Studiare ricompensa in cibo e motivazione in esseri umani

Summary

Questo articolo descrive un insieme di metodi per la misurazione della motivazione legati all'alimentazione e legati all'alimentazione valori obiettivo negli esseri umani.

Abstract

Una sfida chiave nello studio di elaborazione ricompensa negli esseri umani è quello di andare oltre le misure soggettive self-report e quantificare i diversi aspetti della ricompensa come edonistica, la motivazione e il valore obiettivo in modo più oggettivo. Questo è particolarmente rilevante per la comprensione di sovralimentazione e obesità, nonché i loro potenziali trattamenti. In questo documento sono descritti una serie di misure di motivazioni legate al cibo usando la forza impugnatura come misura motivazionale. Questi metodi possono essere utilizzati per esaminare i cambiamenti motivazione legati all'alimentazione con metabolico (sazietà) e manipolazioni farmacologiche e può essere utilizzato per valutare interventi mirati alla sovralimentazione e obesità. Tuttavia, per capire legate al cibo il processo decisionale in ambito alimentare complesso, è essenziale essere in grado di accertare i valori obiettivo di ricompensa che guidano le decisioni e le scelte comportamentali che le persone fanno. Questi valori sono nascosti ma è possibile accertare loro più oggettivamente utilizzando metriche quali ildisponibilità a pagare e un metodo per questo è descritto. Entrambe queste serie di metodi forniscono misure quantitative di motivazione e valore obiettivo che può essere comparati all'interno e tra gli individui.

Introduction

Lo studio della trasformazione alimentare ricompensa negli esseri umani ha ricevuto un impulso significativo dalle preoccupazioni crescenti circa l'epidemia di obesità. Mentre il percorso per l'obesità negli individui più obese è attraverso una maggiore apporto energetico al di sopra metabolica bisogno ^1, è importante capire i driver ei meccanismi di consumo eccessivo. Modelli prevalenti considerano questo eccessivo per essere una forma di mangiare nonhomeostatic o 'edonistico', cioè il consumo che non è guidato dai bisogni omeostatici, ma dagli aspetti gratificanti degli alimenti (s) consumati ^2. Tuttavia questo è un fenomeno complesso e dei sistemi omeostatici e edonistico / ricompensa si sovrappongono e interattivo. Inoltre ci sono diversi fattori che influenzano mangiare nonhomeostatic che non si riferiscono direttamente agli aspetti edonistici del cibo come porzione dimensioni o la varietà di alimenti disponibili ^3. Tuttavia è importante essere in grado caratterizzano e misurare la diversa aspetti di cibo ricompensa.

Berridge e colleghi hanno descritto tre componenti di ricompensa: gradimento, che vogliono e di apprendimento. Queste tre componenti sono collegate, ma sono separabili in termini di sistemi neurali sottostanti. Simpatia si riferisce all'impatto edonistico di una ricompensa e che vogliono è la motivazione per la ricompensa. Learning comprende le associazioni e le previsioni circa la ricompensa. Questi componenti sono ulteriormente distinti in due sottocomponenti, nucleo o implicita, e consapevole o esplicita. Gradimento è composto di 'simpatia' che si riferisce al nucleo reazioni edonistici oggettivi, e l'esperienza cosciente personale di piacere. Allo stesso modo volendo si compone di 'volere', la rilevanza di incentivazione di premi e spunti ricompensa connesse, e l'esperienza cosciente personale di desiderio di incentivi che normalmente si intende con il termine. La coscienza, le esperienze soggettive di simpatia e voglia sono elaborati dalle reazioni fondamentali da maggiori cognitive meccanismi. Infine l'apprendimento troppo costituito da elementi impliciti quali le associazioni di Pavlov e strumentali e di condizionamento associativo, così come rappresentazioni esplicite e le previsioni cognitive ^4.

Questi tre elementi di premio sono collegati ma sono dissociabile sia sperimentalmente che in termini di loro substrati neurali. Mentre questo quadro ci aiuta a capire come l'organismo risponde ad una ricompensa alla volta, come fa l'organismo individuale rispondere di fronte a più di un potenziale ricompensa? Secondo un modello ampiamente accettato in neuroeconomia, il palco centrale nella scelta comportamentale comporta valori soggettivi di elaborazione di tutte le opzioni in offerta. Questo calcolo è pensato per comportare valutare e calibrare diversi attributi di ogni opzione, portando ad un singolo valore comparabile, spesso indicato come valore obiettivo ^5, con l'opzione con il valore più alto obiettivo può quindi essere selezionata.

Gran parte della til suo lavoro sulla base neurale della ricompensa è stata derivata da studi eleganti nel campo delle neuroscienze degli animali. Una sfida a indagare edonistica, valori obiettivo e motivazione negli esseri umani è stata la difficoltà di misurare queste diverse componenti in modo affidabile e oggettivo. E 'fondamentale andare oltre le misure soggettive di valore di ricompensa come auto-valutazioni di gradimento o il valore obiettivo, come ci si potrebbe, ad esempio, essere registrate su una valutazione visiva analogica. Data la difficoltà di corretto e introspezione sui valori ei dubbi sul fatto che sia segnalato in modo veritiero, è essenziale per lo sviluppo di strumenti quantitativi robusti che possono essere convalidati.

Mentre le reazioni edonistici oggettivi osservati nei roditori sono visti anche nei neonati umani ^6, questi sono difficili da valutare in esseri umani adulti. La simpatia o l'elemento edonistico rimane quindi uno difficile da misurare obiettivamente negli esseri umani adulti. Tuttavia è possibile esaminare volere o motivazione più obiettivamente e precisamente und questo documento descrive un insieme di metodi basati sull'uso di forza di presa come misura motivazionale. La quantità di sforzo che individui spendere per ricevere un premio è modulato dalla grandezza della ricompensa che si aspettano. La motivazione verso la ricompensa può essere reso operativo come lo sforzo esercitata. Pessiglione e colleghi hanno elegantemente dimostrato l'uso della forza di presa come misura di motivazione per ricompense monetarie, con i partecipanti esercitando maggiore forza per le ricompense monetarie che avevano i valori più grandi ^7. Nel caso di alimenti premia il valore della ricompensa alimentare all'individuo dipende da diversi fattori tra cui lo stato interno (fame o sazietà) è un critico uno ^8. Con sazietà, vi è una diminuzione dell'attività neurale nella corteccia orbitofrontale (OFC), una regione del cervello che codifica il valore corrente di stimolo, al ricevimento della stessa ^9,10 cibo. Il OFC proietta al corpo striato ventrale che modula la risposta motivazionale ^7. Così un buonmisura motivazionale dovrebbe mostrare sensibilità alle variazioni di valore di ricompensa con sazietà.

Per determinare il valore obiettivo, valutazioni soggettive diretti sono non ideale. Un modo più indiretto che ha anche il vantaggio di incentivare i partecipanti a rivelare il loro vero valore obiettivo è quello di utilizzare una versione modificata dell'asta Becker-DeGroot-Marschak ^11. Attraverso una semplice serie di regole, questa procedura d'asta motiva le persone a rivelare la quantità massima di risorse monetarie che sono disposti a pagare per gli articoli in offerta. La loro disponibilità a pagare (WTP) è presa come misura del valore obiettivo.

Protocol

Tutte le procedure descritte in questo protocollo sono stati sviluppati e testati dopo l'approvazione etica dai locali di ricerca comitati etici di Cambridge.

1. Grip vigore come misura di motivazione correlate alimentare

1. Apparecchiatura e impostare:
   1. Installare MATLAB con toolbox Cogent sul portatile consegna stimolo.
   2. Collegare il trasduttore di forza e associato sistema di acquisizione dati al computer portatile consegna stimolo tramite la porta ethernet. Vedi Tabella 1 per i dettagli dell'hardware e del software necessario.
      Nota: Per eseguire l'operazione in risonanza magnetica (MRI), scanner una semplice lampadina forza di stringere gomma viene utilizzata, legata al trasduttore di pressione al di fuori dello scanner. Le variazioni di pressione dell'aria all'interno del bulbo quando viene spremuto, possono essere misurati dal trasduttore ed essere direttamente correlate allo sforzo esercitata.
   3. Impostare il programma per interrogare continuamente il sistema di acquisizione dati e leggere in 10 samples ogni polling. Prendere la media dei campioni come la forza esercitata. Nota: risposta galvanica della pelle (GSR) può anche essere misurata a fianco. Per questo il portatile consegna stimolo richiede una porta parallela per la connessione al sistema di acquisizione dati per sincronizzare GSR GSR con le altre misure. Utilizzare un computer separato per registrare il segnale GSR misurata per ridurre il carico sul computer portatile consegna stimolo. Misurazione GSR non è discusso ulteriormente.

Figura 1. Hardware impostato per la task force grip.

2. Procedimento:
   1. Impostare l'apparecchiatura su un tavolo o altra superficie stabile, come mostrato nella Figura 1. Attendere che il sistema di acquisizione dati per la connessione al computer portatile.
   2. Raccogliere una misura di base for il trasduttore di forza di presa e lo sforzo massimo del partecipante, di seguito denominato massima contrazione volontaria (MVC) prima di iniziare l'attività.
      1. Posizionare il trasduttore di forza di presa sul tavolo e raccogliere la misura basale.
      2. Per misurare il MVC, chiedere al partecipante di tenere il trasduttore di forza di presa e scegliere una comoda posizione del braccio di mantenere per tutta la durata dell'attività. Istruire il partecipante per spremere il trasduttore cinque volte più forte possibile e prendere la media delle cinque fatiche come la taratura massima per l'attività.
         Nota: La forza esercitata dal partecipante durante il periodo di risposta è misurata come percentuale della differenza tra la linea di base e il MVC come segue:
         Se lo sforzo è negativa è impostata alla forza minimo di zero e se è superiore al MVC misurata durante la calibrazione viene impostatolo sforzo massimo di 100 unità. Questo viene fatto per tenere conto di qualsiasi rumore residuo dopo il punto di levigatura 10 campione viene applicato come descritto sopra. La serie risultante di campioni sforzo si accumulano durante il periodo di risposta e memorizzato come la risposta sforzo per la prova.
   3. Avviare l'attività.
      Nota: Se la sessione compito è lungo, allora affaticamento effetti possono essere prese in considerazione per misurando la MVC alla fine del compito nonché, e relativi all'effetto fatica alla differenza tra il MVCs all'inizio e alla fine della sessione compito.
3. Variabili dipendenti chiave:
   Questo metodo cattura la curva forza-tempo per ogni prova. Dalla curva forza-tempo estrarre le seguenti variabili: area sotto la curva (AUC), forza massima o di picco esercitata e la velocità o la pendenza della curva del tempo la forza.
4. Applicazioni:
   Tre applicazioni della misura di forza di presa sono descritte di seguito.
   1. Esaminare ricompensa relativa valore: il compito faticoso Picture Selection.
      Nota: questa attività misura sforzo relativo partecipanti sono disposti ad esercitare per visualizzare diversi tipi di immagini gratificanti come gli alimenti e beni di consumo. I rating sforzo sono legati alla loro valutazioni gradire soggettivi per le stesse immagini. Il disegno sperimentale è la seguente:
      1. Presenti due immagini fianco a fianco su ogni prova del compito: uno è un grande (300 x 300 pixel) e l'immagine di default chiaramente visibile, e l'altro un piccolo (5 x 5 pixel) immagine non predefinito indistinto. Esercitando una forza sul trasduttore ingrandisce l'immagine non predefinita e si restringe l'immagine predefinita.
      2. Selezionare 6 immagini provenienti da tre categorie di premi: il cibo ad alto contenuto calorico, alimenti a basso contenuto calorico e (specifico genere) noncibi gratificanti. Hanno le immagini indipendentemente classificati per simpatia personale da un gruppo di volontari sani. Creare coppie di immagini in modo che ogni immagine è accoppiato con tutte le immagini delle altre due categorie. Controbilanciare le coppie tale che EAimmagine ch appare come predefinito e immagine non predefinito in un numero uguale di prove.
      3. Esecuzione del compito: Eseguire tutte le fasi descritte nella sezione 1.2.
      4. Spiegare la struttura di prova per il partecipante e dirle che può aumentare la dimensione della dimensione dell'immagine non predefinita e corrispondentemente diminuire quella dell'immagine predefinita premendo il trasduttore.
         Nota: Il controbilanciamento garantisce che tutte le immagini avranno lo stesso numero di prove in cui sforzo ingrandire o ridurre loro.
      5. Impostare la forza necessaria per rendere l'immagine non predefinito più grande possibile al 10% della MVC di ogni individuo (Questa percentuale potrebbe essere essere impostato singolarmente per ogni modulo Biopac).
         Nota: Il rapporto tra la forza esercitata e la dimensione dell'immagine è determinata come segue. Supponendo che sia lo sfondo e le immagini in primo piano sono quadrati, lasciate lB e LF rispettivamente la lunghezza di background e immagini in primo piano. Lasciate g, GMVC e, GBASE sarà la risposta forza di presa misurato durante il periodo di risposta di un processo, forza massima misurata durante la calibrazione e basale misurato rispettivamente durante la calibrazione. Inoltre, assumendo una relazione lineare tra la forza di presa e la dimensione dell'immagine, lB e LF possono essere scritte come
         
         in base ai vincoli
         
         dove
         
         I vincoli in modo che l'immagine non si espande più di Lmax, anche se una forza superiore GMVC viene esercitata.
      6. Presentare una breve dimostrazione del compito.
      7. Dite al partecipante che può visualizzare le immagini come lei sceglie a seconda di quanta fatica si esercita. Lasciare il partecipante da sola per completare l'operazione.
      8. DopoL'operazione è terminata, raccogliere giudizi simpatia per ogni immagine su scale analogiche visive successivamente.
      9. Per analizzare i dati, per ogni immagine prendere la media delle aree sotto le curve forza-time in tutti i processi in cui era l'immagine non predefinito ed è stato richiesto lo sforzo per ingrandirla. Questo AUC media è presa come misura della motivazione per quella particolare immagine.
   2. Esaminare la motivazione subliminale per il cibo.
      Nota: l'uso di presentazioni stimolo sia subliminali e consapevoli, questo compito esamina sia la motivazione subliminale e consapevole per il cibo. La descrizione che segue si basa su uno studio precedente con sazietà sensoriale specifica (vedi Ziauddeen et al. ^16). Il disegno sperimentale è la seguente:
      1. Selezionare tre stimoli: un alimento saporito, un cibo dolce e un elemento neutro non alimentari. Raccogliere due immagini di ogni elemento, uno per il processo cosciente e l'altro per le prove subliminali modo da minimizzare s diretto del motorepecifica effettua ^12. Utilizzo di Adobe Photoshop, formattare tutte le immagini per avere la stessa luminosità e la stessa fantasia di fondo (un array di scacchi di 1 millimetro quadrato di giallo, rosso, verde e marrone). Sfocare i bordi dell'immagine con un unico passaggio.
      2. Creare un'immagine maschera rimescolando in modo casuale tutte le immagini, e poi si fondono per creare un'immagine composita.
      3. La presentazione subliminale si ottiene mascheramento sandwich. A tale scopo la presente mascherina a 200 msec, allora l'immagine stimolo per 33 msec, seguita dalla maschera ancora per 267 msec. Per le prove coscienti presentano la maschera per 200 msec, allora l'immagine di stimolo per 200 msec e la maschera indietro per 100 msec. La presentazione totale è di 500 msec in entrambi i tipi di prova.
      4. Dopo la presentazione dello stimolo mascherato, avviare la finestra risposta durante il quale il partecipante può esercitare una forza sul trasduttore forza di presa. Fornire feedback in tempo reale per mezzo di un livello del fluido sullo schermo.
         Nota: In tutte le attivitàutilizzando il livello del liquido di feedback ai partecipanti, l'altezza della colonna e l'altezza massima che può essere raggiunto sono diversificate a caso attraverso prove. esempio l'altezza della colonna è impostata variare tra 100, 110, e 120 unità e la altezza massima che può essere raggiunto tra 80, 90, e 100 unità in percentuale della forza massima di ciascun partecipante misurato all'inizio dell'attività. Mentre le valutazioni serve un ruolo importante nel coinvolgere soggetti con il compito, questa configurazione garantisce che non vi è alcuna relazione coerente tra la forza esercitata e l'altezza del livello del liquido da prova a prova. Lo scopo è quello di evitare che i partecipanti modulante loro sforzo per ottenere un particolare feedback, come il ottenere il livello del liquido fino alla cima. I partecipanti sono esplicitamente informati che il feedback è inaffidabile e sono incaricati di giudicare il loro sforzo se stessi e non fare affidamento sul livello del fluido.
      5. Per ogni prova, presentare una fissazioneattraversare per 500 msec, seguiti da stimolo mascherato per 500 msec e poi la finestra di risposta con un feedback livello del liquido per 3.000 msec.
      6. Esecuzione del compito: eseguire tutti i passaggi come descritto nella sezione 1.2.
      7. In ogni prova chiedere al partecipante di concentrare la sua attenzione sulla fissazione croce centrale. Spiega a lei che quando viene visualizzato il livello del liquido che può spremere il trasduttore di forza per conquistare punti per la voce appena presentato. Spiega che in alcuni studi l'immagine potrebbe essere difficile da vedere e suggerire lei seguire i suoi istinti. Sottolinea che il feedback in inaffidabile.
      8. Eseguire l'attività in tanti blocchi, come richiesto.
      9. A seguito del completamento del compito, verificare quanto la procedura di mascheramento ha funzionato. Questo può essere fatto in due modi: raccogliendo relazione personale del partecipante ed effettuando una discriminazione scelta obbligata. In quest'ultimo, presentare lo stimolo mascherato come nel compito principale, seguito da due opzioni e chiedere al partecipante di indicare whuno ich è stato appena presentato. Presentare ogni immagine tante volte quanto è stato presentato in ogni blocco del compito principale.
      10. Calcolare l'indice di discriminabilità (d ') secondo la teoria di rilevazione del segnale, se il mascheramento ha funzionato bene, d' dovrebbe essere vicino allo zero.
   3. Esaminare la motivazione legati all'alimentazione nello scanner.
      1. Utilizzando la lampadina forza di presa e il trasduttore di pressione di accompagnamento, questi compiti basati forza di presa possono essere eseguiti nello scanner MRI. Se si utilizza un feedback, poi farlo come nella sezione 1.4.2.

2. Disponibilità a pagare come una misura di ricompensa Valore

Nota: questa attività può essere programmata in qualsiasi software di consegna stimolo adeguato e richiede solo un desktop standard o un computer portatile. La versione qui descritta è stata programmata in Presentation (versione 14.5, neurocomportamentali Systems).

1. Procedure:
   Nota: Questa procedura è una modifica dila procedura d'asta informatizzata da Plassmann ^13. La procedura asta è il seguente:
   1. L'asta prevede una serie di giri, ognuna dotata di un prodotto alimentare. Fotografare tutti gli alimenti sulle piastre uguali e sfondi. Prima dell'inizio del compito dato spazio ai piatti effettivi utilizzati nelle immagini per fornire un senso accurato di scala.
   2. Dare ai partecipanti un budget monetario fisso, ad esempio, £ 3.
   3. Dite al partecipante che verrà presa attraverso diverse fasi di asta e lei può fare un'offerta per ogni round. Si può mettere la sua offerta su una scala che va da € 0 - 3 £ in incrementi di 10p.
   4. Informare il partecipante che un round sarà selezionato al termine dell'asta come il giro che conta. Quindi lei non ha bisogno di diffondere il suo budget £ 3 in diversi turni, e può trattare ogni turno come se fosse l'unico.
   5. Dite al partecipante il computer saranno offerte controin ciascun turno. Se loro offerta maggiore di quella del computer sulla rotonda selezionato, vincono il prodotto alimentare e solo devono pagare l'importo dell'offerta computer e sarà in grado di mantenere qualsiasi variazione residua. Se, tuttavia, il computer outbids o corrisponde la loro offerta, non ottengono l'alimento, ma ancora arrivare a mantenere il loro budget monetario.
   6. Spiegare al partecipante che tale data queste serie di regole, la migliore strategia per l'offerta in questa asta è di fare un'offerta l'importo più vicino a quanto sarebbe davvero disposto a pagare per il prodotto alimentare in offerta.
      Nota: L'offerta raccolte in questo modo corrisponde alla loro WTP.
2. Applicazioni:
   1. Esaminando la sensibilità della misura ai cambiamenti di stato interno.
      Nota: Come un proof of concept, la sensibilità della misura ai cambiamenti di valore con variazioni di fame e sazietà è stato esaminato. Volontari sani normopeso hanno partecipato alla procedura di asta, prima e dopo aver mangiato un pasto calorico fisso (550 kcal). A sensory specifico manipolazione sazietà è stato utilizzato.
      1. Raccogliere fame e sazietà valutazioni su una scala analogica visiva.
      2. Eseguire il primo blocco del compito come descritto nella sezione 2.1. Progettare il compito tale che il prodotto alimentare previsto è selezionato come il giro che conta ottenute un'offerta diverso da zero è posto.
      3. Presentare il partecipante con il cibo che hanno vinto e dare loro 15 minuti per consumare il pasto. Sottrarre il pagamento a carico del bilancio £ 3.
      4. Raccogliere la fame e la valutazione la pienezza di nuovo.
      5. Eseguire il secondo blocco di attività con un nuovo bilancio £ 3. Nessun cibo è vinto nel secondo blocco.
      6. Contrasto WTP per i diversi elementi attraverso i due blocchi.
   2. Le future applicazioni: Esaminare sistemi neurali coinvolti nella value calcolo.
      Nota: Questa operazione può essere configurato ed eseguito nello scanner fMRI per esaminare i correlati neurali di valore computazione. E 'stato recentemente utilizzato in uno studio farmacologico fMRI cercandol'effetto di influenze dopaminergici sul valore di calcolo per il cibo ricompensa. I partecipanti hanno eseguito un unico blocco del compito dopo aver ricevuto una singola dose di un agonista della dopamina (bromocriptina), un antagonista della dopamina (sulpiride) o placebo. La procedura era quasi identico al punto 2.1 a parte il fatto che la scala è destinata ad aumentare con incrementi 20p. Rispetto ai compiti simili ^13, questa misura permette la cattura del WTP come variabile più continuo rispetto a una variabile discreta che richiede un massimo di 4 valori (corrispondenti a ciascun tasto della pulsantiera MRI standard).

Representative Results

Risultati rappresentativi delle diverse applicazioni di ciascuno dei metodi sopra descritti sono mostrati qui:

Forza di presa come misura di motivazione

Esaminare relativo valore di ricompensa: il compito faticoso Picture Selection

Questo compito particolare è stato utilizzato in uno studio proof-of-concept di un romanzo mu-oppioidi GSK1521498 farmaco antagonista sviluppato per il trattamento del binge-eating e obesità ^14. In questo studio ¹⁵ soggetti obesi binge eating sono stati randomizzati a ricevere 4 settimane di placebo o GSK1521498 a 2 mg / die o 5 mg / die. L'obiettivo era di determinare se gli effetti del farmaco sarebbero specifico alle ricompense alimentari senza influenzare altri tipi di compenso. Figure 2 e 3 mostrano i dati del placebo e 5 gruppi mg / giorno per le ricompense alimentari e non alimentari, rispettivamente. La domanda chiave in questo studio era se il farmaco potrebbe ettarive un effetto specifico sulle ricompense alimentari e questa misura ci ha permesso di esaminare questo. Figura 2 mostra un effetto specifico del farmaco sulla motivazione per il cibo ad alto contenuto calorico e può essere visto dalla Figura 3, non vi è stato alcun effetto sulle immagini non alimentari gratificanti .

Figura 2. Faticoso compito di selezione foto. Sforzo e simpatia valutazioni per immagini di cibo Il pannello superiore mostra la forza di presa esercitata e il corrispondente gradire rating al basale in entrambi i gruppi e separatamente per il placebo ed il gruppo GSK1521498 alla fine del trattamento. Si può notare che la differenza tra la forza esercitata per alta percentuale di grassi (HF) rispetto magro (LF) immagini di cibo non è più significativo dopo trattamento farmacologico, anche se la simpatia personale per l'immagini di sé è più alto. Il pannello inferiore mostra le correlazioni tra la forza esercitata e le valutazioni simpatia per le immagini di cibo ad alto contenuto di grassi, di nuovo al basale in entrambi i gruppi e separatamente al giorno 28.L correlazione tra queste due misure è visto al basale e nel gruppo placebo al termine del trattamento, ma si perde nel gruppo farmaco (* p <0.05; ** p <0.01; *** p <0.001). Questa figura è riprodotta da Cambridge et al. ^14). Cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 3. Effortful Selezione Immagine compito: lo sforzo speso e simpatia valutazioni per immagini non alimentari Il pannello di sinistra mostra la forza esercitata a VI.ew immagini non alimentari gratificante nel placebo (PBO) e GSK1521498 (498 mg) 5 gruppi. Il pannello di destra mostra i feedback simpatia per le stesse immagini. Si può notare che vi sono effetti significativi dei farmaci sulla motivazione verso o simpatia personale per le immagini non alimentari gratificanti. Questa figura è riprodotta da Cambridge et al. ^14).

Esaminare la motivazione subliminale

Questa particolare applicazione è da un precedente studio in cui i partecipanti hanno eseguito due blocchi di una task force incentivo cibo ^16. Tra i blocchi sono stati specificamente sazio (specifico sensoriale) su uno dei due alimenti di prova, tutti i partecipanti hanno dato il 30% del loro apporto calorico giornaliero in questo episodio si mangia. Su ogni prova hanno avuto l'opportunità di vincere punti per il premio in palio a seconda della quantità di forza che essi esercitata su un trasduttore di forza di presa. C'erano prove coscienti, in cui il premio in palioè stato presentato per 200 msec e prove subliminali, dove viene presentato solo per 33 msec. C'erano due premi food, pizza e dolci, e un premio non alimentari che fungeva da elemento di controllo. La presentazione subliminale è stata ottenuta utilizzando una procedura di mascheramento panino impiegando una maschera in avanti e all'indietro. Per l'analisi dei dati, la variabile dipendente di interesse era forza di presa ed estratta come l'area sotto la curva della forza (AUC) per tutte le prove. Per consentire confronti tra tutti i partecipanti, per ogni soggetto, l'AUC per ogni tipo di prova è stata normalizzata al massimo AUC media dei 6 tipi (sazio, nonsated, non alimentari, entrambi alimentati e digiuno). Ciò ha fornito un punteggio normalizzato compreso tra 0-1 per ogni partecipante. Per controllare per la stanchezza, torpore post-prandiale e effetti non specifici attraverso la Fed e le sessioni di digiuno, l'AUC per la voce non alimentari in ogni sessione è stato utilizzato come base e sottratto dalle misure sazi e nonsated. (Per ulteriori dettagli vedi Ziauddeen etal. ^16). Si può notare che la motivazione del cibo saturo diminuisce sia in condizioni consci e subliminali (vedere Figura 4).

Figura 4. Sazietà specifico modula sforzo motivazionale. (A) Variazione della fame e pienezza ospiti con un consumo di cibo. (B, C) ​​partecipanti esercitate meno per il cibo appena consumato ma ancora spremuto per il resto del cibo, indipendentemente dalla consapevolezza. Y è l'area sotto la curva normalizzata all'interno soggetto e corretti per modifiche basali. Questa figura è riprodotta da Ziauddeen et al. ^15). Cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Esaminare legati all'alimentazione motivazione nello scanner

I partecipanti hanno eseguito una sessione della task force incentivo nello scanner in cui hanno spremuto il bulbo stringere per vincere punti verso ipercalorici e cibi a basso contenuto calorico per il loro pranzo dopo la sessione. Figura 5 presenta i dati illustrativi provenienti da 10 soggetti in un recente farmacologico fMRI studio che dimostra che il compito di catturare motivazione differenziale altamente gratificante rispetto a cibi meno gratificanti.

Figura 5. Forza esercitata per le diverse categorie di premi Soggetti spremuto la lampadina forza di presa nello scanner per vincere punti verso articoli da 3 diverse categorie (HF:. Alimenti ad alto contenuto calorico, LF: cibi a basso contenuto calorico, NF: NEUTnoncibi ral).

Disponibilità a pagare come misura del valore di ricompensa

Figura 6 presenta i risultati del proof of concept studio degli effetti di sazietà sulla disponibilità a pagare per i premi alimentari. Per facilitare il confronto entro i soggetti, le offerte di ciascun soggetto sono stati normalizzati dividendo per la loro offerta massima. Si può notare che i partecipanti erano disposti a pagare di più per i prodotti alimentari nel primo turno. Questo è stato ridotto di sazietà con 600 calorie dell'alimento prova come risulta offerte inferiori al secondo turno. Ci sembrava di essere un effetto più forte di sazietà con cibi salati rispetto a cibi dolci, ma questo non era significativa.

Figura 6. Effetto di sazietà sulla volontàa pagare (WTP). dieci volontari sani hanno partecipato a questo studio. Si può notare che l'offerta media normalizzata diminuita seguente sazietà con il pasto studio. Come è stata utilizzata una sensoriale specifica manipolazione sazietà i risultati della seconda asta sono presentati separatamente per gli alimenti dalle categorie sazio e nonsated. Mentre sembra che vi sia un effetto maggiore sui prodotti alimentari dalla categoria sazio, questo non era statisticamente significativa.

Discussion

Questo articolo descrive una serie di misure per la misura di motivazione per i premi alimentari e valore di ricompensa. L'applicazione di misure di forza aderenza allo studio della motivazione legati all'alimentazione nell'uomo è particolarmente nuovo. Rappresentante risultati sono stati presentati per la maggior parte delle applicazioni descritte dimostrare il valore di questi metodi e la loro sensibilità alle metabolica e manipolazioni farmacologiche e quindi il loro potenziale ulteriore impiego in studi futuri di motivazione legati all'alimentazione e in sperimentazioni di farmaci anti-obesità. Queste misure più oggettivi sono facilmente trasferibili e comparabili tra diverse impostazioni. Sarebbe inoltre utile considerare l'influenza della variabilità individuale su tali misure esaminando gli effetti di tratti come impulsività su di loro.

Alcuni punti importanti devono essere sottolineati. Nell'uso dei compiti forza di presa, la calibrazione iniziale e la cattura del MVC sono critici. E 'ideale to catturare la risposta presa dall'inizio di ogni prova e non limitarla alla sola finestra risposta designato come questa consente l'esame della prematura rispondere. Vi è una certa variabilità nei moduli MP150 BIOPAC in modo che ogni modulo deve essere sottoposto a test per determinare le impostazioni più adatte per quel pezzo di equipaggiamento. Qualora vengano utilizzate immagini non standardizzate, è fondamentale per averli valutato separatamente per determinare quanto sia gratificante essi sono percepiti come. Un importante limitazione di tutte queste misure è che esse non catturano simpatia per le ricompense alimentari utilizzati quindi è importante raccogliere le misure di gradimento personale utilizzando scale analogiche visive o altri strumenti adeguati, dopo l'operazione. Questi possono poi essere confrontati con le misure motivazionali o utilizzati per modellare gli effetti delle altre variabili sulle variabili dipendenti primarie. Tuttavia è importante notare che negli studi in cui vengono consumati ricompense alimentari reali, simpatia giudizi raccolti dopo l'operazione sono suscettibili di esserecolpiti da consumo alimentare. Questo sottolinea l'importanza di avere non solo le immagini rappresentative, ma anche i cibi rappresentativi per esempio un biscotto al cioccolato che guarda e gusti come la maggior parte dei brownies al cioccolato sarebbe, e per avere questi autonomamente valutato.

Infine, è fondamentale riconoscere che tutte queste misure utilizzano immagini di cibo come rappresentazioni di ricompense alimentari, invece di ricompense alimentari reali. Anche se questo presenta alcune limitazioni, il comportamento anticipatorio nei confronti del cibo e le decisioni in materia di alimenti sono spesso guidati da rappresentazioni del cibo piuttosto che da immediata ricompensa consumatorio. Tuttavia, è essenziale che i metodi descritti qui che quando essi sono legati a fenomeni quali offrire con successo per un alimento, risultati reali devono essere consegnati.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Biopac MP150 data acquisition system	Biopac Systems Inc
TSD121C hand held isometric dynamometer	Biopac Systems Inc	TSD121C	Grip force transducer
DA100C General Purpose Transducer Amplifier	Biopac Systems Inc	DA100C	Interface between MP150 and TSD121C
SS56L Grip clench bulb	Biopac Systems Inc	SS56L	MRI safe rubber clench bulb
TSD160C differential pressure transducer	Biopac Systems Inc	TSD160C	Interface between MP150 and TSD160C
PowerLab 8/30 or 8/35	ADinstruments Ltd	PL358	For Galvanic Skin Response (GSR) measurement only
FE116 GSR amplifier	ADInstruments Ltd	FE116	For GSR measurement only
MLT116F GSR electrodes	ADInstruments Ltd	MLT116F	Supplied with GSR amplifier
Compute ethernet port and compatible with MP150			For stimulus delivery and running of task. Ethernet port to connect to Biopac MP150
Computer with parallel port			For GSR recording. Parallel port required to interface with Powerlab 8/30
API module for Biopac hardware	Biopac Systems Inc
Cogent and Cogent graphics toolboxes, version 1.29	publicly available		Download from Laboratory of Neurobiology, UCL
Labchart 6 or above	ADInstruments Ltd		For stimulus Display
inpout.dll module for parallel port communication	publicly available		For Galvanic Skin Response measurement only
MATLAB R2009a	Mathworks Inc		Programming of main task