Name: 불안정 하 고 위험한 마시는에 Maladaptive 보상 메모리를 다시 쓰기에 대 한 예측 오류 기반 검색 절차 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-01-05T12:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 5 s
Description: 학습하세요 예측 오류 기반 행동 기억 회상 절차를 통해 과음 관련 부적응 보상 기억을 불안정화하는 방법을. 이 기법은 알코올 사용 장애 치료를 위한 재통합 기반 요법 개발에 활용됩니다.

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이 작품 전체에 영국 의학 연구 위원회 교부 금에 의해 투자 되었다 (참조 부여: 미스터/M007006/1) 라비 Das Sunjeev Kamboj에 게 수 여. 메모리 검색 절차의 세련미와 큐 이미지의 소싱 은혜 강풍에 의해 수행 되었다. 우리는 케이티 월 시와 조시 Hanniford 절차를 조종 하는 쪽으로 기여에 감사 하 고 싶습니다.

모든 저자 공개 지적, 금융, 또는 생물 의학 충돌의 관심 있다.

이 종이에 프로토콜 알코올 MRM 검색 프로시저를 명시적으로 알코올 전달 (검색 + PE) 확률을 극대화 하기 위해 예측 오류를 생성 하는 자연 알코올을 MRMs 불안정 합니다 설명 합니다. 이 검색 절차는 최근 실험 작업 메모리 불안에 대 한 예측 오차의 필요성을 입증 하 고 매력적인 reconsolidation 과정60의 계정을 걸립니다. 그것은 두 논문28,46 후속 행동 개입 (counterconditioning 및 인지 reappraisal)에서 알코올 MRMs의 인덱스에서 가장 심오한 변화를 생산 하기 위해 표시 되었습니다 이며 현재 추가 되 고 마약 모델에서 검증. 이 효과 역사 학습의 독립적인 것 같다, 이후 절차 PE, 통합 하 고의 평가 위한 플랫폼으로 사용 해야 합니다 다른 메모리 다시 활성화 기법에 크게 향상을 나타냅니다. maladaptive 음주 행동을 줄이기 위한의 후 불안 개입 기술의 이러한 수정 reconsolidation 필드 (아래 참조)에 null 결과 비추어 특히 중요 하다. 또한, RET + PE 메서드 적용 의미가 상당한 하 고 다양 한 포스트 retrieval relearning 방법 함께에서 적용 될 수 있습니다. 예를 들어 우리가 의미 기억과 갈망 RET + PE reappraisal, 인지 행동 치료46에서 일반적으로 사용 되는 원형 적응형 감정 규제 기술 뒤를 사용 하 여 효과 증명 하고있다.
절차는 쉽게 참가자 그룹의 characterisitics에 맞게 변경 됩니다. 예를 들어 counterconditioning 동안 CS + s로 사용 하는 자극 참가자는 주로 와인을 선호 하는 경우 사진, 와인을 변경할 수 있습니다. 또는, 흡연 관련 자극 절차는 담배 흡연 자에서 채택 하는 경우 사용할 수 있습니다.
효과적인 counterconditioning 강력한 혐오 단서에 의존합니다. Reconsolidation 동안 충분히 익힐 수 있도록, 강력한 혐오 응답을 이끌어내는 것은 시각적 Ucs를 선택 합니다. 이러한 시각적 단서는, 비록 그들은 관련성 (예를 들어, 오염 관련 이미지, 식품 부패의 이미지) 미각 혐오에 있어야 합니다. (여기에서 사용 하는 농도에서 denatonium benzoate) 이외의 대체 미각 UCS를 사용 하는 경우 좋습니다 강력 하 게 괴로움 응답을 활성화 하는 화합물을.
비록 우리가 기대 위반 사용, 이론적으로 가능한 다른 방법을 사용 하 여 PE를 생성 하는, 비록 그들의 효 험 불안정에 튼튼하게 인코딩된 보상 추억은 아직 입증 될. 우리는 trialed 비록 우리가 설득력 메모리 수정46이 절차 사용 하 여 설명 하지 않았다 (를 사용 하 여 예기치 않게 쓴 맛 알콜) 알콜의 예기치 않은 절 포함 한 다른 절차.
참가자 그룹의 랜덤 특성 설문 조사 조치에서 기준 차이 방지 해야 합니다. 그러나이 경우, 이러한 차이 혼합 효과 분석 결과의 임의 효과로 모델 해야 합니다. 저자는 것이 좋습니다 보충 접근 검색 및 counterconditioning 하루 전날 추가 기준선을 포함 것입니다. 이 기존의 그룹 차이, 이러한 차이의 신뢰성의 더 나은 평가 허용 하 고 연구원은 이러한 차이 방지 하기 위해 그룹을 층 화 랜덤 옵션을 제공.
효과적인 PE를 생성 하려면 참가자 검색 하는 동안 관련 된 놀라운 발생 경험 필수적 이다. 기대 위반 사용 하는 경우, 여기에 설명 된 대로, 참가자 들이이 단계 동안 관찰 그들은 실수로 그들은 하지 하 라는 지시가 시점에서 알코올 섭취 하지 있도록 확인 합니다. 이에 관련 된 참가자는 알코올 보상의 기대를 생성 한 후 알코올을 보류 하는 실험의 의도 인식 하지 필수적 이다. 따라서, 프로토콜 속임수의 필요 정도를 포함 한다. 브리핑, 시 참가자는 다른 프로토콜을 설명 하지 해야 합니다 알고 확인 하십시오.
증거 절차 튼튼하게 destabilizes 추억 고 이렇게의 확률을 극대화 하도록 설계 되었습니다 있지만, 현재 불안 발생 여부 평가 없는 독립적인 수단 이다. 이것은 날짜를 설명 하는 모든 메모리 불안 절차의 제한 그리고 등, 테스트 후 불안 개입의 null 효과, 해석 하기 어려운 그들은 충분히 낮은 효능 개입 또는 실패의 원인일 수 있습니다. 처음에 MRMs를 불안정 하 게.
비 훈련 자극에 Ret + PE 종속 counterconditioning 효과의 놀라운 일반화이 이렇게 높은 임상 구현에 대 한 약속은. 그러나, 효능의 우리의 데모와 문제 술 꾼, 알코올 사용 장애 없는 실험 (비 임상) 설정으로 제한 됩니다.
Relatedly, 절차는 쉽게 적응, 그것은 알 RET + PE 절차 (수정 된 형태로) 마찬가지로 효능 인지 MRMs 인구를 사용 하 여 다른 (불법) 물질에 불안정에. 우리 것 적어도 효과적으로 알코올 MRMs overlearned 더 있을 것으로, 강력 하 고 크로스-대부분 불법 마약에 대 한 MRMs 보다 콘텐츠 믿습니다. 그러나이, 실험적으로 확인할 수 있다 고 제시 하는 신호의 수에 변화 또는 그들의 정확한 특성에 얼마나 민감한 절차의 효능은 미지수 이다. 따라서 실험을 다른 마약을 사용 하 여 인구에 있는 절차와 다른 검색 큐로 인구 관련 보상 maladaptations 후 불안 개입을 조정 하시기 바랍니다.
-위에서 설명한 측정 문제를 해결 하기 위해 효과적인 메모리 불안-유추 후 불안 개입의 효능에 신뢰 즉 불안의 독립적인 측정이 필요 합니다. 우리는 현재이 문제를 해결 하기 위한 electroencephalographic 정신 기술 개발 하 고이 완료 되 면 요청 시 사용할 수 있게 됩니다.
음주 문제의 심각도의 범위에 걸쳐 구현이 기술의 임상 유틸리티를 설정 해야 합니다. 또한, 임상 지향적인 연구 여부이 절차는 치료 구직자에 게 허용 될 것입니다 결정에 필수적입니다.

지난 20 년 동안 루이스와 동료1 의 정액 일에 건물 소성 메모리 reconsolidation2,3 의 과정을 통해 설립된 (통합된) 기억에 대 한 전례 없는 가능성을 강조 했다 . Reconsolidation 추억 검색된4 때 특정 상황에서 발생 하 고 일시적으로5 와 분자로6 사람이 단계 2의 구성: 초기 불안7 및 후속 restabilization8 . 검색을 이용한 메모리 불안정, 다음 기억 상태가 '활성', 전성, 있는 그들은 소설 정보9,,1011 의 결합을 통해 수정에 취약 , 12또는 분자 경로 약리 간섭을 통해 약화 restabilization13,14,,1516에 대 한 필요 합니다. 이 ' reconsolidation,' 불안 및 restabilization, 간격 1 ~ 6 시간 지속 창과 직접는 aetiology에서 핵심적인 역할을 담당할 것으로 추정 된다 maladaptive 보상 기억 (MRMs)을 방해 하는 독특한 기회를 나타냅니다. 17,18, 진행 및 유지 보수19,20 물질의 장애 (배트)를 사용 하 여 알코올 사용 장애 같은.
MRMS는 연결 여부, 환경 자극 또는 '마약 단서' 연결할 파블로프 메커니즘을 통해 형성 및 중독 효과 약21의 보람. MRMs 향상 된 값, 돌출22, 약 신호 스며들 그리고 동기 부여 속성 이러한 단서 잡아 관심23, 그런 갈망을 실행 하 고 비눗물을 가진 사람에서 마약 추구 및 사용 행동을 동기를 부여. 이 MRMs는 따라서 약물 신호 발생된24때 재발을 트리거링에 대 한 책임 것으로 생각 됩니다. 비눗물의 장기적인 임상 관리에서 주요 과제는, 확장 하 여, 재발21의 발생률을 줄일 해야 촉진 약물 복용, MRMs의 능력을 줄이기 위해 그러므로 이다. Reconsolidation 창 동안 그들은 재발을 가능성이 형태로 안정적인 MRMs를 업데이트 하 여이 목표를 달성 하는 흥미로운 기회를 제공 합니다.
최근 연구는이 순전히 행동 개입10,25를 사용 하 여 달성 될 수 있다 보이고 있다. 이러한 갈망과 마약 관련 보상 통계 헤로인 중독자26, 흡연 자27, 및 위험한 마시는28에 깊은 감소를 생성할 수 있습니다. 그들, 불안정 하 MRMs (일반적으로 간단한 노출 약물 신호)의 간략 한 신호를 제공 하 고 이후 다시 연관 마약 단서 약물 (멸종), 또는 혐오 결과 (counterconditioning)29 의 부족 MRMs는 안정, 여는 마약 단서와 결과 간의 연결 업데이트, 더 적응 형태로 restabilize. 이러한 다시 쓴된 MRMs는 더 이상 재발을 지원합니다. 유일한 차이 이러한 표준 멸종 또는 counterconditioning 중재는 검색 및 MRMs-약물 신호-학습 개입 이전에 짧은 노출에 의해 생산의 불안. 그들은 따라서 일반적으로 불린다 하 ' 검색-멸종 ' 또는 ' 검색-counterconditioning' 개입.
그러나, 지금 이러한 개입30,31,,3233과 일치 하지 않는 결과 보여주는 연구의 중요 한 기관이 이다. 이 소성 홍보 단백질34의 식에서 개별 차이 의해 부분적으로 설명 될 수 있습니다. 그러나, 검색 메모리 불안에 대 한 필요 하지만 충분 하지4,,3536 이기 때문에, 또한 메모리 destabilizes 또는 하지 여부를 결정 하는 특정 경계 조건 있다. 이러한 경계 조건 했다 요원 가능성 정도 또한 연구-연구에서 다양 합니다. 이러한 조건 중 최고는 메모리 나 (연대기)이37 와 강도 (강화 역사)38,39, 알림 재판5, 그리고 불일치35, 의 발생 예측 오류 (PE)41,,4243로 알려진 검색 하는 동안 예측 하 고 실제 결과 사이의 40 . 이러한 요소는 상호 관련이 PE 중앙 보상 '학습 신호'44,45 이며 학습의 과정을 통해 감소 한다. PE는 배운된 예측의 부정확성을 반영 메모리에 인코딩된 예상된 결과 실제 결과 간의 차이 인코딩합니다. 그것은 학습 발생 PE의 발생을 최소화 하 여입니다. 오래, 강하게 강화 추억-는 오랜 세월에 걸쳐 형성-MRMs 같은 다른 상황에서 결과 대 한 매우 좋은 예측 능력을가지고. 따라서, 작은 PE MRMs 정상 조건 검색은 불안-저항 이러한 추적을 부여 될 때 생성 됩니다.
이 지식을 활용 하 여, 우리는 검색 및 검색에서 PE를 극대화 하 여 불안정이 기억의 가능성을 극대화 하는 것을 목표로 하는 알코올 MRMs에 대 한 PE-세대 (검색 + PE) 절차를 개발 했다. 우리는 그 후속 counterconditioning 알코올 MRMs 유해 마시는28,46의 포괄적인 업데이트 하면 나타났습니다. 이 원고는 검색 + PE의 구현에 설명 합니다 이러한 기억을 다시 쓰는 낯익은 counterconditioning 기술 함께 알코올 MRMs, 불안정에 대 한 절차.
검색 + PE 다음 마지막 순간에 알코올 소비를 방지 하는 알코올 보상의 참가자의 기대 극대화에 구두 지시의 사용을 포함 하는 프로시저. 정확한 학습 역사의 지식 없이이 PE 극대화 하기 MRMs 불안의 가능성을 극대화 하 고 지표의 개선 후 불안 행동 개입의 효능을 테스트 하기 위한 플랫폼을 제공 합니다. maladaptive 보상 메모리입니다. 여기 우리는28 와 다른 후속 혐오 기반 counterconditioning이이 절차를 구현 하는 방법을 설명29 은 MRMs 업데이트에 대 한 효과적인 학습 모달 표시. 그러나, 검색 + PE 절차 또한 대체 후 retrieval 마약 중재 및 학습 기반 개입25의 많은 다른 형태와 함께 사용 될 수.

<table><tbody><tr><td>Multipipette M4 x 1</td><td>Eppendorf</td><td>4982 000.012</td><td>투여용 고정밀 피펫 Bitrex</td></tr><tr><td>Combitips advanced 0.2ml x 1000</td><td>Eppendorf</td><td>0030 089.413</td><td>투여용 마이크로피펫용 주사기 팁 Bitrex</td></tr><tr><td>Simax 100ml 측정 실린더</td><td>Phillip Harris</td><td>B8A73325</td><td>적절한 측정 실린더 사용 가능</td></tr><tr><td>Bitrex(2.5% w/v 수성 Denatonium Benzoate) solution)</td><td>Mcfarlan Smith</td><td>No/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 Bradley의 요청에 따라&nbsp;</td></tr><tr><td>1024 x768 컬러 디스플레이가 있는 자극 프레젠테이션 모니터 최소</td><td>Dell&nbsp;</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>Eyelink 1000 Core System</td><td>SR Research</td><td>데스크탑형 마운트</td><td>다른 시선 추적 시스템 사용 가능</td></tr><tr><td>Experiment Builder</td><td>SR Resesarch</td><td>N/A</td><td>기타 시스템(Presentation/MATLAB/ePrime/Psychopy 등) 사용 가능</td></tr><tr><td>DataViewer</td><td>SR Resesarch</td><td>N/A</td><td>시선 추적기 설정에 적합한 소프트웨어 사용</td></tr><tr><td>Windows용 SPSS 21.0</td><td>IBM</td><td>Base 패키지</td><td>모든 적절한 통계 소프트웨어 사용</td></tr><tr><td>Lion Alcometer 500</td><td>Lion Laboratories</td><td>N/A</td><td>정확한 알코올 호흡 검사 장치 사용 가능</td></tr><tr><td>Terumo 5ml 주사기</td><td>MediSupplies</td><td>PMCO595</td><td>모든 5ml 주사기 사용 가능</td></tr><tr><td>Mini Table Top Scale</td><td>On Balance</td><td>MTT-200</td><td>모든 고정밀 저울 사용 가능</td></tr><tr><td>무알콜 맥주</td><td>Bavaria</td><td>N/ A</td><td>: 모든 브랜드의 비주류 맥주를 사용할 수 있습니다.</td></tr></tbody></table>

불안정 하 고 위험한 마시는에 maladaptive 보상 메모리를 다시 쓰기에 대 한 예측 오류 기반 검색 절차

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

Maladaptive 보상 추억 (MRMs) 이후의 새로운 학습에 의해 그들의 수정 수 있도록 특정 조건 검색 따라 불안정 해질 수 있습니다. 그러나, 강력한 (잘 연습) 연대순으로 오래 된 MRMs, 그 기본 물질 사용 장애, 같이 할 하지 불안정 쉽게 검색할 때 고. 키를 검색 하는 동안 메모리 불안의 결정은 예측 오류 (PE)입니다. 우리는 알코올에 대 한 MRMs 유해 마시는에 PE의 생성 및 따라서 MRM 불안의 가능성을 극대화 하는 것을 목표로 특히 검색 절차를 설명 합니다. 절차는 명시적으로 알코올 소비 기대를 생성 하 고 다음이 기대 (보류 알코올) 원형 알코올 큐 이미지 (검색 + PE)의 간략 한 설정의 프레 젠 테이 션에 따라 위반 필요 합니다. 제어 절차 같은 큐 이미지 제시 포함 하지만 알코올 소비, 최소한의 PE (검색-아니 PE)을 생성 하거나 (검색 + PE) 오렌지 주스 단서를 제시 하 여 알코올, MRMs의 검색 없이 PE를 생성. 그 후, 우리 reconsolidation 이전 알코올 큐 보상 협회를 다시 작성 하 여 MRM 불안을 낯익은 혐오 기반 counterconditioning 절차를 설명 합니다. 이 프로시저 쌍 알코올 병원 체 혐오와 미각 혐오를 생성 한 매우 쓴 맛 솔루션 (denatonium benzoate)를 호출 하는 이미지와 단서. 검색 + PE, 하지만 하지 아니 검색 + PE 또는 검색-아니 PE, counterconditioning는 MRM 재작성으로 지속 감소 알코올 큐 평가, attentional 캡처 및 알코올 갈망에 의해 색인이 생성의 증거를 생성 합니다.

주관적인 측정에 대 한 기준선에서 그룹 의미를 비교 합니다. 그룹, 혐오 감도/성향, 소크라테스와 NAEQ 점수, 알코올과 순간 갈망의 초기 섭취에 동등 해야 한다 (취득-지금). 계속 해 서 분석 해야 합니다 경우 초기에 이러한 조치에 차이가 있다, 혼합 효과 모델 및 이러한 조치를 사용 하 여 임의 효과59으로 포함 되어야 합니다. 이러한 분석의 성능 여기에 설명 되지 않은. 결과로이 각 그룹 및 보고서에 긍정적인 알코올 음주 측정기 독서의 주파수를 평가.
S 감소 크게 통해 반복 되는 화보와 한 쌍 + CS + s 및 CS-s의 유쾌 등급 기준 (counterconditioning)의 앞에 다 하지 않았다 하지만 유쾌 맥주 CS에 대 한 평가와 counterconditioning의 재판에 갈라 고 쓴 음료 Ucs입니다. CS 및 CS-s + 기준선에서 다른 경우이 데이터를 분석 하 무작위 교차와 슬로프 혼합 효과 모델을 사용 합니다. CS-s는 결코와 쌍으로 Ucs, 그래서 유쾌에 있는 감소를 표시 하지 않습니다. Counterconditioning 성공 했다, 그림 2 (Das 외 에서 대표적인 데이터에에서 표시 된 경우이 평가판 (초기 계획, 재판 1, 2, 3 및 4) 상호 작용 x CS 유형 (CS + 대 CS-)으로 표시 됩니다. 28)
MRM 네트워크의 다시 쓰기의 증거 알코올 자극에 유쾌 등급에서 일반적인된 감소에 의해 제공 됩니다 하지만 하지 중립 자극에 따라 (8 일). RET + PE 그룹에서 감소 유쾌 등급 응답 CS + (맥주 CS + s), 검색/counterconditioning 작업에 사용 뿐만 아니라 새로운 맥주에에서 분명 되었고 와인 이미지에서 처음으로 별 따라. 통계적으로이 CS 유형 (맥주 CS +, 중립 CS-, 소설 맥주, 소설 와인)에 분명 했다 그룹 (RET + PE, RET + PE, RET 없음 PE) x 상호 작용. Das 외 에서 찍은이 패턴을 보여주는 결과 예 28 은 그림 3에 나와 있습니다.
이 패턴의 선택적 attentional 바이어스 작업 결과 검토 합니다. Attentional 바이어스 대상 알코올 이미지-망설임 시간으로 계산 됩니다 그것의 비 대상 쌍 구성 일치 하는 이미지에 유지 시간. 0 아무 편견, 긍정적인 점수 알콜 자극, 그리고 부정적인 점수 향해 attentional 바이어스 알코올 사진을 oculomotor 혐오. Das 외 에서 찍은 대표적인 결과 28 은 그림 4에 나와 있습니다. 그것은 그 알코올에 이미지 (8 일) 후속 oculomotor 혐오 감을 제작 되었다만, RET + PE 그룹 x CS 형식 상호 작용 중요 한 그룹으로 표시 볼 수 있습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56097/56097fig1.jpg"> 그림 1:는 회로도 3 검색 그룹 및 예측 오류 절차의 주요 약어: RET + PE = 검색 + 예측 오류; 알코올 메모리를 검색 하 고 알코올 원천 징수 예상 그룹. RET + No PE = 검색 + 예측 오류가; 알코올 메모리를 검색 하 고 예상 대로 알코올 소비 그룹. No RET + PE = 검색 + 예측 오류; 이 그룹 알코올 추억으로 검색 되지 않습니다 하 고 보류 하는 오렌지 주스를 기대 했다. Vivo에서 음료: RET + PE 및 RET + No PE 또는 아무 RET 그룹에 오렌지 주스 150ml 한잔에 맥주 150ml 유리. 1) vivo에서 음료: 음료 음량 그룹에 관련 된 참가자 앞 놓이고 그들은 스크린;에 나타납니다 프롬프트에 따르면이 음료를 소비 라고 후에 일련의 유쾌 함에 대 한 사진 평가. 2) 큐 이미지 평가: RET + PE RET 없음 PE에서 참가자는 맥주의 4 개의 이미지와 유쾌 함에 대 한 청량 음료 (커피, 콜라)의 두 이미지 비율. 간단한 맥주와이 그룹에서 추억을 마시는 맥주 이미지 트리거 검색의 노출 vivo에서 . 아니 RET 오렌지 주스의 요금 4 이미지와 유쾌 함에 대 한 청량 음료 이미지를 그룹화 하 고 따라서 알코올 추억을 검색 하지 않습니다. 3) 예측 오류: 모든 참가자는 프로시저의 시작에서 vivo에서 음료를 마실 것 이다 그들은, PE RET + PE 및 No RET + PE 참가자 그들 앞에서 음료를 소모 하지 않도록 하 여 engendered 전 해지고 있습니다. RET + No PE, 음료는 예상 했던 대로, 아니 PE 사악한 소모 됩니다. 4) 항목: 높은 작업 메모리 작업이 수행 됩니다 (산 회수, 숫자 범위, 및 범주 및 구두 유창) 참가자를 산만 하 게 하 고 검색 작업에서 그들을 분리. 5) 개입: counterconditioning 작업 맥주 이미지 혐오 유도 하는 이미지와 매우 쓴 음료와 결합 됩니다. 이 절차 RET + PE에서 기존 연결을 덮어씁니다 혐오의 경험과 맥주 이미지 간의 연결을 만드는 것을 목표로 알코올 기억의 불안으로 인해 그룹. <a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56097/56097fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56097/56097fig2.jpg"> 그림 2: counterconditioning 동안 유쾌 등급 (± SEM) 중립 및 맥주 신호의 뜻. 대표는 counterconditioning, 신발 외 에서 촬영의 과정을 통해 CS + s (맥주 이미지와 역 겨 운 결과) 및 CS-s (중립 결과와 결합 하는 중립 이미지)의 유쾌 등급 변경 28 counterconditioning 맥주 이미지에 대 한 응답에서 조건된 혐오를 호출 하는 것을 목표로,으로 이러한 이미지의 인식된 유쾌 counterconditioning 동안 감소 해야 합니다. 등급 기준에서 차이가 없습니다 하지만 counterconditioning의 과정을 통해 CS + s 감소. * * = CS + > CS- p< 0.001에. <a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56097/56097fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56097/56097fig3.jpg"> 그림 3: 유쾌 등급 (± SEM) counterconditioned, 소설 알코올 단서와 테스트에서 중립 단서의 의미 대표 일반화 알코올 이미지의 유쾌 등급 (좋아하는)에서 감소 7 일 후에 counterconditioning Das 외에서 예측 오류 (PE) (RET + PE) 검색 (RET)에 따라 수행 됩니다. 28 이 패턴은 RET + PE 알코올 관련 보상 협회의 다시 쓰기 일치 합니다. 키: 중립 CS- counterconditioning 동안 중립 이미지와 결합 하는 커피와 콜라 이미지 =. 맥주 CS + 맥주 이미지 counterconditioning 동안 역 겨 운 결과와 결합 하 여 =. 소설 맥주 = 이전에 보이지 않는 맥주 이미지. 와인 = previousy 보이지 않는 이미지를 와인. p에서 상당한 없음을 비교를 = < 0.05, Bonferroni 수정. <a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56097/56097fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56097/56097fig4.jpg"> 그림 4: counterconditioned, 소설 알코올 단서 및 테스트에서 중립 신호 attentional 바이어스 의미 대표 일반화 Das 외28에서 RET + PE 후 counterconditioning를 받았다 그룹에서 모든 알코올 자극에 attentional 편견의 폐지. 막대 구성 일치 하는 '비 대상' imagelacking 보이는 알코올 대 보이는 알코올 '대상 이미지'를 보고 하는 총 시간에서 평균 차이 계산 attentional 바이어스 점수 평균을 나타냅니다. 오차 막대는 SEMs. 중립 CS- counterconditioning 동안 중립 이미지와 결합 하는 커피와 콜라 이미지 =. 맥주 CS + 맥주 이미지 counterconditioning 동안 역 겨 운 결과와 결합 하 여 =. 소설 맥주 = 이전에 보이지 않는 맥주 이미지. 와인 와인 이전에 보이지 않는 이미지를 =. p에서 상당한 없음을 비교를 = < 0.05, Bonferroni 수정. <a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56097/56097fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>시험 번호</td>
			<td colspan="2">CS 유형</td>
			<td colspan="2">UCS 유형</td>
			<td colspan="2">UCS 파일 이름</td>
		</tr>
<tr>
<td>1</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 1</td>
			<td colspan="2">미각</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN입니다. PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>2</td>
			<td colspan="2">중립 CS-1</td>
			<td colspan="2">중립</td>
			<td colspan="2">7020.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>3</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 1</td>
			<td colspan="2">미각</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN입니다. PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>4</td>
			<td colspan="2">중립 CS-2</td>
			<td colspan="2">중립</td>
			<td colspan="2">7019.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>5</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 4</td>
			<td colspan="2">그림</td>
			<td colspan="2">rotten_foot.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>6</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 3</td>
			<td colspan="2">그림</td>
			<td colspan="2">9325.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>7</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 2</td>
			<td colspan="2">미각</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN입니다. PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>8</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 4</td>
			<td colspan="2">그림</td>
			<td colspan="2">9325.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>9</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 3</td>
			<td colspan="2">그림</td>
			<td colspan="2">rotten_foot.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>10</td>
			<td colspan="2">중립 CS-1</td>
			<td colspan="2">중립</td>
			<td colspan="2">7020.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>11</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 1</td>
			<td colspan="2">미각</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN입니다. PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>12</td>
			<td colspan="2">중립 CS-2</td>
			<td colspan="2">중립</td>
			<td colspan="2">7019.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>13</td>
			<td colspan="2">중립 CS-1</td>
			<td colspan="2">중립</td>
			<td colspan="2">7019.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>14</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 2</td>
			<td colspan="2">미각</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN입니다. PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>15</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 4</td>
			<td colspan="2">그림</td>
			<td colspan="2">9405.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>16</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 1</td>
			<td colspan="2">미각</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN입니다. PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>17</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 4</td>
			<td colspan="2">그림</td>
			<td colspan="2">9301.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>18</td>
			<td colspan="2">중립 CS-2</td>
			<td colspan="2">중립</td>
			<td colspan="2">7019.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>19</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 3</td>
			<td colspan="2">그림</td>
			<td colspan="2">9405.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>20</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 2</td>
			<td colspan="2">미각</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN입니다. PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>21</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 3</td>
			<td colspan="2">그림</td>
			<td colspan="2">9301.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>22</td>
			<td colspan="2">중립 CS-2</td>
			<td colspan="2">중립</td>
			<td colspan="2">7019.jpg</td>
		</tr>
<tr>
<td>23</td>
			<td colspan="2">맥주 CS + 2</td>
			<td colspan="2">미각</td>
			<td colspan="2">DRINK_SCREEN입니다. PNG</td>
		</tr>
<tr>
<td>24</td>
			<td colspan="2">중립 CS-1</td>
			<td colspan="2">중립</td>
			<td colspan="2">7020.jpg</td>
		</tr>
</tbody></table>표 1: 신발에 사용 되는 counterconditioning 작업에 대 한 예 심 순서를 Pseudorandomized 외 . 28 CS 유형 = 조건 자극 유형. counterconditioning에 사용 된 4 개의 맥주 이미지 있다. 이 임의로 4 맥주 CS + 1 매겨집니다. 커피와 콜라의 2 개의 중립 이미지 사용도 되 고 이들은 임의로 번호 중립 CS-1 및 중립 CS-2. UCS 유형 = Unconditioned 자극 유형. Gustatory unconditioned 자극은 단어 "음료 지금" 나타나는 화면, 그리고 참가자 15 mL 0.067% Denatonium Benzoate 솔루션 사용. 그림 Ucs는 국제 감정 사진 시스템 (IAPS) 데이터베이스 및 인터넷에서 공급/싫은 불쾌 한 이미지입니다. 중립 Ucs는 중립 평가 IAPS 데이터베이스에서 공급 하는 두 개의 이미지. UCS 파일 이름: 이 열을 각 시험 결과 표시 특정 이미지 제공. 숫자 파일 이름 IAPS 데이터베이스 번호를 참조 하십시오. 이러한 이미지는 IAPS 데이터베이스에 요청에 따라 사용할 수 있습니다. 다른 이미지 요청 저자에서 사용할 수 있습니다.

이 원고는 강력한 보상 기억을 약화 하 고 그들의 reconsolidation 이전 counterconditioning 함께 그들을 다시 쓰기 위한 메모리 검색 절차를 설명 합니다.

불안정 하 고 위험한 마시는에 Maladaptive 보상 메모리를 다시 쓰기에 대 한 예측 오류 기반 검색 절차

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

본 행동 기억 회상 절차의 전반적인 목표는 다량의 맥주 음주자에게 나타나는 음주 관련 부적응적 보상 기억을 재활성화하고 불안정하게 만드는 것입니다. 이 절차는 기억 재공고화 창을 열어 이후의 중재 방안을 테스트할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 방법은 자연스러운 알코올 기억을 불안정하게 만드는 데 있어 예측 오류의 역할은 무엇인지, 그리고 기억 불안정화 이후 부적응적 보상 기억을 표적으로 하는 데 가장 효과적인 절차는 무엇인지와 같은 기억 재공고화 분야의 핵심 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.이 기술의 주요 장점은 해당 기억의 학습 이력에 대한 정보가 부족함에도 불구하고, 매우 공고하게 형성된 알코올 기억의 불안정화를 가능하게 한다는 점입니다. 이를 통해 우리는 재공고화 창 내에서 후속 개입을 평가할 수 있습니다. 이 기술은 해당 분야의 핵심적인 장애물을 우회하는 것으로 보이므로, 알코올 사용 장애에 대한 효과적인 재공고화 기반 치료법을 개발하는 계기가 될 수 있습니다.특히, 이 방법은 학습 이력에 대한 정보 없이도 고착된 부적응적 기억을 불안정하게 만들 수 있게 해줍니다. 먼저 마이크로피펫을 사용하여 혼합 유리컵에 denatonium benzoate 용액 80 microliters를 첨가하십시오. 눈금 실린더를 사용하여 denatonium benzoate 용액이 들어 있는 혼합 유리컵에 깨끗한 물 120 milliliters를 조심스럽게 측정하여 넣으십시오.잘 저어 섞은 다음, 0.067% denatonium benzoate 용액을 깨끗하고 동일한 불투명 컵 8개에 균등하게 나누어 담습니다. 마지막으로 피험자 실험 준비를 위해, 실험자가 쉽게 손이 닿으면서도 피험자의 시야에서는 보이지 않도록 가림막 뒤에 쓴맛 음료가 담긴 컵 8개를 배치합니다. retrieval plus PE 및 retrieval no PE 그룹의 피험자의 경우, 차갑게 식힌 무알코올 맥주 150 milliliters를 하프 파인트 잔에 따라 피험자와 디스플레이 화면 사이의 테이블 위에 놓습니다.참고로, 비회상(no retrieval) PE 그룹의 경우, 차가운 오렌지 주스 150 milliliters를 유리잔에 따라 참가자 앞의 테이블에 놓습니다. 그런 다음, 이 자극 평가 절차에 대한 안내 사항을 제시합니다. 참가자가 앞에 놓인 음료를 마셔야 할 때 화면에 나타날 안내 문구의 예시를 보여줍니다.참가자에게 초록색 텍스트로 drink now가 표시될 때만 음료를 마시도록 안내하십시오. 그 다음, 소프트웨어를 사용하여 의사 무작위 순서로 이미지가 각각 10초 동안 하나씩 제시되는 재활성화 과제를 시작하십시오. 마지막으로, 그룹에 따라 4가지의 맥주 또는 오렌지 주스 단서와 2가지의 중립 단서에 대한 참가자의 쾌락적 갈망 평점을 기록하십시오.모든 이미지의 평가가 끝나면, 참가자의 주의를 앞에 놓인 음료로 유도합니다. 그런 다음 '음료를 집으십시오'와 '마실 준비를 하십시오'라고 적힌 처음 두 화면을 각각 5초 동안 제시합니다. 그 후, retrieval PE 그룹과 no retrieval PE 그룹의 참가자들에게는 '중단하십시오, 마시지 마십시오'라고 적힌 마지막 화면을 제시합니다.인출 무-PE(no PE) 집단에 해당하는 참가자들의 경우, '지금 마시시오'라고 적힌 최종 화면을 5초 동안 제시하고 참가자가 맥주를 마시게 하십시오. 그 다음, 음료 섭취 여부와 관계없이 '음료를 내려놓고 스페이스바를 눌러 계속하십시오'라고 적힌 화면을 보여주십시오. 참가자의 시야에서 잔을 제거하십시오.마지막으로, 참가자에게 이전 지침이 얼마나 예상되었거나 예상 밖이었는지를 -5(전혀 예상하지 못함)에서 5(완전히 예상함) 사이의 척도로 소리 내어 평가하게 하고, 그 응답을 기록합니다. 역조건 형성 과제를 시작하기 직전에, 인출 없음 PE 그룹의 참가자에게 4가지 맥주 CS의 쾌적함을 한 번 평가하게 합니다. 그런 다음, 참가자가 매 시행마다 초기 사진에 대한 평가와 결과에 대한 평가, 이렇게 두 번의 평가를 해야 한다는 점을 이해하면 스페이스 바를 눌러 역조건 형성 과제를 시작합니다.스크린 뒤에서 첫 번째 UCS 음료를 가져와 '이제 음료를 마시십시오'라는 지시를 준비하며 참가자 앞에 놓습니다. 시퀀스의 첫 번째 CS 이미지를 6초 동안 제시합니다. 참가자가 키보드에 표시된 숫자 키를 사용하여 해당 이미지가 얼마나 쾌적한지를 매우 불쾌함부터 매우 쾌적함까지 6초 이내에 평가하도록 합니다.그다음, '지금 마시십시오(drink now)' 지침을 6초 동안 제시하고 참가자가 컵을 들어 액체를 마시게 합니다. 참가자가 15 milliliters 전체를 다 마신 후, 응답 키를 사용하여 동일한 -5에서 +5 척도로 미각적 UCS 결과의 쾌적도를 평가하게 합니다. 빈 컵을 제거하고 다음 15 milliliter의 denatonium benzoate 용액 컵으로 교체합니다.시퀀스의 다음 CS인 중립 이미지를 6초 동안 제시하고, 참가자가 이 시간 내에 응답 키를 사용하여 해당 이미지의 쾌적함 정도를 평가하게 하십시오. 나머지 22회 시행을 완료합니다. 마지막으로 24회 시행이 모두 완료되면, denatonium benzoate 용액의 잔류 쓴맛을 제거하기 위해 참가자에게 밀크 초콜릿 두 조각을 제공하십시오.역조건 형성 전, 기저선에서 맥주 및 중립 CS 이미지의 쾌적도 평점은 차이가 없었습니다. 그러나 역조건 형성 시행이 반복됨에 따라, 시각적 및 쓴 음료 UCS와의 반복적인 짝지어지기를 통해 강화된 맥주 이미지의 쾌적도 평점이 유의하게 감소하며 서로 갈라졌습니다. 인출 예측 오류 집단에서는 역조건 형성 과제에 사용된 맥주 CS 이미지뿐만 아니라, 추적 조사에서 처음으로 평가된 새로운 맥주 및 와인 이미지에 대해서도 쾌적도 평점이 감소한 것이 분명하게 나타났습니다.이 기술을 숙달하면 적절하게 수행했을 때 몇 분 안에 완료할 수 있습니다. 이 절차를 시도할 때는 피험자가 제공된 음료를 마실 수 있어야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 본 절차 이후에는 소거, 역조건 형성 또는 약물 개입과 같은 다양한 기억 표적 방법을 수행하여, 부적응적 보상 기억을 약화시키거나 업데이트하는 데 있어 해당 방법들의 효능을 평가할 수 있습니다.이 영상을 시청한 후에는 부적응적 보상 기억의 불안정화를 시도하기 위해 기억 인출 및 예측 오류 절차를 사용하는 방법에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다. 위험 음주자를 대상으로 연구할 때는 주의가 필요하며 적절한 윤리적 승인이 필수적이라는 점을 잊지 마십시오. 또한, 이 절차는 항상 참가자의 안전과 편안함을 최우선으로 하는 환경에서 수행되어야 합니다.

a-prediction-error-driven-retrieval-procedure-for-destabilizing

Research

연구

JoVE Journal

Neuroscience

신경과학

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