决策的异常神经特征：病态赌徒显示对极端赌博的皮质 - 纹状体超敏反应

• Sofie V. Gelskov^{a, b如图所示。} ,
• Kristoffer H. Madsen^{a, c},
• ThomasZ.Ramsøy^{a, d, 1},
• Hartwig R. Siebner^{a, e, 1}

DOI：10.1016 / j.neuroimage.2016.01.002

  Open Access

亮点

• 病态赌徒表现出对食欲和厌恶赌注的U形神经反应。
• 这种超敏反应发现于皮质 - 纹状体网络，即尾状核和DLPFC。
• 该网络的敏感化可能构成强迫性赌博的神经标志。
• 未来将重点关注这一网络和与行动结果相关的机制。

抽象

病态赌博是一种令人上瘾的疾病，其特点是尽管有严重的后果，但仍有不可抗拒的赌博冲动。 病态赌博的标志之一是适应不良和高风险的决策，这与奖励相关的大脑区域（如腹侧纹状体）的失调有关。 然而，先前的研究已经产生了与该网络的含义相矛盾的结果，揭示了对货币收益和损失的低或过敏。 一种可能的解释是，在权衡潜在结果时，赌博大脑可能会歪曲利益和成本，而不是本身的收益和损失。 为了解决这个问题，我们调查了病态赌博是否与决策期间的大脑活动异常有关，这些决定会加重可能的收益对可能的损失的效用。 病理性赌徒和健康人类受试者接受功能性磁共振成像，同时他们接受或拒绝混合获得/失去赌博，有五十五次获胜或失败的机会。 与健康个体相反，赌徒表现出U形反应特征，反映了对行为皮质 - 纹状体网络中包括背外侧前额叶皮质和尾状核在内的最具食欲和最厌恶的投注的超敏感性。 该网络关注行动结果意外事件的评估，监测最近的行动并预测其后果。 这种特定网络的失调，特别是对于具有巨大潜力后果的极端投注，提供了对赌博行为与其财务影响之间缺乏关联的病态赌博的神经基础的新颖理解。

关键词

• 做决定;
• 病理赌博;
• 皮质纹状体超敏反应;
• 功能磁共振成像;
• 损失厌恶;
• 积分

介绍

病态赌博是一种精神障碍，其特征是尽管有害后果，但仍然不可抗拒地要求进行货币赌博。 在许多西方社会中，患病率达到1-2％（Welte等人，2008 和 Wardle等，2010），这种疾病构成严重的公共和个人健康问题。 病理性赌博最近被归类为行为成瘾，并与戒毒，耐受和高度关注等吸毒成瘾共享许多核心症状（Petry，2007 和 Leeman和Potenza，2012).

危险的决策是病态赌博的重要标志。 事实上，赌徒对风险的容忍度很高（克拉克，2010 和 Brevers等人，2013并且，病理性赌博与与奖赏，风险和动机相关的多巴胺能区域的改变有关，例如腹侧纹状体和腹内侧前额叶皮层（vmPFC）（van Holst等，2010, Limbrick-Oldfield等人，2013 和 Potenza，2014）。 然而，有些研究发现了 海波激活中脑边缘奖励途径以响应奖励的预期或结果（ Reuter等，2005, de Ruiter等，2009 和 Balodis等人，2012），其他研究报道 超激活同样的途径到预期的奖励（ van Holst等，2012 和 Worhunsky等，2014），预期损失（Romanczuk-Seiferth等。 2015）或赌博提示（ Crockford等，2005 和 Goudriaan等，2010）。 有趣的是，正电子发射断层扫描（PET）研究显示，赌徒和健康对照之间在纹状体多巴胺释放量方面没有一般差异（ Joutsa等人，2012 和 Linnet等，2011）但显示纹状体多巴胺释放与赌博严重程度之间呈正相关（Joutsa等。 2012），多巴胺释放和赌博兴奋（Linnet等人。 2011）。 这些不一致的反应模式反映在病态赌博的两个主要叙述中。 一方面，奖励缺陷理论预测由于在物质上瘾者中发现的功能失调的多巴胺D2受体而导致的低敏感性奖励系统（ Blum等，1990 和 Noble等，1991）和赌徒（ Comings等，1996 和 Comings等，2001）。 大脑中较低的多巴胺能基调会促使赌徒寻求更高的奖励，以达到在大脑中启动“奖励级联”的阈值。 另一方面，致敏理论预测对成瘾对象的强烈动机偏见（ Robinson和Berridge，1993 和 Robinson和Berridge，2008）导致多巴胺能区域的超敏反应。 在赌徒中，赌博的动机将由环境中的赌博线索触发，这将超越替代奖励来源的激励价值（ Goldstein和Volkow，2002 和 Goldstein等人，2007).

这些差异凸显了病态赌博的神经基础仍未解决。 虽然对比货币惩罚和奖励的研究可以解决如何在大脑中计算决策值，但它们并没有解决赌博过程中如何整合收益和损失。 最近，我们开发了一个赌博任务，分别探测增益和损失值的大小，以及在“混合”（增益/损失）赌博中如何相互平衡收益和损失（Gelskov等。 2015）。 在平衡收益和损失时，人们倾向于对潜在的损失比对等效收益更敏感，这种决策偏见被称为损失厌恶（Kahneman和Tversky 1979）。 在实践中，人们通常拒绝50 / 50赌博，除非他们可以赢得大约两倍的损失。 之前使用混合赌博与健康参与者的研究发现，收益和损失的单独估值涉及奖励相关的多巴胺能靶区域，特别是腹侧纹状体和vmPFC（汤姆等人。 2007）。 然而，当考虑整个收益/损失赌博（即潜在收益，潜在损失以及输赢的后果）时，其他研究发现杏仁核在损失厌恶方面具有重要作用（De Martino等人，2010 和 Gelskov等，2015）。 在本研究中，我们在患有赌博成瘾的人群中使用此任务，以此来深入了解基于价值的异常决策。

最近，一项行为研究发现，问题赌徒的厌恶程度低于对照组（Brevers等人。 2012，但也见 Giorgetta等。 2014）。 在这里，我们询问病态赌博是否可能反映出在决策过程中可能获得的收益与损失之间的不平衡。 在最近的一项研究中，我们发现杏仁核和腹侧纹状体的活动反映了健康参与者在决定接受或拒绝极端增益损失赌博时的损失厌恶程度（Gelskov等。 2015）。 在这里，我们使用个人赌博行为来调查决策过程如何通过损失规避中的个体间差异（即或多或少地厌恶厌恶）来调整，以及损失厌恶是否也反映在赌徒的中脑边缘奖励相关领域中。 为了解决这些问题，我们使用了fMRI和赌博任务，参与者必须根据绝对增益和损失值之间的比率接受或拒绝混合赌博。 我们的研究设计使我们能够解决病态赌徒是否与健康控制不同地平衡正面和负面价值，以及赌博决策中的收益 - 损失比率的整合是否与参与基于价值的决策制定的大脑区域的异常活动相关。

材料与方法

参与者成员

十四名男性，未经药物的病态赌徒（平均年龄：29.43; SD：6.05;范围：20-40）和15健康对照受试者（均为男性;平均年龄：29.87; SD：6.06;范围：21- 38）专门用于该研究。 最初扫描了两名赌徒，但在纳入分析之前被排除在外，因为他们误解了任务：一位参与者只在接受赌注时作出回应，而另一位参与者则认为所有赌博都将在会议结束时支付。 赌徒是通过丹麦治疗中心招募病理赌博的。 基于DSM-IV结构临床访谈，Axis I（SCID-I，研究版，患者和非患者版本，以及病理赌博），除了病理性赌博外，没有参与者有额外的心理健康问题; 第一等人。 2002），包括药物使用或依赖性等疾病。 基于用于病理性赌博的SCID模块的结构访谈证实了病态赌博的存在。 所有赌徒的南橡树赌博屏幕（SOGS）得分均高于5（表1; Lesieur和Blume 1987; 丹麦版本的SOGS和SCID模块由J. Linnet翻译。 对参与者进行MR兼容性，神经障碍病史和签署知情同意书的筛选。 该研究是根据当地伦理委员会颁布的伦理协议KF 01-131 / 03批准的。

表1。

参与者的人口统计学和神经心理学特征。

缩写：SOGS，South Oaks赌博屏幕; 审计，酒精使用障碍识别测试; WAIS，Wechsler成人智力量表; BDI，Beck抑郁量表; BIS-11，Barratt冲动量表，11th编辑，GAD-10，广泛性焦虑症测试; DOSPERT，特定领域风险承担量表。

a

最高教育水平（得分）：1 =初中/普通中学，2 =职业教育和培训，3 =高中，4 =专业大学学历，5 =学士学位或同等学历，6 =硕士学位。

b

一名赌徒没有完成审计屏幕，一个没有完成吸烟和教育屏幕。 一名对照受试者未完成BIS-11调查问卷。

c

由于非正态分布而使用的非参数置换测试。

表格选项

在相隔1-2周的两天中分别对参与者进行了测试。 在第一次测试期间，参与者接受了神经心理学测试，问卷调查和访谈（请参见 表1）。 参与者还获得了200丹麦克朗（即丹麦货币DKK，1 DKK≈0.16美元），并被告知要在下周带回fMRI测试环节作为赌博股份。

赌博任务和刺激

在fMRI会议期间，参与者执行了赌博任务，要求他们接受或拒绝具有相同获胜或失败概率的混合增益损失赌博（图。 1一种）。 在每项试验中，根据主要状况（即“先损失”或“先获利”），为受试者提供一个饼图，该饼图具有潜在收益量或潜在损失量。 在变化的显示时间（2 – 5 s）之后，第二次混合赌博被提出，受试者决定通过按下扫描仪中的两个按钮之一来接受或拒绝当前赌博。 从试验到试验，第一个“幅值呈现阶段”和随后的“判定阶段”均以0.5 s（即2、2.5、3、3.5、4、4.5和5 s）的伪随机步幅抖动。 向参与者大声朗读说明，他们在完成简短的培训课程之后，直到他们熟悉任务为止。 参与者被告知，在扫描过程中不会对单笔投注的结果给出任何反馈，但是在功能磁共振成像会议之后，计算机将选择两个随机投注： 公认 在赌博期间，会被“播放”，参与者要么从捐赠中赔钱，要么赢得额外的钱，而如果他们拒绝了赌注，则不会播放50 / 50赌博。 参与者被告知要遵循他们的“直觉”并且没有正确或错误的答案。

图。 1。 

扫描器中的赌博任务，刺激矩阵和选择行为。 A）事件相关的功能磁共振成像范例； 参与者首先收到了潜在损失或潜在收益（即“演示”阶段的幅度）。 然后，当同时提出两个金额时，参与者选择接受还是拒绝赌博（即“决策”阶段）。 试验间间隔（ITI）分开进行试验。 注意：“ kr” =“ DKK”。 B）用颜色编码的热图表示赌博比率（收益/损失）。 刺激由64种不同的损益比组成，分别对应于8个潜在的损失金额（68-166丹麦克朗；增加14）乘以8个潜在的损失金额（34-83 DKK；增加7）。 颜色编码反映了从最低（0.82）到最高（4.9）的比率。 所有收益/亏损比率均以随机顺序出现两次，一次出现在“获利优先”条件下，一次出现在“亏损在先”条件。 C）用颜色编码的热图代表赌徒（左）和控制者（右）的选择模式。 从黑色到红色到黄色到白色的颜色编码反映了可接受的赌博百分比的增加（黑black白色：0–100％）。 D）所有参与者的损失厌恶系数，λ（λ）。 注意正确的偏斜分布。 非参数排列测试表明，与健康对照组相比，病理赌徒的损失厌恶趋势趋于减少（P = 0.077）。

图选项

刺激包括在黄色和紫色饼图上呈现的混合赌博，其中每一半都显示一个货币金额（即丹麦货币的潜在收益和损失）（图。 1一个）。 64刺激将8潜在增益量（68-166 DKK;以14 DKK为增量）与8潜在损失量（34-83 DKK;以7 DKK为增量;参见增益/损失率矩阵）组合在一起 图。 1B）。 总共以“获利第一”和“损失至上”的条件展示了这64种混合赌博，总共进行了128次试验。 每种刺激属于8类中的一种，由饼图的角度标识，饼图的角度为每种类旋转45°（0°–360°）。 因此，尽管每个数量（例如，+ 82 DKK）出现了16次，但为了避免任何低水平的重复效果，每个主要条件在屏幕上的相同物理位置仅显示了一次（首先获得或损失）。 为确保受试者专心完成任务并将比率值增加到1以下，我们增加了18个非常不利的捕捞试验。 这些试验将3个低收益金额（即34、41、48 DKK）与3高损失金额（即138、152、166 DKK）组合在一起。 所有受试者至少拒绝了89％的抓捕试验，表明受试者关注任务（赌徒拒绝了98％的所有抓捕试验；范围：95-100％；对照受试者拒绝了98.9％的抓捕试验；范围为89-100 ％）。 各组之间被拒捕试验的比例没有差异（P = 0.61，t（27）= 0.52，SD = 2.99）。 最后，我们添加了24个“基准”试验：没有任何数量的空白饼图（请注意，行为分析未使用捕获试验或基准试验，也未将其作为目标回归分析）。 使用E-Prime 2.0软件（心理软件工具，宾夕法尼亚州匹兹堡）展示了刺激并记录了按钮按下情况。

根据参加者在128项常规试验中的选择，我们通过对每个参加者的二元反应（接受/拒绝）进行逻辑回归，计算出个体的厌恶程度lambda（λ）。 与之相反 汤姆等人。 （2007），我们使用混合赌博的完全获得/损失比作为自变量来导出每个参与者中的个体“决策边界”lambda。 这是因为我们关注的是fMRI分析中的完全赌博比率，而不是单一的增益和损失值。 Lambda被估计为获得/损失比率，其中接受试验的概率等于不接受试验的概率（即0.5）。

磁共振成像

使用具有3通道头部线圈的Siemens Magnetom Trio 8 T MRI扫描仪进行功能和结构的脑部扫描。 使用T2 *加权回波平面成像序列（295体积; 41切片; 3 mm各向同性分辨率;重复时间：2430 ms;回波时间：30 ms;翻转角：90）收集血氧水平依赖性（BOLD）功能MRI °;视野：192 mm，水平面）经过优化，可检测眶额叶皮层中的BOLD信号（Deichmann等人。 2003）。 切片轴向定位，相位编码方向为前后。 注意，视场的方向不允许完全覆盖上顶叶皮层。 为了手动共配准（1 mm各向同性体素； FOV：1 mm；采集），使用T256加权磁化制备的快速采集梯度回波（MPRAGE）序列采集了全脑的高分辨率三维结构扫描。矩阵256×256; TR：1540; TE：3.93 ms，反转时间：800 ms，翻转角度为9°），并创建特定于组的归一化解剖模板以在图中显示功能图。 前两个卷作为虚拟扫描被丢弃，以使场达到稳态。

fMRI数据分析

使用SPM8软件（Wellcome认知神经病学系）对fMRI数据进行了分析。 预处理包括切片时间校正，对均值图像的空间重新对齐，图像的手动共配准，对标准EPI图像（即MNI模板图像； 2×2×2 mm的功能体素）的归一化，使用各向同性的平滑高斯半颗最大宽度为8毫米全宽，并进行高通时间滤波（截止频率为1/128 Hz）。 通用线性模型（GLM）估计了24个估计的运动刚体重排参数的6参数Volterra展开，这些参数作为无兴趣的回归变量包括在内，如所述。 弗里斯顿等人。 （1996）。 我们还包括了其他的回归测试器，用于抓捕测试，错误测试（即250 ms>反应时间> 2500 ms和无应答测试），以及两个“按钮回归器”，用于模拟与手指按下有关的电机激活。 在五名受试者中，由于头过度运动（即，整体头运动超过8毫米，局部头运动超过2毫米）和DVARS（即，从音量到音量的BOLD信号的均方根（RMS）变化），排除了大脑体积体积，其中“ D”是指时程的时间导数，而“ VARS”是指高于5％的全局BOLD信号中定义的体素的RMS方差，如 Power等，（2012）).

在每个参与者中，我们使用GLM捕获任务相关的BOLD信号变化，模拟每个试验的幅度呈现阶段和决策阶段（参见 图。 1一个）。 在幅度呈现阶段期间的BOLD信号变化被分成单独的“增益事件”和“损失事件”，每个都以其各自的量建模为参数线性调制。 决策期​​间的BOLD信号变化用绝对增益损失比进行参数调制，包括第一（即线性）和第二（即二次）阶多项式调制（即（增益/损耗））²）。 所有感兴趣的回归量都与规范的血液动力学反应函数相关联。

然后，在两个单独的第二级组分析中输入增加损失比率的一阶和二阶多项式调制的各个参数估计。 这些二级t检验包括个体损失厌恶评分（即λ）作为协变量，以模拟损失厌恶中个体差异的影响。 单独的二级模型包括个人SOGS分数作为赌博严重性的指数。 使用双样本t检验评估赌徒和对照之间区域BOLD反应的差异。 在集团层面，如果集群超过阈值，则认为集群是重要的 P <0.05，使用进入阈值将整个大脑的整体误差校正（即在群集级别）进行多次比较校正。 P_裸眼 <0.001。 此外，据报道，在相关的皮质-边缘结构中有各种趋势激活。 P_裸眼 <0.001。 坐标显示在MNI立体定位空间中。 为了突出显示主要的BOLD激活簇（即尾状和DLPFC， 图。 4并根据个体行为进行参数估计的散点图（即绘制杏仁核中的损失厌恶和前兆中的赌博严重程度， 图。 5），我们使用WFU PickAtlas为这些区域创建了解剖学面具（Maldjian等。 2003）。 对于覆盖双侧尾状，杏仁核和前躯的面罩，我们使用预定义的“AAL”寰椎面具（Tzourio-Mazoyer等。 2002），对于DLPFC掩模，我们构建了一个覆盖Brodmann区域8-10，46和中额叶回（MFG）的掩模。 请注意，这些掩码均未用于改善主文本或表格中报告的任何fMRI结果。

成果

人口统计学和神经心理学数据

人口统计学和神经心理学数据列于 表1。 各组在年龄，手性，一般焦虑或酒精依赖方面没有显着差异。 然而，与非赌博控制相比，赌徒表现出略微高的吸烟依赖性，较低的教育水平，较高的整体冲动性以及他们感知风险的方式不同。 重要的是，所有赌徒的SOGS都超过5，表明他们都在病理范围内（中位数：10;范围：6-19）。 相比之下，除了两个对照组之外的所有对照组在同一测试中得分为0（中位数：0;范围：0-3），表明没有赌博问题。

抑郁症是病态赌徒常见的并发症，并且我们还发现，与对照组相比，赌博组的抑郁症状显着增加。 然而，赌徒的赌博行为（即λ）和BDI得分之间没有相关性（R = 0.2739， P = 0.3651）。

我们还发现WAIS子测试在探索词汇和一般知识（“信息”）水平方面的表现存在显着差异。 同样，我们发现这些衡量标准与赌博行为之间没有相关性（即WAIS信息与λ之间的相关性： R = 0.0124， P = 0.9679； 在WAIS词汇和λ之间： R = 0.2320， P = 0.4456）。

行为数据

图。 1C显示了赌徒和控制者在给定的收益/损失比率下可接受的赌徒的分布。 大多数参与者始终表现出厌恶损失的行为：只有当收益金额明显超过损失金额（即lambda> 1）时，他们才接受特定赌博。 赌徒倾向于减少损失。 赌徒接受和拒绝试验的平均比例分别为65％和35％，对照组为55％和45％，但两组之间的个体间差异均很大：赌徒的中位lambda为1.45（SD = 0.49；平均值= 1.45；范围：0.56-2.59），λ呈正偏分布（偏度系数为0.42），而健康对照组的中值λ为1.82（SD = 0.83；平均值= 1.83；范围：1.01-3.83；正偏度：0.93）。 因此，各组之间的lambda差异仅达到临界值（P = 0.077; t（27）= 1.47）。 请注意，λ分布是非正态的（Shapiro-Wilks检验正态性： P = 0.0353， W = 0.9218）。 因此，我们采用了基于重采样的随机置换测试（也称为随机测试）来评估病理赌徒和健康对照之间的λ差异。 使用的迭代次数为10.000。

各组之间的错误试验数量相当。 作为一个群体的赌徒有30错误试验（15无应答，15非常快或缓慢的反应），每个受试者有0-8错误试验。 对照受试者在每个受试者的27-16错误试验中产生总11错误（0无应答，8非常快或慢响应）。 组间平均响应时间也相似（P = 0.66; t（27）= 0.45； 赌徒：927毫秒; SD = 240； 控制：959毫秒； SD = 122）。 当损益的主观效用相近时，决定接受或拒绝赌博的难度就更大。 这反映在响应时间上，因为当个体损益比与组平均λ之间的欧几里得距离减小时，两组的响应速度都较慢（赌徒： R = 0.15， P <0.001； 控制项： R = 0.15， P <0.001）。

随着增益损失比的增加，神经活动呈线性增加

在决策阶段，前扣带皮层（ACC）和vmPFC中的大型双侧簇（P <0.001； x，y，z = − 8，40，6; Z = 4.75; k = 759），双侧中齿皮层皮质和邻近的前神经突，（P <0.001; x，y，z = − 10，− 30，52; Z = 4.43; k = 1933年）和上额回（SFG； P <0.001； x，y，z = 18，38，56; Z = 4.34; k = 633）在所有29位参与者中，BOLD响应呈线性增加，且增益/损耗比逐渐增加。 图。 2 表明这种线性效应主要是由赌徒推动的，他们表现出BOLD反应的逐渐增加，而ACC的前身部分的赌博比例越来越大（P <0.001； x，y，z = − 8，36，8; Z = 5.18; k = 518; 图。 2A）和右vmPFC（P = 0.003; x，y，z = 8，34，− 10; Z = 4.23; k = 307）以及在扣带中部/足前部（P = 0.031; x，y，z = − 10，− 30，52; Z = 4.40; k = 188），右下颞回/海马旁（P = 0.002; x，y，z = 34，2，− 30; Z = 4.23; k = 329）和后中央回（P = 0.001； x，y，z = 62; − 20，44; Z = 4.11; k = 356）。 另一方面，对照对象在一系列区域中显示出分散的激活簇（左前突： P <0.001; x，y，z = − 6，− 58，32; Z = 4.72; k = 1010； 右舌回： P = 0.002; x，y，z = 18; − 86，− 8; Z = 4.67; k = 332; 左楔骨： P = 0.028; x，y，z = − 14，− 100，10; Z = 4.27; k = 193； 和小脑右后叶： P = 0.001； x，y，z = 42，-70，-34; Z = 4.09; k = 351），并且在左侧角回中具有峰值激活（P <0.001; x，y，z = − 48，− 60，30; Z = 5.06; k = 433; 图。 2B）。 虽然我们发现对于越来越有吸引力的赌注的激活没有显着降低，但我们确实发现了对照组前岛的趋势（L： P <0.001，未校正； x，y，z = − 32，24，− 2; Z = 3.83; k = 74； R： P <0.001，未校正； x，y，z = 42，24，4; Z = 3.64； k = 14）。 当比较组时，没有发现显着差异。 但是，随着左前ACC的胃口越来越大，赌徒的活动量呈增加趋势。P <0.001，未校正； x，y，z = − 8，36，6; Z = 4.33; k = 98； 图。 2C）。 在补充图1和补充表1中可以找到显示个体损失厌恶程度随着比率增加而神经活动线性增加的影响的结果。

图。 2。 

用颜色编码的统计t评分图：大脑区域显示BOLD响应与赌徒A），赌徒B）和对照组C）的两组之间的正线性关系，赌徒的收益/损失比率增加。 当进行对比时，BOLD激活显示前代ACC有趋势差异（赌徒>对照）。 地图的阈值为 P <0.001（未校正）并基于结构T1图像显示在特定于组的归一化解剖模板上。

图选项

随着增益损失比的增加，神经活动的二次增加

当结合来自所有参与者的BOLD信号时，背侧和近中额叶的大前额区域网络显示神经活动的二次增加，右侧背侧SFG的增益损失比率增加（P <0.001； x，y，z = 12，24，60; Z = 5.38; k = 1769）。 这种对比的进一步激活包括左中额回（P <0.001； x，y，z = − 38，10，50; Z = 4.81; k = 605），双侧角回旋（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），左下额回（P = 0.004; x，y，z = − 42，26，− 16; Z = 4.09; k = 330）和右下颞回（P = 0.001； x，y，z = 66，-14，-22; Z = 4.30; k = 409）。 如图所示 图。 3对每个小组进行单独分析后发现，这种影响在赌徒中只是一致的。 在赌徒中，几个大脑区域显示出随着赌博比率的变化的二次增加，包括覆盖中部和上部额回的背外侧部分的大的双侧前额叶簇，以及覆盖左右尾状体的头部和身体的聚焦皮质下簇。原子核（图。 3一个; 完整的激活列表可以在 表2）。 相比之下，对照中的活动概况并未反映任何二次调节活动与增加损失率的增加（图。 3B; 表2).

图。 3。 

颜色编码的统计t-分数图：脑区域显示BOLD响应与增加A）赌徒，B）控制中的赌博的增益 - 损失比率之间的正二次关系，以及C）对比两组。 地图的阈值为 P <0.001（未校正）。

图选项

表2。

功能磁共振成像结果：随着赌博比率的增加，区域BOLD活动呈二次方增长。

P <0.05，FWE在群集级别进行了校正。

⁎

Z分数> 4的群集内的局部最大值

表格选项

当赌徒与对照组进行对比时，我们发现神经活动的二次调制明显强于大脑区域的增益 - 丢失率（图。 3C），包括大的双侧皮质 - 纹状体簇。 在该簇内，左侧尾状核在皮质下水平显示最强的组差异，右侧DLPFC在皮质水平显示最强的组效应。 完整的激活集群列表如下 表2。 值得注意的是，与赌徒相比，没有聚类显示出更强的对神经活动的二次调制与控制中的增益 - 损失比。

还应该注意的是，即使在二级t检验中包括BDI或WAIS分数作为协变量（即模拟抑郁，词汇或一般知识水平的影响），赌徒中的厌恶和食欲赌博的二次BOLD增加仍然存在。根据行为测试，各组之间有所不同，请参阅 表1）。 在补充图2中可以找到结果，其中抑郁的效果已经模拟出神经活动随着比率增加的二次增加。

为了说明决策期间BOLD信号的二次调制的基本形状，我们将每个64增益损失比分配给事后GLM中的16相邻“区间”之一。 当绘制每个箱中的激活作为增加损失率的函数时，我们发现赌徒中的BOLD响应曲线是U形的（图。 4B）。 为了确定线性或立方模型是否更适合描述效果，我们测试了通过包括更高阶多项式项（二次和三次）解释的附加方差是否显着。 在赌徒而非控制中，嵌套回归模型验证了二次拟合比线性拟合更适合描述曲线的性质。 请注意，这些描述性数据不应被视为单独的结果，而只是用于说明BOLD响应曲线的基本形状的补充分析。

图。 4。 

BOLD响应的U形调制以增加病态赌徒中的增益 - 损失比率。 A）颜色编码的统计参数图，显示与对照相比，对赌徒中极端正负增益损失率具有更高敏感性的聚类。 地图的阈值为 P <0.001未校正。 为了突出显示两个组之间不同的两个主要区域，使用了尾状核（顶部）和DLPFC（底部）的解剖掩盖。 B）这些散点图基于为说明目的而创建的“事后” GLM分析，其中相邻的增益/损耗比被聚类为16个比率-“仓位”（比率范围显示在x轴上）。 y轴表示赌徒（红色）和控制者（黑色）在决策阶段的区域神经活动（由峰值激活周围8体素球体中的BOLD响应估计）。 嵌套回归模型表明，与尾状核中具有增益/损失比的线性关系相比，用二次方可以更好地解释激活（P = 0.02）和DLPFC（P = 0.02）在赌徒（左面板）中，但不在控件（右面板）中。

图选项

个人损失厌恶的影响

在两组之间，由个体决策边界lambda索引的个体损失厌恶程度增强了对大脑区域网络中混合赌博的极端获得 - 损失比率的敏感性，右侧杏仁核具有峰值激活（P <0.001； x，y，z = 24，− 4，− 26; Z = 5.01; k = 1988）。 除了杏仁核的主要激活峰外，其他区域还包括DLPFC / SFG（P <0.001； x，y，z = 32，24，56; Z = 4.86; k = 2372），左侧中颞/海马旁回（P <0.001; x，y，z = − 44，− 24，− 24; Z = 4.59; k = 1435），早粉（P <0.001; x，y，z = − 4，− 62，26; Z = 4.40; k = 1169）和vmPFC（P = 0.009; x，y，z = 8，26，− 18; Z = 4.31; k = 281）。

在病态赌徒中，个体的损失厌恶程度与DLPFC中具有区域峰值的背侧额叶网络中极端增益 - 损失比率的敏感性增强有关（图。 5一个; 也可以看看 表3 完整的激活列表）。 这个皮质网络非常类似于前额区域，显示U形活动增加，随着赌徒的增益损失率增加 图。 3.

图。 5。 

通过A）个体的损失厌恶程度和B）赌博的严重程度调节神经活动和获得 - 损失比率之间的U形关系。 A）颜色编码的统计参数图，说明个体损失厌恶程度（由高个体λ值反映）如何增强病态赌徒（左图）或对照（右图）中神经活动与赌博比率之间的U形关系。 下图说明了双侧杏仁核中神经活动与增益 - 损失比（y轴）和个体损失厌恶（x轴）之间的U形关系的个体参数估计之间的关系（对照： P <0.001; R² = 0.83; 赌徒： P = 0.11; R² = 0.71）。 B）上图：彩色编码的统计参数图，显示了早产儿的双侧簇，其中病理性赌徒对极端赌博的神经敏感性随赌博程度的增加而增加。 右：散点图显示线性关系（P = 0.016; R² = 0.63）之间的参数之间的比例关系和神经活动在U形之间的U形关系的个人参数估计值（y轴）与由单个SOGS得分（x轴）表示的单个赌博严重程度之间。 所有BOLD激活都是在阈值下显示的全脑激活 P <0.001（未校正）。

图选项

表3。

功能磁共振成像：损失厌恶对区域BOLD活动二次增加的影响与赌博比率。

P <0.05，FWE在群集级别进行了校正。

⁎

Z分数> 4的群集内的局部最大值

表格选项

在非赌博控制中，更多的腹侧和后侧网络显示出对极端赌博比率的敏感性增强作为损失厌恶的函数，右侧杏仁核具有最强的效应大小（图。 5A，中右面板; 表3）。 与对照组相比，两组的直接比较对赌徒的DLPFC活动特征产生了明显更强的损失厌恶效应（表3虽然损失厌恶对杏仁核活动的调节作用在各组之间没有显着差异。

当绘制BOLD参数估计与损失厌恶之间的关系时，健康对照（但不是赌徒）中的个体损失厌恶增强了杏仁核中神经活动之间的U形关系（图。 5A，底部图表。 请注意，这种效果对于排除最大规模的厌恶控制主体是有效的。 除右侧杏仁核中的一些体素外（见 图。 5A，中间小组），病态赌徒的损失厌恶与决策过程中改变的杏仁核反应无关。

病态赌博严重程度的影响

我们调查了赌博者的赌博严重程度是否由个人SOGS得分指数修改了在决策过程中对极端比率的U形反应。 全脑搜索显示双侧前躯对极端比例的敏感性与赌博严重程度的焦点增强（P = 0.003; x，y，z = − 6，− 48，40; Z = 4.59; k = 335; 图。 5B，上图）。 因此，双侧前躯区域BOLD信号变化百分比（通过解剖掩蔽限制对该区域的活动）和赌博严重程度之间的相关性非常显着（图。 5B，底部图）。

大脑对单一潜在收益和损失的反应

由于混合赌博的输赢数量在每次试验中按顺序呈现，我们能够捕获BOLD信号中与单个潜在收益和损失相对应的区域变化（但另请参阅讨论中使用的抖动） 讨论 部分）。 在这个被动评估阶段，我们搜索了BOLD对收益，损失，增加收益和增加损失的响应之间的组间差异。 这些对比没有显着的群体差异，但我们发现双边趋势是对于赌徒的潜在收益与杏仁核对照相比对BOLD的反应更高（L： P <0.001，未校正； x，y，z = − 26，2，− 22; Z = 3.19，k = 6； R： P <0.001，未校正； x，y，z = 24，-2，-10; Z = 3.43; k = 7）。

讨论

将健康和病态决策与混合赌博任务进行对比，我们在赌博决策期间测量与任务相关的神经活动，这要求参与者在可能的损失中权衡可能的收益。 在赌徒中，与健康匹配的对照相比，背侧皮质 - 纹状体网络对最具食欲和厌恶的获益 - 丢失率显示出更高的神经敏感性。 背侧皮质纹状体区域对极端增益 - 损失比率的更强调整表明赌徒更加重视赌博任务提供的决策框架的极端情况。 重要的是，在对照组中没有观察到这种对赌博比率的U形神经反应，这表明这种对极端比率的特异性超敏反应构成了病理性赌博的神经特征。

有趣的是，神经活动对最厌恶和最有趣的赌博的U形调整并未在奖励网络的核心区域表达，例如腹侧纹状体或眶额皮质。 相反，它在背侧皮质 - 纹状体“联合”或“执行”网络中双侧表达，包括尾状核和DLPFC。 招募的DLPFC包括背部和近中上部和中部前部回旋，对应于BA 6 / 8 / 9和“9 / 46d”（Badre和D'Esposito，2009年 和 Goldstein和Volkow，2011）。 已知这种背侧皮质 - 纹状体网络参与监测最近的行为并预测其结果（参见综述） Yin和Knowlton 2006）。 特别是，人类尾状核与行动结果意外事件的强化有关（Knutson等，2001, O'Doherty等人，2004, Tricomi等，2004 和 Delgado等，2005).

我们目前的研究结果表明，这种背侧皮质 - 纹状体网络在赌徒做出的赌博决策中起着重要作用。 极端收益损失率的特点是在可能的行动结果方面具有高度相关性：赌注越有吸引力，接受它就越重要; 相反，赌注越厌恶，拒绝它就越重要。 在健康受试者中，已经发现背侧纹状体跟踪刺激突出或唤醒，而不是线性增加主观价值（巴塔等人。 2013）。 我们推断，在病态赌徒中，这种背侧皮质 - 纹状体网络是过敏的，并且在做出赌博决定时，比健康受试者更强烈地权衡这些极端的增益 - 损失比率。

目前关于病理性赌博的神经生物学基础的理论通过预测腹侧纹状体和奖励系统的其他腹侧核心区域（例如vmPFC）的低信号或超敏感性而在其简单性方面引人注目。 因此，之前赌徒的神经影像学研究显示减少（Balodis等。 2012）或增强（van Holst等，2012 和 Worhunsky等，2014）在预期货币奖励期间激活腹侧纹状体。 在本研究中，当他们在幅度呈现阶段评估单一损失或增益量或者他们平衡混合赌博的可能收益和损失时，在腹部奖励系统中出现了病态赌徒和非赌博控制之间的神经活动的差异。决定阶段。 只有右侧和左侧杏仁核在前一阶段显示出对可能获得的更强神经反应的趋势。 换句话说，接受或拒绝赌博的决定并不总是与奖励制度的超敏感性或低敏感性相关联。 这一负面发现与最近的一项研究一致，即赌徒显示腹侧纹状体与金钱奖励线索的正常反应性，但对预测色情刺激的线索的敏感性减弱（Sescousse等。 2013）。 在该文献中缺乏一致的模式，基本上是相反的结果或根本没有纹状效应，表明通过纹状体上调或下调来解释病理性赌博可能是不够的。 有人提出，病态赌博中的决策缺陷可能来自涉及边缘动机结构和前额控制区域的多巴胺能系统之间的不平衡，而不是孤立的任何一个组成部分的中断（克拉克等人。 2013）。 这种皮质 - 纹状体网络的一个很好的候选者是背侧皮质 - 纹状体环，其与动作选择和处理动作结果意外事件有关（Yin和Knowlton，2006 和 Seo等，2012）。 请注意，在本研究中，决策是基于收益和损失之间平衡的内部表示，而不是基于结果的自适应过程或严格的预期过程。 这也许是我们找到与行动选择更相关的领域（即接受或拒绝赌注）的原因，而不是传统上编码预测或接收结果的区域。

在这里，在非赌博控制中，赌博任务期间的损失厌恶行为与对杏仁核中的极端增益损失比率的更强敏感性相关联。 这些结果与我们最近在另一组健康个体中的发现相符（Gelskov等。 2015），更多的厌恶参与者表示杏仁核对混合赌博的极端损益比具有更高的神经敏感性。 尽管研究之间存在细微的差异，这些结果仍然存在。 在扫描仪中玩的实际游戏参与者保持不变（即货币数量，持续时间的分布以及视觉刺激的抖动等）。 但是，捐赠程序略有不同。 在当前的研究中，参与者收到了他们保存了200-1周的实际金钱账单（2丹麦克朗），然后才作为赌金投入其中；而在先前的研究中，参与者被认为是他们可能会从最初的账单中亏损赋。 strategy赋策略的这种差异也许可以解释为什么本研究中的健康对照对象与我们之前的研究（中值λ为1.82）相比，损失规避程度（中值λ为2.08）少一些。 尽管两个健康组之间的统计差异并不显着（P = 0.18，置换测试），之前的健康组和当前的赌徒组之间的lambda差异显着（P = 0.004，排列检验）。 研究之间的另一个明显差异是年龄差异，因为当前的对照组年龄较大，以匹配赌徒（P = 0.0175，t（29）= 2.52； 2样本t检验）。 但是，如果有的话，这种差异应该可以预测对lambda的相反作用，因为年龄较大的健康受试者倾向于比年轻的受试者更能避免损失。 此外，两项研究在赌博比率的建模方式上略有不同。 在我们以前的研究中，我们发现杏仁核对与受试者特定的“决策边界”（即个体λ分数λ）相关的损益比变化敏感。 该模型可以概念化为对增加比率的“ V”形大胆响应，其中V的“低点”是各个λ得分。 然后，两个线性参数回归器根据每个试验比率与个体λ的区别程度将其归为或多或少具有吸引力或厌恶性（即，令人讨厌的比率<个体λ<竞争性比率）。 但是，在本研究中，我们无法基于λ分数建立模型，因为一些参与者的接受率太高或太低。 因此，我们使用了未经调整的损益比来评估对比率的整个连续频谱的神经反应（即“ U”形对比率的大胆反应）。 请注意，使用这种略有不同的二次模型可能是我们没有在健康受试者中重复使用杏仁核活动来增强食欲和厌恶性赌博的原因。 可能是杏仁核被专门调整到决策边界λ的情况，而我们先前的研究中杏仁核的激活可能与在主要回归因子中包含λ分数有关。 这种解释符合以下事实：两种分析方法都表明，在决策过程中，厌恶赌博的行为与杏仁核对高度厌恶和极富吸引力的潜在结果的更高敏感性相关。 综上所述，这些发现表明杏仁核在偏向健康个体的厌恶损失决定方面起着至关重要的作用。

在赌徒中，损失厌恶行为和神经活动与赌博比率之间的关系仅揭示了杏仁核中的非显着趋势。 相反，DLPFC中与决策相关的活动随着损失规避而变化。 与对照组相比，赌徒的这种效果显着增强。 有趣的是，这种效应在DLPFC中的相同位置达到峰值，在那里我们发现相对于对照的极端比率更强的超敏感性。 这表明，在赌徒中，个体的损失厌恶程度并不反映在预测刺激的情绪显着性或价值的区域，例如杏仁核和腹侧纹状体，而是反映在DLPFC中的活动概况。 因此，在这一群体中，似乎皮质区域子服务执行控制功能，如工作记忆，任务切换和代表行动结果意外事件（Elliott，2003, Monsell，2003 和 Seo等，2012）正在补充杏仁核偏向失去厌恶的赌博行为。 但是，这项提议需要在未来的赌博研究中进一步研究。

有趣的是，我们发现了赌徒减少厌恶的倾向。 根据传统的经济理论，这种不那么无理性的决策的行为趋势具有反直觉的含义，即赌徒的行为比控制更合理。 然而，关于损失厌恶的更具进化性的描述将指出决策偏见有助于引导本能决策，例如在觅食时。 实际上，据报道，卷曲猴等低等灵长类动物的损失厌恶（陈等人。 2006; 但也见 Silberberg等。 2008）表明损失厌恶是一个根深蒂固的决策指导方针，甚至可能是对保守主义的天生偏见. 最近的一项研究 Giorgetta等。 （2014） 研究发现，处于临床治疗后期阶段的病态赌徒比处于早期治疗阶段的赌徒更不厌恶。 有趣的是，他们发现赌徒作为一个群体（跨治疗状态）比健康对照更不利于厌恶。 相比之下，此前一项调查赌徒行为丧失规避的研究发现，积极赌徒（即未接受治疗）的损失程度低于健康对照组（Brevers等人。 2012）。 这提出了一个问题，即有效的治疗是否会使病态赌徒失去厌恶。 在本研究中，赌徒是从治疗中心招募的，大多数人参加了认知治疗。 也许，这就是为什么我们没有发现赌徒和健康控制之间的显着行为差异，而只是这个方向的趋势。

最后，我们发现，通过SOGS评分测量的赌博症状更严重的赌徒在评估高赌注比率和低赌博比率时增加了前体的参与度。 经常发现Precuneus和后扣带皮层以响应自我参照任务（参见综述） Cavanna和Trimble 2006最近一项调查赌徒自我控制的研究显示，使用MEG在后扣带皮层上发现了异常的电生理信号（汤姆森等人。 2013）。 这些异常信号与已确立的事实有关，即病态赌徒遭受冲动性增加和自我控制力下降。 在我们的研究中，作为赌博严重程度函数的前躯体活动的调节可能反映了类似的，异常的自我控制机制。 然而，这些关于前躯体在病理性赌博中的功能性参与的推测需要在未来的研究中正式解决。

我们的研究结果显示，当病态赌徒评估金钱赌注时，尾状核和DLPFC的活动形状发生了改变，呈U形。 尽管这种激活模式可能源于这些大脑区域的共同发生但无关的功能障碍，但它也可能源于其功能连接的改变。 先前对健康受试者的研究为尾状体和PFC之间的连通性提供了充分的证据，依赖于功能性（例如， 罗宾逊等人。 2012）和结构（例如 Verstynen等。 2012皮质纹状体连接。 因此，赌博的病理学可能反映了这种特定皮质 - 纹状体决策电路中改变的神经连接模式。

像许多以前的赌博研究一样，我们只包括男性科目（例如 van Holst等，2012, de Ruiter等，2009, Linnet等，2011 和 Sescousse等，2013）。 然而，尽管流行病学研究表明男性代表绝大多数病态赌徒（凯斯勒等人。 2008），病态赌博也影响女性。 因为研究表明，男性和男性在赌博偏好方面存在差异（例如，更多孤独的赌博形式，如老虎机与更具社交吸引力的形式，如扑克）和动机背景（例如，逃避消极情绪与寻求感觉的行为） ;见评论 Raylu和Oei 2002），目前的结果不能推广到女性人口。 因此，有必要澄清女性赌徒是否会像本研究中的男性赌徒一样表现出与决策相同的异常神经特征。

未来研究的一个改进点是该研究中包括的赌博对象数量（n = 14）。 尽管组的大小与以前的功能磁共振成像研究相当Crockford等，2005, Reuter等，2005, Thomsen等，2013 和 Balodis等人，2012），并且患者具有良好的特征，因此有必要研究一个更大的群体。 进一步的限制包括在感兴趣的事件之间抖动的方法。 由于优先考虑快速而无缝的赌博，因此我们选择使事件本身抖动，而不是在事件之间引入抖动的试验间隔（ITI），尽管每个决策阶段和幅度表示之间的ITI为1.2 s原则上，这里没有抖动可能导致以下事实：在幅度表示阶段我们没有发现组之间的差异。

总之，我们表明，参与动作结果突发事件的背侧皮质 - 纹状体网络表达了对赌徒中极端获益 - 损失比率的超敏感性。 DLPFC和前躯体中的U形响应曲线分别与赌博任务中的个体损失程度和病理赌博的严重程度相关。 这些结果刺激了未来的研究，将神经影像学的重点从核心奖励系统扩展到病理性赌博中的背侧皮质 - 纹状体网络。

致谢

我们衷心感谢所有与会者以及丹麦Ludomani中心与赌博界建立联系的时间。 我们感谢Sid Kouider对手稿和Christian Buhl的有用评论，以帮助收集数据。 这项工作得到丹麦社会科学独立研究委员会的支持，通过向Ramsøy博士提供赠款（“决策神经科学项目”;授权号。 0601-01361B并且由Lundbeck基金会通过卓越授予（“ContAct”;授予No。 R59 A5399）到Siebner博士。 由Gelskov博士在Science Cognos和Psycholinguistique实验室开展的工作得到ANR资助（ANR-10-的LabX-0087 和 ANR-10-IDEX-0001，02）。 MR扫描仪由西蒙间谍基金会捐赠。

附录A.补充数据

补充材料

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附加选项

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• Lesieur和Blume，1987
• HR Lesieur，SB Blume
• 南橡树赌博屏幕（SOGS）：一种识别病态赌徒的新工具
• 上午。 J. Psychiatry，144（1987），pp.1184-1188
• 

13.   

• Limbrick-Oldfield等人，2013
• EH Limbrick-Oldfield，RJ van Holst，L。Clark
• 药物成瘾和病理性赌博中的纹状体纹状体失调：持续不一致？
• NeuroImage Clin。，2（2013），pp.385-393
• 

14.   

• Linnet等，2011
• J. Linnet，A.Møller，E。Peterson，A。Gjedde，D。Doudet
• 爱荷华州赌博期间腹侧纹状体中多巴胺释放任务表现与病理性赌博兴奋程度增加有关
• 成瘾，106（2011），pp.383-390
• 

15.   

• Maldjian等，2003
• JA Maldjian，PJ Laurienti，RA Kraft，JH Burdette
• 基于神经解剖学和基于细胞构筑学图谱的fMRI数据集查询的自动化方法
• NeuroImage，19（2003），pp.1233-1239
• 

16.   

• Monsell，2003
• S. Monsell
• 任务切换
• 趋势认知。 Sci。，7（2003），pp.134-140
• 

17.   

• Noble等，1991
• EP Noble，K。Blum，T。Ritchie，A。Montgomery，PJ Sheridan
• D2多巴胺受体基因的等位关联与酒精中毒的受体结合特征
• 拱。 Gen.Psychiatry，48（1991），pp.648-654
• 

18.   

• O'Doherty等人，2004
• J.O'Doherty，P.Dayan，J.Schultz，R.Deichmann，K.Friston，RJ Dolan
• 腹侧和背侧纹状体在器械调节中的可分离作用
• Science，304（2004），pp.452-454
• 

19.   

• Petry，2007
• NM Petry
• 赌博和物质使用障碍：现状和未来方向
• 上午。 J. Addict。，16（2007），pp.1-9
• 

20.   

• Potenza，2014
• MN Potenza
• 赌博障碍中认知过程的神经基础
• 趋势认知。 Sci。，18（2014），pp.429-438
• 

1.      

• Power等，2012
• JD Power，KA Barnes，AZ Snyder，BL Schlaggar，SE Petersen
• 功能连通性中的虚假但系统的相关性MRI网络由于主体运动而产生
• NeuroImage，59（2012），pp.2142-2154
• 

2.      

• Raylu和Oei，2002
• N. Raylu，TPS Oei
• 病理性赌博：综合评论
• 临床。 心理学。 Rev.，22（2002），pp.1009-1061
• 

3.      

• Reuter等，2005
• J. Reuter，T。Raedler，M。Rose，I。Hand，J。Glascher，C。Buchel
• 病理性赌博与中脑边缘奖励系统的激活减少有关
• 纳特。 Neurosci。，8（2005），pp.147-148
• 

4.      

• Robinson和Berridge，1993
• TE Robinson，KC Berridge
• 药物渴望的神经基础：成瘾的激励致敏理论
• Brain Res。 Brain Res。 Rev.，18（1993），pp.247-291
• 

5.      

• Robinson和Berridge，2008
• TE Robinson，KC Berridge
• 评论。 成瘾的激励致敏理论：一些当前的问题
• PHILOS。 跨。 R. Soc。 林斯顿。 序列。 B Biol。 Sci。，363（2008），pp.3137-3146
• 

6.      

• Robinson等，2012
• JL Robinson，AR Laird，DC Glahn，J。Blangero，MK Sanghera，L。Pessoa， et al.
• 人类尾状的功能连接：元分析连接建模与行为过滤的应用
• NeuroImage，60（2012），pp.117-129
• 

7.      

• Romanczuk-Seiferth等，2015
• N. Romanczuk-Seiferth，S。Koehler，C。Dreesen，T.Wüstenberg，A。Heinz
• 病态赌博和酒精依赖：奖励和损失避免处理中的神经紊乱
• 冰火。 Biol。，20（2015），pp.557-569
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8.      

• Seo等，2012
• M. Seo，E。Lee，BB Averbeck
• 额纹状体回路中的动作选择和动作值
• Neuron，74（2012），pp.947-960
• 

9.      

• Sescousse等，2013
• G. Sescousse，G。Barbalat，P。Domenech，JC Dreher
• 在病态赌博中对不同类型奖励的敏感性不平衡
• Brain，136（8）（2013），pp.2527-2538
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10.   

• Silberberg等，2008
• A. Silberberg，PG Roma，ME Huntsberry，FR Warren-Boulton，T。Sakagami，AM Ruggiero， et al.
• 关于卷尾猴的损失厌恶
• J. Exp。 肛门。 Behav。，89（2008），pp.145-155
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11.   

• Thomsen等，2013
• KR Thomsen，M。Joensson，HC Lou，A.Møller，J。Gross，ML Kringelbach，J.-P。 Changeux的
• 在行为成瘾中改变了旁边的相互作用
• PROC。 国家科。 科学院。 科学。 USA，110（2013），pp.4744-4749
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12.   

• Tom等人，2007
• SM Tom，CR Fox，C。Trepel，RA Poldrack
• 风险决策中损失规避的神经基础
• Science，315（2007），pp.515-518
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13.   

• Tricomi等，2004
• EM Tricomi，MR Delgado，JA Fiez
• 通过行动意外调节尾状核活动
• Neuron，41（2004），pp.281-292
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14.   

• Tzourio-Mazoyer等，2002
• N. Tzourio-Mazoyer，B。Landeau，D。Papathanassiou，F。Crivello，O。Etard，N。Delcroix，B。Mazoyer，M。Joliot
• 使用MNI MRI单一主体脑的宏观解剖学分割自动解剖标记SPM中的激活
• NeuroImage，15（1）（2002），pp.273-289
• 

15.   

• van Holst等，2010
• RJ van Holst，W。van den Brink，DJ Veltman，AE Goudriaan
• 病理性赌博中的脑成像研究
• CURR。 Psychiatry Rep。，12（2010），pp.418-425
• 

16.   

• van Holst等，2012
• RJ van Holst，DJ Veltman，C。Buchel，W。van den Brink，AE Goudriaan
• 问题赌博中扭曲的期望编码：是否会引起预期的上瘾？
• 生物学。 精神病学，71（2012），第741-748页
• 

17.   

• Verstynen等人，2012
• TD Verstynen，D。Badre，K。Jarbo，W。Schneirder
• 人类皮质纹状体系统的微结构组织模式
• J.Neurophysiol。，107（2012），pp.2984-2995
• 

18.   

• Wardle等，2010
• H. Wardle，A。Moody，S。Spence，J。Orford，R。Volberg，D。Jotangia， et al.
• 英国赌博流行率调查
• 伦敦国家社会研究中心（2010）
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19.   

• Welte等人，2008
• JW Welte，GM Barnes，MC Tidwell，JH Hoffman
• 美国青少年和年轻人中赌博问题的盛行：来自全国调查的结果
• J. Gambl。 Stud。，24（2008），pp.119-133
• 

20.   

• Worhunsky等，2014
• PD Worhunsky，RT Malison，RD Rogers，MN Potenza
• 在病态赌博和可卡因依赖中模拟老虎机fMRI期间改变奖励和损失处理的神经相关性
• Drug Alcohol Depend。，145（2014），pp.77-86
• 

1.      

• Yin和Knowlton，2006
• HH Yin，BJ Knowlton
• 基底神经节在习惯形成中的作用
• 纳特。 Rev. Neurosci。，7（2006），pp.464-476
• 

通讯作者：法国意识科学研究院高等师范学院脑与意识小组（EHESS / CNRS / ENS），法国巴黎29 rue d'Ulm，地址75005。

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资深作者对该论文作出了同样的贡献。

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