยวข้องกับการรวมคะแนน in ในตัวถอยหลังหลัก การตีความนี้เป็นไปตามความจริงที่ว่าวิธีการวิเคราะห์ทั้งสองแสดงให้เห็นว่าพฤติกรรมที่ไม่ชอบการพนันที่สูญเสียมีความสัมพันธ์กับความอ่อนไหวที่สูงขึ้นของอมิกดาลาต่อผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในทางตรงกันข้ามและน่ารับประทานอย่างมากในระหว่างการตัดสินใจ เมื่อนำมารวมกันการค้นพบนี้ชี้ให้เห็นถึงบทบาทที่สำคัญของอะมิกดาลาในการให้น้ำหนักการตัดสินใจที่ไม่ชอบการสูญเสียในบุคคลที่มีสุขภาพดี

ในการเล่นการพนันความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมการสูญเสียความเกลียดชังและกิจกรรมของระบบประสาทต่อการเดิมพันพบว่ามีแนวโน้มที่ไม่สำคัญในอะมิกดาลา แต่กิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจใน DLPFC จะเปลี่ยนไปเป็นฟังก์ชันของการหลีกเลี่ยงการสูญเสีย เอฟเฟกต์นี้แข็งแกร่งขึ้นอย่างมากสำหรับนักพนันเมื่อเทียบกับการควบคุม ที่น่าสนใจเอฟเฟกต์นี้แหลมที่ตำแหน่งเดียวกันใน DLPFC ซึ่งเราพบความไวต่อการแพ้ต่ออัตราส่วนที่สูงมากเมื่อเทียบกับส่วนควบคุม นี่แสดงให้เห็นว่าในการเล่นการพนันระดับความเกลียดชังการสูญเสียของแต่ละบุคคลไม่ได้ถูกสะท้อนโดยพื้นที่ที่ทำนายความเร้าอารมณ์หรือคุณค่าของสิ่งเร้าเช่น amygdala และ ventral striatum แต่แทนที่จะเป็นโปรไฟล์กิจกรรมใน DLPFC ในประชากรนี้ดูเหมือนว่าฟังก์ชั่นการควบคุมผู้บริหารระดับสูงในพื้นที่เยื่อหุ้มสมองเช่นหน่วยความจำในการทำงานการสลับงานและการเป็นตัวแทนภาระผูกพันของการกระทำ - ผลลัพธ์ (เอลเลียต 2003, Monsell, 2003 และ  Seo et al., 2012) คือการเสริม amygdala ในการสูญเสียพฤติกรรมการพนันที่เกลียดชัง อย่างไรก็ตามข้อเสนอนี้จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบเพิ่มเติมในการศึกษาการพนันในอนาคต

ที่น่าสนใจเราพบว่ามีแนวโน้มที่จะหลีกเลี่ยงการสูญเสียน้อยลงในนักพนัน ตามทฤษฎีทางเศรษฐกิจแบบดั้งเดิมแนวโน้มพฤติกรรมนี้ไปสู่การตัดสินใจที่ไม่มีเหตุผลน้อยกว่านั้นมีความหมายโดยนัยที่ตอบโต้ง่าย ๆ ซึ่งนักพนันทำตัวมีเหตุผลมากกว่าการควบคุม อย่างไรก็ตามบัญชีที่มีวิวัฒนาการมากขึ้นของความเกลียดชังการสูญเสียจะระบุว่าอคติการตัดสินใจตอบสนองวัตถุประสงค์ของการตัดสินใจโดยใช้สัญชาตญานเช่นในการหาอาหาร อันที่จริงแล้วมีรายงานความไม่ชอบการสูญเสียในไพรเมตที่ต่ำกว่าเช่นลิงคาปูชิน (เฉินและคณะ 2006; แต่ดูด้วย Silberberg และคณะ 2008) แสดงให้เห็นว่าการหลีกเลี่ยงการสูญเสียเป็นแนวทางการตัดสินใจที่หยั่งรากลึกซึ่งอาจเป็นอคติโดยธรรมชาติที่มีต่อการอนุรักษ์. การศึกษาล่าสุดโดย Giorgetta และคณะ (2014) พบว่าการเล่นการพนันทางพยาธิวิทยาที่อยู่ในขั้นตอนต่อมาของการรักษาทางคลินิกมีความเกลียดชังการสูญเสียมากกว่าการเล่นการพนันที่อยู่ในขั้นตอนการรักษาก่อนหน้านี้ น่าสนใจพวกเขาพบว่านักพนันเป็นกลุ่ม (ข้ามสถานะการรักษา) มีการสูญเสียมากกว่าการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ ในทางตรงกันข้ามการศึกษาก่อนหน้านี้ที่ตรวจสอบพฤติกรรมการสูญเสียความเกลียดชังในนักพนันพบว่านักพนันที่มีความกระตือรือร้น (เช่นไม่ได้อยู่ในการรักษา) มีการสูญเสียความเกลียดชังน้อยกว่าการควบคุมสุขภาพBrevers และคณะ 2012) นี้ทำให้เกิดคำถามว่าการรักษาที่มีประสิทธิภาพสามารถทำให้นักการพนันทางพยาธิวิทยาสูญเสียความเกลียดชัง ในการศึกษาปัจจุบันนักการพนันได้รับคัดเลือกจากศูนย์การรักษาและส่วนใหญ่มีส่วนร่วมในการบำบัดความรู้ความเข้าใจ บางทีนี่อาจเป็นเหตุผลว่าทำไมเราไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างพฤติกรรมการเล่นการพนันและการควบคุมสุขภาพ แต่แนวโน้มในทิศทางนี้เท่านั้น

ในที่สุดเราพบว่านักพนันที่มีอาการการพนันที่รุนแรงกว่าซึ่งวัดจากคะแนน SOGS มีส่วนร่วมของ precuneus เพิ่มขึ้นเมื่อประเมินอัตราส่วนการเดิมพันสูงและต่ำ Precuneus และเยื่อหุ้มสมองหลัง cingulate มักพบในการตอบสนองต่อภารกิจอ้างอิงตนเอง (ดูบทวิจารณ์โดย Cavanna และ Trimble 2006) และจากการศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ที่ตรวจสอบการควบคุมตนเองในนักพนันแสดงให้เห็นสัญญาณผิดปกติทางอิเล็กโทรไลต์เหนือเยื่อหุ้มสมอง cingulate หลังโดยใช้ MEG (ทอมเซ่นและคณะ 2013) สัญญาณผิดปกติเหล่านี้เชื่อมโยงกับความจริงที่เป็นที่ยอมรับกันดีว่านักพนันทางด้านพยาธิวิทยาต้องทนทุกข์ทรมานจากแรงกระตุ้นที่เพิ่มขึ้นและการควบคุมตนเองน้อยลง ในการศึกษาของเราการปรับกิจกรรม precuneus เป็นหน้าที่ของความรุนแรงในการพนันอาจสะท้อนให้เห็นถึงกลไกการควบคุมตนเองที่ผิดปกติคล้ายกัน ทว่าการคาดเดาเหล่านี้เกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของ precuneus ในการพนันทางพยาธิวิทยาจำเป็นต้องได้รับการกล่าวถึงอย่างเป็นทางการในการศึกษาในอนาคต

ผลลัพธ์ของเราเปิดเผยรูปแบบกิจกรรมที่มีการเปลี่ยนแปลงรูปตัวยูสำหรับทั้งนิวเคลียสหางและ DLPFC เมื่อนักการพนันทางพยาธิวิทยาประเมินการเดิมพันทางการเงิน แม้ว่ารูปแบบการเปิดใช้งานนี้อาจเกิดจากการเกิดร่วม แต่ความผิดปกติที่ไม่เกี่ยวข้องกันของบริเวณสมองเหล่านี้ แต่ก็อาจเกิดจากการเปลี่ยนแปลงในการเชื่อมต่อการทำงาน การศึกษาก่อนหน้าในวิชาที่มีสุขภาพดีได้ให้หลักฐานที่เพียงพอสำหรับการเชื่อมต่อระหว่าง caudate และ PFC โดยอาศัยทั้งการทำงาน (เช่น Robinson และคณะ 2012) และโครงสร้าง (เช่น Verstynen และคณะ 2012) การเชื่อมต่อ cortico-striatal ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่พยาธิสภาพของการพนันจะสะท้อนรูปแบบการเชื่อมต่อของระบบประสาทในวงจรการตัดสินใจเฉพาะของคอร์ติโก

เช่นเดียวกับการศึกษาการพนันก่อนหน้านี้หลายรายการเรารวมเฉพาะวิชาเพศชาย (เช่น Van Holst และคณะ, 2012, de Ruiter และคณะ, 2009, Linnet และคณะ 2011 และ  Sescousse et al., 2013) อย่างไรก็ตามถึงแม้ว่าการศึกษาทางระบาดวิทยาชี้ให้เห็นว่าผู้ชายเป็นตัวแทนส่วนใหญ่ของการเล่นการพนันทางพยาธิวิทยา (เคสเลอร์และคณะ 2008) การพนันทางพยาธิวิทยาก็ส่งผลกระทบต่อผู้หญิงเช่นกัน เนื่องจากการศึกษาได้แสดงความแตกต่างระหว่างผู้หญิงและผู้ชายในแง่ของการตั้งค่าการพนัน (เช่นรูปแบบการพนันที่โดดเดี่ยวเช่นสล็อตแมชชีนกับรูปแบบการมีส่วนร่วมทางสังคมเช่นโป๊กเกอร์) และภูมิหลังที่สร้างแรงบันดาลใจ (เช่นหนีอารมณ์เชิงลบ ดูบทวิจารณ์โดย Raylu และ Oei 2002) ผลลัพธ์ปัจจุบันไม่สามารถสรุปได้โดยทั่วไปกับประชากรหญิง ดังนั้นจึงยังคงมีความชัดเจนว่านักการพนันหญิงจะแสดงลายเซ็นประสาทผิดปกติแบบเดียวกันกับการตัดสินใจเช่นเดียวกับนักพนันชายในการศึกษานี้หรือไม่

จุดที่ควรปรับปรุงสำหรับการศึกษาในอนาคตคือจำนวนผู้เข้าร่วมการพนันที่รวมอยู่ในการศึกษานี้ (n = 14) แม้ว่าขนาดของกลุ่มจะเทียบได้กับการศึกษา fMRI ก่อนหน้านี้ (Crockford และคณะ, 2005, Reuter et al., 2005, Thomsen และคณะ, 2013 และ  Balodis และคณะ, 2012) และผู้ป่วยมีลักษณะที่ดีควรศึกษาเป็นกลุ่มใหญ่ ข้อ จำกัด เพิ่มเติม ได้แก่ วิธีการกระตุกระหว่างเหตุการณ์ที่น่าสนใจ เนื่องจากการพนันที่รวดเร็วและราบรื่นได้รับการจัดลำดับความสำคัญเราจึงเลือกที่จะสร้างความกระวนกระวายใจให้กับเหตุการณ์ด้วยตนเองและไม่แนะนำช่วงการทดลองระหว่างกัน (ITI) ที่กระวนกระวายใจระหว่างกันแม้ว่าจะมี ITI 1.2 วินาทีระหว่างแต่ละขั้นตอนการตัดสินใจและการนำเสนอขนาด โดยหลักการแล้วการขาดความกระวนกระวายใจที่นี่อาจทำให้เกิดความจริงที่ว่าเราไม่พบความแตกต่างระหว่างกลุ่มต่างๆในขั้นตอนการนำเสนอขนาด

โดยรวมแล้วเราแสดงให้เห็นว่าเครือข่ายคอร์ติคอร์ติคอลหลังส่วนบนเกี่ยวข้องกับการกระทำ - ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นแสดงให้เห็นถึงความไวต่อการได้รับ - การสูญเสียอัตราส่วนในการเล่นการพนัน โปรไฟล์การตอบสนองรูปตัวยูใน DLPFC และ precuneus มีความสัมพันธ์กับระดับความเกลียดชังในการสูญเสียแต่ละครั้งระหว่างงานการพนันและความรุนแรงของการพนันทางพยาธิวิทยาตามลำดับ ผลลัพธ์เหล่านี้กระตุ้นการวิจัยในอนาคตเพื่อขยายจุดสนใจของ neuroimaging จากระบบการให้รางวัลหลักไปยังเครือข่ายคอร์ติคอร์ติคอลหลังในการพนันทางพยาธิวิทยา

กิตติกรรมประกาศ

เราขอขอบคุณผู้เข้าร่วมทุกคนอย่างจริงใจสำหรับเวลาของพวกเขารวมถึงศูนย์ชาวเดนมาร์กแห่ง Ludomani สำหรับการติดต่อกับชุมชนการพนัน เราขอขอบคุณ Sid Kouider สำหรับความคิดเห็นที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับต้นฉบับและ Christian Buhl สำหรับการช่วยเหลือในการรวบรวมข้อมูล งานนี้ได้รับการสนับสนุนโดยสภาเดนมาร์กเพื่อการวิจัยอิสระในสาขาสังคมศาสตร์ผ่านการมอบทุนให้แก่ดร. แรมซีย์ (“ โครงการประสาทวิทยาศาสตร์การตัดสินใจ”; 0601-01361B) และโดยมูลนิธิลุนเบคผ่านการมอบความเป็นเลิศ (“ การโต้ตอบ”; R59 A5399) ถึงดร. Siebner งานที่ดำเนินการโดย Dr. Gelskov ที่ Laboratoire de Science Cognitive et Psycholinguistique ได้รับการสนับสนุนโดยทุนสนับสนุน ANR (ANR-10-LabX-0087 และ ANR-10-IDEX-0001 02-) เครื่องสแกน MR ได้รับบริจาคจากมูลนิธิ Simon Spies

ภาคผนวกก. ข้อมูลเสริม

วัสดุเสริม

ช่วยด้วยไฟล์ DOCX

Options

อ้างอิง

1.      

• Badre และ D'Esposito, 2009
• D. Badre, M. D'Esposito
• แกน rostro-caudal ของกลีบสมองส่วนหน้าอยู่หรือไม่?
• ชัยนาท รายได้ Neurosci, 10 (2009), pp. 659 – 669
• 

2.      

• Balodis และคณะ, 2012
• IM Balodis, H. Kober, PD Worhunsky, MC Stevens, GD Pearlson, MN Potenza
• กิจกรรม frontostriatal ลดน้อยลงในระหว่างการประมวลผลรางวัลทางการเงินและการสูญเสียในการพนันทางพยาธิวิทยา
• Biol จิตเวชศาสตร์, 71 (2012), pp. 749 – 757
• 

3.      

• Barta และคณะ, 2013
• O. Barta, JT McGuire, JW Kable
• ระบบการประเมินมูลค่า: การวิเคราะห์ meta-based meta-analysis ของการทดลอง BOLD fMRI เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ของระบบประสาทของค่าอัตนัย?
• NeuroImage, 76 (2013), pp. 412 – 427
• 

4.      

• Blum และคณะ, 1990
• K. Blum, EP Noble, PJ Sheridan, A. Montgomery, T. Ritchie, P. Jagadeeswaran, H. Nogami, AH Briggs, JB Cohn
• สมาคมอัลลีลิกของโดปามีน D2 ตัวรับยีนของมนุษย์ในโรคพิษสุราเรื้อรัง
• JAMA, 263 (1990), pp. 2055 – 2060
• 

5.      

• เบรกเกอร์และอัล 2012
• D. Brevers, A. Cleeremans, AE Goudriaan, A. Bechara, C. Kornreich, P. Verbanck, X. Noel
• การตัดสินใจภายใต้ความคลุมเครือ แต่ไม่อยู่ภายใต้ความเสี่ยงนั้นเกี่ยวข้องกับความรุนแรงของการพนัน
• จิตเวชศาสตร์ Res, 200 (2012), pp. 568 – 574
• 

6.      

• เบรกเกอร์และอัล 2013
• D. Brevers, A. Bechara, A. Cleeremans, X. Noel
• งานการพนันในรัฐไอโอวา (IGT): ยี่สิบปีหลังจาก - การพนันที่ผิดปกติและ IGT
• ด้านหน้า Psychol., 4 (2013), p. 665
• 

7.      

• Cavanna และ Trimble, 2006
• AE Cavanna, MR Trimble
• The precuneus: การทบทวนกายวิภาคศาสตร์การทำงานและความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรม
• สมอง, 129 (2006), pp. 564 – 583
• 

8.      

• เฉินและคณะ, 2006
• MK Chen, V. Lakshminarayanan, LR Santos
• ความเอนเอียงทางพฤติกรรมขั้นพื้นฐานเป็นอย่างไร? หลักฐานจากพฤติกรรมการซื้อขายลิงคาปูชิน
• J. Polit Econ., 114 (2006), pp. 517 – 537
• 

9.      

• คลาร์ก 2010
• แอลคลาร์ก
• การตัดสินใจในระหว่างการเล่นการพนัน: การบูรณาการของความรู้ความเข้าใจและวิธีการทางจิตวิทยา
• Philos ทรานส์ ร. Lond ser B Biol วิทย์, 365 (2010), pp. 319 – 330
• 

10.   

• คลาร์กและคณะ, 2013
• L. Clark, B. Averbeck, D. Payer, G. Sescousse, แคลิฟอร์เนีย Winstanley, G. Xue
• ทางเลือกทางพยาธิวิทยา: ประสาทของการพนันและการติดการพนัน
• J. Neurosci., 33 (2013), pp. 17617 – 17623
• 

11.   

• มาและอัล 1996
• DE Comings, RJ Rosenthal, HR Lesieur, LJ Rugle, D. Muhleman, C. Chiu, G. Dietz, R. Gade
• การศึกษายีนตัวรับโดปามีน D2 ในการพนันทางพยาธิวิทยา
• เภสัชจลนศาสตร์, 6 (1996), pp. 223 – 234
• 

12.   

• มาและอัล 2001
• DE Comings, R. Gade-Andavolu, N. Gonzalez, S. Wu, D. Muhleman, C. Chen, P. Koh, K. Farwell, H. Blake, H. Blake, G. Dietz, JP MacMurray, HR Lesieur, LJ Rugle, RJ โรเซนธาล
• ผลเสริมของสารสื่อประสาทในการพนันทางพยาธิวิทยา
• Clin Genet., 60 (2001), pp. 107 – 116
• 

13.   

• Crockford และคณะ, 2005
• DN Crockford, B. Goodyear, J. Edwards, J. Quickfall, e.-G. ยังไม่มีข้อความ
• กิจกรรมสมองที่เกิดจากคิวในนักการพนันพยาธิวิทยา
• Biol จิตเวชศาสตร์, 58 (2005), pp. 787 – 795
• 

14.   

• De Martino และคณะ, 2010
• B. De Martino, CF Camerer, R. Adolphs
• ความเสียหาย Amygdala กำจัดความเกลียดชังการสูญเสียเงิน
• พร Natl Acad วิทย์ สหรัฐอเมริกา, 107 (2010), pp. 3788 – 3792
• 

15.   

• de Ruiter และคณะ, 2009
• MB de Ruiter, DJ Veltman, AE Goudriaan, J. Oosterlaan, Z. Sjoerds, W. van den Brink
• การตอบสนองความขยันหมั่นเพียรและความไวของอวัยวะหน้าท้องเพื่อรับรางวัลและการลงโทษผู้เล่นการพนันที่มีปัญหาและผู้สูบบุหรี่
• Neuropsychopharmacology, 34 (2009), pp. 1027 – 1038
• 

16.   

• Deichmann และคณะ, 2003
• R. Deichmann, JA Gottfried, C. Hutton, R. Turner
• เพิ่มประสิทธิภาพ EPI สำหรับการศึกษา fMRI ของเยื่อหุ้มสมอง orbitofrontal
• NeuroImage, 19 (2003), pp. 430 – 441
• 

17.   

• Delgado และคณะ, 2005
• MR Delgado, MM Miller, S. Inati, EA Phelps
• การศึกษา fMRI ของการเรียนรู้ความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้องกับผลตอบแทน
• NeuroImage, 24 (2005), pp. 862 – 873
• 

18.   

• เอลเลียต 2003
• R. Elliott
• ฟังก์ชั่นผู้บริหารและความผิดปกติของพวกเขา
• br Med กระทิง, 65 (2003), pp. 49 – 59
• 

19.   

• ก่อนอื่น, 2002
• MB ลำดับแรก RL Spitzer, M. Gibbon, JBW Williams
• การสัมภาษณ์ทางคลินิกอย่างมีโครงสร้างสำหรับความผิดปกติของ DSM-IV Axis I, รุ่นวิจัย, ฉบับที่ไม่ใช่ผู้ป่วย (SCID-I / NP)
• การวิจัยเชิงชีวภาพสถาบันจิตเวชแห่งรัฐนิวยอร์กนิวยอร์กนิวยอร์ก (2002)
• 

20.   

• Friston et al., 1996
• KJ Friston, S. Williams, R. Howard, RSJ Frackowiak, R. Turner
• เอฟเฟกต์ที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวในอนุกรมเวลา fMRI
• Magn reson Med., 35 (1996), pp. 346 – 355
• 

1.      

• Gelskov และคณะ, 2015
• SV Gelskov, S. Henningsson, KH Madsen, HR Siebner, TZ Ramsøy
• Amygdala ส่งสัญญาณความอยากเห็นส่วนตัวและการหลีกเลี่ยงของการเดิมพันแบบผสม
• Cortex, 66 (2015), pp. 81 – 90
• 

2.      

• Giorgetta และคณะ, 2014
• C. Giorgetta, A. Grecucci, A. Rattin, C. Guerreschi, AG Sanfey, N. Bonini
• ในการเล่นหรือไม่เล่น: ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกส่วนบุคคลในการพนันทางพยาธิวิทยา
• จิตเวชศาสตร์ Res, 219 (2014), pp. 562 – 569
• 

3.      

• Goldstein และ Volkow, 2002
• RZ Goldstein, ND Volkow
• ติดยาเสพติดและพื้นฐาน neurobiological: หลักฐาน neuroimaging สำหรับการมีส่วนร่วมของเยื่อหุ้มสมองด้านหน้า
• am J. จิตเวชศาสตร์, 159 (2002), pp. 1642 – 1652
• 

4.      

• Goldstein และ Volkow, 2011
• RZ Goldstein, ND Volkow
• ความผิดปกติของเยื่อหุ้มสมอง prefrontal ในการติดยาเสพติด: การค้นพบ neuroimaging และผลกระทบทางคลินิก
• ชัยนาท รายได้ Neurosci, 12 (2011), pp. 652 – 669
• 

5.      

• Goldstein และคณะ, 2007
• RZ Goldstein, N. Alia-Klein, D. Tomasi, L. Zhang, LA Cottone, T. Maloney, F. Telang, EC Caparelli, L. Chang, T. Ernst, D. Samaras, NK Squires, ND Volkow
• ความไวของเยื่อหุ้มสมองลดลงจากการได้รับเงินที่เกี่ยวข้องกับแรงจูงใจที่บกพร่องและการควบคุมตนเองในการเสพโคเคนหรือไม่?
• am J. จิตเวชศาสตร์, 164 (2007), pp. 43 – 51
• 

6.      

• Goudriaan และคณะ, 2010
• AE Goudriaan, MB de Ruiter, W. van den Brink, J. Oosterlaan, DJ Veltman
• รูปแบบการเปิดใช้งานสมองที่เกี่ยวข้องกับปฏิกิริยาคิวและความอยากในการเล่นการพนันปัญหาที่สูบบุหรี่หนักและการควบคุมสุขภาพ: การศึกษา fMRI
• ผู้เสพติด Biol., 15 (2010), pp. 491 – 503
• 

7.      

• Joutsa และคณะ, 2012
• J. Joutsa, J. Johansson, S. Niemelä, A. Ollikainen, MM Hirvonen, P. Piepponen, E. Arponen, H. Alho, V. Voon, JO Rinne, J. Hietala, V. Kaasinen
• การปลดปล่อยโดปามีน Mesolimbic เชื่อมโยงกับความรุนแรงของอาการในการพนันทางพยาธิวิทยา
• NeuroImage, 60 (2012), pp. 1992 – 1999
• 

8.      

• Kahneman และ Tversky, 1979
• D. Kahneman, A. Tversky
• ทฤษฎีที่คาดหวัง - การวิเคราะห์การตัดสินใจภายใต้ความเสี่ยง
• Econometrica, 47 (1979), pp. 263 – 291
• 

9.      

• Kessler และคณะ, 2008
• RC Kessler, I. Hwang, R. Labrie, M. Petukhova, NA Sampson, KC Winters, S. HJ
• การพนันทางพยาธิวิทยา DSM-IV ในการจำลองแบบสำรวจ Comorbidity แห่งชาติ
• จิตวิทยา Med., 38 (2008), pp. 1351 – 1360
• 

10.   

• Knutson และคณะ, 2001
• B. Knutson, GW Fong, CM Adams, JL Varner, D. Hommer
• การแยกความสัมพันธ์ระหว่างการคาดหวังและผลตอบแทนกับ fMRI ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์
• Neuroreport, 12 (2001), pp. 3683 – 3687
• 

11.   

• Leeman และ Potenza, 2012
• RF Leeman, MN Potenza
• ความเหมือนและความแตกต่างระหว่างการพนันทางพยาธิวิทยากับความผิดปกติในการใช้สารเสพติด: มุ่งเน้นไปที่การกระตุ้นและการบังคับ
• Psychopharmacology, 219 (2012), pp. 469 – 490
• 

12.   

• Lesieur และ Blume, 1987
• HR Lesieur, SB Blume
• หน้าจอการพนัน South Oaks (SOGS): เครื่องมือใหม่สำหรับการระบุนักพนันทางพยาธิวิทยา
• am J. จิตเวชศาสตร์, 144 (1987), pp. 1184 – 1188
• 

13.   

• Limbrick-Oldfield และคณะ, 2013
• EH Limbrick-Oldfield, RJ van Holst, L. Clark
• การติดยาเสพติดและการพนันทางพยาธิวิทยา: ความไม่สอดคล้องที่สอดคล้องกัน?
• NeuroImage Clin., 2 (2013), pp. 385 – 393
• 

14.   

• Linnet และคณะ 2011
• J. Linnet, A. Møller, E. Peterson, A. Gjedde, D. Doudet
• โดปามีนที่ปล่อยออกมาใน ventral striatum ในระหว่างการทำงานของ Iowa Gambling เกี่ยวข้องกับระดับความตื่นเต้นที่เพิ่มขึ้นในการพนันทางพยาธิวิทยา
• การเสพติด, 106 (2011), pp. 383 – 390
• 

15.   

• Maldjian และคณะ 2003
• JA Maldjian, PJ Laurienti, RA Kraft, JH Burdette
• วิธีการอัตโนมัติสำหรับการซักถามเกี่ยวกับชุดข้อมูล fMRI และ neuroanatomic และ cytoarchitectonic
• NeuroImage, 19 (2003), pp. 1233 – 1239
• 

16.   

• Monsell, 2003
• S. Monsell
• การสลับงาน
• แนวโน้ม Cogn วิทย์, 7 (2003), pp. 134 – 140
• 

17.   

• Noble และคณะ, 1991
• EP Noble, K. Blum, T. Ritchie, A. Montgomery, PJ Sheridan
• อัลลีลิคความสัมพันธ์ของยีนตัวรับ dopamine D2 ที่มีลักษณะผูกพันตัวรับในพิษสุราเรื้อรัง
• โค้ง. พล. จิตเวชศาสตร์, 48 (1991), pp. 648 – 654
• 

18.   

• O'Doherty และคณะ, 2004
• J. O'Doherty, P. Dayan, J. Schultz, R.Deichmann, K. Friston, RJ Dolan
• บทบาทที่แยกไม่ได้ของ ventral และ dorsal striatum ในการปรับสภาพอุปกรณ์
• วิทยาศาสตร์, 304 (2004), pp. 452 – 454
• 

19.   

• Petry, 2007
• นิวเม็กซิโก Petry
• ความผิดปกติของการพนันและการใช้สาร: สถานะปัจจุบันและทิศทางในอนาคต
• am J. Addict., 16 (2007), pp. 1 – 9
• 

20.   

• โปเตน 2014
• มินนิโซตาโปเตน
• ฐานประสาทของกระบวนการทางปัญญาในความผิดปกติของการพนัน
• แนวโน้ม Cogn วิทย์, 18 (2014), pp. 429 – 438
• 

1.      

• พลังงานและคณะ 2012
• JD Power, KA Barnes, AZ สไนเดอร์, BL Schlaggar, SE Petersen
• ความสัมพันธ์ปลอม แต่เป็นระบบในการเชื่อมต่อการทำงานเครือข่าย MRI เกิดขึ้นจากการเคลื่อนไหวเรื่อง
• NeuroImage, 59 (2012), pp. 2142 – 2154
• 

2.      

• Raylu และ Oei, 2002
• N. Raylu, TPS Oei
• การพนันทางพยาธิวิทยา: บทวิจารณ์ที่ครอบคลุม
• Clin จิตวิทยา Rev. , 22 (2002), pp. 1009 – 1061
• 

3.      

• Reuter et al., 2005
• J. Reuter, T. Raedler, M. Rose, I. Hand, J. Glascher, C. Buchel
• การพนันทางพยาธิวิทยานั้นเชื่อมโยงกับการลดการเปิดใช้งานระบบการให้รางวัล mesolimbic
• ชัยนาท Neurosci., 8 (2005), pp. 147 – 148
• 

4.      

• Robinson และ Berridge, 1993
• TE Robinson, KC Berridge
• พื้นฐานทางประสาทของความอยากติดยา: ทฤษฎีการกระตุ้นให้ติดยาเสพติด
• ความต้านทานของสมอง ความต้านทานของสมอง Rev. , 18 (1993), pp. 247 – 291
• 

5.      

• Robinson และ Berridge, 2008
• TE Robinson, KC Berridge
• ทบทวน ทฤษฎีการกระตุ้นให้ติดสิ่งกระตุ้น: บางประเด็นในปัจจุบัน
• Philos ทรานส์ ร. Lond ser B Biol วิทย์, 363 (2008), pp. 3137 – 3146
• 

6.      

• Robinson และคณะ, 2012
• JL Robinson, AR Laird, DC Glahn, J. Blangero, MK Sanghera, L. Pessoa, เอตอัล
• การเชื่อมต่อการทำงานของมนุษย์ caudate: การประยุกต์ใช้การสร้างแบบจำลองการเชื่อมต่อ meta-analytic กับการกรองพฤติกรรม
• NeuroImage, 60 (2012), pp. 117 – 129
• 

7.      

• Romanczuk-Seiferth และคณะ, 2015
• N. Romanczuk-Seiferth, S. Koehler, C. Dreesen, T. Wüstenberg, A. Heinz
• การพนันทางพยาธิวิทยาและการพึ่งพาแอลกอฮอล์: การรบกวนประสาทในการประมวลผลรางวัลและการหลีกเลี่ยงการสูญเสีย
• ผู้เสพติด Biol., 20 (2015), pp. 557 – 569
• 

8.      

• Seo et al., 2012
• M. Seo, E. Lee, BB Averbeck
• การเลือกการดำเนินการและค่าการดำเนินการในวงจรหน้า - striatal
• เซลล์ประสาท, 74 (2012), pp. 947 – 960
• 

9.      

• Sescousse et al., 2013
• G. Sescousse, G. Barbalat, P. Domenech, JC Dreher
• ความไม่สมดุลในความไวต่อรางวัลประเภทต่างๆในการพนันทางพยาธิวิทยา
• สมอง, 136 (8) (2013), pp. 2527 – 2538
• 

10.   

• Silberberg และคณะ, 2008
• A. Silberberg, PG Roma, ME Huntsberry, FR Warren-Boulton, T. Sakagami, AM Ruggiero, เอตอัล
• ในการสูญเสียความเกลียดชังในลิงคาปูชิน
• J. ประสบการณ์ ทางทวารหนัก Behav., 89 (2008), pp. 145 – 155
• 

11.   

• Thomsen และคณะ, 2013
• KR Thomsen, M. Joensson, HC Lou, A. Møller, J. Gross, ML Kringelbach, J.-P. Changeux
• มีการเปลี่ยนแปลงการโต้ตอบแบบ Paralimbic ในการติดพฤติกรรม
• พร Natl Acad วิทย์ สหรัฐอเมริกา, 110 (2013), pp. 4744 – 4749
• 

12.   

• Tom et al., 2007
• SM Tom, CR Fox, C. Trepel, RA Poldrack
• พื้นฐานทางประสาทของความเกลียดชังการสูญเสียในการตัดสินใจภายใต้ความเสี่ยง
• วิทยาศาสตร์, 315 (2007), pp. 515 – 518
• 

13.   

• Tricomi et al., 2004
• EM Tricomi, MR Delgado, JA Fiez
• การปรับกิจกรรมหางโดยการกระทำที่อาจเกิดขึ้น
• เซลล์ประสาท, 41 (2004), pp. 281 – 292
• 

14.   

• Tzourio-Mazoyer และคณะ, 2002
• N. Tzourio-Mazoyer, B. Landeau, D. Papathanassiou, F. Crivello, O. Etard, N. Delcroix, B. Mazoyer, M. Joliot
• การติดฉลากทางกายวิภาคโดยอัตโนมัติของการเปิดใช้งานใน SPM โดยใช้การวิเคราะห์ทางกายวิภาคด้วยตาเปล่าด้วยตาเปล่าของ MNI MRI single-subject brain
• NeuroImage, 15 (1) (2002), pp. 273 – 289
• 

15.   

• Van Holst และคณะ, 2010
• RJ van Holst, W. van den Brink, DJ Veltman, AE Goudriaan
• การศึกษาการถ่ายภาพสมองในการพนันทางพยาธิวิทยา
• ฟี้ ตัวแทนจิตเวชศาสตร์, 12 (2010), pp. 418 – 425
• 

16.   

• Van Holst และคณะ, 2012
• RJ van Holst, DJ Veltman, C. Buchel, W. van den Brink, AE Goudriaan
• ความคาดหวังที่บิดเบี้ยวในการเขียนโปรแกรมการพนันที่มีปัญหา: เป็นสิ่งเสพติดในความคาดหมายหรือไม่?
• Biol จิตเวชศาสตร์, 71 (2012), pp. 741 – 748
• 

17.   

• Verstynen et al., 2012
• TD Verstynen, D. Badre, K. Jarbo, W. Schneirder
• รูปแบบโครงสร้างองค์กรขนาดเล็กในระบบ corticostriatal ของมนุษย์
• J. Neurophysiol, 107 (2012), pp. 2984 – 2995
• 

18.   

• Wardle et al., 2010
• H. Wardle, A. Moody, S. Spence, J. Orford, R. Volberg, D. Jotangia, เอตอัล
• การสำรวจความชุกการพนันของอังกฤษ
• ศูนย์วิจัยสังคมแห่งชาติ, ลอนดอน (2010)
• 

19.   

• Welte et al., 2008
• JW Welte, GM Barnes, MC Tidwell, JH Hoffman
• ความชุกของปัญหาการพนันในวัยรุ่นและผู้ใหญ่ในสหรัฐอเมริกา: ผลลัพธ์จากการสำรวจระดับชาติ
• J. Gambl สตั๊ด. 24 (2008), pp. 119 – 133
• 

20.   

• Worhunsky และคณะ, 2014
• PD Worhunsky, RT Malison, RD Rogers, MN Potenza
• การเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ทางประสาทของการให้รางวัลและการสูญเสียในระหว่างการจำลองสล็อตแมชชีน fMRI ในการพนันทางพยาธิวิทยาและการพึ่งพาโคเคน
• ยาเสพติดแอลกอฮอล์ขึ้นอยู่กับ, 145 (2014), pp. 77 – 86
• 

1.      

• หยินและนอลตัน 2006
• HH Yin, BJ Knowlton
• บทบาทของปมประสาทฐานในการสร้างนิสัย
• ชัยนาท รายได้ Neurosci, 7 (2006), pp. 464 – 476
• 

ผู้เขียนที่เกี่ยวข้องที่: Brain and Consciousness group (EHESS / CNRS / ENS), Ecole Normale Supérieure, PSL Research University, 29 rue d'Ulm, 75005 Paris, France

1

ผู้เขียนอาวุโสมีส่วนร่วมอย่างเท่าเทียมกันกับกระดาษ

ลิขสิทธิ์© 2016 ผู้แต่ง เผยแพร่โดย Elsevier Inc.