Overview
ソース: ジョナス ・ t. カプラン サラ I. ギンベル所-南カリフォルニア大学
意思決定は、行動や認知のコースについての選択肢が多くの可能性から行われる人間の執行機能の重要なコンポーネントです。前頭葉の粗悪な部品への損傷は、良い意思決定をする人の能力に影響を与えます。しかし、意思決定の赤字は、自分の人生に大きな影響を持つことができます中、これらの赤字は研究室で定量化することは困難することができます。1990 年代半ばにタスクは、実験室で実際の生活の意思決定を模倣するように設計されました。アイオワ州ギャンブル タスク (IGT) として知られている、このタスクは、意思決定能力の非常に敏感な測定として研究や臨床研究で広く用いられる認知的複雑なタスクです。1-3
IGT、参加者は 4 組のカードが表示され、各ターン 1 つのデッキのカードを明らかにすることを選択します。カードをめくって、参加者はいくつかのお金を受け取るが、時も違約金を支払う必要が。デッキの 2 つは高い給料支払いがように選択これらのデッキからリード純損失は長期的にも高いペナルティがあります。他の 2 つのデッキより低い給料支払いも小さい罰に存在、これらのデッキが純利益につながるのでから選択します。したがって、有利な選択をするためには、参加者は、時間をかけて利益と損失についてを統合しなければなりません。
このビデオでは、意思決定するには、この脳領域のユニークな貢献を明らかに一致した健常者のグループに腹内側前頭前野に損傷患者のパフォーマンスを比較する IGT を管理する方法を示します。
Procedure
1. 参加者募集
- 患者の募集
- 前頭皮質の腹内側のセクターに損傷を持つ 10 人の患者を募集します。
- この地域への損傷は MRI と神経イメージング研究によって確認されます。腹内側前頭前野腹側表面の大脳皮質の最も前方の内側の壁に位置しています。損傷は、片側または、両側ですが腹内側前頭前野を超えて拡張する必要があります。このような患者の脳の例は図 1に示します。
図 1: VMPFC 損傷患者の脳のコンピューター復元します。この患者の内側前頭前野に両側損傷 MRI 画像から作られたこの三次元で示します。ハンナ ・ ダマシオの礼儀のイメージ。
- コントロール採用
- 年齢と知性で患者の人口に対応して脳損傷することがなく 20 の参加者を募集します。
- 参加者研究手順の完全に通知されている、すべての適切な同意書に署名したことを確認します。
2. データの収集
- 腹内側前頭前野の損傷患者の意思決定の欠損を調べるために患者と制御の参加者は、ギャンブ リング課題が実行されます。1
- 同一に見えるカードの 4 つのデッキ前のテーブルに参加者を座席します。
- おもちゃのお金の $2000 参加者を与えます。
- 実験を展開していく方法について参加者に説明します。
- ゲーム必要時いずれかのカードの 4 つの山から 1 枚のカードをめくり、カード選択のシリーズであることを参加者に伝えます。
- タスクの目標は貸付金で利益を最大化することを参加者に伝えます。
- 各カードの電源を入れた後一定のお金 (それぞれのデッキからそれぞれのカードの順番決め打ち) が表示されることを参加者に伝えます。
- 彼らが自由にほしいと思うほどで、いつでも任意のデッキから別に切り替えるを参加者に伝えます。
- デッキを選択する参加者の時間制限はありません。
- タスクを開始します。
- いくつかのカードを切った後参加者はお金を与えられたが、違約金を支払うもあります。罰金の金額は発表後、カードになってと (; 実験者にのみ知られているそれぞれのデッキからそれぞれのカードの順番をあらかじめ決定されて図 2)。参加者に彼らを獲得、おもちゃのお金の量を与えるし、実験者に次のターンに進む前に、失ったお金を手に伝えます。
- デッキ A または B のカードを回すと、$100、$50 C のデッキからのカードと D 利回りの回転が得られます。ペナルティ額は C と D のデッキでデッキで A と B よりも高い
- 試験では、A と B のデッキが全面的な純損失の面で相当がデッキ A で罰は頻繁にますますより下の大きさのデッキ b.
- C と D のデッキは全面的な純利益の面で同じものですがデッキ C 罰はより頻繁より下の大きさのデッキ d.
- スコア ・ カード (図 2) に報酬と罰の事前にプログラムされたスケジュールを使用します。
- 参加者はまず A のデッキからカードを選択する場合たとえば、$100 報酬と罰が取得します。
- 2 番目のカードの選択はデッキ A からも、彼らは $100 報酬と罰を得る。
- 3 番目のカードの選択はデッキ A からも、彼らは $100 報酬と $150 の罰を得る。
- 追跡カード ターンの図 2の適切なセルにそれぞれ 100 のマーキングによって。
- 参加者は、毎回任意のデッキからカードを選択する 100 のカードになります。のみ、各デッキの 40 枚なので実験の終わりの前に与えられたデッキのカードが不足可能性があります彼ら。
図 2: 報酬と罰のプログラム スケジュールします。このチャートは、実験者によって報酬と罰それぞれのカードの順番を決定する使用です。参加者は最初の列に金額によって報われ、次の列に詳細なスケジュールに基づく罰が提示されます。各行では、トランプのカード、A か 1 B、C、または d.そのデッキからそれぞれのカードの順番、参加者は、最初のセルに金額を受け取ります。各列は、そのデッキからカードの順番を表します。たとえば、デッキ A から最初の 2 つのターンがあるデッキ A から 3 ターンは 150 ドルのペナルティ、ペナルティ、ないです。各デッキ 40 枚、それぞれグラフの列によって表されます。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。
3. データ分析
- 観察し、応答コントロールと患者集団のためのタイムラインを比較します。その後、患者のパフォーマンスを分析して通常のパフォーマンスに彼らのパフォーマンスを比較するには、分散分析 (ANOVA) を使用して、通常のコントロールおよび患者によって選ばれた各デッキからカードの数を調べます。分散は、グループ (患者対コントロール) と選択 (A、B、C、D) の変数が必要です。
- その後ニューマン クールズの t 検定は分散の重要性に貢献するどのペアの違いを表示する使用できます。
意思決定は、人間の実行機能は、アクションのコースについての選択肢が多くの可能性から行われる 1 つの重要なコンポーネントです。
例えば、レジに行くし、それを支払うことを選択のような適切な意思から、または支払うことがなくドアから出て実行しているなどの悪いものから人の能力はドリンクを取得する可能性があります。
後者の例-を盗む危険な行為-前頭葉に損傷の結果として発生する望ましくない決定である- 特に、腹内側前頭前野、略して VMPFC。
このビデオは設計および、ギャンブ リング課題を実行する方法を示します-複雑な意思決定能力の非常に敏感な測定-個人がリスクの高いカード ゲームのコース上の損失や利益についての情報を統合する必要が。
この実験では、参加者の 2 つのグループ-VMPFC とコントロール、損害なく個人に知られている損傷の患者-意思決定能力を扱う報酬と罰を調べアイオワ州ギャンブル タスクを実行します。
すべては 4 つのデッキが表示されます — ラベル A D から-同じ探しているカードが含まれていると、おもちゃのお金を使用する、指定された全体的な目標は、利益を最大限にします。
各ターンに、参加者は任意の 4 つの山から 1 枚のカードを選択し、その後一定の研究者のみが知っている所定のお金を受け取る。
例えば、彼らは可能性がありますだけでなくお金を獲得、またいくつかを失うことになるカードを選ぶ。または、彼らは彼らに勝つよりも多くを失う可能性があります。トリックは、すべてのデッキに関連するリスクを理解します。
A と B は、C と D のより大きい報酬を生じます、また高い罰金で起因してしたがって、長期的に損失に 。デッキ A と B は、同じ長期的損失が、A に罰はより頻繁に、b より下の大きさの
全体的にみて、A から選択して B 中になります当期純損失、純利益になりますから C と D を選択する集合 A と B が悪いと C としては良いと呼ばれる理由であります。
したがって、有利な選択をするためには、参加者する必要があります損失と時間をかけて利益に関する情報を統合し、悪いセットを避けるため。
従属変数をここでは、参加者が各 4 つのデッキから、カードのターン数です。
ビシャーラ ・ ダマシオ、同僚による前の仕事に基づいて、VMPFC 損傷患者は、悪いものからより多くの選択をすると予想されます-A と B-良いから選択しないでください、-C および D-の実際の生活は貴重な決断できないという状態を模倣します。
このデモの目的のためには、知られている大脳皮質の損傷の患者をテストします。そのデータを年齢と知性では照合も人の脳損傷することがなくコントロールから集めたと比較されることに注意してください。
タスクの準備で、同一に見えるカードの 4 つのデッキ前のテーブルに患者を座席、プレーお金の 2000 ドルを手します。
彼らは 4 つの山のいずれかから一度に 1 枚のカードを選択する必要がある、各カードを反転後一定のお金を受けるよう指示します。
さらに彼らはいつでも、彼らが望むほどでデッキを切り替えるに貸付け金のお金の彼らの利益を最大化するために自分の時間を取る自由を知らせます。
患者を彼らの最初の選択を持っていることによって開始し、報酬またはスコアカードによるとペナルティの金額を発表します。彼らが得るために、おもちゃのお金の量を与えるし、伝える手に戻って彼らを次のターンに進む前に失ったお金。
追跡するすべてのカードのターン スコアカードの適切なセルをマークすることによって。実験が終わる前にデッキを完了すると、イベントでは、こと今だけを選んで 3 つの残りのデッキから患者を通知します。100 枚のカードになっている場合は、タスクを終了します。
時間をかけて参加者の決定を確認するプロット 100 の試験の間のデッキ選択 — VMPFC 損傷患者対コントロールに。
最初のコントロールの悪いデッキからサンプル、彼らは最終的にそれらを避けるために学んだ。患者は、その一方で、実験を通して悪いものからサンプルに続いた。
バー グラフにこれらのデータをまとめ、グループの比較をするためには、カードの合計数が変わりますがデッキ全体にプロットされます。
良いデッキからのより多くの選択を作った通常の制御お知らせ-C および D-不良を避ける -A と B一方、VMPFC 損傷患者は悪いセットからのより多くの選択を行い、主として良いものを避けます。
これらの結果前頭葉の脳損傷患者を実行を示す異なる健全な制御と比較してこのタスクでは、それらの決定は、長期的な損失にもかかわらず、彼らはより頻繁高報酬罰デッキから描きます。
前頭葉損傷患者に危険な結果を定量化するため、ギャンブ リング課題の使用に慣れて、今では、パラダイムを使用して、さまざまな扁桃体損傷と統合失調症と診断された人の個人を含む、集団での意思決定を評価する方法を見てみましょう。
意思決定における PFC の役割はよく研究しながら他の頭脳領域有利不利な選択と実装に貢献します。
インセンティブ刺激の処理に扁桃体の役割を考えると、この地域への損傷だろうギャンブル タスクに不可欠な報酬と罰の状態の統合を混乱させる可能性が高い。
似たようなパラダイムを使用して、研究者は両側扁桃体損傷患者がまた深刻な意思決定の障害を表示を示しています。
VMPFC 損傷患者、同様統合失調症を持つ個人はまた悪いデッキ; から選択します。ただし、高い等級の損失が低周波からのより多くの選択を作る選択肢の特徴的なパターンを見せる-B および D のデッキ
これらの結果は、統合失調症患者は、罰と報酬に敏感であるが、有利罰の大きさを考慮する失敗を示します。
したがって、別の基になる赤字と関連付けられるかもしれない意思決定への認知の貢献の範囲を明らかにするアイオワ州のギャンブル タスクを使用できます。
ちょうど、ギャンブ リング課題を用いた実験での意思決定を定量化するゼウスの導入を見た。今を分析し、結果を解釈する方法と同様に、このパラダイムを観察し、別のカードの選択に応答して管理する方法を十分に理解が必要です。
見てくれてありがとう!
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Results
4 つのデッキから、カード 100 枚描画します通常のコントロールは良いデッキ (C と D) からのより多くの選択をした、悪いデッキ (A と B) を回避します。対照的に、腹内側前頭前野 (VMPFC) 損傷患者の悪いデッキ (A および B) からのより多くの選択をしたし、良いデッキ (C と D を避ける図 3)。A と B のデッキからコントロールで選択したカードの数があった患者がこれらのデッキから選択したカードの数よりも大幅に少ない。対照的に、C と D のデッキからコントロールの人口によって選択されたカードの数は患者が選択した数よりも大幅だった。
図 3: 件名および、ギャンブ リング課題の患者のパフォーマンスを制御します。100 4 つのデッキからのカード選択で通常のコントロールは良いデッキ (C と D) からのより多くの選択をしたし、悪いデッキ (A と B) を回避する傾向にあった。対照的に、腹内側前頭前野の損傷患者は悪いデッキ (A および B) からのより多くの選択を行い、良いデッキ (C と D) から選択することを避けます。
これらの結果を示す患者を健全な制御からこのタスク実行異なることから描画する高報酬罰デッキより頻繁にもかかわらず、長期的損失をもたらすこれらのデッキ傾向があるという点で。応答パターンの検討は、パフォーマンスでこの赤字が時間の経過とともに安定していることを示しています。コントロールの悪いデッキから最初サンプル、彼らは最終的にそれらを避けるために学ぶ。患者は、他の一方で、実験を通して悪いデッキからサンプル続けます。参加者は、どのデッキが危険と時間をかけて利益を推定する能力に頼る必要があります、ので患者の性能は有利な決定をした実際生活することはできないを模倣します。このタスクは、実験室の設定のこれらの患者の障害の検出が可能、動作に決定成果について感情的な知識を組み込むために重要な表示される前野の役割に洞察力を提供します。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Applications and Summary
このタスクは、さまざまな集団の意思決定の赤字を評価するために使用できます。たとえば、前野に損傷患者、に加えて両側扁桃体損傷患者はまた、IGT によって測定することができます深刻な意思決定の障害を表示します。さらに、不利な意思決定は、物質中毒、病的賭博、統合失調症、強迫性障害、神経性無食欲症、注意欠陥/多動性障害、精神病、肥満、その他多くを含む、さまざまな精神病理学的条件を特徴付けます。
この作業の利点の 1 つは、意思決定の複雑なプロセスを異なる認知の貢献を区別する能力です。たとえば、私たちはタスクの欠損を表示する両方の人、統合失調症患者への VPMFC 損傷患者のパフォーマンスを比較できます。悪いデッキから選択する VPMFC 患者の傾向は、動作に長期的な将来の結果についての情報を取り入れ、赤字として解釈されています。これらの患者の選択肢は潜在的な短期的な報酬のみに基づいて作られています。統合失調症患者は、健常者よりも悪いデッキから多く選択もできます。ただし、低頻度、高振幅損失 (B と D のデッキ)、デッキからより頻繁に選択する傾向がある彼らの選択の彼らの特徴的なパターンは別の根本的な問題を明らかにします。4この選択肢のパターンは、統合失調症患者は、罰と報酬の頻度に敏感であるが、有利の罰の大きさを考慮する失敗を示唆しています。したがって、IGT は異なる脳の領域における機能障害と関連付けられるかもしれない意思決定への認知の貢献の範囲を明らかにすることができます。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
References
- Bechara, A., Damasio, A.R., Damasio, H. & Anderson, S.W. Insensitivity to future consequences following damage to human prefrontal cortex. Cognition 50, 7-15 (1994).
- Bechara, A., Damasio, H., Tranel, D. & Damasio, A.R. Deciding advantageously before knowing the advantageous strategy. Science 275, 1293-1295 (1997).
- Li, X., Lu, Z.L., D'Argembeau, A., Ng, M. & Bechara, A. The Iowa Gambling Task in fMRI images. Hum Brain Mapp 31, 410-423 (2010).
- Shurman, B., Horan, W.P. & Nuechterlein, K.H. Schizophrenia patients demonstrate a distinctive pattern of decision-making impairment on the Iowa Gambling Task. Schizophr Res 72, 215-224 (2005).
