Dopaminas padidina azartinių lošimų polinkį, nesiskiriantį nuo vertės | neuropsichofarmakologija

Dopaminas padidina azartinių lošimų polinkį, nesiskiriantį nuo vertės | neuropsichofarmakologija

Anonim

Dalykai

  • Motyvacija
  • Atlygis

Anotacija

Nors dopamino poveikis mokymuisi atlygio yra gerai dokumentuotas, jo įtaka kitiems elgesio aspektams tebėra daug tebeatliekamo darbo tema. Yra žinoma, kad dopaminerginiai vaistai padidina rizikingą elgesį, tačiau pagrindiniai šio poveikio mechanizmai nėra aiškūs. Ištyrėme dopamino vaidmenį tirdami jo pirmtako L-DOPA poveikį sveikų žmonių pasirinkimui eksperimentinėje paradigmoje, kuri leido atskirti tam tikrus rizikos komponentus. Parodome, kad pasirinkimo elgesys priklausė nuo pradinio (ty nuo vertės nepriklausomo) azartinių lošimų polinkio, azartinių lošimų pasirinkimo masto pagal dydį / dispersiją ir vertės normalizavimo koeficiento. Padidėjęs dopamino lygis padidino tik nuo pradinės vertės priklausomą lošimų polinkį, nepalikdamas įtakos kitiems komponentams. Rezultatai rodo, kad dopamino įtaka pasirinkimo elgesiui apima specifinį rizikingų variantų patrauklumo moduliavimą - išvadą, turinčią reikšmės supratimui apie įvairias su atlyginimu susijusias psichopatologijas, įskaitant priklausomybę.

ĮVADAS

Dopaminas vaidina pagrindinį vaidmenį adaptaciniame elgesyje, jis turi nusistovėjusią įtaką mokymuisi už atlygį. Faziniai dopaminerginiai sprogimai užkoduoja numatymo klaidos signalą (Schultz ir kt., 1997; O'Doherty ir kt., 2003; Tobler ir kt., 2005; D'Ardenne ir kt., 2008; Hart ir kt., 2014), kuris yra pagrindinis mokymosi elementas. atlyginti už nenumatytus atvejus (Montague ir kt., 1996). Kiti įrodymai rodo, kad dopaminas daro įtaką vykstančiam elgesiui taip, kad būtų suderinamas su mokymu, o tai reiškia, kad kalbama apie platesnį funkcijų spektrą (Berridge, 2007; Zhang ir kt., 2009), kurie yra susiję su neseniai atliktu darbu (Palmiter, 2008; Rigoli). et al., 2016a; Sharot ir kt., 2009a; Pine ir kt., 2010; Jocham ir kt., 2011; Guitart-Masip ir kt., 2012; Shiner ir kt., 2012; Wunderlich ir kt., 2012; Norbury ir kt., 2013). .

Viena svarbi dopamino įtaka susijusi su rizikingu elgesiu. Duomenys apie graužikus ir žmones, įskaitant Parkinsono liga sergančius pacientus, rodo, kad dopaminerginiai vaistai padidina rizikingą elgesį (Molina ir kt., 2000; Cools ir kt., 2003; Cools, 2006; St Onge ir Floresco, 2008; Rutledge ir kt., 2015). . Tačiau neaiškūs tikslūs šio poveikio mechanizmai. Pavyzdžiui, dopaminas gali paveikti pradinį (ty nuo vertės nepriklausomą) polinkį rizikuoti (Kakade ir Dayan, 2002; Friston ir kt., 2013; Rutledge ir kt., 2015; Rigoli ir kt., 2016b) arba subjektyvios vertės priskyrimą skirtingas atlygio dydis (Berridge, 2007; Zhang ir kt., 2009). Kita galimybė yra tai, kad dopaminas gali užkoduoti pasirinkimo tikslumą, todėl galima numatyti, kad padidinus dopamino lygį padidės pasirinkimo nuoseklumas, kai panašūs pasirinkimai bus pakartotinai pateikiami (Friston ir kt., 2013). Galiausiai dopaminas gali paveikti normalizavimo procesą, kuris prideda vertybes prie kontekstinio atlygio paskirstymo (Tobler et al, 2005; Niv et al, 2007; Rigoli et al, 2016b).

Mes išbandėme prognozes, atsirandančias dėl šių skirtingo dopamino vaidmens priimant sprendimus dvigubai akluose, tiriamųjų viduje, planų, apimančių dopamino pirmtako levodopos (L-DOPA) arba placebo skyrimą skirtingose ​​sesijose. Mes išanalizavome dalyvių pasirinkimo elgesį azartinių lošimų paradigmoje (Rigoli ir kt., 2016b), kur kritiškai svarbūs galėtų būti atskirti keli rizikos prioritetų komponentai: bazinis rizikos polinkis, rizikos polinkis, priklausantis nuo sumos / variacijos, normalizacijos koeficientas ir pasirinkto tikslumo indeksas.

MEDŽIAGOS IR METODAI

Dalyviai

Dalyviai buvo iš anksto tikrinami, kad būtų išvengta esamų sveikatos sutrikimų ar alergijos. Tyrimą pradėjo trisdešimt septyni sveiki dešiniarankiai suaugusieji, kurių didžiausias svoris yra 70 kg. Svorio sumažinimas buvo įgyvendintas siekiant maksimaliai padidinti numanomą L-DOPA poveikį, atsižvelgiant į nusistovėjusį ryšį tarp svorio ir šio vaisto poveikio pažinimui nustatant dozę (Zappia et al, 2002; Knecht et al, 2004; Chowdhury et al., 2013; Rutledge ir kt., 2015). Nei vienas iš dalyvių neturėjo galvos traumos, nebuvo diagnozuotas jokios neurologinės ar psichinės būklės (įskaitant patologijas, susijusias su azartiniais lošimais ar priklausomybėmis), arba šiuo metu vartojo vaistą, kuris paveikė centrinę nervų sistemą. Trys tiriamieji nebuvo įtraukti į analizę dėl pasitraukimo po pirmosios sesijos, vienas dalyvis - dėl to, kad jautėsi blogai L-DOPA sesijos metu, o kitas dalyvis - dėl išskirtinio varianto pasirinkimo kairėje ekrano pusėje (žr. Žemiau) ). Todėl į galutinį eksperimentinį mėginį pateko trisdešimt du dalyviai (16 moterų; amžius: vidurkis = 23, 4, mediana = 22; SD = 4, 7; svoris: vidurkis = 61 kg, mediana = 60 kg, SD = 7, 3). Tyrimą patvirtino Londono universiteto koledžo tyrimų etikos komitetas.

Vaistų manipuliacija ir procedūra

Dalyviai buvo išbandyti „Wellcome“ pasitikėjimo centre „Neuroimaging“, Londone, naudojant dvigubai akluosius, atsvaraus ir placebo kontroliuojamus pakartotinių priemonių komplektą, susidedantį iš trijų sesijų, vykstančių skirtingomis dienomis. Sesijos buvo daromos 3–11 dienų pertraukomis ir kiekvienam dalyviui prasidėjo maždaug tuo pačiu metu, kad būtų sumažintas paros poveikis.

Pirmasis užsiėmimas buvo susijęs tik su lošimo užduoties atlikimu. Antrojo ir trečiojo seansų metu dalyviams buvo skiriama arba L-DOPA (150 mg L-DOPA / 37, 5 mg benserazido; Madopar), arba placebo (500 mg askorbo rūgšties). Vaistų / placebo skyrimo tvarka buvo atsveriama 14 asmenų, vartojusių L-DOPA antrosios sesijos metu. Po vaisto / placebo vartojimo ir 45 minučių pertraukos dalyviai atliko tą pačią užduotį kaip ir pirmojo užsiėmimo metu. Subjektyvus būsenos klausimynas buvo užpildytas tris kartus, būtent prieš skiriant vaistą ar placebą, prieš ir po užduoties. Palyginimas tarp skirtingų balų statistiškai reikšmingų skirtumų neparodė pataisant kelis palyginimus (papildoma S1 lentelė). Tyrimo neatlikęs tyrėjas vaistą / placebą sumaišė su apelsinų sultimis, užtikrindamas dvigubai aklą procedūrą.

Eksperimentinė paradigma

Kiekvienos sesijos metu dalyviai atliko 40 minučių lošimo užduotį (1 pav.), Kurioje kiekviename tyrime jie pasirinko tarp tikros pinigų sumos, kuri pakeitė bandymą į bandymą, ir vienodos tikimybės (50–50), kad būtų galima žaisti nuo nulio iki dvigubo. kiekis. Atkreipkite dėmesį, kad abu variantai visada turėjo vienodą numatomą vertę (EV), atitinkančią pinigų sumų, susijusių su galimais rezultatais, sumą, padaugintą iš jos tikimybės. Svarbiausia, kad užduotis buvo suskirstyta į blokus, apimančius mažos vertės kontekstą, kuriame EV buvo imami iš vienodo paskirstymo nuo 1 iki 5 svarų sterlingų, ir iš didelės vertės konteksto, kuriame EV buvo ištraukti iš uniformos nuo 2 iki 6 svarų sterlingų. paskirstymas. Dalyviai užpildė 2 blokus kiekviename kontekste. Kiekvieną bloką sudarė 140 bandymų ir truko apie 10 min. Abu kontekstai buvo pakaitiniai, o pradinis kontekstas buvo atsvertas tarp tiriamųjų.

Image

Eksperimentinė paradigma. Dalyviai pakartotinai rinkosi tarp akivaizdaus padidėjimo ir azartinių lošimų, susijusių su dvigubu patikimumu arba nuliu, kiekvienam iš jų 50 proc. Pasirinkus, nepasirinkta parinktis išnyko, o po 300 ms bandymo rezultatas buvo parodytas 1 s. Tarpukario intervalas (ITI) buvo 1, 5 s. Dalyviai užduotį atliko trimis atskirais užsiėmimais, o antruoju ir trečiuoju užsiėmimais gavo L-DOPA arba placebo (askorbo rūgšties). Iš kiekvienos sesijos surinktų rezultatų atsitiktine tvarka buvo pasirinktas vienas rezultatas, atrinkti rezultatai buvo sudėti ir gauta suma išmokėta dalyviams. Informacija apie pasirinktus rezultatus buvo pateikta tik po paskutinės sesijos.

Visas dydis

  • Atsisiųskite „PowerPoint“ skaidrę

Kiekvieno bloko pradžioje 8 s buvo rodomas būsimo atlygio paskirstymo diapazonas. Kiekvieno tyrimo metu, atlikus 1, 5 s intervalą, tam tikra pinigų suma ir azartas buvo rodomi kairėje ir dešinėje ekrano pusėse, o jų pozicijos buvo pseudorandominės. Dalyviai pasirinko kairę arba dešinę parinktį paspausdami atitinkamą klaviatūros mygtuką. Iškart po pasirinkimo, pasirinkta parinktis buvo rodoma 300 ms, po to sekė 1 sek. Dalyviai turėjo atsakyti per 3 sekundes, o pavėluoti atsakymai buvo patenkinti teiginiu „per vėlu“ ir nuliniu rezultatu. Vidutiniškai dalyviai praleido du bandymus pirmoje sesijoje, o vieną - antroje ir trečioje sesijose. Kiekvienos sesijos pabaigoje atsitiktine tvarka buvo pasirinktas vienas rezultatas ir pridėtas prie pradinės dalyvavimo išmokos - 30 svarų sterlingų.

Kiekvienos sesijos metu prieš užduotį dalyviai buvo išsamiai supažindinti su nenumatytais užduoties atvejais ir taisyklėmis, nustatančiomis dalyvavimo išmoką. Kiekvienai sesijai kaip papildomas mokėjimas pasirinktos pinigų sumos paaiškėjo tik po paskutinės sesijos, kai mokėjimas buvo atliktas.

Kompiuterinis modeliavimas

Pasirinkimo elgesį apibūdinome įgyvendindami tą patį skaičiavimo modelį, kaip ir ankstesniame tyrime (Rigoli et al, 2016b). Modelis yra standartinės vidutinio dispersijos grąžos sąskaitos, kurios subjektyvioji parinkties x reikšmė yra V ( x ) = vidurkis ( x + α dispersija), forma. X Šis modelis turi tris laisvus parametrus: τ yra konteksto parametras, kuris įgyvendina (atimamą) normalizavimą; α yra vertės funkcijos parametras, kuris nustato, ar atlygio dispersija padidėja ( α > 0), ar sumažėja ( α <0) subjektyvi rizikingų variantų vertė; o μ yra azartinių lošimų šališkumo parametras, kuris nulemia bazinis polinkis lošti, neatsižvelgiant į tai, kurios parinktys yra pateikiamos. Paimant A kaip tikrąją pinigų sumą ir χ kaip mažos vertės ( χ = 0) arba didelės vertės konteksto (( χ = 1) rodiklį, tada - subjektyvią vertę. tam tikros parinkties reikšmė yra V CERT = A - χτ , kad teigiamas konteksto parametras τ sumažintų šią vertę didelės vertės kontekste. Rizikingo lošimo subjektyvioji vertė yra V GAMB = A - χτ + α ( A - χτ ) 2 + μ . Lošimo pasirinkimo tikimybę parodo sigmoidinė pasirinkimo taisyklė σ ( V GAM B - V CERT ) = 1 / (1 + (- ( V GAMB - V CERT )).

Papildomame S1 paveiksle pateiktas modelio teigiamas poveikis nustatant azartinių lošimų tikimybę kaip skirtingo bandymo EV ir skirtingų parametrų rinkinių funkciją. Tai rodo, kad (i) teigiamos ir neigiamos vertės funkcijos parametrui α padidėja ir sumažėja polinkis lošti didesniems EV, ii) didesnis azartinių lošimų paklaidos parametras μ padidina bendrą polinkį žaisti, iii) konteksto parametrą τ nustato, ar esant dideliam, palyginti su mažos vertės kontekstu, subjektyviosios vertės, priskirtos EV, padidėja ( τ <0), arba - kaip prognozuojama vertės normalizavimo hipoteze - sumažėja ( τ > 0), paveikdamos azartinių lošimų polinkį.

Parametrų vertes mes įvertinome naudodami fminsearch funkciją „Matlab“, neįspėjant jokių apribojimų. Mes pasirinkome geriausią variantą iš 50 vietoje optimalių parametrų rinkinių, atsitiktinės atrankos būdu imdami pradines vertes iš Gauso paskirstymo, turėdami vidurkį 0 ir SD 2. Įvertinimui buvo atmesti bandymai, kurių RT buvo ilgesni nei 3 s (ty susiję su „per vėlu“). (tai reiškia, kad visoms temoms ir sesijoms liko 53 615 bandymų). Mes panaudojome Bajeso modelio palyginimą, kad palygintume mūsų modelį su paprastesnėmis versijomis, kuriose buvo fiksuotas vienas ar du parametrai, ir su sudėtingesnėmis versijomis, kuriose kiekvienam iš trijų seansų kiekvienas buvo pakeistas vienu ar daugiau parametrų atskirais parametrais. Bajeso informacijos kriterijaus (BIC) balai buvo apskaičiuoti kiekvienam tinkamam modeliui ir susumuoti tarp tiriamųjų. BIC balai baudžiami už parametrų skaičių, o pirmenybė teikiama modeliui, kurio BIC balai yra mažiausi.

REZULTATAI

Laiko poveikis

Pirmiausia bandėme pakartoti ankstesnius tyrimo duomenis, naudodamiesi identiška užduotimi (Rigoli ir kt., 2016b). Kaip ir anksčiau, mes nustatėme, kad vidutinis azartinių lošimų procentas nesiskyrė nuo 50% (1 seansas (S1): vidurkis = 45, 54, SD = 19, 99, t (31) = 1, 26, p = 0, 22; 2 seansas (S2): vidurkis = 45, 93, SD = 22, 49, t (31) = 1, 0, p = 0, 31; 3 seansas (S3): Vidutinis = 47, 40, SD = 23, 23, t (31) = 0, 6, p = 0, 53; naudojamas dvipusis p = 0, 05 kaip reikšminga riba per visą). Mes įvertinome pasirinkto logistinio regresijos modelį, apimantį bandomąjį EV kaip nuspėjamąjį (atminkite, kad pagal dizainą abu variantai visada turėjo lygiaverčius EV). Su EV susijęs beta svoris (priemonė, kurią mes vadiname azartinių lošimų nuolydžiu) reikšmingai nesiskyrė nuo nulio, tai rodo, kad dalyviai daugiau nežaidė dideliais ar mažais EV (S1: t (31) = 0, 2, p = 0, 84; S2) : t (31) = 0, 3, p = 0, 80; S3: t (31) = 0, 3, p = 0, 77). Nepastebėjome skirtumų tarp mažos ir didelės vertės žaidimų procentų (S1: t (31) = - 0, 306, p = 0, 762; S2: t (31) = - 0, 891, p = 0, 380; S3: t (31). = −0, 968, p = 0, 341), net svarstant apie EV, kurie sutapo dviejuose kontekstuose, lošimus (S1: t (31) = 0, 127, p = 0, 900; S2: t (31) = - 0, 574, p = 0, 570; S3: t (31) = - 0, 403, p = 0, 689).

Nustatyta koreliacija tarp logistinės regresijos ir lošimo nuolydžio (S1: r (32) = - 0, 974, p <0, 001; S2: r (32) = - 0, 962, p <0, 001; S3: r (32) = −0, 976, p <0, 001; atkreipkite dėmesį, kad pastarojo įverčiui įtakos nedaro ta prielaida, kai tariama, kad jis bus perimamas), tuo tarpu tarp vidutinio azartinių lošimų procentinio dydžio ir azartinių lošimų nuolydžio ryšys nebuvo nustatytas (2 paveikslas; papildomas S1 paveikslas: r (32) = - 0, 121, p = 0, 508; S2: r (32) = 0, 063, p = 0, 732; S3: r (32) = - 0, 077, p = 0, 676). Tai rodo, kad vidutinis azartinių lošimų procentas ir polinkis lošti dideliu ar mažu EV (užfiksuotu lošimo nuolydžiu) yra dvi skirtingos dimensijos.

Image

Ryšys tarp kiekvienos sesijos sprendimų indeksų. Pirmoje eilutėje parodytas santykis tarp vidutinio azartinių lošimų procentų ir azartinių lošimų nuolydžio, atitinkančio beta svorį, susietą su EV pagal lošimo logistinės regresijos modelį. Antroje eilutėje pateikiamas ryšys tarp azartinių lošimų nuolydžio ir azartinių lošimų procentų skirtumo tarp dviejų kontekstų sutampančių EV (svyruoja nuo 2 iki 5 svarų sterlingų, jei vertybė maža - minusas). Skirtingi stulpeliai nurodo sesijas (S1 = 1 sesija; S2 = 2 sesija; S3 = 3 sesija). Pirmajam ryšiui jokiu būdu nestebėjome reikšmingos koreliacijos ( p > 0, 5), tuo tarpu antrajam ryšiui - reikšmingą koreliaciją stebėjome visuose seansuose ( p <0, 005).

Visas dydis

  • Atsisiųskite „PowerPoint“ skaidrę

Vertės normalizavimas numato, kad dalyviai, kurie pasirenka didesnius EV, lošia daugiau, kai EV, kurie persidengia skirtinguose kontekstuose (ty, nuo 2 iki 5 svarų diapazono), yra santykinai didesni, būtent mažos vertės kontekste. Atvirkščiai, dalyviai, turintys pirmenybę mažesniems EV, loštų daugiau, kai sutampantys EV yra santykinai mažesni, būtent didelės vertės kontekste. Todėl mes numatėme, kad individualus azartinių lošimų nuolydis koreliuoja su azartinių lošimų skirtumu, nes EV sutampa skirtinguose kontekstuose. Tai buvo patvirtinta visuose seansuose dalinėmis azartinių lošimų nuolydžio ir lošimų procentų koreliacijomis mažos vertės kontekste, kontroliuojant didelės vertės kontekstą (S1: r (29) = 0, 454, p = 0, 010; S2: r (29) = 0, 511, p = 0, 003; S3: r (29) = 0, 484, p = 0, 006). Šie duomenys pakartoja ankstesnius duomenis (Rigoli ir kt., 2016b). Rezultatai rodo, kad du iš dalies nepriklausomi veiksniai prisideda prie rizikingo elgesio, tai yra pradinis rizikos polinkis (užfiksuotas pagal vidutinį azartinį lošimą) ir pageidavimas, priklausantis nuo EV (fiksuojamas lošimo nuolydis, kuris buvo nesusijęs su vidutiniu lošimu). Laikydamiesi vertės normalizavimo, dalyviai, kurie renkasi azartinius žaidimus su dideliais / mažais EV, taip pat daugiau žaidžia, kai ekvivalentiniai EV yra santykinai didesni / mažesni, palyginti su kontekstu (tai užfiksuoja koreliacija tarp azartinių lošimų nuolydžio ir azartinių lošimų skirtumų, jei EV sutampa).

Toliau mes ištyrėme pasirinkto elgesio skerspjūvio stabilumą. Mes nepastebėjome jokio sistemingo azartinių lošimų procentų skirtumų tarp sesijų (F (2, 62) = 0, 4, p = 0, 671) ir azartinių lošimų procentų skirtumų tarp kontekstų (visiems pasirinkimams: F (2, 62) = 0, 330, p = 0, 720; sutampančioms EV: F (2, 62) = 0, 304, p = 0, 739). Taip pat stebėjome žaidimų procentinę priklausomybę tarp seansų (papildomas paveikslas S2) (S1 ir S2: r (32) = 0, 861, p <0, 001; S1 ir S3: r (32) = 0, 834, p <0, 001; S2 ir S3: r (32) = 0, 843, p <0, 001), lošimo nuolydis (S1 ir S2: r (32) = 0, 726, p <0, 001; S1 ir S3: r (32) = 0, 833, p <0, 001; S2 ir S3: r (32) = 0, 849, p <0, 001), o kontekstinių skirtumų sutampančioms EV (S1 ir S2: r (32) = 0, 505, p = 0, 003; S1 ir S3: r (32) = 0, 594, p < 0, 001; S2 ir S3: r (32) = 0, 682, p <0, 001), kas rodo, kad šios priemonės pagrindžia stabilius bruožus.

Norėdami ištirti, ar dopaminas yra susijęs su pasirinkimo tikslumu (Friston ir kt., 2013), įvertinome du šio numanomo veiksnio komponentus. Pirmasis yra absoliuti azartinių lošimų nuolydžio vertė, rodanti, kiek į EV atsižvelgiama renkantis. Atminkite, kad didesnis absoliutus azartinių lošimų nuolydis reiškia didesnį pasirinkimo tikslumą, nes panašių EV yra didesnis pasirinkimo nuoseklumas. Antrasis yra absoliutus skirtumas tarp vidutinio azartinių lošimų procentų ir 50% - tai priemonė, kurią mes vadiname pradinio pasirinkimo tikslumu, nes tai rodo bendrą pasirinkimo nuoseklumą. Abi matavimai buvo koreliuojami tarp sesijų (absoliutus azartinių lošimų nuolydis: S1 ir S2: r (32) = 0, 618, p <0, 001; S1 ir S3: r (32) = 0, 760, p <0, 001; S2 ir S3: r (32) = 0, 707, p <0, 001; bazinio pasirinkimo tikslumas: S1 ir S2: r (32) = 0, 688, p <0, 001; S1 ir S3: r (32) = 0, 643, p <0, 001; S2 ir S3: r (32) = 0, 743, p <0, 001). Absoliutus azartinių lošimų nuolydis pasikeitė per seansus (F (2, 62) = 7, 249, p = 0, 001), o tai lemia mažesnis absoliutus azartinių lošimų nuolydis per pirmąjį užsiėmimą (S1 vs S2: t (31) = - 2, 95, p = 0, 006; S1 vs S3: t (31) = - 3, 722, p = 0, 001; S2 vs S3: t (31) = - 0, 681, p = 0, 501). Padidėjęs absoliutus azartinių lošimų nuolydis po pirmosios sesijos rodo, kad pasirinkus pirmąją užduotį, priklausomybė nuo EV padidėja. Tai gali būti siejama su įrodymais, rodančiais tendenciją labiau pasikliauti strategija, kai ši strategija pakartotinai pasirenkama (Sharot ir kt., 2009b). Pradinio pasirinkimo tikslumas reikšmingai nesiskyrė tarp sesijų (F (2, 62) = 1, 084, p = 0, 345).

Modelio analizė

Remiantis modelio palyginimu, pasirinkus geriausią elgesio modelį (žr. Medžiagos ir metodai), azartinių lošimų paklaidų parametras μ ir vertės funkcijos parametras α skirtingose ​​sesijose skyrėsi, o konteksto parametras τ nebuvo (1 lentelė; papildomas paveikslas S3). Norėdami įvertinti, ar geriausias modelis visiems subjektams buvo geresnis nei tikimybė, mes palyginome atskirus geriausio modelio BIC balus su atsitiktinio modelio BIC balais. Kiekvieno dalyvio geriausio modelio BIC balai buvo mažesni nei atsitiktinio modelio BIC balai. Taigi nė vienam dalyviui labiau tiko ne atsitiktinumas.

Pilno dydžio lentelė

Tikimasi, kad modelio parametrai pateiks kiekybinius elgesio elementų apibūdinimus. Kaip prognozuota, konteksto parametras τ buvo reikšmingai teigiamas (t (31) = 3, 03, p = 0, 005), atitinkantis vertės normalizavimą, kai subjektyvios vertės buvo pakeistos atsižvelgiant į kontekstinį atlygio pasiskirstymą. Atkreipkite dėmesį, kad modelyje V GAMB - V CERT = α ( A - χτ ) 2 + μ . Tai panašu į paprastą logistinę regresiją, kai vertės funkcijos parametras α atitinka nuolydžio parametrą, o azartinių lošimų šališkumo parametras μ atitinka pertraukimą. Remiantis tuo, vertės funkcijos parametras α buvo koreliuojamas su azartinių lošimų nuolydžiu, o tai rodo, kad abu užfiksuoti pirmenybę azartiniams lošimams, turintiems didelę ar mažą bandomąją sumą (S1: r (32) = 0, 990, p <0, 001; S2: r (32). = 0, 985, p <0, 001; S3: r (32) = 0, 957, p <0, 001), tačiau jis nebuvo koreliuojamas su vidutiniu azartinių lošimų procentu (S1: r (32) = - 0, 062, p = 0, 735; S2: r ( 32) = 0, 133, p = 0, 470; S3: r (32) = 0, 019, p = 0, 917). Azartinių lošimų šališkumo parametras μ koreliavo su pasirinkto logistinės regresijos modelio, turinčio EV kaip prognozatorių, perėmimu (S1: r (32) = 0, 981, p <0, 001; S2: r (32) = 0, 976, p <0, 001; S3: r (32) = 0, 941, p <0, 001). Panašiai kaip ir logistinė regresija, azartinių lošimų paklaidos parametras μ ir vertės funkcijos parametras α buvo atvirkščiai koreliuojami (S1: r (32) = - 0, 892, p <0, 001; S2: r (32) = - 0, 879, p <0, 001; S3). : r (32) = - 0, 871, p <0, 001). Tačiau atkreipkite dėmesį, kad koreliacija tarp kirtimo ir nuolydžio neturi įtakos nuolydžio įvertinimui ir palaiko du parametrus, identifikuojamus modeliuojant (žr. Žemiau pateiktą atkūrimo analizę).

Norėdami išanalizuoti, ar modelis gali paaiškinti neapdorotas elgesio analizes, mes panaudojome modelį kartu su subjektui būdingų parametrų įvertinimais, kad gautume modeliuojamus duomenis (iš to paties bandymų skaičiaus, kaip ir realiame eksperimente; ty 560 bandymų kiekvienam subjektui) ir atlikome lygiai tokia pati elgesio analizė modeliuojamiems duomenims, kuriuos mes naudojome eksperimentiniams duomenims. Atlikdami šią analizę, mes sutelkėme dėmesį tik į pirmą seansą ir palyginome modelį su trim parametrais α , μ ir τ su modeliais, kuriuose vienas iš šių parametrų buvo nustatytas nuliu. Remiantis tikrais duomenimis, pilnas modelis pakartoja, kad trūksta koreliacijos tarp vidutinio lošimo ir lošimo nuolydžio (ty logistinės regresijos nuolydis, kurio regresorius yra EV; r (32) = - 0, 091, p = 0, 624), o koreliacija paaiškėjo, kai buvo modeliuojami duomenys, naudojant modelį be azartinių lošimų paklaidos parametro μ (r (32) = 0, 78, p <0, 001). Be to, remiantis empiriniais duomenimis, visas modelis atkartojo dalinę koreliaciją tarp azartinių lošimų nuolydžio ir azartinių žaidimų pasirinkimų, kurie sutapo visame kontekste mažos vertės kontekste, kontroliuojant didelės vertės kontekstą (r (29) = 0, 490, p = 0, 007). Tai nebuvo gauta, kai duomenys buvo modeliuojami naudojant modelį be vertės funkcijos parametro α (r (32) = 0, 03, p = 0, 89) arba be konteksto parametro τ (r (32) = - 0, 08, p = 0, 663). Mes taip pat patikrinome, ar modelis, kuris geriausiai paaiškina duomenis (ty, kai α ir μ parametrai kinta, o τ nekinta per sesijas), galėtų atkartoti neapdorotas elgesio analizes. Taigi mes modeliavome duomenis pagal šį modelį ir nustatėme, kad trūksta koreliacijos tarp vidutinio lošimo ir azartinių lošimų nuolydžio (S1: r (32) = - 0, 05, p = 0, 786; S2: r (32) = - 0, 02, p = 0, 913; S3: r (32) = - 0, 09, p = 0, 624) ir dalinė koreliacija tarp azartinių lošimų nuolydžio ir azartinių žaidimų pasirinkimų, kurie sutapo visame kontekste mažos vertės kontekste, kontroliuojantį didelės vertės kontekstą (S1: r ( 29) = 0, 40, p = 0, 032; S2: r (29) = 0, 52, p = 0, 003; S3: r (29) = 0, 53, p = 0, 003). Tada modelį pritaikėme modeliuojamiems duomenims ir apskaičiuoti parametrai buvo susieti su tikraisiais asmenų parametrais ( τ : r (29) = 0, 85, p <0, 001; S1: α : r (29) = 0, 97, p <0, 001 ; μ : r (29) = 0, 92, p <0, 001; S2: α : r (29) = 0, 98, p <0, 001; μ : r (29) = 0, 91, p <0, 001; S3: α : r (29). = 0, 95, p <0, 001; μ : r (29) = 0, 94, p = 0, 001). Bendrai atliktos analizės patvirtina vidutinės grąžos modelį ir parodo, kad jis gali atkartoti neapdorotos elgesio analizę ir kad parametrus galima patikimai įvertinti.

Toliau įvertinome parametrų stabilumą tarp sesijų. Atskiri azartinių lošimų paklaidų parametrai μ buvo koreliuojami tarp sesijų (S1 ir S2: r (32) = 0, 797, p <0, 001; S1 ir S3: r (32) = 0, 854, p <0, 001; S2 ir S3: r (32) = 0, 882, p <0, 001), taip pat vertės funkcijos koeficientai α (S1 ir S2: r (32) = 0, 667, p <0, 001; S1 ir S3: r (32) = 0, 775, p <0, 001; S2 ir S3: r (32) = 0, 813, p <0, 001), atitinkančio šias priemones, kuriomis grindžiamas stabilus individualus požiūris į riziką.

Naujausi graužikų duomenų įrodymai rodo, kad dopaminas tarpininkauja pastarojo meto atlygio istorijoje rizikingam pasirinkimui (Stopper et al, 2014). Paklausėme, ar dalyviams įtakos neturėjo ankstesni rezultatai, kiekvienai sesijai įvertindami pasirinktą logistinį regresijos modelį, apimantį atlygio numatymo paklaidą ankstesniame bandyme (ty lygu nuliui, jei pasirenkate užtikrintą variantą, lygų piniginiam rezultatui, atėmus EV pasirinkus azartą) kaip numatytoją. Skaičiuojant šio modelio ir modelio, kuriame yra tik perėmimo parametras, BIC ir sudėjus visų sesijų BIC, pirmenybė buvo teikiama paprastesniam modeliui (BIC = 63798 vs BIC = 63491), o tai rodo, kad ankstesni rezultatai nedaro įtakos dalyvių pasirinkimams.

Vaistų manipuliacijos padariniai

Mūsų pagrindinis tyrimo tikslas buvo ištirti L-DOPA poveikį rizikuojančiam elgesiui, palyginti su placebu. Remiantis hipoteze, kad dopaminas padidina bendros rizikos prisiėmimą, pagal L-DOPA numatomas padidėjęs vidutinis azartinių lošimų procentas (Kakade ir Dayan, 2002; Friston ir kt., 2013; Rutledge ir kt., 2015; Rigoli ir kt., 2016b). . Remiantis mintimi, kad dopaminas daro įtaką skirtingiems atlygio dydžiams priskiriamai vertei, bus numatomas azartinių lošimų nuokrypio skirtumas tarp narkotikų / placebo (Berridge, 2007; Zhang ir kt., 2009). Priešingai nei dauguma ankstesnių tyrimų, šias dvi prognozes buvo galima atskirti, nes užduotyje du indeksai nebuvo koreliuojami. Be to, mes galėjome apsvarstyti galimybę, kad L-DOPA daro įtaką pasirinkimo tikslumui (Friston ir kt., 2013), kuris buvo naudojamas kaip bazinis pasirinkimo tikslumas ir absoliutus lošimo nuolydis. Galiausiai mes apsvarstėme L-DOPA įtaką kontekstiniam normalizavimui, apskaičiuodami kiekvieno tiriamojo produktą tarp azartinių lošimų nuolydžio ir azartinių lošimų procentų skirtumo, kai EV sutampa skirtinguose kontekstuose. Mes vadiname šią priemonę kaip pataisytą konteksto efektą ir ji buvo įgyvendinta siekiant užfiksuoti subjektų, kurie mieliau žaidė dideliais / mažais EV, norą, taip pat daugiau žaisti, kai tie patys EV buvo santykinai didesni / mažesni. Laikantis konteksto normalizavimo, pataisytas konteksto poveikis buvo reikšmingai teigiamas visuose seansuose (S1: t (31) = 2, 7, p = 0, 011; S2: t (31) = 3, 45, p = 0, 002; S3: t (31) = 3, 39, p = 0, 002). Tikėtasi, kad šiam indeksui turės įtakos mūsų manipuliavimas vaistais, remiantis hipoteze, kad skirtingi dopamino lygiai keičia konteksto normalizavimą. Galutinė prognozė, kurią mes apsvarstėme, yra tai, kad padidinus dopamino lygį, visos naudos bus subjektyviai mažesnės ar vertingesnės, todėl dalyvių, turinčių išgaubtų ir įgaubtų subjektyviųjų vertybių funkcijas (bet priešingomis kryptimis) vidutinis lošimas pasikeis.

Visiems dalyviams buvo paskirta ta pati dozė (150 mg) ir ankstesni pranešimai, kad L-DOPA poveikis gali priklausyti nuo kūno svorio (Zappia ir kt., 2002; Knecht ir kt., 2004; Chowdhury ir kt., 2013; Rutledge ir kt.). al, 2015), mes svarstėme galimybę, kad svoris tarpininkauja L-DOPA poveikiui. Remdamiesi ankstesne literatūra (Zappia ir kt., 2002; Knecht ir kt., 2004; Chowdhury ir kt., 2013; Rutledge ir kt., 2015), atlikdami analizę, naudojome kūno svorį, o ne, pavyzdžiui, susijusį kūno matą. masės indeksas. Norėdami atsižvelgti į kūno svorį, dalyviai buvo suskirstyti į mažo / didelio svorio grupes (remiantis vidutiniu padalijimu), o mišraus poveikio ANOVA elgesio priemonėms buvo atliekamos vartojant vaistą kaip tiriamųjų tiriamąjį, o svorio grupes - tarp tiriamųjų. Šių analizių rezultatai pateikti 2 lentelėje ir nerodo jokio pagrindinio ar sąveikos poveikio, išskyrus sąveikos poveikį vidutiniam azartui (3a ir c paveikslai; F (1, 30) = 4, 96, p = 0, 034). Išsamesnės analizės parodė, kad vaisto ir svorio sąveiką lėmė didesnis vidutinis azartinių lošimų procentas esant L-DOPA, palyginti su placebu, kurio svoris mažas (3a – c; t (15) = 2, 2, p = 0, 044), bet ne didelis - svorio dalyviai (3a ir c paveikslai; t (15) = 0, 5, p = 0, 625). Tai patvirtino panaši analizė, kurioje mes pastebėjome reikšmingą atvirkštinę dalinę koreliaciją tarp vidutinio azartinių lošimų procentų pagal L-DOPA ir kūno, kontroliuodami vidutinį azartinių lošimų procentą placebo metu (3b paveikslas; r (29) = - 0, 378, p = 0, 043). Tai patvirtina mintį, kad L-DOPA skatina rizikuoti. Svorio vaidmuo nestebina, atsižvelgiant į nusistovėjusį ryšį tarp šios kintamos ir veiksmingos vaistų dozės.

Image

a) vidutinis azartinių lošimų procentas, atsižvelgiant į vaistą (L-DOPA ir placebas) ir kūno svorį (didelis arba mažas). Didesnis vidutinis azartinių lošimų procentas L-DOPA metu, palyginti su placebu, buvo stebimas mažo svorio (t (15) = 2, 2, p = 0, 044), bet ne didelio svorio dalyviams (t (15) = 0, 5, p = 0, 625). b) L-DOPA poveikio (palyginti su placebu) santykis su vidutiniu azartinių lošimų procentu ir kūno svoriu, kai mėlyni apskritimai žymi moteris ( n = 16), o žali apskritimai - vyrus ( n = 16). Mes pastebėjome reikšmingą atvirkštinę dalinę koreliaciją tarp vidutinio azartinių lošimų procentų pagal L-DOPA ir kūno svorio, kontroliuodami vidutinį azartinių lošimų procentą placebo grupėje (b; r (29) = - 0, 378, p = 0, 043). Nustatyta reikšminga atvirkštinė dalinė koreliacija vyrams (r (13) = - 0, 516, p = 0, 049), bet ne moterims (r (13) = - 0, 078, p = 0, 782), galbūt dėl ​​viršutinės ribos efekto, nes moterys turėjo žymiai mažesnis svoris nei vyrams. Tai rodo, kad vidutinis azartinių lošimų procentas narkotikų poveikį padarė svoris, o ne lytis. c) Azartinių lošimų procentų skirtumas tarp L-DOPA (baltos juostos) ir placebo (pilkos juostos) skirtingose ​​tiriamųjų grupėse ir skirtingomis sąlygomis. Dalyviai grupuojami pagal dvi dimensijas: i) svoris, kai duomenys apie aukšto ir žemo kūno svorio grupes, sukurti remiantis vidutine padalijimu, atitinkamai pateikiami pirmoje ir antroje skydų eilutėse; ii) azartinių lošimų nuolydis (ty, beta svoris, susietas su EV pagal logistinį regresijos modelį pasirinktame lošime), kai duomenys apie dalyvius, kurių pirmojo užsiėmimo neigiamas ir teigiamas lošimo nuolydis rodomi atitinkamai pirmame ir antrame skydelių stulpeliuose; . Kiekvienai dalyvių grupei nurodomas vidutinis azartinių lošimų procentas ( y ašyje) kiekvienam iš keturių standartizuotų didėjančio EV dėžių, atskirtų kiekvienam kontekstui (LC: mažos vertės kontekstas; HC: didelės vertės kontekstas). Atsižvelgiant į vien tik mažo kūno svorio dalyvius, šis skaičius rodo padidėjusį vidutinį azartinių lošimų procentą vartojant L-DOPA, palyginti su placebu, visuose EV konteineriuose ir kontekstuose, tiek teigiamo, tiek neigiamo lošimo šlaito dalyviams (3 dėžė didelės vertės kontekste teigiamų lošimų šlaitų dalyviams yra išimtis, bet nėra statistiškai reikšminga). Tai patvirtina tai, kad trūksta sąveikos tarp skirtingų šiukšliadėžių ir manipuliacijos vaistu / placebu.

Visas dydis

  • Atsisiųskite „PowerPoint“ skaidrę

Norint įvertinti, ar svorio, kaip tarpininko, vaidmuo buvo painiojamas su amžiumi, dalyviai buvo suskirstyti į jaunas / senas grupes (remiantis vidutine padalijimu) ir mišraus poveikio ANOVA, vidutinis azartinių lošimų procentas buvo atliekamas naudojant vaistą, kaip tiriamųjų faktorius ir svoris. grupuojami kaip tarp tiriamųjų, tačiau neradome jokio sąveikos efekto (F (1, 30) = 0, 16, p = 0, 688). Tačiau panaši analizė, kurios lytis buvo tarp tiriamųjų, parodė reikšmingą sąveikos poveikį (F (1, 30) = 4, 54, p = 0, 041), ir mes pastebėjome didesnį vyrų svorį nei moterų (t (30) = 6, 21, p). <0, 001). Dėl šios priežasties lytis gali paaiškinti svorio ir narkotikų sąveikos poveikį vidutiniam azartinių lošimų procentui. Jei taip būtų, tikėtume, kad tarp L-DOPA svorio ir poveikio (palyginti su placebu) nebus jokio santykio vidutinis azartinių lošimų procentas pogrupiuose, būtent vyrų ir moterų. Priešingai šiai prognozei, mes nustatėme reikšmingą atvirkštinę dalinę koreliaciją tarp vyrų pagal vidutinį azartinių lošimų procentą, esant L-DOPA, ir kūno svorį, kontroliuodami vidutinį azartinių lošimų procentą placebo grupėje (r (13) = - 0, 516, p = 0, 049). Dalinio ryšio tarp moterų nebuvo nustatyta (r (13) = - 0, 078, p = 0, 782), galbūt dėl ​​lubų efekto, nes moterys buvo iš esmės lengvesnės nei vyrai.

Be to, mes apskaičiavome vidutinį L-DOPA azartinių lošimų procentą atėmus placebą ir apskaičiavome laipsnišką šio kintamojo regresijos modelį, kai prognozuotojais buvo laikomas ir svoris, ir lytis. Nepriklausomai nuo naudojamo konkretaus laipsniško metodo (ty laipsniško, į priekį ar atgal), regresijos modelyje visada buvo svoris (t (31) = 2, 34, p = 0, 026) ir neįtraukta lytis (t (31) = - 0, 60, p = 0, 55) kaip numatytojas. Šios analizės labiau atitinka galimybę, kad vidutinis azartinių lošimų procentas narkotikų poveikį padarė svoris, o ne lytis, taip pat ir ankstesnės išvados (Rutledge ir kt., 2015).

Atsižvelgiant į tai, ar dalyvių lošimų šlaitai buvo teigiami, ar neigiami pirmosios sesijos metu, tiriamieji taip pat buvo priskirti prie teigiamų / neigiamų lošimų šlaitų grupių. Norėdami išbandyti specifinį EV poveikį, suskirstėme skirtingus EV į dvi dėžes, vieną - į EV, kurie yra neigiami, palyginti su kontekstiniu vidutiniu EV (1–3 svaro ir 2–4 svarų diapazonai mažos ir didelės vertės kontekste, atitinkamai), o kita - EV, kurie yra teigiami atsižvelgiant į konteksto vidurkį (atitinkamai 3–5 svarų sterlingų ir 4–6 svarų sterlingų vertės mažos ir didelės vertės kontekste). Mes įgyvendinome mišraus veikimo ANOVA su vaistų ir EV šiukšliadėžėmis kaip tiriamųjų faktorius, o svorį ir azartinių lošimų nuolydį - kaip tarp tiriamųjų. Stebėjome reikšmingą vaisto ir svorio sąveikos poveikį (F (1, 28) = 4, 96, p = 0, 034) ir, nenuostabu, azartinių lošimų šlaito ir EV šiukšlių sąveikos poveikis (F (1, 28) = 46, 16, p <0, 001); visi kiti reiškiniai nebuvo statistiškai reikšmingi.

Apskritai šie duomenys rodo, kad padidinus dopamino kiekį L-DOPA, padidėja vidutinis azartinių lošimų polinkis ir šis poveikis nesąveikauja su EV ar su stabiliomis dalyvių nuostatomis labiau žaisti mažais ar dideliais EV.

DISKUSIJA

Tyrimas dėl rizikos, susijusios su rizika, yra svarbus dopamino vaidmens sprendimų priėmimo procese tyrimas. Apskritai, vaistai, didinantys dopamino lygį, padidina polinkį rizikuoti (Molina ir kt. , 2010; Cools ir kt., 2003; St Onge ir Floresco, 2008; Rutledge ir kt., 2015). Tačiau tai galima paaiškinti vienu ar keliais mechanizmais. Dopaminas gali padidinti bendrą azartinių lošimų patrauklumą neatsižvelgdamas į statymo vertes (Kakade ir Dayan, 2002; Friston ir kt., 2013; Rutledge ir kt., 2015; Rigoli ir kt., 2016b), gali paveikti vertę, priskiriamą skirtingiems atlygio dydžiams (Berridge), 2007; Zhang ir kt., 2009), padidina pasirinkimo tikslumą (Friston ir kt., 2013), tarpininkauja ankstesnių apdovanojimų įtakoje (Frank ir kt., 2004; Pessiglione ir kt., 2006; Stopper ir kt., 2014) arba poveikis kontekstinio atlygio normalizavimas (Tobler ir kt., 2005; Rigoli ir kt., 2016b).

Mes manipuliavome dopamino prieinamumu naudodami dopamino pirmtaką L-DOPA, o tiriamieji atliko užduotį, skirtą aukščiau išvardytoms galimybėms išskirti ir išbandyti. Mes pastebėjome, kad bendras vidutinis azartinių lošimų dažnis nebuvo koreliuojamas su pirmenybe lošti dideliais ar mažais EV. Ši išvada išryškina du nepriklausomus rizikos prioritetų komponentus: vieną susietą su pradiniu rizikos polinkiu, o kitą - subjektyviosios vertės funkcija. Mes taip pat stebėjome atlygio normalizavimą, nes azartinių žaidimų skirtumai skirtinguose kontekstuose dėl lygiaverčių EV sąveikavo su pirmenybe lošti dideliais ar mažais EV. Kitaip tariant, dalyviai, kurie teikė pirmenybę azartiniams lošimams su dideliais / mažais EV, taip pat labiau lošė, kai ekvivalentiniai EV buvo didesni / mažesni, palyginti su kontekstu. Kadangi tiriamieji keletą dienų vykdė eksperimentinius užsiėmimus, tai leido mums parodyti, kad individualūs rizikos prioritetai per visus seansus buvo stabilūs.

Mūsų pagrindinė išvada buvo, kad vartojant L-DOPA, palyginti su placebu, mažo kūno svorio dalyviai (didesnio bendro dopamino efekto pavardė) parodė didesnį vidutinį azartinių lošimų pasirinkimą. Sąveika su kūno svoriu nestebino, atsižvelgiant į fiksuotos vaistų dozės vartojimą ir nusistovėjusį ryšį tarp kūno svorio ir vaisto poveikio (Zappia ir kt., 2002; Knecht ir kt., 2004; Chowdhury ir kt., 2013; Rutledge ir kt.), 2015). Nors kūno svoris buvo susijęs su lytimi ir todėl negalima visiškai atmesti pastarojo kintamojo įtakos, faktas, kad vaisto poveikis koreliuoja su vyrų svoriu vyrams, rodo, kad svoris, o ne lytis sąlygojo L-DOPA poveikį.

Dopaminerginis poveikis pradiniam rizikos polinkiui nepriklausė nuo įvairių variantų verčių. Ankstesniame tyrime buvo pranešta apie panašų priemonės poveikį, panašų į čia įgyvendintą pradinį rizikos polinkį, ir nustatyta, kad azartiniai lošimai turi naudos, bet ne nuostolius (Rutledge ir kt., 2015). Tačiau to tyrimo metu nebuvo įmanoma pasakyti, ar poveikis priklausė nuo paties pelno, ar nuo to, kad visoms bandymams buvo teikiama pirmenybė, palyginti su visais kitais tyrimais, nes visi alternatyvūs bandymai buvo susiję su nuostoliais. Atvirkščiai, užduotis čia buvo susijusi tik su bandymų rezultatais, o mažo ir didelio potencialo pelnas turėjo neigiamą ir teigiamą valentą, palyginti su vidutiniu atlygiu už visus bandymus. Mes parodėme, kad padidėjęs azartinis lošimas pagal L-DOPA pasireiškia visuose laimėjimų tyrimuose, neatsižvelgiant į santykinį pasirinkimą, nes padidėjęs azartinis lošimas pagal L-DOPA buvo akivaizdus ir EV, mažesniems už visų tyrimų vidurkį.

Nuo vertės nepriklausomas (tačiau, pasak Rutledge ir kt. (2015), nuo galimo priklausomybės nuo valencijos) dopamino poveikis rizikai buvo aiškinamas kaip Pavlovijos požiūrio forma (Dayan ir kt., 2006; Rigoli ir kt., 2012, 2016c; Rutledge ir kt., 2015). Tai gali kilti dėl tyrinėjimo premijos, susijusios su galimai netikėtais rezultatais, arba, oficialiau kalbant, dėl vertės, priskiriamos rezultatų entropijai, susijusiai su tokiais konstruktais kaip smalsumas, vidinė motyvacija ir informacijos gavimas (Kakade ir Dayan, 2002; Tishby ir Polani, 2011; Friston ir kt., 2013; Rigoli ir kt., 2016b). Toks paaiškinimas atrodytų įrodymais, kad dopaminas, rizikingas pasirinkimas ir smalsumas mažėja su amžiumi (Giambra et al, 1992; Deakin ir kt., 2004), taip pat su nustatytu dopamino ryšiu su jausmų siekimo asmenybės bruožu (Ratsma ir kt.). al., 2001; Norbury ir kt., 2013). Kita galimybė yra tai, kad padidėjęs dopamino lygis padidina teigiamų rezultatų tikimybės vertinimą (Friston ir kt., 2013), čia atitikdamas įsitikinimą, kad didesni rezultatai yra labiau tikėtini po lošimo. Tai taip pat atitinka įrodymus, kad L-DOPA padidina optimizmo tendencijas (Sharot ir kt., 2009a), ir išvadomis, rodančiomis, kad amfetaminas (vaistas, padidinantis dopamino ir norepinefrino kiekį) paverčia neigiamą susijaudinimą (baimę) į teigiamą susijaudinimą ( jaudulys) (Knutson ir kt., 2004).

Mūsų duomenys nepagrindė teiginio, kad dopamino lygio padidinimas turi įtakos vertės funkcijos išgaubtumui ar įgaubtumui (Berridge, 2007; Zhang ir kt., 2009). Tai rodo, kad padidėjęs rizikos prisiėmimo elgesys pagal L-DOPA negali būti aiškinamas kaip padidėjęs svoris, skiriamas didesnėms atlygio sumoms. L-DOPA taip pat paliko nepakeistą pasirinkimo tikslumą (Friston ir kt., 2013), matuojant arba atstumu tarp vidutinio azartinių lošimų procentų ir 50%, arba absoliučiuoju azartinių lošimų nuolydžiu (nurodantį, į kokią pinigų sumą buvo atsižvelgta). Be to, mes neseniai pastebėjome ryšį tarp pasirinkimo ir neuroninės adaptacijos prie kontekstinio atlygio pasiskirstymo dopaminerginėje vidurinėje smegenyse (Rigoli ir kt., 2016b). Tačiau čia neparemta prognozė, kad individualaus pasirinkimo kontekstinis pritaikymas bus keičiamas dopamino kiekiu.

Mes taip pat apsvarstėme hipotezę, kad padidinus dopamino lygį reikštų, kad visos premijos bus subjektyviai mažesnės ar vertingesnės, todėl dalyvių, turinčių išgaubtų ir įgaubtų subjektyviųjų vertybių funkcijas (bet priešingomis kryptimis) vidutinis lošimas pasikeis. Tačiau mūsų išvados taip pat nepatvirtino šios prognozės, leidžiančios manyti, kad dopaminerginis lygis gali būti nesusijęs su atlygio normalizavimu.

Kad dopamino ir dopaminerginės manipuliacijos daro įtaką mokymuisi, yra gerai įrodyta (Frank ir kt., 2004; Pessiglione ir kt., 2006; Shohamy ir kt., 2006; Rutledge ir kt., 2009; Guitart-Masip ir kt., 2012; Shiner ir kt., 2012; Chowdhury). et al., 2013), ir įrodyta, kad tai yra svarbu priimant sprendimus rizikuojant (Stopper et al, 2014). Tačiau mūsų tyrime pastebėtas poveikis greičiausiai nepriklausys nuo mokymosi, nes atlikdami užduotį neradome įrodymų, kad pasirinkimui turėjo įtakos ankstesni rezultatai. We stress that our findings do not go against the hypothesis of dopamine being involved in learning, but demonstrate instead that manipulating dopaminergic transmission has effects on behavior that go beyond dopamine's established role in learning. We also highlight some important limitations of the study. First, the monetary amounts used are small, and hence whether this effect is present also with larger amounts that may be more relevant to real-world economic decisions remains an open question. Second, the use of monetary incentives leaves unanswered the question as to whether our effects can be observed also in the presence of other incentives, such as food or drugs including those known to affect the dopamine system. Third, dopaminergic effects on cognition can follow an inverted U-shape function (Cools, 2006), raising the possibility that a gambling propensity might be maximal at a certain dopamine level and decrease as one departs from this level. Using multiple dosages in future research might reveal a non-linear relationship between dopaminergic transmission and risk-taking behavior. Finally, a question that remains open is whether the effect of L-DOPA described here is more closely related to an influence on phasic or tonic dopaminergic activity, as it is still unknown whether L-DOPA acts more on phasic or tonic processes (Floresco et al, 2003; Niv et al, 2007), a question that techniques like pharmacology combined with microdialysis and cyclic voltammetry could address (Hart et al, 2014; Hamid et al, 2016).

In conclusion, we studied the role of dopamine in decision-making using a gambling task that allowed us to separate several aspects of choice behavior. Boosting dopamine levels enhanced a baseline propensity to take risks, but had no effect on any other aspect of choice behavior. This raises the possibility that dopamine modulates the attractiveness of surprising outcomes or increases an optimism bias. Such a finding is of potential interest in clinical populations, and suggests the possibility that patients with abnormal dopaminergic functioning or under dopaminergic treatment (eg, Parkinson's disease patients) are differently attracted by surprising outcomes. This may help not only in understanding psychopathologies such as gambling and drug abuse, with well-known links with dopamine and risk behavior, but also other conditions in which dopamine is implicated in connection with aberrant salience (Kapur, 2003), such as schizophrenia and attention deficit hyperactivity. In addition, these and similar data may suggest that one should consider measures associated with endogenous dopamine levels, such as genetic information (Frank et al, 2007), as possible biomarkers for screening individuals at risk of pathological gambling.

FINANSAVIMAS IR ATSKLEIDIMAS

Autoriai teigia, kad interesų konflikto nėra.

Papildoma informacija

„Word“ dokumentai

  1. 1.

    Papildoma informacija

    Neuropsichofarmakologijos tinklalapyje (//www.nature.com/npp) pridedama papildoma informacija