Estudar recompensa alimentar e Motivação em seres humanos

Summary

Este artigo descreve um conjunto de métodos para a medição de alimentos relacionados com motivação e valores de meta relacionadas com a alimentação em seres humanos.

Abstract

Um dos principais desafios no estudo de processamento de recompensa em humanos é ir além de medidas subjetivas de auto-relato e quantificar os diferentes aspectos de recompensa como hedonismo, motivação e valor de meta de forma mais objetiva. Isto é particularmente relevante para o entendimento de superalimentação e obesidade, bem como os seus tratamentos potenciais. Neste artigo são apresentadas um conjunto de medidas de motivação relacionada com os alimentos usando a força de preensão manual, como medida motivacional. Estes métodos podem ser usados ​​para examinar as alterações nos alimentos relacionados com a motivação metabólica (saciedade) e manipulações farmacológicas e podem ser utilizados para avaliar as intervenções dirigidas a excessos e obesidade. No entanto, para compreender a tomada de decisões relacionadas com os alimentos no ambiente alimento complexo é essencial para ser capaz de determinar os valores de meta de recompensa que orientam as decisões e escolhas comportamentais que as pessoas fazem. Estes valores estão escondidos, mas é possível verificar-los mais objetivamente usando métricas tais como odisposição para pagar e um método para isso é descrito. Ambos os conjuntos de métodos fornecem medidas quantitativas de motivação e valor objetivo que podem ser comparadas dentro e entre indivíduos.

Introduction

O estudo do processamento de recompensa alimentar em seres humanos recebeu um impulso significativo das preocupações crescentes sobre a epidemia de obesidade. Como o caminho para a obesidade em indivíduos mais obesos é através do aumento da ingestão de energia e acima metabólica terão ^1, é importante para entender os drivers e mecanismos de consumo excessivo. Modelos predominantes considerar este consumo excessivo de ser uma forma de comer nonhomeostatic ou "hedônico", ou seja, o consumo que não é impulsionado por necessidades homeostáticas mas pelos aspectos gratificantes de alimento (s) consumido ^2. No entanto, este é um fenômeno complexo e os sistemas homeostáticos e hedônica / recompensa são sobrepostos e interativa. Além disso, existem vários fatores que afetam comer nonhomeostatic que não se relacionam diretamente com os aspectos hedônicos do alimento, tais como o tamanho da parcela ou a variedade de alimentos disponíveis ^3. No entanto, é importante ser capaz de caracterizar e medir diferentes aspects de recompensa alimentar.

Berridge e colegas descreveram três componentes da recompensa: gosto, que querem, e de aprendizagem. Estes três componentes estão ligados, mas são indissociáveis ​​em termos de seus sistemas neurais subjacentes. Gostar refere-se ao impacto hedônica de uma recompensa e querer é a motivação para a recompensa. Aprendizagem compreende as associações com e previsões sobre a recompensa. Esses componentes são ainda distinguidos em dois subcomponentes, núcleo ou implícita, e consciente ou explícita. Gostar é composta de "gosto", que refere-se a reações hedônicos objetivo central, ea experiência subjetiva consciente do prazer. Da mesma forma que querem consiste em "querer", a relevância incentivo de recompensas e estímulos de recompensa relacionadas, ea experiência subjetiva consciente do desejo de incentivos como é normalmente entendido pelo termo. Os conscientes, experiências subjetivas de gostar e querer são elaborados fora das reações nucleares por maiores cogntivo mecanismos. Finalmente aprender muito é constituído por elementos implícitos, como associações de Pavlov e instrumentais e condicionamento associativo, bem como representações explícitas e previsões cognitivas ^4.

Estes três elementos de recompensa estão ligados, mas são indissociáveis ​​tanto experimental e em termos de seus substratos neurais. Embora este quadro nos ajuda a entender como o organismo responde a uma recompensa de cada vez, como é que o organismo individual responde quando confrontado com mais de uma recompensa em potencial? De acordo com um modelo amplamente aceito em neuroeconomia, o palco central na seleção comportamental envolve computação valores subjetivos de todas as opções em oferta. Este cálculo é pensado para implicar avaliação e ponderação diferentes atributos de cada opção, levando a um único valor comparável, muitas vezes indicado como valor meta ^5, com a opção com o valor mais alto objetivo pode então ser selecionada.

Muito do tseu trabalho sobre a base neural da recompensa foi derivado de estudos elegantes em neurociência animal. Um desafio na investigação hedonismo, os valores de meta e motivação em seres humanos tem sido a dificuldade em medir essas diferentes componentes de forma confiável e objetiva. É fundamental ir além das medidas subjetivas de valor de recompensa, como auto-avaliações de gosto ou valor da meta, como pode, por exemplo, ser gravadas em uma classificação visual analógica. Dada a dificuldade de introspecção corretamente sobre o valor e as dúvidas sobre se ele é relatado a verdade, é essencial para o desenvolvimento de ferramentas quantitativas robustas que podem ser validados.

Embora as reações hedônicos objetivas observadas em roedores também são vistos em bebês humanos ^6, estes são difíceis de avaliar em humanos adultos. O gosto ou elemento hedonista permanece, assim, uma tarefa difícil de medir objetivamente em humanos adultos. No entanto, é possível examinar querendo ou motivação mais objetiva e precisamente umd este artigo descreve um conjunto de métodos baseados no uso de força de preensão como medida motivacional. A quantidade de esforço que os indivíduos se gastar para receber uma recompensa é modulada pela intensidade da recompensa que esperar. A motivação para a recompensa pode ser operacionalizada como o esforço exercido. Pessiglione e seus colegas elegantemente demonstrou o uso de força de preensão como medida de motivação para recompensas monetárias, com os participantes a exercer mais força para recompensas monetárias que tiveram valores maiores ^7. No caso de alimentos recompensa o valor da recompensa do alimento para o indivíduo depende de vários fatores, dos quais o estado interno (fome ou saciedade) é um crítico de um ^8. Com saciedade, há uma diminuição na atividade neural no córtex orbitofrontal (OFC), uma região do cérebro que codifica o valor atual de estímulo, para o recebimento do mesmo ^9,10 alimentos. A OFC projeta para o estriado ventral que modula motivacional responder ^7. Assim, um bommedida motivacional deve mostrar sensibilidade às mudanças no valor de recompensa com a saciedade.

Para determinar o valor objetivo, avaliações subjetivas diretos são não ideal. Uma maneira mais indireta que também tem a vantagem de incentivar os participantes a revelar o seu valor verdadeiro objetivo é usar uma versão modificada do leilão Becker-DeGroot-Marschak ^11. Através de um conjunto de regras simples, este procedimento de leilão motiva as pessoas a revelar o montante máximo de recursos monetários que estão dispostos a pagar por itens em oferta. A sua vontade de pagar (WTP) é tomada como medida de valor objetivo.

Protocol

Todos os procedimentos descritos neste protocolo foram desenvolvidos e testados após a aprovação ética de Comitês de Cambridge locais de Ética em Pesquisa.

1. Força de preensão como medida de motivação relacionadas com a alimentação

1. Aparelhos e configurar:
   1. Instale MATLAB com caixas de ferramentas Cogent no laptop entrega estímulo.
   2. Conecte o transdutor de força e sistema de aquisição de dados associado ao laptop entrega estímulo através da porta ethernet. Ver Tabela 1 para detalhes do hardware e software necessários.
      Nota: Para executar a tarefa na ressonância magnética (MRI) scanner de uma lâmpada vigor aperto de borracha simples é utilizado, ligado ao transdutor de pressão fora do scanner. Alterações na pressão do ar no interior do bulbo quando é espremido, pode ser medido pelo transdutor e estar diretamente relacionado com o esforço dispendido.
   3. Configure o programa para consultar continuamente o sistema de aquisição de dados e ler em 10 samples em cada votação. Tome a média das amostras como a força exercida. Nota: resposta galvânica da pele (GSR) também pode ser medido ao lado. Para isso, o laptop entrega estímulo requer uma porta paralela para conectar ao sistema de aquisição de dados para sincronizar a GSR GSR com as outras medidas. Usar um computador separado para gravar o sinal medido GSR para minimizar a carga sobre o computador portátil entrega estímulo. Medição GSR não será discutido.

Figura 1. Hardware configurado para a tarefa força de preensão.

2. Procedimento:
   1. Defina-se o dispositivo sobre uma mesa ou outra superfície plana, como mostrado na Figura 1. Aguarde até que o sistema de aquisição de dados para se conectar ao laptop.
   2. Coletar uma medida de referência for o transdutor de força de preensão e esforço máximo do participante, doravante referida como a contração voluntária máxima (CVM), antes de iniciar a tarefa.
      1. Coloque o transdutor de força de preensão em cima da mesa e recolher a medida de referência.
      2. Para medir o MVC, peça ao participante para segurar o transdutor de força de preensão e escolha uma posição confortável para manter o braço para a duração da tarefa. Instruir o participante a espremer o transdutor de cinco vezes tão duro quanto possível e tomar a média dos cinco esforços como a calibragem máxima para a tarefa.
         Nota: A força exercida pelo participante durante o período de resposta é medida como uma percentagem da diferença entre a linha de base e o MVC como se segue:
         Se o esforço é negativo é definido como a força mínima de zero, e, se for maior do que o MVC medido durante a calibração é definido parao esforço máximo de 100 unidades. Isto é feito para ter em conta qualquer ruído remanescente após o ponto de alisamento 10 amostra é aplicada, tal como descrito acima. A série resultante de amostras de esforço são acumulados durante o período de resposta e armazenado como a resposta esforço para o julgamento.
   3. Inicie a tarefa.
      Nota: Se a sessão tarefa é longo, então fadiga efeitos podem ser levadas em consideração através da medição do MVC no fim da tarefa, bem como, e relativa ao efeito de fadiga para a diferença entre o CVM no início e no final do sessão tarefa.
3. Variáveis ​​dependentes chave:
   Este método captura a curva força-tempo em cada tentativa. A partir da curva de força-tempo extrair as seguintes variáveis: área sob a curva (AUC), a força máxima ou de pico exercida e a taxa ou a inclinação da curva de força de tempo.
4. Aplicações:
   Três aplicações da medida de força de preensão são descritos abaixo.
   1. Examinando relativa recompensa valor: a tarefa esforçada seleção de imagem.
      Nota: Esta tarefa mede o esforço relativo participantes estão dispostos a exercer a ver diferentes tipos de imagens gratificantes, como alimentos e bens de consumo. Os ratings de esforço estão relacionadas com as suas avaliações subjetivas gosto para as mesmas imagens. A concepção experimental é como se segue:
      1. Presente duas imagens lado a lado em cada ensaio da tarefa: uma é uma grande (300 x 300 pixels) e imagem padrão claramente visível, e não padrão de imagem indistinta a outros uma pequena (5 x 5) pixels. Exercendo vigor no transdutor aumenta a imagem não padrão e diminui a imagem padrão.
      2. Selecione 6 imagens de três categorias de recompensa: comida altamente calórica, alimentos de baixa caloria e específico (gênero) nonfoods gratificantes. Tenha as imagens classificadas de forma independente para o gosto subjetiva por um grupo de voluntários saudáveis. Criar pares de imagens de tal forma que cada imagem é emparelhado com todas as imagens das outras duas categorias. Contrabalançar os pares tais que a EAch imagem aparece como padrão e não padrão de imagem em um número igual de ensaios.
      3. A execução da tarefa: Executar todas as etapas descritas na seção 1.2.
      4. Explicar a estrutura de teste para o participante e dizer a ela que ela pode aumentar o tamanho do tamanho da imagem não padrão e, correspondentemente, diminuir esse da imagem padrão, apertando o transdutor.
         Nota: O contrapeso garante que todas as imagens terão o mesmo número de ensaios em que o esforço vai aumentar ou diminuir-los.
      5. Defina a força necessária para fazer a imagem não padrão tão grande quanto possível em 10% do MVC de cada indivíduo (Esta percentagem pode ter de ser ajustado individualmente para cada módulo Biopac).
         Nota: A relação entre a força exercida e o tamanho da imagem é determinado como se segue. Supondo que tanto o fundo e imagens de primeiro plano são quadrados, vamos lB e LF ser o comprimento do fundo e imagens de primeiro plano, respectivamente. Seja g, GMVC e, GBASE se a resposta força de preensão medida durante o período de resposta de um julgamento, força máxima medida durante a calibração e medida da linha de base durante a calibração, respectivamente. Além disso, assumindo uma relação linear entre a força de preensão e o tamanho da imagem, LB e LF podem ser escritas como
         
         sob as restrições
         
         onde
         
         As restrições de garantir que uma imagem não se expande mais do que Lmax mesmo se uma força superior a GMVC é exercida.
      6. Apresentar uma breve demonstração da tarefa.
      7. Diga ao participante que ela possa ver imagens como ela escolhe dependendo da quantidade de esforço que ela exerce. Deixe o participante por conta própria para completar a tarefa.
      8. Depoisa tarefa está concluída, recolher avaliações gosto para cada imagem em escala visual analógica posteriormente.
      9. Para analisar os dados, para cada imagem tomar a média das áreas sob as curvas força-tempo em todas as provas em que era a imagem não padrão e esforço foram necessários para ampliá-la. Este AUC média é tomada como a medida da motivação para a imagem particular.
   2. Examinando motivação subliminar para o alimento.
      Nota: O uso de apresentações de estímulo tanto subliminares e conscientes, essa tarefa examina tanto a motivação subliminar e consciente de alimentos. A descrição abaixo é baseada em um estudo anterior, utilizando saciedade sensorial específica (ver Ziauddeen et al. ^16). A concepção experimental é como se segue:
      1. Selecione três estímulos: um alimento saboroso, um alimento doce e um item não alimentares neutro. Coletar duas imagens de cada item, um para o julgamento consciente e outro para os ensaios subliminares de forma a minimizar a motor s diretopecification efetua ^12. Usando o Adobe Photoshop, formatar todas as imagens para ter a mesma luminosidade eo mesmo fundo modelado (uma matriz quadriculada de um milímetro quadrado de amarelo, vermelho, verde e marrom). Esbater as bordas de imagem usando uma única passagem.
      2. Criar uma imagem de máscara embaralhando aleatoriamente todas as imagens, em seguida, misturá-las para criar uma imagem composta.
      3. A apresentação subliminar é conseguido por sanduíche de mascaramento. Para fazer isso presente a máscara por 200 ms, então a imagem de estímulo para 33 ms, seguido pela máscara de novo para 267 ms. Para os ensaios conscientes apresentar a máscara para, em seguida, a imagem de estímulo para 200 ms ea máscara para trás para 100 ms 200 ms,. A apresentação total é de 500 ms, em ambos os tipos de julgamento.
      4. Após a apresentação do estímulo mascarado, iniciar a janela de resposta durante o qual o participante pode exercer força sobre o transdutor de força de preensão. Fornecer feedback em tempo real por meio de um nível de fluido no ecrã.
         Nota: Em todas as tarefasusando o nível do fluido de retorno para os participantes, a altura da coluna e a altura máxima que pode ser conseguida são ambos variada aleatoriamente entre os ensaios. por exemplo, a altura da coluna é ajustado para variar entre 100, 110, e 120 unidades e o altura máxima que pode ser atingida entre os 80, 90 e 100 unidades, como uma percentagem da força máxima de cada participante como medida no início da tarefa. Enquanto o feedback serve um papel importante em se envolver indivíduos com a tarefa, esta configuração garante que não há nenhuma relação consistente entre a força exercida e da altura do nível do fluido de julgamento para julgamento. O objetivo é impedir que os participantes modulando seu esforço para conseguir um feedback específico, como a obtenção do nível de fluido para o topo. Os participantes são explicitamente informados de que o feedback não é confiável e são instruídos a julgar o seu esforço a si mesmos e não contar com o nível do fluido.
      5. Para cada ensaio, apresentar uma fixaçãoatravessar para 500 ms, seguido pelo estímulo mascarado por 500 ms e depois a janela de resposta com o gabarito nível de fluido para 3.000 ms.
      6. A execução da tarefa: Executar todas as etapas conforme descrito na seção 1.2.
      7. Em cada ensaio pedir ao participante para focar sua atenção na cruz de fixação central. Explique-lhe que, quando o nível de fluido parece que ela pode espremer o transdutor de força para ganhar pontos para o item que acabamos de apresentar. Explique que em alguns ensaios, a imagem pode ser difícil de ver e sugerir que ela siga seus instintos. Enfatizar que o feedback em pouco confiáveis.
      8. Execute a tarefa em tantos blocos, conforme necessário.
      9. Após a conclusão da tarefa, verificar como o processo de mascaramento funcionou. Isto pode ser feito de duas maneiras: por recolha relatório subjectiva do participante e realizando uma discriminação escolha forçada. Neste último caso, apresentar o estímulo mascarado como na tarefa principal, seguido de duas opções e pedir ao participante para indicar which um foi apenas apresentado. Apresente cada imagem quantas vezes ele foi apresentado em cada bloco da tarefa principal.
      10. Calcular o índice discriminabilidade (d ') de acordo com a teoria de detecção de sinal, se o mascaramento tem funcionado bem, o d' deve ser perto de zero.
   3. Examinando alimentos relacionados motivação no scanner.
      1. Usando a lâmpada força de preensão e do transdutor de pressão que acompanha, essas tarefas com base da força de aperto pode ser executado no aparelho de ressonância magnética. Se o feedback for usado, então fazê-lo como no ponto 1.4.2.

2. Disposição para Pagar como medida de Recompensa Valor

Nota: Esta tarefa pode ser programado em qualquer software de entrega de estímulo apropriado e requer apenas um computador de mesa padrão ou laptop. A versão aqui descrita foi programado em Apresentação (versão 14.5, Sistemas neurocomportamentais).

1. Procedimentos:
   Nota: este procedimento é uma modificaçãoo procedimento de leilão computadorizado de Plassmann ^13. O procedimento em leilão é como se segue:
   1. O leilão envolve uma série de rodadas, cada um com um item alimentar. Fotografia todos os alimentos em placas e origens idênticas. Antes do início da tarefa mostra aos participantes as placas reais usados ​​nas imagens para fornecer um sentido preciso da escala.
   2. Dê aos participantes um orçamento monetário fixo, por exemplo, £ 3.
   3. Diga ao participante que será levado através de várias rodadas de leilão e ela pode colocar um lance em cada rodada. Ela pode colocar sua oferta em uma escala que vai de 0 £ - £ 3 em incrementos de 10p.
   4. Informar o participante que uma rodada serão selecionados no final do leilão como a rodada que conta. Portanto, ela não tem que espalhar seu orçamento £ 3 em diferentes rodadas, e pode tratar cada rodada como se fosse o único.
   5. Diga ao participante o computador será o lance contradeles em cada rodada. Se eles superado o computador na rodada selecionados, eles ganham o item alimentos e só tem que pagar o valor da licitação computador e será capaz de manter qualquer alteração restante. Se, no entanto, o computador sobrepuja ou corresponde ao seu lance, eles não recebem o alimento, mas ainda consegue manter seu orçamento monetário.
   6. Explique para o participante que, dado que este conjunto de regras, a melhor estratégia para a licitação neste leilão é a oferta do valor mais próximo o quanto eles estariam realmente dispostos a pagar para o item alimentos.
      Nota: O lance coletado desta forma corresponde à sua WTP.
2. Aplicações:
   1. Examinando a sensibilidade da medida às mudanças no estado interno.
      Nota: Como uma prova de conceito, a sensibilidade da medida a mudança de valor, com mudanças na fome e saciedade foi examinada. Saudáveis ​​voluntários com peso normal participaram do procedimento de leilão, antes e depois de comer uma refeição calórica fixo (550 kcal). A seFoi utilizado manipulação saciedade específica nsory.
      1. Colete fome e saciedade classificações em uma escala visual analógica.
      2. Execute o primeiro bloco da tarefa conforme descrito na seção 2.1. Projete a tarefa de tal forma que o item alimentar planejada é selecionado como a rodada que conta, desde uma oferta diferente de zero é colocada.
      3. Apresentar o participante com a comida que eles ganharam e dar-lhes 15 minutos para consumir a refeição. Subtrair o pagamento a partir do orçamento £ 3.
      4. Colete a fome ea classificação plenitude novamente.
      5. Execute o segundo bloco da tarefa com um novo orçamento £ 3. Nenhum alimento é ganho no segundo bloco.
      6. Contraste o WTP para diferentes itens, em dois blocos.
   2. As aplicações futuras: Examinando os sistemas neurais envolvidos no valor de computação.
      Nota: Esta tarefa pode ser configurado e executado no scanner fMRI para examinar os correlatos neurais da valor computação. Recentemente, foi utilizado em um estudo de fMRI farmacológica procurapara o efeito de influências dopaminérgicos no valor de computação para a recompensa alimentar. Os participantes realizaram um único bloco de a tarefa depois de receber uma única dose ou de um agonista da dopamina (bromocriptina), um antagonista da dopamina (sulpirida) ou placebo. O procedimento era quase idêntico ao do ponto 2.1, além do fato de que a escala foi definida para aumentar em incrementos de 20p. Em comparação com as tarefas semelhantes ^13, esta medida permite a captura da ETA como uma variável mais contínuo em oposição a uma variável discreta que tem um máximo de quatro valores (o que corresponde a cada um dos botões da caixa botão MRI padrão).

Representative Results

Os resultados representativos das diferentes aplicações de cada um dos métodos descritos acima são mostrados aqui:

Força de aderência como uma medida de motivação

Examinando valor da recompensa relativa: a tarefa esforçada Seleção de foto

Esta tarefa especial foi utilizada em um estudo de prova de conceito de um romance de mu-opióides GSK1521498 droga antagonista desenvolvido para o tratamento da compulsão alimentar e obesidade ^14. Neste estudo ^15, sujeitos compulsão alimentar obesos foram randomizados para receber quatro semanas de placebo ou GSK1521498 a 2 mg / dia e 5 mg / dia. O objectivo foi o de determinar se os efeitos da droga seria específico para recompensas alimentares sem afectar outros tipos de recompensa. Figuras 2 e 3 mostram os dados do placebo e os grupos de 5 mg / dia para as recompensas alimentares e não alimentares, respectivamente. A questão-chave neste estudo era saber se a droga seria have um efeito específico sobre as recompensas alimentares e esta medida nos permitiu examinar esta. Figura 2 mostra um efeito específico da droga sobre a motivação para a alimentação de alta caloria e pode ser visto a partir da Figura 3, não houve qualquer efeito sobre as imagens não alimentares gratificantes .

Figura 2. Seleção de foto esforçada tarefa:. Esforço despendido e gostando classificação para imagens de comida O painel superior mostra a força de preensão exercida ea correspondente gostando classificações no início do estudo em ambos os grupos e, separadamente, para o placebo eo grupo GSK1521498 no final do tratamento. Pode ver-se que a diferença entre a força exercida para o alto teor de gordura (HF) versus baixo teor de gordura (LF) as imagens dos alimentos já não é significativo após tratamento com medicamentos, mesmo que o gosto subjectivo para oimagens si é maior. O painel inferior mostra as correlações entre a força exercida e gostar de classificação para as imagens de alimentos ricos em gordura, mais uma vez no início do estudo para ambos os grupos e em separado no dia 28.O correlação entre essas duas medidas é visto no início e no grupo placebo no final do tratamento, mas é perdida no grupo droga (* p <0,05; ** p <0,01; *** p <0,001). Esta figura é reproduzida a partir de Cambridge et al. ^14). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3. Seleção de foto esforçada tarefa: esforço despendido e gostar de classificação para imagens não alimentares O painel esquerdo mostra a força exercida a vi.ew imagens não alimentares gratificantes no placebo (PBO) e GSK1521498 grupos (498 5 mg). O painel da direita mostra os ratings gosto para as mesmas imagens. Pode ser visto que não há nenhum efeito significativo da droga sobre a motivação para ou gosto subjectivo para imagens não alimentares gratificantes. Esta figura é reproduzida a partir de Cambridge et al. ^14).

Examinando motivação subliminar

Esta aplicação em particular é de um estudo anterior, em que os participantes realizaram dois blocos de uma task force incentivo comida ^16. Entre os blocos que foram especificamente saciado (específico sensorial) em um dos dois alimentos de teste, todos os participantes receberam 30% da sua ingestão diária de calorias neste episódio um comer. Em cada ensaio que teve a oportunidade de ganhar pontos para o prêmio em jogo dependendo da quantidade de força exercida sobre eles um transdutor de força de aderência. Houve ensaios conscientes, em que o prêmio em jogofoi apresentado por 200 ms e ensaios subliminares, onde só é apresentado por 33 ms. Havia dois prêmios de comida, pizza e bolo, e um prêmio não alimentares, que serviu como um item de controle. A apresentação subliminar foi conseguida utilizando um processo de sanduíche mascaramento empregando uma máscara para a frente e para trás. Para a análise dos dados, a variável dependente de interesse foi a força de aperto, que foi extraído, como a área sob a curva de força (AUC) para todos os ensaios. Para permitir comparações entre todos os participantes, para cada disciplina, a AUC para cada tipo de julgamento foi normalizado pela AUC média máxima dos 6 tipos (saciada, nonsated não alimentares, ambos alimentados e em jejum). Isto proporcionou uma pontuação normalizada entre 0-1 para cada participante. Para controlar a fadiga, lentidão pós-prandial e efeitos não específicos em todo o alimentados e sessões de jejum, a AUC para o item não alimentares em cada sessão foi usada como uma linha de base e subtraído das medidas saciados e nonsated. (Para mais detalhes veja Ziauddeen etai. ^16). Pode ser visto que a motivação do alimento diminui saciado em ambas as condições conscientes e subliminares (ver Figura 4).

Figura 4. Saciedade específica modula esforço motivacional. (A) Variação de fome e saciedade classificações com o consumo de alimentos. (B, C) ​​Os participantes exercida menos para a comida consumida, mas ainda apertou para o outro alimento, independentemente da consciência. Eixo Y representa a área sob a curva normalizada no assunto e corrigido para alterações da linha de base. Esta figura é reproduzida a partir de ¹⁵ Ziauddeen et al.). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Examinando motivação relacionada com os alimentos no scanner

Os participantes realizaram uma sessão do Grupo de incentivo no scanner em que apertou o bulbo aperto para ganhar pontos para alto teor calórico e alimentos de baixas calorias para o almoço após a sessão. Figura 5 apresenta dados ilustrativos de 10 indivíduos em uma recente fMRI farmacológico estudo que mostra que a tarefa captura motivação diferencial para altamente gratificante contra alimentos menos gratificantes.

Figura 5. Força exercida por diferentes categorias de recompensa Assuntos apertou o bulbo força de preensão no scanner para ganhar pontos para itens de três categorias diferentes (HF:. Alimentos de alto teor calórico, LF: alimentos de baixa caloria, NF: NEUTnonfoods RAL).

Disposição para pagar como medida de valor de recompensa

A Figura 6 apresenta os resultados do estudo de prova de conceito do efeito de saciedade na disposição de pagar por recompensas do alimento. Para facilitar a comparação dentro de assuntos, as propostas de cada sujeito foram normalizados dividindo-se pelo seu lance máximo. Pode ser visto que os participantes estavam dispostos a pagar mais pelos alimentos no primeiro turno. Este valor foi reduzido por saciedade com 600 calorias do alimento teste como refletido em lances mais baixos no segundo round. Parecia haver um efeito mais forte de saciedade com alimentos salgados em comparação com alimentos doces, mas isso não foi significativo.

Figura 6. Efeito de saciedade da vontadepagar (WTP). 10 voluntários saudáveis ​​participaram neste estudo. Pode ser visto que a oferta média normalizada diminuiu seguinte saciedade com a refeição estudo. Como manipulação saciedade sensorial específica foram utilizados os resultados do segundo leilão são apresentados separadamente para as categorias de alimentos e Sated nonsated. Enquanto parece haver um efeito maior sobre os alimentos da categoria saciada, isso não foi estatisticamente significativa.

Discussion

Este artigo descreve um conjunto de medidas para a medição de motivação por recompensas alimentares e valor de recompensa. A aplicação de medidas de força de preensão para o estudo dos alimentos relacionados com a motivação em humanos é particularmente romance. Os resultados representativos foram apresentados para a maioria das aplicações descritas demonstrando o valor desses métodos e sua sensibilidade à metabólica e manipulações farmacológicas e, portanto, seu potencial ainda mais o uso em estudos futuros de alimentos relacionados com a motivação e em ensaios de medicamentos anti-obesidade. Estas medidas mais objetivas são facilmente transferíveis e comparáveis ​​entre os diferentes contextos. Também seria útil considerar a influência da variabilidade individual dessas medidas antes de examinar os efeitos de traços como impulsividade sobre eles.

Alguns pontos importantes devem ser enfatizadas. Na utilização das funções de força de preensão, a calibração inicial e a captura do MVC são críticos. É ideal to capturar a resposta aperto desde o início de cada ensaio, e não limitá-lo exclusivamente para a janela de resposta designada como este permite a análise de resposta prematura. Há alguma variabilidade nos módulos MP150 Biopac de modo que cada módulo deve ser testado para determinar as configurações que são mais adequados para esse equipamento. Quando forem utilizadas imagens não padronizados, é fundamental tê-los independentemente avaliado para determinar o quão gratificante eles são percebidos como. Uma limitação importante de todas estas medidas é que elas não captam gosto para as recompensas alimentares utilizados por isso é importante para coletar medidas de gosto subjetivo utilizando escala visual analógica ou outras ferramentas apropriadas, após a tarefa. Estes podem então ser comparados com as medidas motivacionais ou usados ​​para modelar os efeitos de outras variáveis ​​sobre as variáveis ​​dependentes primários. No entanto, é importante notar que, em estudos onde recompensas do alimento reais são consumidos, gostando votos coletados após a tarefa é provável que sejamafectados pelo consumo de alimentos. Isso enfatiza a importância de ter não apenas imagens representativos, mas também alimentos representativos, por exemplo, um brownie de chocolate que parece e tem gosto de a maioria dos bolos de chocolate faria, e ter estes avaliado de forma independente.

Finalmente, é fundamental reconhecer que todas estas medidas usar fotos de alimentos como representações de recompensas do alimento em vez de recompensas de alimentos reais. Enquanto isso apresentam algumas limitações, o comportamento de antecipação em relação aos alimentos e as decisões a respeito de alimentos são muitas vezes guiados por representações da comida ao invés de recompensa consumação imediata. No entanto, é essencial que os métodos descritos aqui que quando eles são ligados a resultados com sucesso, como oferecendo um alimento, os resultados reais devem ser entregues.

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