2014年3月19日
この記事では、食品関連の動機およびヒトにおける食品関連の目標値を測定するためのメソッドのセットを記述します。
次の実験の全体的な目標は、さまざまな食品報酬に対する個人の動機と、それらに起因する価値を客観的に測定することです。モチベーションを調べるためのある実験では、参加者は勝つために働くか、異なる報酬を見る必要があります。サブリミナル・モチベーションをテストするために、潜在的な報酬が意識的に認識されないほど短時間提示され、参加者がサブリミナル報酬のために働く意欲が測定されます。
別の実験では、参加者がさまざまな食品報酬に金銭的価値を置く必要があるため、簡単に理解して比較できる価値の尺度が得られます。これらの実験は、脳の活動とモチベーションを相関させるためにMRIスキャナーでも行われます このような実験は、過食症や肥満における選択された薬物治療の潜在的な有効性を実証するために使用できます。この手法が自己申告などの既存の尺度よりも優れている点は、食品関連のモチベーションと評価を客観的に測定できることです。
この手法に不慣れな人は、文献にグリップ力タスクの例があまりなく、タスクの設計方法と設定方法について完全かつ明確な説明がないため、苦労する可能性があります。私たちがこれらの方法を開発するというアイデアを最初に思いついたのは、食品の報酬価値を変化させる新しい抗肥満剤の効果を調べるための対策を設計しようとしていたときでした。そして、これらの方法が私たちに提供してくれたのは、彼らが治療によってどのように影響を受けたかを調べることができる、食物報酬の客観的な尺度でした。
テキストプロトコルで説明されているように、力トランスデューサーデータ収集システムと刺激ラップトップをセットアップします。グリップ力トランスデューサをテーブルに置き、ベースライン測定値を収集して、最大の随意収縮基準を取得します。被験者は、握力トランスデューサーを腕で快適な位置に保持し、トランスデューサーをできるだけ強く握ります。
5回は、5回の運動の平均をタスクの最大キャリブレーションとして取ります。相対報酬アプリケーションは、高カロリー食品、低カロリー食品、および性別固有の報酬非食品の3つの報酬カテゴリから6つの画像を使用し、女性または男性のいずれかが、健康なボランティアグループによって主観的な好みについて独立して評価された画像を持っています。すべての画像が他の 2 つのカテゴリのすべての画像とペアになるように、画像のペアを作成します。
ペアを釣り合わせて、各画像がデフォルトの画像と非脂肪画像として同じ回数の試行で表示されるようにします。トライアルは、2つの画像を並べて表示するところから始まります。1 つは大きくてはっきりと見える既定の画像で、もう 1 つは小さく不明瞭な既定以外の画像セットです。
非脂肪画像を参加者の最大随意収縮の 10% で最大サイズに拡大するために必要な力。次に、参加者に試行の構造を説明します。トランスデューサーを絞ると、非脂肪画像のサイズが大きくなり、同時にデフォルトの画像のサイズが小さくなることを示します。
参加者に、彼がどれだけの努力をするかに応じて、彼が選んだように画像を見ることができることを伝えます。その後、参加者を一人にしてタスクを完了させます。タスクの完了には約 22 分かかり、タスクの過程で、被験者は 216 組の画像を評価します。
食のモチベーション課題には、おいしい食べ物、甘い食べ物、中立的な非食べ物の3つの刺激を選択します。各カテゴリについて、意識的な試行用とサブリミナル的な試行用の画像 2 つの画像を収集します。Photoshopなどのグラフィック編集ソフトウェアツールを使用して、すべての画像を同じ輝度と同じパターンの背景にフォーマットし、画像の端をぼかします 1回のパスを使用して、すべての画像をランダムにスクランブルしてマスク画像を作成し、それらをブレンドして合成画像を作成します。
参加者に試用形式を説明します。提示された画像は、一部の試練では見づらい場合があることに言及し、彼が自分の直感に従うことを提案します。液面のグラフィックが表示されたら、力変換器を握って、提示されたばかりのアイテムに向かってポイントを獲得できることを参加者に伝えます。
フィードバックは信頼できないこと、そして彼は自分の努力を自分で判断し、液面のグラフィックに頼るべきではないことを説明します。被験者の目が何かを見つめるように、画面の中央にプレゼンテーションを行うことからトライアルを開始します。意識的な試行では、マスクを 200 ミリ秒間提示し、続いて刺激画像を 200 ミリ秒提示し、マスクを 100 ミリ秒間提示します。
サブリミナル・プレゼンテーションでは、マスク画像を200ミリ秒、刺激画像を33ミリ秒、マスクを再び267ミリ秒提示します。応答ウィンドウに液面グラフィックが画面に表示されると、参加者は選択したとおりにグリップ力トランスデューサに力を加えます。液面図はリアルタイムで提供しますが、信頼性の低いフィードバックは、必要な数のブロックでタスクを実行し続けます。
タスクが完了したら、マスキング手順がどの程度うまく機能したかを被験者に尋ねます。また、被験者に、メインタスクのようにマスクされた刺激を提示し、その後に2つのオプションを提示し、参加者にどちらが提示されたばかりかを示すように依頼することにより、強制選択識別を実行させます。信号検出理論に従って識別可能性指数を計算します。
マスキングがうまく機能している場合、MRIスキャナーで把持力タスクを実行するには、識別可能性指数をゼロに近づける必要があり、制御室のモニター画面はMRIスキャナー室内の画面に投影されます。スキャナー内では、参加者はスキャナーヘッドコイルに取り付けられたミラーを介して投影を見ることができ、参加者の応答を記録し、制御室にある圧力トランスデューサーに接続された食いしばり力のゴム球が使用されます。クレンチフォースバルブのベースラインを収集し、バルブとトランスデューサーの針の間の接続をテストします。
参加者、クレンチフォースバルブ、および放射線技師が参加者をスキャナーで準備して配置すると、タスクを実行する準備が整います。タスクを実行します。他のFMRIパラダイムと同様に、刺激が表示されると、参加者は食いしばり力のゴム球を絞ることによって応答します。
オークションプロトコルには、それぞれが1つの食品をフィーチャーした一連のラウンドが含まれ、タスクの開始前にすべての食品を同じ皿と背景で撮影します。画像に写っている実際のプレートを参加者に見せることで、スケール感を的確に感じていただけます。参加者に固定の金銭的予算を与えます。
たとえば、3ポンドです。参加者に、オークションのいくつかのラウンドを経て、各ラウンドで異なる食品が提供されることを伝えます。彼は、0ポンドから3ポンドまで10ペンス刻みで各ラウンドに入札することができます。
オークションの終了時に、カウントされるラウンドとして1つのラウンドのみが選ばれることを参加者に伝えます。したがって、彼は異なるラウンドにまたがって3ポンドの予算を費やす必要はありませんが、彼がまだ3ポンドを費やすかのようにすべてのラウンドを扱うことができます。参加者に、コンピューターが各ラウンドで彼に対して入札することを伝えます。
選択したラウンドでコンピューターを上回った場合、彼は食品を獲得し、コンピューターが入札した金額のみを支払う必要があり、残りの小銭を保持することができます。しかし、コンピュータが彼の入札を上回ったり、それに見合ったりした場合、参加者は食べ物を手に入れることはできませんが、それでもお金を保持することができます。これらの一連のルールを考えると、このオークションで入札するための最善の戦略は、提供されている食品に対して彼が実際に支払う意思のある金額に最も近い金額を入札することであることを参加者に説明します。
相対報酬テストのベースラインでの新規ミューオピオイド拮抗薬の第2相研究では、プラセボまたはミューオピオイド拮抗薬による治療後の高脂肪食品よりも、すべての被験者が及ぼす握力が高脂肪食品の方が有意に大きかった。高脂肪食品と低脂肪食品の画像に加えられる力の差は、薬物治療を受けている被験者にとってもはや重要ではありません。これらの画像に対する主観的な嗜好は高かったにもかかわらず、高脂肪食品の画像に対する力の行使と嗜好評価との相関関係は、両グループのベースラインで、28日目に別々にここで再び示されています。
これら 2 つの測定値の間の相関関係は、ベースライン時と治療終了時のプラセボ群で見られますが、薬物群では失われます。プラセボ群と薬物群で報酬のある非食品画像を見るために行使された力、および同じ画像の嗜好評価は、報酬を与える非食品画像に対する動機または主観的な好みに有意な薬物効果がないことを示しました。食物のサブリミナルモチベーションを調べる実験では、被験者は最初に空腹時にテストされ、次に毎日のカロリーの30%を与えられ、この満腹状態で再度テストされました。
ここに示すように、食べ物を摂取すると空腹度が減少し、満腹度の評価が増加しました。各テストセッションで。被験者には、200ミリ秒という比較的長い時間または33ミリ秒の非常に短い時間、マスクされた食品の画像が表示され、握力トランスデューサーを絞って、2回目のテストセッションで提示されたばかりの食品に向かってポイントを獲得することができました。
満腹後、被験者は消費したばかりの食物に対してはあまり運動しませんでしたが、意識に関係なく他の食物に対しては依然として搾り取られました。このFMRI研究では、被験者はスキャナーのグリップ力バルブを絞って、高カロリー食品、低カロリー食品、中性非食品の3つの異なるカテゴリのアイテムに対してポイントを獲得しました。被験者は、報酬の高い食品と報酬の低い食品に対して、より高いモチベーションを示しました。
この研究では、満腹感が被験者の食事報酬を支払う意欲に及ぼす影響をテストしました。これは、研究食の満腹後に減少した正規化された平均入札額で見ることができます。減少は、彼らが満足していた食品と類似した食品と異なる食品の両方で見られました。
基本的に、満腹感の一般的な効果はありましたが、感覚特有の満腹感効果はありませんでした。このビデオを見た後、これらのグリップ力測定を開発および使用する方法と、オークションに支払い、それらを自分の研究課題に答えるためにそれらを適応させる意欲について十分に理解しているはずです。
この記事は、人間における食物関連の動機付けと目標価値を測定するための一連の方法について説明しています。実験は、様々な食物報酬に対する個人の動機付けと、それらに割り当てる価値を客観的に評価することを目的としています。
Objective quantification of food reward motivation and goal value addresses a critical gap in preclinical obesity research, where subjective self-reports limit translational confidence. By providing measurable endpoints for hedonics, motivation, and willingness to pay, these methods enable mechanistic de-risking of anti-obesity compounds targeting reward pathways. This supports data-driven go/no-go decisions in early discovery and improves predictive confidence for clinical efficacy in binge eating and obesity indications.
The method fits within the discovery continuum from target hypothesis testing through lead identification to preclinical validation, particularly for compounds modulating food reward valuation.