概要

Estudiar Recompensa Alimentos y motivación en los seres humanos

Published: March 19, 2014
doi:

概要

En este artículo se describe un conjunto de métodos para la medición de los alimentos relacionados con los valores del objetivo relacionados con los alimentos en los seres humanos y la motivación.

Abstract

Un desafío clave en el estudio de procesamiento de la recompensa en el ser humano es ir más allá de las medidas subjetivas de auto-informe y cuantificar diferentes aspectos de recompensa como la hedónica, la motivación y el valor del objetivo de manera más objetiva. Esto es particularmente relevante para la comprensión de comer en exceso y obesidad, así como sus posibles tratamientos. En este trabajo se describe un conjunto de medidas de la motivación relacionada con los alimentos que utilizan la fuerza del mango como medida de motivación. Estos métodos se pueden utilizar para examinar los cambios en los alimentos relacionados con la motivación metabólica (saciedad) y las manipulaciones farmacológicas y se pueden usar para evaluar las intervenciones dirigidas a comer en exceso y la obesidad. Sin embargo, para comprender la toma de decisiones relacionadas con los alimentos en el complejo entorno de los alimentos es esencial para poder determinar los valores del objetivo de recompensa que guían las decisiones y las opciones de comportamiento que la gente hace. Estos valores están ocultos, pero es posible determinar de manera más objetiva que el uso de métricas como eldisposición a pagar y un método para esto se describen a continuación. Estos dos conjuntos de métodos proporcionan medidas cuantitativas de la motivación y el valor del objetivo que se pueden comparar dentro y entre individuos.

Introduction

El estudio del procesamiento de la recompensa de alimentos en los seres humanos ha recibido un importante impulso de la creciente preocupación acerca de la epidemia de obesidad. Como la ruta a la obesidad en los individuos más obesos es mediante el aumento de la ingesta de energía por encima de metabólica necesita 1, es importante comprender los factores y mecanismos de consumo excesivo. Modelos predominantes consideran este consumo excesivo de ser una forma de comer no homeostáticos o "hedónica", es decir, el consumo que no es dictada por las necesidades homeostáticas sino por los aspectos gratificantes de la comida (s) consumida 2. Sin embargo, este es un fenómeno complejo y los sistemas homeostáticos y hedónico / recompensa se superponen e interactiva. Además, hay varios factores que afectan a la alimentación no homeostáticos que no se relacionan directamente con los aspectos hedónicos de la comida tales como tamaño de la porción o la variedad de alimentos disponibles 3. Sin embargo, es importante ser capaz de caracterizar y medir la diferente Aspects de recompensa alimenticia.

Berridge y sus colegas han descrito tres componentes de recompensa: gusto, que desean, y de aprendizaje. Estos tres componentes están vinculadas, pero son disociables en términos de sus sistemas neuronales subyacentes. El gusto se refiere al impacto hedónico de una recompensa y el deseo es la motivación para la recompensa. Aprendizaje comprende las asociaciones con y predicciones sobre la recompensa. Estos componentes se distinguen además en dos subcomponentes, núcleo o implícita, y consciente o explícita. El gusto se compone de 'gusto', que se refiere a las reacciones hedónicas objetivos fundamentales, y la experiencia subjetiva consciente del placer. Del mismo modo que quieren consta de 'querer', el carácter de incentivo de premios y las señales de recompensa relacionados, y la experiencia subjetiva consciente del deseo de incentivos como se entiende normalmente por el término. Las experiencias conscientes, subjetivos de gustar y querer son elaborados fuera de las reacciones básicas por mayor cognitive mecanismos. Por último el aprendizaje también se compone de elementos implícitos como las asociaciones pavloviano e instrumental y el condicionamiento asociativo, así como representaciones explícitas y predicciones cognitivas 4.

Estos tres elementos de recompensa están relacionados pero son disociables tanto experimental como en términos de sus sustratos neurales. Si bien este marco nos ayuda a entender cómo el organismo responde a uno de recompensa a la vez, ¿cómo hace el organismo individual responde cuando se enfrentan a más de un potencial de recompensa? De acuerdo con un modelo ampliamente aceptado en la neuroeconomía, el escenario central en la selección conductual implica el cálculo los valores subjetivos de todas las opciones que se ofrecen. Este cálculo se cree que implica la evaluación y ponderación de los diferentes atributos de cada opción, lo que lleva a un solo valor comparable, a menudo denotado como el valor del objetivo 5, con la opción de mayor valor meta, entonces se puede seleccionar.

Gran parte de tsu trabajo sobre las bases neurales de la recompensa se ha derivado de estudios elegantes de la neurología animal. Uno de los retos en la investigación de la hedónica, los valores de meta y la motivación en los seres humanos ha sido la dificultad de medir los diferentes componentes de manera fiable y objetiva. Es fundamental ir más allá de las medidas subjetivas de valor de la recompensa como la auto-evaluación de gusto o valor objetivo, como se podría, por ejemplo, ser registrada en una clasificación visual analógica. Dada la dificultad de introspección correctamente sobre el valor y las dudas sobre si se ha informado de la verdad, que es esencial para el desarrollo de herramientas cuantitativas sólidas que se pueden validar.

Aunque las reacciones hedónicas objetivas observadas en los roedores también se observan en los bebés humanos 6, estos son difíciles de evaluar en humanos adultos. El gusto o elemento hedónico sigue siendo por lo tanto muy difícil de medir objetivamente en humanos adultos. Sin embargo, es posible examinar el deseo o la motivación de manera más objetiva y precisa und este trabajo se describen una serie de métodos basados ​​en el uso de la fuerza de agarre, como medida de motivación. La cantidad de esfuerzo que las personas gastarán para recibir una recompensa es modulada por la magnitud de la recompensa que esperan. La motivación hacia la recompensa puede ser puesto en práctica como el esfuerzo ejercido. Pessiglione y sus colegas demostraron elegantemente el uso de la fuerza de agarre como una medida de la motivación por recompensas monetarias, con participantes de ejercer mayor fuerza para las recompensas monetarias que tuvieron valores mayores 7. En el caso de los alimentos premia el valor de la recompensa de comida para el individuo depende de varios factores de los cuales el estado interno (el hambre o la saciedad) es un crítico de un 8. Con la saciedad, hay una disminución en la actividad neural en la corteza orbitofrontal (OFC), una región del cerebro que codifica el valor de la corriente de estímulo, a la recepción de la misma 9,10 alimentos. La OFC sobresale hacia el estriado ventral que modula motivacional responder 7. Por lo tanto un buenmedida de motivación debe mostrar sensibilidad a los cambios de valor de la recompensa con la saciedad.

Para determinar el valor del objetivo, las evaluaciones subjetivas directas son no ideal. Una forma más indirecta, que también tiene la ventaja de incentivar a los participantes a revelar su valor verdadero objetivo es utilizar una versión modificada de la subasta Becker-DeGroot-Marschak 11. A través de un simple conjunto de reglas, este procedimiento de subasta que motiva a la gente a revelar el monto máximo de recursos monetarios que están dispuestos a pagar por los artículos que se ofrecen. Su disposición a pagar (DAP) se toma como medida de valor objetivo.

Protocol

Todos los procedimientos descritos en este protocolo fueron desarrollados y probados siguiendo la aprobación ética de los Comités de Ética de Investigación Local Cambridge. 1. Fuerza de agarre como medida de motivación relacionadas con los alimentos Aparatos y configurar: Instale MATLAB con las cajas de herramientas de Cogent en la computadora portátil de entrega de estímulos. Conecte el transductor de fuerza y ​​sistema de adquisición de datos asociados a la computadora portátil de entrega de estímulos a través del puerto ethernet. Véase la Tabla 1 para más detalles sobre el hardware y el software necesario. Nota: Para ejecutar la tarea en la proyección de imagen de resonancia magnética (MRI) se utiliza una sencilla bombilla fuerza apretaba caucho, ligado a un transductor de presión fuera del escáner. Los cambios en la presión del aire dentro de la bombilla cuando se aprieta, se pueden medir por el transductor y estar directamente relacionados con el esfuerzo ejercido. Configure el programa para sondear continuamente el sistema de adquisición de datos y leer en 10 samples en cada votación. Tomar la media de las muestras como la fuerza ejercida. Nota: la respuesta galvánica de la piel (GSR) también se puede medir al lado. Para ello, el ordenador portátil de suministro de estímulo requiere un puerto paralelo para conectar con el sistema de adquisición de datos para sincronizar la GSR GSR con las otras medidas. Utilice un equipo independiente para grabar la señal GSR medida para minimizar la carga en la computadora portátil de entrega de estímulos. Medición de GSR no se discute más. Figura 1. Hardware preparado para la tarea fuerza de agarre. Procedimiento: Monte el equipo sobre una mesa u otra superficie estable, como se muestra en la Figura 1. Espere a que el sistema de adquisición de datos para conectarse a la computadora portátil. Se recoge una medida de referencia for el transductor de fuerza de agarre y un esfuerzo máximo de los participantes, en lo sucesivo, la contracción voluntaria máxima (MVC) antes de iniciar la tarea. Coloque el transductor de fuerza de agarre sobre la mesa y recoger la medida de línea de base. Para medir la MVC, pida al participante para mantener el transductor de fuerza de agarre y elegir una posición cómoda para mantener el brazo por la duración de la tarea. Instruya a los participantes a exprimir el transductor cinco veces tan duro como sea posible y tomar la media de los cinco esfuerzos como la calibración máxima para la tarea. Nota: La fuerza ejercida por el participante durante el periodo de respuesta se mide como un porcentaje de la diferencia entre la línea de base y la MVC como sigue: Si el esfuerzo es negativo, se ajusta a la fuerza mínimo de cero y si es mayor que la MVC medido durante la calibración se establece enel esfuerzo máximo de 100 unidades. Esto se hace para dar cuenta de cualquier ruido que queda después de que se aplique el punto de suavizado 10 muestra como se describe más arriba. La serie resultante de las muestras de esfuerzo se acumulan durante el período de respuesta y se almacena como la respuesta de esfuerzo para el juicio. Inicie la tarea. Nota: Si la sesión de tarea es largo, entonces la fatiga efectos pueden ser tomadas en cuenta mediante la medición de la MVC en el extremo de la tarea, así, y relacionando el efecto de la fatiga a la diferencia entre el los AT en el principio y el final de la sesión de trabajo. Variables dependientes clave: Este método captura la curva fuerza-tiempo en cada prueba. A partir de la curva de fuerza-tiempo extraer las siguientes variables: área bajo la curva (AUC), fuerza máxima o pico ejercida y el tipo o la pendiente de la curva de tiempo de la fuerza. Aplicaciones: Tres aplicaciones de la medida de la fuerza de agarre se describen a continuación. Examinar recompensa relativa valor: la tarea esforzada selección de imágenes. Nota: Esta tarea mide el esfuerzo relativo participantes están dispuestos a ejercer para ver diferentes tipos de imágenes gratificantes como los alimentos y bienes de consumo. Las calificaciones de esfuerzo tienen que ver con sus calificaciones subjetivas gusto por las mismas imágenes. El diseño experimental es como sigue: Presente dos imágenes lado a lado en cada ensayo de la tarea, uno es un grande (300 x 300 píxeles) y de imágenes predeterminado claramente visible, y el otro una pequeña imagen no predeterminado indistinta (5 x 5 píxeles). Ejerciendo vigor el transductor aumenta la imagen no predeterminado y reduce la imagen predeterminada. Seleccione 6 imágenes de tres categorías de recompensa: los alimentos ricos en calorías, alimentos bajos en calorías y (específico de género) no comestibles gratificantes. Tener las imágenes calificaron de forma independiente para el gusto subjetivo por un grupo de voluntarios sanos. Crear pares de imágenes de tal manera que cada imagen se empareja con todas las imágenes de las otras dos categorías. Contrarrestar los pares tales que EAch imagen aparece por defecto y la imagen no predeterminado en el mismo número de ensayos. Ejecución de la tarea: realizar todos los pasos descritos en la sección 1.2. Explicar la estructura de prueba para el participante y decirle que ella puede aumentar el tamaño del tamaño de la imagen no predeterminado y reducir en consecuencia la de la imagen por defecto apretando el transductor. Nota: El contrapeso se asegura de que todas las imágenes tengan el mismo número de ensayos en los que el esfuerzo va a ampliar o reducir su tamaño. Ajuste la fuerza necesaria para hacer que la imagen no predeterminado lo más grande posible en el 10% de MVC de cada individuo (Este porcentaje puede tener que configurar individualmente para cada módulo Biopac). Nota: La relación entre la fuerza ejercida y tamaño de la imagen se determina como sigue. Suponiendo que tanto el fondo como las imágenes de primer plano son cuadrados, y mucho lB y LF sea la longitud de fondo y las imágenes de primer plano, respectivamente. Sea g, GMVC y, GBASE la respuesta de la fuerza de agarre, medida durante el período de respuesta de un ensayo, la fuerza máxima medida durante la calibración y la línea de base medido durante la calibración, respectivamente. Además, suponiendo una relación lineal entre la fuerza de agarre y tamaño de la imagen, LB y LF se pueden escribir como bajo las restricciones donde Las restricciones aseguran que una imagen no se expande más de Morfología, incluso si una fuerza superior a GMVC se ejerce. Presentar una breve demostración de la tarea. Dígale al participante que pueda ver las imágenes mientras choses dependiendo de la cantidad de esfuerzo que ella ejerce. Deja que el participante por su cuenta para completar la tarea. Despuésla tarea se ha completado, recoger calificaciones gusto por cada imagen en escalas analógicas visuales posteriormente. Para analizar los datos, para cada imagen tomar el promedio de las áreas bajo las curvas de fuerza-tiempo a través de todas las pruebas en las cuales es la imagen no predeterminado y se requiere esfuerzo para aumentarla. Este AUC media se toma como medida de la motivación de esa imagen en particular. El examen de la motivación subliminal para el alimento. Nota: El uso de presentaciones de estímulo tanto subliminales y conscientes, esta tarea examina tanto la motivación subliminal y consciente de los alimentos. La siguiente descripción se basa en un estudio anterior utilizando la saciedad específica sensorial (ver Ziauddeen et al. 16). El diseño experimental es como sigue: Seleccione tres estímulos: una comida sabrosa, un alimento dulce y un elemento no alimentarios neutral. Recoge dos imágenes de cada artículo, uno para el juicio consciente y el otro para los ensayos subliminales para minimizar s motor directopecification afecta a 12. Uso de Adobe Photoshop, formatear todas las imágenes tengan la misma luminancia y el mismo modelo de fondo (un conjunto de cuadros de 1 mm cuadrados de color amarillo, rojo, verde y marrón). Difuminar los bordes de imagen utilizando una sola pasada. Crear una imagen de máscara revolviendo aleatoriamente todas las imágenes, y luego combinarlas para crear una imagen compuesta. La presentación subliminal se logra mediante el enmascaramiento sandwich. Para hacer esto presente la imagen de máscara para 200 mseg, entonces la imagen de estímulo para 33 mseg, seguido por la máscara de nuevo por 267 mseg. Para los ensayos conscientes presentan la máscara para 200 mseg, entonces la imagen de estímulo para 200 mseg y la máscara hacia atrás para 100 mseg. La presentación total es de 500 ms en ambos tipos de prueba. Después de la presentación enmascarado estímulo, inicie la ventana de respuesta durante el cual el participante puede ejercer la fuerza sobre el transductor de fuerza de agarre. Proporcionar información en tiempo real por medio de un nivel de fluido en la pantalla. Nota: En todas las tareasusando el nivel de líquido para la retroalimentación de los participantes, la altura de la columna y la altura máxima que se puede lograr tanto se varió al azar entre los ensayos. por ejemplo, la altura de la columna se establece a variar entre 100, 110, y 120 unidades y el la altura máxima que se puede alcanzar entre 80, 90, y 100 unidades como un porcentaje de la fuerza máxima de cada participante tal como se mide en el inicio de la tarea. Mientras las votaciones desempeña un papel importante para comprometer a los sujetos con la tarea, esta configuración se asegura de que no existe una relación constante entre la fuerza ejercida y la altura del nivel del líquido de ensayo a ensayo. El propósito es evitar que los participantes modulando su esfuerzo para lograr una retroalimentación en particular, como el conseguir el nivel de líquido de la parte superior. Los participantes son informados de forma explícita que las votaciones no es confiable y son instruidos para juzgar su esfuerzo a sí mismos y no depender del nivel de fluido. Para cada ensayo, presentar una fijacióncruzar por 500 ms, seguido por el estímulo enmascarado de 500 ms y después la ventana de respuesta con la retroalimentación del nivel de fluido de 3.000 ms. Ejecución de la Tarea: Realizar todos los pasos como se describe en la sección 1.2. En cada ensayo pida al participante que centrar su atención en la cruz de fijación central. Explíquele que cuando aparece el nivel del líquido se puede apretar el transductor de fuerza para ganar puntos hacia el tema que acabamos de presentar. Explique que en algunos ensayos, la imagen puede ser difícil de ver y sugerir que siga sus instintos. Haga hincapié en que las votaciones en poco fiables. Ejecute la tarea en la cantidad de casillas como sea necesario. Tras la realización de la tarea, determinar lo bien que funcionaba el procedimiento de enmascaramiento. Esto se puede hacer de dos maneras: mediante la recopilación de informe subjetivo del participante y mediante la realización de una discriminación elección forzada. En este último, presentar el estímulo enmascarado como en la tarea principal, seguido de dos opciones y pedir al participante para indicar quich uno se acaba de presentar. Presentar cada imagen tantas veces como fue presentado en cada bloque de la tarea principal. Calcular el índice discriminabilidad (d ') de acuerdo con la teoría de detección de señales, si el enmascaramiento ha funcionado bien, el d' debe estar cerca de cero. El examen de los alimentos relacionados con la motivación en el escáner. El uso de la bombilla fuerza de agarre y el transductor de presión que acompaña, estas tareas en función de la fuerza de agarre se pueden ejecutar en el equipo de resonancia magnética. Si se utiliza la retroalimentación, y luego hacer lo mismo en la sección 1.4.2. 2. Voluntad de pago como medida de valor de la recompensa Nota: Esta tarea se puede programar en cualquier software de entrega de estímulos adecuados y sólo requiere un estándar de escritorio o portátil. La versión aquí descrita se ha programado en la Presentación (versión 14.5, Sistemas neuroconductuales). Procedimientos: Nota: Este procedimiento es una modificación deel procedimiento de subasta informatizada de Plassmann 13. El procedimiento de subasta es la siguiente: La subasta consiste en una serie de rondas, cada una con un alimento. Fotografiar todos los alimentos en los platos y fondos idénticos. Antes del comienzo de la serie de tareas participantes las placas reales utilizados en las imágenes para proporcionar un sentido exacto de la escala. Dar a los participantes de un presupuesto monetario fijo, por ejemplo, 3 libras. Dígale al participante que se toma a través de varias rondas de la subasta y se puede realizar una oferta en cada ronda. Ella puede colocar su oferta en una escala que va de 0 € – £ 3 en incrementos de 10 peniques. Informe al participante que la primera ronda será seleccionado al final de la subasta como la ronda que cuenta. Por lo tanto ella no tiene que difundir su presupuesto £ 3 a través de diferentes rondas, y se puede tratar a todos los asaltos, como si fuera el único. Recomendar a los participantes, el equipo hará una oferta contraen cada ronda. Si sobrepujado el equipo en la ronda seleccionada, que ganar el alimento y sólo tendrá que pagar el importe de la oferta y la computadora será capaz de mantener ningún tipo de cambio restante. Sin embargo, si el equipo supera en la competencia o coincide con una de ellas, no reciben el alimento, pero todavía tiene que mantener su presupuesto monetario. Explique a los participantes que la dada este conjunto de reglas, la mejor estrategia para hacer una oferta en esta subasta es para hacer una oferta la cantidad más cercana a la cantidad que estarían realmente dispuestos a pagar por el alimento que se ofrecen. Nota: La oferta recogida de esta manera corresponde a su DAP. Aplicaciones: El examen de la sensibilidad de la medida a los cambios en el estado interno. Nota: Como una prueba de concepto, se examinó la sensibilidad de la medida a los cambios en el valor con los cambios en el hambre y la saciedad. Voluntarios de peso normal saludables tomaron parte en el procedimiento de subasta, antes y después de comer una comida en calorías fijo (550 kcal). A síse utilizó la manipulación saciedad específica nsory. Recoger el hambre y la saciedad calificaciones en una escala analógica visual. Realice el primer bloque de la tarea, como se describe en la sección 2.1. Diseñar la tarea de tal manera que el alimento planeado se selecciona como la ronda que cuenta siempre una oferta distinta de cero se coloca. Presentar el participante con la comida que han ganado y les dan 15 minutos para consumir la comida. Reste el pago con cargo al presupuesto £ 3. Recoger el hambre y la calificación plenitud de nuevo. Lleve a cabo el segundo bloque de la tarea con un nuevo presupuesto £ 3. Ningún alimento se ganó en el segundo bloque. Contrasta la DAP por diferentes conceptos a través de los dos bloques. Las aplicaciones futuras: Examinar los sistemas neuronales implicados en el valor de la computación. Nota: Esta tarea se puede configurar y ejecutar en el escáner fMRI para examinar los correlatos neurales de valor de cálculo. Recientemente se ha utilizado en un estudio farmacológico fMRI buscandoen el efecto de las influencias dopaminérgicas en el cálculo el valor de la recompensa de los alimentos. Los participantes realizaron un solo bloque de la tarea después de recibir una dosis única de un agonista de la dopamina (bromocriptina), un antagonista de la dopamina (sulpirida) o placebo. El procedimiento era casi idéntica a la sección 2.1, aparte del hecho de que la escala se establece en aumentar en incrementos de 20p. En comparación con tareas similares 13, esta medida permite la captura de la DAP como una variable más continuo en oposición a una variable discreta que tiene un máximo de 4 valores (correspondientes a cada botón de la caja de botón de MRI estándar).

Representative Results

Los resultados representativos de las diferentes aplicaciones de cada uno de los métodos descritos anteriormente se muestran aquí: Fuerza de agarre como una medida de la motivación Examinar valor de la recompensa relativa: la tarea esforzada selección de imágenes Esta tarea en particular fue utilizado en un estudio de una novela GSK1521498 opioide mu fármaco antagonista desarrollado para el tratamiento de los atracones y la obesidad 14 de prueba de concepto. En este estudio 15, los sujetos atracones obesos fueron asignados aleatoriamente para recibir 4 semanas de placebo o GSK1521498 a 2 mg / día o 5 mg / día. El objetivo era determinar si los efectos de la droga serían específicas para recompensas de comida sin afectar a otros tipos de recompensa. Figuras 2 y 3 muestran los datos de la de placebo y los grupos de 5 mg / día para las recompensas comestibles y no comestibles, respectivamente. La cuestión clave en este estudio fue si la droga sería HÃve un efecto específico sobre recompensas de comida y esta medida nos permitió examinar esto. Figura 2 muestra un efecto específico de la droga sobre la motivación de los alimentos altos en calorías y se puede observar en la Figura 3, no hubo ningún efecto en las imágenes que no son alimentos gratificantes . Figura 2. Tarea de selección de imágenes con esfuerzo:. Esfuerzo realizado y la afición clasificación acordada a imágenes de alimentos El panel superior muestra la fuerza de agarre ejercida y las correspondientes clasificaciones de gusto al inicio del estudio en ambos grupos y por separado para el placebo y el grupo GSK1521498 al final del tratamiento. Se puede observar que la diferencia entre la fuerza ejercida para alta en grasa (HF) versus baja en grasa (LF) de imágenes de alimentos ya no es significativo después del tratamiento de drogas, aunque el gusto subjetivo para laimágenes en sí es mayor. El panel inferior muestra las correlaciones entre la fuerza ejercida y calificaciones gusto por las imágenes de alimentos con alto contenido graso, de nuevo al inicio del estudio en ambos grupos y por separado en el día 28.El correlación entre estas dos medidas se ve al inicio del estudio y en el grupo placebo al final del tratamiento, pero se pierde en el grupo de drogas (* p <0,05; ** p <0,01; *** p <0,001). Esta cifra se reproduce de Cambridge et al. 14). Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Figura 3. Selección de la imagen con esfuerzo tarea: esfuerzo realizado y la afición valoraciones sobre las imágenes que no son alimentos El panel izquierdo muestra la fuerza ejercida a vi.imágenes que no son alimentos gratificantes ew en el grupo placebo (PBO) y GSK1521498 grupos (498 5 mg). El panel derecho muestra las calificaciones gusto por las mismas imágenes. Se puede ver que no hay efectos de drogas significativos sobre la motivación hacia o gusto subjetivo para imágenes no alimenticios gratificantes. Esta cifra se reproduce de Cambridge et al. 14). El examen de la motivación subliminal Esta aplicación en particular es de un estudio previo en el que los participantes realizaron dos bloques de un Grupo de Trabajo incentivo alimentario 16. Entre los bloques que estaban saciados específicamente (específica sensorial) en uno de los dos alimentos de prueba, todos los participantes se les dio el 30% de su ingesta diaria de calorías en este episodio uno de comer. En cada ensayo que tenían la oportunidad de ganar puntos para el premio en juego dependiendo de la cantidad de fuerza que se ejercen sobre un transductor de fuerza de agarre. No hubo ensayos conscientes, en el que el premio en juegose presentó durante 200 ms y ensayos subliminales, en el que sólo se presenta durante 33 ms. Había dos premios de comida, pizza y pastel, y un premio no alimentarios, que sirvió como un elemento de control. La presentación subliminal se logró mediante un procedimiento de enmascaramiento sándwich empleando una máscara hacia adelante y hacia atrás. Para el análisis de los datos, la variable dependiente de interés fue la fuerza de agarre, que se extrajo como el área bajo la curva de fuerza (AUC) para todos los ensayos. Para poder hacer comparaciones entre todos los participantes, para cada tema, las AUC para cada tipo de ensayo se normalizó por la AUC media máxima de los 6 tipos (saciado, nonsated no alimentarios, ambos alimentados y en ayunas). Esto proporcionó una puntuación normalizada entre 0-1 para cada participante. Para el control de la fatiga, lentitud post-prandial y efectos no específicos a través de la Reserva Federal y las sesiones de ayuno, el AUC para el elemento no alimentarios en cada sesión se utilizó como punto de partida y se restará de las medidas saciados y nonsated. (Para más detalles ver Ziauddeen etal. 16). Se puede observar que la motivación de la comida saciado disminuye en ambas condiciones conscientes y subliminales (ver Figura 4). Figura 4. Saciedad específica modula esfuerzo motivacional. (A) Cambio en el hambre y la saciedad calificaciones con el consumo de alimentos. (B, C) ​​Los participantes ejercieron menos por la comida sólo se consume, pero todavía aprietan para el otro alimento, independientemente de la conciencia. Eje Y es el área bajo la curva normalizada dentro de sujeto y corregido para los cambios de línea de base. Esta cifra se reproduce de Ziauddeen et al. 15). Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. </a> El examen de la motivación de alimentos relacionados en el escáner Los participantes realizaron una sesión del Grupo de Trabajo de incentivos en el escáner en el que apretó el bulbo apretarse para ganar puntos hacia alta en calorías y alimentos bajos en calorías para el almuerzo después de la sesión. Figura 5 presenta datos ilustrativos de 10 sujetos en una reciente fMRI farmacológica estudio que muestra que la tarea captura motivación diferenciado para los altamente gratificante en comparación con los alimentos menos gratificantes. Figura 5. La fuerza ejercida por las diferentes categorías de recompensa sujetos apretaron el bulbo fuerza de agarre en el escáner para ganar puntos para productos de 3 categorías diferentes (HF:. Alimentos altos en calorías, LF: alimentos bajos en calorías, NF: Neutno comestibles ral). La voluntad de pagar como medida del valor de la recompensa La figura 6 presenta los resultados de la prueba de concepto de estudio del efecto de saciedad en la voluntad de pago de recompensas de alimentos. Para facilitar la comparación dentro de los sujetos, las ofertas de cada sujeto se normalizaron dividiendo por su oferta máxima. Se puede observar que los participantes estaban dispuestos a pagar más por los alimentos en la primera ronda. Este se redujo en la saciedad con 600 calorías de la comida de prueba tal como se refleja en las licitaciones inferiores en la segunda ronda. No parece haber un efecto más fuerte de la saciedad con alimentos salados en comparación con los alimentos dulces, pero esto no fue significativo. Figura 6. Efecto de la saciedad de la voluntada pagar (DAP). 10 voluntarios sanos participaron en este estudio. Se puede observar que la oferta media normalizada disminuyó tras la saciedad con la comida estudio. Como se utilizó una manipulación saciedad sensorial específica los resultados para la segunda subasta se presentan por separado para los alimentos procedentes de las categorías saciado y nonsated. Aunque no parece haber un efecto mayor en los alimentos de la categoría de saciado, esto no fue estadísticamente significativa.

Discussion

En este artículo se describe un conjunto de medidas para la medición de la motivación para las recompensas de comida y valor de la recompensa. La aplicación de las medidas de fuerza de agarre para el estudio de los alimentos relacionados con la motivación en los seres humanos es particularmente novedoso. Los resultados representativos se han presentado para la mayoría de los casos de aplicación que demuestra el valor de estos métodos y su sensibilidad a la metabólica y manipulaciones farmacológicas y por lo tanto su potencial uso futuro en los estudios futuros de los alimentos relacionados con la motivación y en los ensayos de medicamentos contra la obesidad. Estas medidas más objetivas son fácilmente transferibles y comparables entre los diferentes ajustes. También sería útil tener en cuenta la influencia de la variabilidad individual sobre estas medidas mediante el examen de los efectos de las características como la impulsividad en ellos.

Algunos puntos importantes que hay que destacar. En el uso de las tareas de la fuerza de agarre, la calibración inicial y la captura de la MVC son críticos. Es t idealeso capturar la respuesta de agarre desde el comienzo de cada ensayo y no limitarla únicamente a la ventana de respuesta designado como este permite el examen de prematuro de responder. Existe cierta variabilidad en los módulos MP150 Biopac por lo que cada módulo debe ser analizada para determinar la configuración que mejor se adaptan a ese pedazo de equipo. Cuando se utilicen las imágenes no estandarizados, es fundamental contar con ellos calificaron de forma independiente para determinar lo gratificante que se perciben como. Una limitación importante de todas estas medidas es que no reflejan el gusto por las recompensas de comida utilizados por lo que es importante recoger medidas de gusto subjetivo mediante escalas analógicas visuales u otros instrumentos adecuados, después de la tarea. Estos pueden ser comparados con las medidas de motivación o utilizan para modelar los efectos de otras variables sobre las variables dependientes primarias. Sin embargo, es importante señalar que en los estudios donde se consumen alimentos recompensas reales, gustándole calificaciones recogidas después de la tarea es probable que seanafectados por el consumo de alimentos. Esto pone de relieve la importancia de contar no sólo las imágenes representativas, sino también alimentos representativos, por ejemplo, un brownie de chocolate que se ve y sabe como la mayoría de brownies de chocolate quiso, y tener éstos calificaron de forma independiente.

Por último, es importante reconocer que todas estas medidas utilizan imágenes de alimentos como representaciones de recompensas de comida en lugar de recompensas alimenticias reales. Aunque esto presenta algunas limitaciones, la conducta anticipatoria hacia la comida y las decisiones relativas a los alimentos a menudo se guía por las representaciones de la comida y no por la recompensa de consumación inmediata. Sin embargo, es esencial que los métodos descritos aquí que cuando están vinculados a los resultados, tales como la licitación con éxito para un alimento, los resultados reales deben ser entregados.

開示

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

HZ es apoyada por el Wellcome Trust y GlaxoSmithKline programa financiado Therapeutics (TMAT) Traslacional de Medicamentos y, y por el Fondo de Neurociencia de la Salud Wolfe Bernard. NM está financiado por el Wellcome Trust programa de doctorado. ISF y PCF son apoyados por el programa Wellcome Trust superiores de becas y el Fondo de Neurociencia de la Salud Wolfe Bernard. NS es apoyado por el Fondo de Neurociencia de la Salud Wolfe Bernard.

Materials

HARDWARE
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
SOFTWARE
API module for Biopac hardware Biopac Systems Inc
Cogent and Cogent graphics toolboxes, version 1.29  Publically available Download from Laboratory of Neurobiology, UCL
Labchart 6 or above Adinstruments Ltd For stimulus Display
inpout.dll module for parallel port communication Publically available For Galvanic Skin Response measurement only
MATLAB R2009a Mathworks Inc Programming of main task

参考文献

  1. Swinburn, B. A., et al. The global obesity pandemic: shaped by global drivers and local environments. Lancet. 378 (9793), 804-814 (2011).
  2. Berthoud, H. -. R., Lenard, N. R., Shin, A. C. Food reward, hyperphagia, and obesity. AJP Integr. Comp. Physiol. 300 (6), 1266-1277 (2011).
  3. Rolls, E. T. Understanding the mechanisms of food intake and obesity. Obesity Rev. 8 Suppl 1, 67-72 (2007).
  4. Berridge, K. C., Robinson, T. E., Aldridge, J. W. Dissecting components of reward: ‘liking’, "wanting," and learning. Curr. Opin. Pharmacol. 9 (1), 65-73 (2009).
  5. Rangel, A., Camerer, C., Montague, P. R. A framework for studying the neurobiology of value-based decision making. Nat. Rev. Neurosci. 9 (7), 545-556 (2008).
  6. Steiner, J. E., Glaser, D., Hawilo, M. E., Berridge, K. C. Comparative expression of hedonic impact: affective reactions to taste by human infants and other primates. Neurosci. Biobehav. Rev. 25 (1), 53-74 (2001).
  7. Pessiglione, M., et al. How the Brain Translates Money into Force: A Neuroimaging Study of Subliminal Motivation. Science. 316 (5826), 904-906 (2007).
  8. Berridge, K. C. Motivation concepts in behavioral neuroscience. Physiol. Behav. 81 (2), 179-209 (2004).
  9. Kringelbach, M. L., O’Doherty, J., Rolls, E. T., Andrews, C. Activation of the human orbitofrontal cortex to a liquid food stimulus is correlated with its subjective pleasantness. Cerebral Cortex. 13 (10), 1064-1071 (2003).
  10. Valentin, V. V., Dickinson, A., O’doherty, J. P. Determining the Neural Substrates of Goal-Directed Learning in the Human Brain. J. Neurosci. 27 (15), 4019-4026 (2007).
  11. Becker, G. M., DeGroot, M. H., Marschak, J. Measuring utility by a single-response sequential method. Behav. Sci. 9 (3), 226-232 (1964).
  12. Neumann, O. Direct parameter specification and the concept of perception. Psychol. Res. 52 (2-3), 207-215 (1990).
  13. Plassmann, H., O’Doherty, J., Rangel, A. Orbitofrontal cortex encodes willingness to pay in everyday economic transactions. J. Neurosci. 27 (37), 9984-9988 (2007).
  14. Cambridge, V. C., et al. Neural and Behavioral Effects of a Novel Mu Opioid Receptor Antagonist in Binge-Eating Obese People. Biol. Psych. 73 (9), 887-894 (2012).
  15. Ziauddeen, H., et al. Effects of the mu-opioid receptor antagonist GSK1521498 on hedonic and consummatory eating behaviour: a proof of mechanism study in binge-eating obese subjects. Mol. Psych. , (2012).
  16. Ziauddeen, H., Subramaniam, N., Gaillard, R., Burke, L. K., Farooqi, I. S., Fletcher, P. C. Food images engage subliminal motivation to seek food. Int. J. Obesity. 36 (9), 1245-1247 (2011).

Play Video

記事を引用
Ziauddeen, H., Subramaniam, N., Cambridge, V. C., Medic, N., Farooqi, I. S., Fletcher, P. C. Studying Food Reward and Motivation in Humans. J. Vis. Exp. (85), e51281, doi:10.3791/51281 (2014).

View Video