Name: 不安定になると危険な飲酒に不適応報酬記憶を書き換えのため予測誤り駆動型の検索手順 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-01-05T12:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 5 s
Description: 学ぶ予測誤り駆動型の記憶検索手順により、過度の飲酒に関連する不適応報酬記憶を再活性化・不安定化する方法です。ビール関連刺激の快感性評価を用いて、記憶再統合ウィンドウを開き治療介入の可能性を評価します。

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英国医学研究評議会の助成金によって完全に資金が供給されたこの仕事 (参照を許可: 氏/M007006/1) Sunjeev Kamboj とラヴィ Das に授与されます。メモリ検索の手順の洗練およびキュー画像のソースの恵み gale 社が行った。操縦手順貢献のケイティ ・ ウォルシュとジョシー Hanniford に感謝したいと思います。

すべての著者はある知的、財政、または生物医学的利益相反を開示します。

本プロトコルでは、アルコール配信 (検索 + PE) 確率を最大化する予測誤差を明示的に生成するアルコール MRM 検索プロシージャ MRMs は不安定に自然主義的なアルコールをについて説明します。この検索の手順は、最近の実験的作業メモリの不安定化予測誤差の必要性を示すと消長過程60を魅力的なのアカウントを取る。それは 2 つの論文28,46以降の行動介入 (counterconditioning および認知的再評価) からアルコール MRMs の指数の最も深遠な変化を生成するが示されているし、さらにいます。創薬モデルで検証。プロシージャが、PE を内蔵するいないとの評価のためのプラットフォームとして使用する必要があります他のメモリ再活性化技術を大幅に改善を表しますこの効果は学習履歴の独立するが表示されます、ので後不安定不適応の飲酒行動を減らすため介入。技術のような洗練さは、reconsolidation フィールド (下記参照) に null の所見に照らして特に重要です。また、RET + PE 法かなり応用の意義には、さまざまな検索後の再学習方法との組み合わせで適用される場合があります。たとえば、我々 は意味記憶と RET + PE 再評価、一般的認知行動療法46で使用される典型的な適応的感情調節技術によって続いて使用して渇望に及ぼす影響を実証しました。
手順は簡単に参加者のグループの特徴に合うように変更されます。たとえば、counterconditioning 中に CS + s で使用される刺激は、ワインの写真、参加者は主にワインを好む場合変更できます。また、プロシージャはタバコ喫煙者で採用されている場合は、喫煙関連刺激を使用できます。
効果的な counterconditioning は、強力な嫌悪感の手がかりに依存します。消長の中に十分な学習を確保するため、強力な嫌悪反応を誘発する可能性のある visual の Ucs を選択します。これらは視覚的な手掛かりであるが味覚嫌悪感 (例えば、汚染関連画像; 食品腐敗の画像) に関連性がある必要があります。(ここでは使用濃度でデナトニウム安息香酸) 以外の代替味覚 UCS を使用する場合強く苦味応答を活性化する化合物をお勧めします。
期待の違反を使用して、それは理論的には他の方法を使用して PE を生成することが、不安定でその有効性は確実報酬思い出をエンコードが未だ示されるべき。我々 が試験的我々 はこの手順46を使用して説得力のある、メモリ変更を示さなかったがアルコール (予期せず苦い味のアルコールを使用して) の予期しない切り下げを伴う代替手順。
グループに参加者のランダム化は、特性アンケート対策基準の違いを防ぐ必要があります。この場合、ただし、これらの違いは結果の混合効果分析における変量効果としてモデル必要があります。著者をお勧めします、補足のアプローチは、検索と counterconditioning 日前日は余分なベースラインを含めることです。これにより、既存のグループの違いは、これらの違いの信頼性のより良い評価と研究者のような違いを防ぐためにグループを層別ランダム化のオプションを与えます。
効果的な PE を生成するために参加者が検索時に関連する意外な発生を経験することが不可欠です。期待の違反を使用すると、ここで説明されているように、彼らは誤っていないが指示される時点でアルコールを消費しないように、参加者がこのステップの間に観察されるを確認します。これに関連して、参加者がアルコール報酬への期待を生成した後アルコールを保留する実験者の意図の認識が不可欠です。そのため、プロトコルには詐欺の必要度が含まれます。デブリーフィング、時に参加者が他の人とプロトコルを説明する必要があることを認識を確認します。
証拠の手順はしっかり思い出を不安定し、そう確率を最大化するために設計されていますが、現在は不安定化が発生したかどうかを評価する独立した手段はありません。これはの日付にすべての手順メモリ不安定化の制限と後不安定化介入試験での null の効果、解釈が難しいの介入または失敗を効力感が低いため十分になるなど、MRMs を最初の場所で不安定に。
訓練を受けた非刺激する Ret + PE 依存 counterconditioning 効果の顕著な一般化は、臨床実施のため有望視されるこのアプローチです。ただし、有効性の実証は、問題飲酒、アルコール使用障害を持たないと実験 (非臨床) の設定に制限されます。
関連して、手順は簡単に合わせられるが、それは不明で RET + PE プロシージャが (変更されたフォーム) に同様に効果があるかどうかで人口を使用して別の (不法な) 物質 MRMs の不安定化に。ほうが効果的な少なくともアルコール MRMs はもっと overlearned する可能性が高い、堅牢で、ほとんど麻薬の MRMs よりクロス コンテキストと考えています。ただし、実験的に検証することはこれと提示キューの数の変動または彼らの正確な性質をどのように敏感なプロシージャの有効性は知られているではないです。したがって、異なる薬剤を使用して人口の手順と異なる検索手がかりとして人口固有報酬 maladaptations 後不安定化介入を仕立ての実験をお勧めします。
-上記測定問題を解決するには、すなわち効果的なメモリ不安定化 - を推論する後不安定化介入の有効性への依存の不安定化の主体的な取り組みが必要です。我々 はこの問題を解決するための脳波と精神生理学的手法を開発している現在、これらはリクエスト完了時になります。
この技術の臨床的有用性を確立するには、問題飲酒の重大度の範囲にわたって実装が必要。さらに、この手順を治療を求める人々 に受け入れられるかどうかを決定する臨床指向の研究が欠かせない。

過去 20 年間ルイスと同僚1の精液の仕事の建物はメモリ reconsolidation2,3のプロセスを介して確立された (連結) 思い出の可塑性の前例のない可能性を強調しています。.消長思い出が取得した4が特定の状況下で発生して5と分子6における異なる段階 2 つの一時的で構成されます: 初期不安定化7およびそれに続く restabilization8.次の検索による記憶の不安定化、記憶入力新規情報9,10,11定款を変更される可能性が 'アクティブ'、可鍛性の状態,12、または弱体化の分子経路の薬理学的干渉 restabilization13,14,15,16に必要です。この '消長のウィンドウ、' の不安定化と restabilization、間隔 1 〜 6 時間を持続させるし、病因における重要な役割を果たすと考えられている不適応報酬思い出 (MRMs) を直接妨害するユニークな機会を表します17、進行18、および物質のメンテナンス19,20は、アルコール使用障害のような疾患 (泡) を使用します。
MRMS が団体に可用性、環境刺激または '薬キュー' リンク パブロフ メカニズムを通じて形成し酔わせると報酬薬21の効果です。MRMs 顕現22より価値のある薬剤の手がかりを吹き込むとやる気を起こさせるプロパティこれらの手がかりをつかむ注意23、その渇望をトリガーし泡を持つ人々 に薬を求めて使用行動に動機を与えます。これら MRMs したがって薬物キューが発生24再発をトリガーするために責任があると考えられています。泡の長期的な臨床管理の主な課題は、したがって再発21の発生率を減らす必要があります、拡張機能によって、薬物摂取を促進する MRMs の能力を減らすことです。消長ウィンドウは、彼らが再発に寄与しにくいフォームに安定している間 MRMs を更新することによってこの目的を達成するためにエキサイティングな機会を提供しています。
最近の研究は、これは純粋行動介入10,25を使用して達成することができますを示しています。これらは、ヘロイン中毒者26、喫煙者27、危険な飲酒28渇望と薬剤関連の報酬メトリックの深い削減を生成できます。それらを不安定にする MRMs (薬の手がかりを通常簡単に暴露) の簡単なリマインダーを与えるし、その後再関連付けることによって薬物キュー薬剤 (絶滅)、または嫌悪の成果 (counterconditioning)29の欠如と MRMs が安定している間、薬手がかりと成果との間の関連付けは、更新されたより適応形で安定します。これらの書き直された MRMs 再発はサポートされなくなりました。これらの唯一の違い標準的な絶滅または counterconditioning の介入が MRMs - 薬物 cue - 学習の介入前に簡単な露出によって作り出したの不安定化と検索。彼らしたがって通常 '検索絶滅' または ' 取得-counterconditioning' 介入として呼ばれます。
しかし、今これらの介入30,31,32,33と矛盾する結果を示す研究の重要な体があります。これは、部分的に可塑性促進蛋白質34発現の個人差によって説明されるかもしれない。ただし、検索は必要が十分ではない4,35,36メモリ不安定化のため、メモリが不安定またはないかどうかを決定する特定の境界条件もがあります。研究にするこれらの境界条件だった可能性が高い手術範囲も変化。これらの条件の中でチーフがメモリ年齢 (年代学)37と強度 (強化履歴)38,39, アラーム トライアル5の期間との不一致35,の発生予測エラー (PE)41,42,43として知られている、リトリーブ中に予測と実際の結果の間の40 。PE は中央報酬 '学習信号'44,45学習の過程で減少すると、これらの要因が相互に関連します。PE は、経験から予測の誤りを反映したメモリでエンコードされた予想される結果と実際の結果の違いをエンコードします。学習を計上する PE の発生を最小限に抑えることです。MRMs - これは長年にわたって形成している - のような古い、強く鉄筋の思い出では、さまざまな状況で成果の非常に良い予測力があります。など、不安定化抵抗でこれらのトレースを贈る通常の条件下で MRMs が取得されるとき、小さな PE が生成されます。
この知識を活用し、検索とアルコール MRMs 検索で PE を最大化することによって不安定になるこれらの思い出の尤度を最大化することを目的 (検索 + PE) の PE 生成手順を開発しました。私たちは、その後 counterconditioning を引き起こす危険な飲酒28,46MRMs アルコールの包括的な更新を示しています。本稿では検索 + PE の実装を説明しますこれらの思い出を書き換える感覚 counterconditioning 技術と共に MRMs、アルコールが不安定になるための手順。
検索 + PE 手順の最後の瞬間に飲酒を防止しアルコール報酬の参加者の平均を最大化することばによる命令を使用します。厳密学習歴史の知識がなくてもこの PE の最大化は推定 MRMs 不安定化の可能性を最大化し、指標の改善の後不安定行動介入の効果をテストするためのプラットフォームを提供します不適応報酬メモリ。ここで我々 は28その他後続の嫌悪感に基づく counterconditioning でこの手順を実装する方法について述べる29 MRMs を更新するための効果的な学習法に示されています。ただし、検索 + PE 代替ポスト検索薬物介入と学習に基づく介入25の他の多くの形態との組み合わせでは手順もされる可能性があります。

<table><tbody><tr><td>マルチピペット M4 x 1</td><td>Eppendorf</td><td>4982 000.012</td><td>Bitrex</td></tr><tr><td>Combitips advanced 0.2ml x 1000</td><td>Eppendorf</td><td>0030 089.413</td><td>マイクロピペット用シリンジチップ Bitrex</td></tr><tr><td>Simax 100ml 測定シリンダー</td><td>フィリップ・ハリス</td><td>B8A73325</td><td>任意の適切な測定シリンダーを使用することができます</td></tr><tr><td>Bitrex (2.5% w/v aqueaous Denatonium Benzoate解決策)</td><td>Mcfarlan Smith</td><td>N/A</td><td>Bitter solution for counterconditioning drink UCSs</td></tr><tr><td>International Affective Picture System images</td><td>International Affective Picture System (Lang et al, 2008)(</td><td>http://csea.phhp.ufl.edu/media/iapsmessage.html)</td><td>Margaret Bradleyからの要請に応じて&nbsp;</td></tr><tr><td>1024 x768カラーディスプレイを搭載した刺激プレゼンテーションモニタ</td>(<td>最小Dell&nbsp;</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>Eyelink 1000 コアシステム</td><td>SR Research</td><td>卓上型マウント</td><td>その他アイトラッキングシステム使用可能</td></tr><tr><td>Experiment Builder</td><td>SR Resesarch</td><td>N/A</td><td>その他のシステム(Presentation/MATLAB/ePrime/Psychopyなど)使用可能</td></tr><tr><td>DataViewer</td><td>SR Resesarch</td><td>N/A</td><td>アイトラッカーのセットアップに適したソフトウェアを使用</td></tr><tr><td>SPSS 21.0 for Windows</td><td>IBM</td><td>Baseパッケージ</td><td>任意の適切な統計ソフトウェアを使用してください</td></tr><tr><td>ライオン アルコメーター 500</td><td>ライオンラボラトリーズ</td><td>N/A</td><td>任意の正確なアルコール呼気検査装置を使用することができます</td></tr><tr><td>テルモ 5mlシリンジ</td><td>MediSupplies</td><td>PMCO595</td><td>任意の5mlシリンジを使用することができます</td></tr><tr><td>ミニテーブルトップスケール</td><td>オンバランス</td><td>MTT-200</td><td>任意の高精度スケールを使用することができます</td></tr><tr><td>ノンアルコールビール</td><td>バイエルン</td><td>N/A</td><td>アクロホリックビール以外のブランドであれば何でも構</td></tr></tbody></table>いません

不安定になると危険な飲酒に不適応報酬記憶を書き換えのため予測誤り駆動型の検索手順

A Prediction Error-driven Retrieval Procedure for Destabilizing and Rewriting Maladaptive Reward Memories in Hazardous Drinkers

不適応の報酬の思い出 (MRMs) が次の検索以降の新しい学習によるその修正を許可する特定の条件の下で不安定になり。しかし、堅牢な (十分なリハーサル) 年代順に古い MRMs など物質の基礎となる使用障害、不安定にしない簡単に取得するときとします。キーの取得中にメモリの不安定化の確定は、予測エラー (PE) です。危険な飲酒で具体的に PE の世代したがって MRM の不安定化の可能性を最大化することを目的とするアルコール MRMs 検索手順について述べる。プロシージャは、明示的にアルコール消費量の平均を生成する、典型的なアルコール キュー画像 (検索 + PE) の簡単なセットのプレゼンテーション、次この期待 (源泉徴収アルコール) に違反している必要があります。制御手順を同じキュー映像提示を伴うが、最小限 PE (PE 取得無) を生成する消費されるアルコールを許可またはオレンジ ジュース キュー (検索 + PE) を提示することによってアルコール MRMs、検索せずに PE を生成します。その後、消長する前にアルコール キュー報酬関連付けを書きなおすことによって MRM の不安定化をプローブする感覚の嫌悪感に基づく counterconditioning 手順をについて説明します。このプロシージャ ペア アルコールは、病原体の嫌悪感と味覚嫌悪感を生成する非常に苦い味見ソリューション (デナトニウム安息香酸)、イメージのキューします。次の検索 + PE、しかし、ないの検索 + PE または PE 取得無、counterconditioning MRM 書き換えによってアルコール キュー評価、注意の捕捉とアルコール渇望の削減を持続的なインデックスとしての証拠が生成されます。

主観的な措置の基準でグループ平均を比較します。グループはアルコール、嫌悪感感度/性向、ソクラテスと NAEQ のスコアと瞬間的な渇望の基準摂取量の相当する必要があります (ACQ-今)。解析を続ける必要があるかどうか、ベースラインにこれらの対策の違いがあります、ランダム効果59に含まれる混合効果モデルとこれらのメジャーを使用して。これらの解析のパフォーマンスは、ここでは説明しません。結果としてこれで各グループのレポートの肯定的なアルコール飲酒測定の頻度を評価します。
を通じて絵と対になって繰り返される s を減らす大幅 + CS + s と CS の快評価 (前に counterconditioning)、ベースラインで差は認められなかったが、counterconditioning ビール CS 快評価の試験に分岐し、苦い飲み物 Ucs。CS + s と CS-s は、ベースラインで異なる場合、ランダムを傍受し、斜面を混合効果モデルを使用して、これらのデータを分析します。CS s 決して Ucs、快さの減少を示していないので、ペアになっています。図 2 (Dasらから代表的なデータで示されているように、counterconditioning が成功すると、されている場合相互作用試験 (ベースライン、裁判 1, 2, 3 & 4) x (CS + 対 CS-) CS 型で表されます28)
MRM ネットワークの書き換えの証拠はアルコールの刺激を愉しむ評価の一般化された減がでない中立的な刺激 (8 日) フォローします。RET + PE 群では、減らされた快評価された CS の + s (ビール CS + s) 検索/counterconditioning タスクで使用するだけでなく、新しいビールの応答で明らかとワインの画像で初めて評価フォロー アップ。統計学的にこれは明らかに CS 型 (ビール CS + ニュートラル CS-小説ビール, 小説ワイン) x (RET + PE、RET + PE、RET ありません PE) グループの相互作用。Dasらからこのパターンを示す例の結果28は、図 3のとおりです。
オプションの注意バイアス タスクの結果のこのパターンを調べます。注意バイアスは、対象となるアルコール画像 - 滞留時間として計算されます構成一致非ターゲットのペア画像上滞留時間。0 のスコアがバイアスを示しません、肯定的なスコア アルコール刺激と負のスコアに向かって注意バイアス アルコール写真に眼球運動嫌悪感。Dasらの代表的な結果28は、図 4のとおりです。アルコールでイメージをフォロー (8 日) に眼球運動嫌悪感が x の CS 型相互作用の重要なグループによって示される生産された RET + PE 群のみ、見ることができます。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56097/56097fig1.jpg"> 図 1:3 つの検索グループおよび予測エラー手順の概略図。 省略へのキー: RET + PE = 検索 + 予測誤差;アルコール記憶を取得して源泉徴収アルコールが想定しているグループ。RET + PE 無= 検索 + 予測エラー;アルコール記憶を取得し、期待どおりにアルコールを消費するグループ。いいえ RETPE +検索 + 予測エラー = なしこのグループは、アルコールの思い出を取得しません、源泉徴収のオレンジ ジュースを期待しています。生体内でドリンク: RET + PE や RET + PE 無ないの RET グループでオレンジ ジュース 150 mL グラスでのビールの 150 mL ガラス。1) in vivo ドリンク:参加者のグループに関連するドリンクは参加者の前に置かれ、画面が表示されますプロンプトに従ってこの飲み物を消費すると言われる後愉しみのための写真のシリーズを評価します。2)キューのイメージ評価:RET + PE と RET + PE 無の参加者率ビールの 4 つのイメージ、快のソフトド リンク (コーヒー、コーラ) の 2 つの画像。体内露出ビールとこれらのグループで思い出を飲んでビール画像トリガー取得した評価を簡単な。いいえ RET 料金オレンジ ジュースの 4 つの画像と快のソフトド リンク画像をグループ化し、こうしてアルコール思い出を取得できません。3)予測誤差:すべての参加者は、彼らはプロシージャの先頭で生体内でドリンクを飲んで、PE が RET + PE といいえ RET PE の参加者が彼らの前に飲み物を消費することを防ぐことによって生じるように言われます。RET + PE 無で、飲み物は、PE を醸成しない期待どおりに消費されます。4) ディス トラクター: 高ワーキング メモリ タスクが実行されます (散文リコール、桁スパン、カテゴリ、およびことばによる流暢) 参加者をそらすと検索タスクからそれらを外します。5) 介入: ビールのイメージ、嫌悪感を誘発する画像と非常に苦い飲み物とペアになって counterconditioning タスク。この手順はビール画像と RET + PE の既存の関連付けを上書きする嫌悪感の経験間の関連付けを作成することを目的とアルコール記憶の不安定化によるグループ。<a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56097/56097fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56097/56097fig2.jpg"> 図 2: counterconditioning の中にニュートラルおよびビールの合図の快さ評価 (± SEM) を意味します。代表変更 CS + s (ビールのイメージが嫌な結果と共に) および CS-s (中立的な画像の中立的な成果とペア) の快評価 counterconditioning、Dasらからの経過28 counterconditioning ビール画像に対応エアコン嫌悪感を呼び出すことを目的、としてこれらのイメージの知覚の快さが counterconditioning 中に減らす必要があります。評価基準に違いはありませんが、counterconditioning のコース上に CS + s を減らします。* * = CS + > < p0.001 での CS -。<a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56097/56097fig2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56097/56097fig3.jpg"> 図 3: 快の評価 (± SEM) counterconditioned、新規アルコール四角形とテストで中立的なアクセスを意味代表は、 Das らから検索 (RET) 予測誤差 (PE) (RET + PE) に続く counterconditioning の実行後 7 日間アルコール画像の快適性評価 (好み) の削減を一般化しました。28このパターン、RET + PE ではアルコールに関する報酬アソシエーションの書き換えと一致。キー:ニュートラル CS - counterconditioning 中に中立的な画像と共にコーヒーとコーラのイメージを =。ビール CS + counterconditioning 中に嫌な結果と共にビール画像を =。小説ビール= 以前は目に見えないビール画像。ワイン= previousy 目に見えない画像をワインします。* = pで重要な一対比較 < 0.05、ボンフェローニの修正します。<a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56097/56097fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56097/56097fig4.jpg"> 図 4: counterconditioned、新規アルコール四角形とテストで中立的なアクセスに対する注意バイアスを意味代表は、RET + PE 後Das et al28から counterconditioning を施行したグループのすべてのアルコール刺激に対する注意バイアスの廃止を一般化しました。バー構成一致 '非ターゲット' imagelacking 表示アルコール対表示のアルコールを含む 'ターゲット イメージ' を見ての合計時間の平均の差として計算される平均の注意バイアス スコアを示します。誤差がある SEMs。ニュートラル CS - counterconditioning 中に中立的な画像と共にコーヒーとコーラのイメージを =。ビール CS + counterconditioning 中に嫌な結果と共にビール画像を =。小説ビール= 以前は目に見えないビール画像。ワイン= 以前は目に見えないワイン画像。* = pで重要な一対比較 < 0.05、ボンフェローニの修正します。<a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56097/56097fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>試行数</td>
			<td colspan="2">CS 型</td>
			<td colspan="2">UCS の種類</td>
			<td colspan="2">UCS ファイル名</td>
		</tr>
<tr>
<td>1</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 1</td>
			<td colspan="2">味覚</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN。PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>2</td>
			<td colspan="2">中立の CS-1</td>
			<td colspan="2">中立的な</td>
			<td colspan="2">7020.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>3</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 1</td>
			<td colspan="2">味覚</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN。PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>4</td>
			<td colspan="2">ニュートラル CS 2</td>
			<td colspan="2">中立的な</td>
			<td colspan="2">7019.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>5</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 4</td>
			<td colspan="2">絵画</td>
			<td colspan="2">rotten_foot.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>6</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 3</td>
			<td colspan="2">絵画</td>
			<td colspan="2">9325.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>7</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 2</td>
			<td colspan="2">味覚</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN。PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>8</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 4</td>
			<td colspan="2">絵画</td>
			<td colspan="2">9325.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>9</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 3</td>
			<td colspan="2">絵画</td>
			<td colspan="2">rotten_foot.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>10</td>
			<td colspan="2">中立の CS-1</td>
			<td colspan="2">中立的な</td>
			<td colspan="2">7020.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>11</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 1</td>
			<td colspan="2">味覚</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN。PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>12</td>
			<td colspan="2">ニュートラル CS 2</td>
			<td colspan="2">中立的な</td>
			<td colspan="2">7019.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>13</td>
			<td colspan="2">中立の CS-1</td>
			<td colspan="2">中立的な</td>
			<td colspan="2">7019.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>14</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 2</td>
			<td colspan="2">味覚</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN。PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>15</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 4</td>
			<td colspan="2">絵画</td>
			<td colspan="2">9405.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>16</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 1</td>
			<td colspan="2">味覚</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN。PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>17</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 4</td>
			<td colspan="2">絵画</td>
			<td colspan="2">9301.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>18</td>
			<td colspan="2">ニュートラル CS 2</td>
			<td colspan="2">中立的な</td>
			<td colspan="2">7019.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>19</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 3</td>
			<td colspan="2">絵画</td>
			<td colspan="2">9405.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>20</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 2</td>
			<td colspan="2">味覚</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN。PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>21</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 3</td>
			<td colspan="2">絵画</td>
			<td colspan="2">9301.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>22</td>
			<td colspan="2">ニュートラル CS 2</td>
			<td colspan="2">中立的な</td>
			<td colspan="2">7019.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>23</td>
			<td colspan="2">ビール CS + 2</td>
			<td colspan="2">味覚</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN。PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>24</td>
			<td colspan="2">中立の CS-1</td>
			<td colspan="2">中立的な</td>
			<td colspan="2">7020.jpg</td>
		</tr>
</tbody></table>表 1: Das で使用される counterconditioning タスクの試験順序を Pseudorandomizedら. 28 CS 型= 条件刺激タイプ。Counterconditioning で使用される 4 つのビールのイメージがあります。ビール CS + 1 の番号 4 にこれらは任意。コーヒー、コーラの 2 つの中立的なイメージを使用また、これら任意番号のニュートラル CS 1 およびニュートラル CS-2。UCS の種類= 無条件刺激タイプ。味覚無条件刺激、言葉「飲み物今」表示画面、および参加者は 15 mL 0.067 倍 % デナトニウム安息香酸溶液消費です。絵画Ucs は、国際感情画像システム (IAP) データベースおよびインターネットから供給/嫌な不快なイメージです。中立的なUcs は、中立的な評価を受けています、IAP データベースから 2 つの画像です。UCS ファイル名:この列は、各試行の結果として表示される特定の画像を与えます。数値ファイル名は IAP データベース番号を参照してください。これらのイメージの IAP データベースへのリクエストも承ります。要求の作成者にはその他の画像があります。

この原稿では、堅牢な報酬の記憶が不安定になると実際の消長の前に counterconditioning では、それらを書き換えのためメモリの検索手順について説明します。

Maladaptive reward memories (MRMs) can become unstable following retrieval under certain conditions, allowing their modification by subsequent new ...

この行動記憶想起手順の全体的な目的は、多量ビール飲酒者における飲酒に関連した不適応的な報酬記憶を再活性化させ、不安定化させることです。この手順は、記憶再固定化ウィンドウを開き、その後の介入試験を可能にすることを目的としています。この手法は、自然な状況でのアルコール記憶を不安定化させる際の予測誤差の役割とは何か、また、記憶の不安定化後にどのような手順が不適応的な報酬記憶の標的化に最も効果的かといった、記憶再固定化分野における重要な問いに答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、記憶の学習履歴に関する情報が不足していても、深く定着したアルコール記憶を不安定化させることが可能であると思われる点にあります。これにより、再凝固化ウィンドウ内でのその後の介入を評価できるようになります。この手法は、この分野における主要な障壁を回避できると考えられるため、アルコール使用障害に対する効果的な再凝固化ベースの治療法の開発につながる可能性があります。特に、学習履歴に関する知識がなくとも、定着した不適応的な記憶を不安定化させることが可能になります。まず、マイクロピペットを用いて、ミキシンググラスに80 µLのベンゾエトニウムベンゾエート溶液を加えます。次に、メスシリンダーを用いて、ベンゾエトニウムベンゾエート溶液が入ったミキシンググラスに120 mLの浄水を慎重に計量して加えます。よくかき混ぜて混合させた後、0.067%デナトニウム安息香酸溶液を、清潔で同一の不透明なコップ8個に均等に分配します。最後に、被験者の準備として、苦味飲料を入れた8個のコップを、実験者が容易に手に取ることができ、かつ被験者の視界に入らないよう、スクリーンの後ろに配置します。「想起＋PE」群および「想起・PEなし」群の被験者については、冷却したノンアルコールビール150 millilitersをハーフパイントグラスに注ぎ、被験者とディスプレイ画面の間のテーブル上に置きます。注意点として、検索なしPE群の参加者には、冷やしたオレンジジュース150 millilitersをグラスに注ぎ、参加者の前のテーブルに置きます。その後、この刺激評価手順に関する説明を行います。参加者が目の前の飲み物を飲む必要がある際に、画面上に表示される指示の例を提示してください。参加者に対し、「drink now」という緑色のテキストが表示されたときのみ飲み物を飲むよう指示します。次に、ソフトウェアを使用して再活性化タスクを開始し、画像を疑似ランダムな順序で1枚につき10秒間ずつ提示します。最後に、グループに応じてビールまたはオレンジジュースの4つの手がかりと、2つの中立的な手がかりに対する参加者の快感および切望感の評価を記録します。すべての画像の評価が完了した後、参加者の注意を目の前にある飲み物に向けさせます。次に、「飲み物を手に取ってください」および「飲む準備をしてください」と記載された最初の2つの画面を、それぞれ5秒間ずつ提示します。その後、リトリーバルPE群および非リトリーバルPE群の参加者には、「ストップ、飲まないでください」と記載された最終画面を提示します。なお、「想起・PEなし」群の参加者には、「今飲んでください」と表示された最終画面を5秒間提示し、ビールを飲ませてください。その後、飲料を飲んだかどうかにかかわらず、「グラスを置いて、スペースキーを押して次へ進んでください」という画面を表示します。その後、参加者の視界からグラスを取り除いてください。最後に、参加者に直前の指示がどの程度予想通りであったか、あるいは予想外であったかを、-5（完全に予想外）から5（完全に予想通り）までの範囲で口頭で評価させ、その回答を書き留めます。逆条件付けタスクを開始する直前に、想起なしPE群の参加者に、4つのビールCSの快感度を1回評価させます。その後、参加者が1試行につき、最初の画像と結果の2回の評価を行う必要があることを理解したところで、スペースキーを押して逆条件付けタスクを開始します。スクリーンの背後から1回目のUCS飲料を取り出し、「今から飲み物を飲みます」という指示に備えて参加者の前に置きます。シーケンスの最初のCS画像を6秒間提示します。参加者に、キーボード上の印が付いた数字キーを使用して、極めて不快から極めて快までの尺度で、その画像がどの程度快であるかを6秒以内に評価させます。次に、「今、飲んでください」という指示を6秒間提示し、被験者にカップを手に取り、液体を飲むように促します。15 millilitersすべてを飲み干した後、応答キーを用いて、味覚UCS結果の快さを、同じ-5から+5のスケールで評価させます。空のカップを取り除き、次の15 milliliterのデナトニウム安息香酸溶液が入ったカップと交換します。配列の中の次のCS（中性画像）を6秒間提示し、その間に参加者が応答キーを用いて、その画像がどの程度心地よいと感じるかを評価させます。残りの22試行を完了させてください。最後に、全24試行が終了した後、デナトニウム安息香酸溶液の残存する苦味を取り除くため、ミルクチョコレート2片を参加者に与えます。カウンターコンディショニングの前では、ビールおよび中性CS画像の快楽度はベースラインにおいて差がありませんでした。しかし、カウンターコンディショニングの試行を重ねるにつれてこれらは乖離し、ビール画像と画像および苦味飲料のUCSを繰り返しペアリングすることで、強化されたビール画像の快楽度は有意に低下しました。検索予測誤差群では、カウンターコンディショニングタスクで使用したビールCS画像への反応だけでなく、フォローアップ時に初めて評価した新しいビールおよびワインの画像に対しても、快楽度の低下が認められました。この手法を習得すれば、適切に実施することで数分で完了させることができます。この手順を行う際は、被験者が提供された飲料を飲める状態でなければならないことに留意することが重要です。本手順の後に、消去、逆条件付け、または薬物介入などのさまざまな記憶標的法を実施することで、不適応的な報酬記憶を弱める、あるいは更新する効果を評価することが可能です。このビデオを視聴することで、不適応的な報酬記憶を不安定化させるために、記憶想起と予測誤差の手順をどのように使用するかについて、十分な理解を得ることができます。リスクのある飲酒者を対象とする場合は、細心の注意と適切な倫理的承認が必要であること、また、この手順は常に参加者の安全と快適さを最優先にした環境で実施されるべきであることを忘れないでください。

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

神経科学

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我々は明らかに人間の皮質ホモジネート、SDS -...

ヒト皮質組織におけるAβ多量体のSDS-PAGE/Immunoblotの検出は、抗原エピトープの検索を使用してホモジネート

学ぶ予測誤り駆動型の記憶検索手順により、過度の飲酒に関連する不適応報酬記憶を再活性化・不安定化する方法です。ビール関連刺激の快感性評価を用いて、記憶再統合ウィンドウを開き治療介入の可能性を評価します。

不安定になると危険な飲酒に不適応報酬記憶を書き換えのため予測誤り駆動型の検索手順

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