摘要

赌博是一种流行的社会活动，但可能会变得病态，这可能反映了大脑特定区域的变化。因此，赌博障碍的人已经成为许多影像学研究的焦点，并且在诸如腹内侧前额叶皮层和纹状体等区域的失活一直被发现。相比之下，对于经常赌博但赌博程度还没有达到赌博障碍(“阈下”赌徒)诊断标准的赌徒的神经生物学研究相对较少。研究阈下赌徒可能是有益的，因为他们可能提供有关赌博障碍的发展和/或保护因素的见解。在本研究中，我们利用一个已有的投资任务，同时进行功能磁共振成像(fMRI)，以检验阈下赌徒(n=16)和非赌徒(n=23)在财务决策任务中的差异。虽然我们在丘脑和脑岛发现了整体奖励募集的差异，但在任务的决策阶段，我们没有发现两组之间的任何大脑区域有任何显著差异。我们还发现，与之前对患有赌博障碍的人的研究结果相比，这组赌徒并没有相同的区域失活模式。有趣的是，我们还发现，当给出较差的建议时，阈下赌徒会做出更理性的决定，这表明，在面对任性的建议时，一些赌博倾向可能对投资者有益。根据我们的研究结果，我们假设，保持阈下状态的非抑郁赌徒与病态抑郁赌徒之间的差异，可能与大脑的几个特定区域有关，包括腹内侧前额叶皮层(vmPFC)和腹侧纹状体。这是因为在本研究中，与之前在病态赌徒中发现的结果相比，这些区域在阈下赌徒的功能上保持完整。 Further studies directly comparing these two groups are required to validate this hypothesis.

介绍

赌博已经成为一种广泛和非常受欢迎的娱乐活动，经常涉及非常大的金额的钱被赌博在各种各样的人口。虽然对大多数人来说，赌博是一种愉快的社会活动，没有相关的问题，但对大约5%的人口来说，赌博相关的问题可能会发展成[2]。当这些问题达到临床意义时，就被称为“赌博障碍”[3]。一般来说，研究是在那些有赌博障碍的临床情况下进行的，并且通常是在赌场、宾果游戏厅、赛马、体育博彩或使用电子视频彩票机[1]赌博的人。然而，有一个赌博行为的例子经常在研究中被忽视，部分原因是它并不总是被认为是赌博，即个人投资股票市场。尽管如此，人们一再指出，投资股市与赌博有许多明显的相似之处[4,5]:两者都涉及在不确定的情况下做出决定，而且都可能产生重大的经济后果。虽然有很多关于赌博行为的研究，了解赌博通过利用股票市场投资视角进行研究相对少见。此外，尽管大多数研究是针对那些符合赌博障碍临床标准的人进行的，但对亚临床赌徒的研究相对较少。

对赌博行为的神经生物学研究报告了与其他成瘾行为类似的发现，如药物滥用[6]。在许多文献中出现了一个共同的主题:赌博和接触赌博线索时，腹内侧前额叶皮层(vmPFC)/眶额叶皮层(OFC)的激活减弱。其他感兴趣的区域包括腹侧纹状体[7,8]、岛叶[8-10]、背侧前扣带回皮层(ACC)[11]、腹侧前额叶皮层(vlPFC)[12]和丘脑[11]。在目前的研究中，我们希望检验这些差异是否也出现在亚临床赌徒身上，或者他们是否有自己独特的神经生物学效应。

本研究将经济学和成瘾与赌博的神经生物学理论结合起来，利用功能磁共振成像扫描(fMRI)对投资任务中的亚临床赌徒与非赌徒进行比较。

在目前的研究中，我们希望检验在病态赌徒中发现的一致差异是否也出现在亚临床赌徒中，或者是否有独特的神经生物学效应。基于之前的文献，我们有几个假设:

1. 我们预测亚临床“赌徒”在整体任务和任务的整体反馈阶段与“控制者”不同。我们预测了vmPFC和纹状体(奖赏通路区域)的区域差异。
2. 我们假设“赌徒”在任务中的表现比“控制者”差，这从任务中较低的财务结果可以看出。这与之前发现病态赌徒做出不正常决策的研究相似。此外，我们预计“赌徒”不会像“控制者”那样服从/受到任务中提出的建议的影响，并且更少地遵循“专家”的建议
3. 由于我们不期望“赌徒”会遵循“专家”提供的建议，我们假设在“赌徒”组比较“建议”试验和“无建议”试验时，大脑活动不会有差异，但在“赌徒”和“对照组”比较时，会出现差异。假设的差异区域是前扣带回和前额皮质。

材料和方法

道德声明

这项研究得到了阿尔伯塔大学伦理审查委员会的批准。所有参与者签署知情同意书。作为伦理研究的一个标准，伦理审查委员会要求个人的工资不能远远高于最低工资，以防止不适当的研究激励。由于这个原因，个人可能获得的经济奖励至少是45美元(代表他们的时间每小时15美元，包括筛选和实际参与任务)。尽管如此，有额外的金钱奖励被认为是道德上合适的，这将使参与更现实，在与道德委员会讨论后，任何个人理论上可以获得的最大额外金额被限制在额外60美元，尽管预期在几乎所有情况下都要少得多。

招聘及学习流程

参与者是从阿尔伯塔大学校园及其周边地区招募的通过网络广告。共有39人进入研究(平均年龄26.13±6.23岁，范围:28岁)，其中74.4%为男性。根据问题赌博严重指数(PGSI)得分，控制组23人，赌徒组16人。

在参与之前，所有的参与者都被筛查了他们身体中任何潜在的金属，因为这是一个MRI排除因素。其他排除标准包括I轴精神障碍史，通过访谈确定符合DSM-IV-TR标准[13]的任何障碍史，包括药物滥用或任何1轴或2轴精神健康障碍。筛选后，参与者被要求参加核磁共振中心2小时的会议，在此期间完成扫描。参与者被补偿了他们的时间(最少45美元)，并有机会根据任务表现赚取额外的钱(45美元至105美元)(在任务中赚的钱越多，参与者得到的钱就越多)。

赌徒

使用问题赌博严重指数(PGSI)[14]评估被试赌博行为。参与者被要求思考过去12个月的情况，并回答9个问题(例如，你赌的赌注是否超过了你输得起的程度?)，得分从0(从不)到3(几乎总是)。所有问题的回答被总结为问题赌博的总分。3-7分的总分表明由于赌博导致的问题处于中等水平，导致一些负面后果。值得注意的是，最近一项关于PGSI有效性的研究发现，在PGSI的所有测试维度中，低风险和中风险类别之间的差异在统计学上并不显著，[15]确实出现了将两组合并以改善歧视的建议。然而，研究得出的结论是，这一群体与问题赌徒确实存在显著差异，因此我们相信我们的分界点是适当的。

投资任务

在参与fMRI扫描之前，参与者接受了研究投资任务的训练(图1)，我们在之前的研究[16]中使用了该任务。参与者被告知调查者对投资决策感兴趣。研究人员向参与者展示了一系列股票，每只股票都是单独展示的。这些数据显示了这只股票赢得特定金额资金的可能性，但也提供了每只股票也可能损失特定金额资金的风险。

图1:投资任务a:注视点(6-10s):参与者被指示注意注视点b:试验(7s):参与者看到一只股票，必须决定是“买”还是“不买”。“买入”的建议是理性的，因为买入股票的期望值(0.7 × 30=21)大于不买入股票的期望值(0.3 × -50=- 15)。c:反馈(1s):根据参与者的决定向其提供反馈(此时参与者选择服从建议并“购买”，因此试验获胜)，并对其总数进行相应调整。

在功能磁共振成像研究的开始阶段，所有的参与者都象征性地获得了100美元。选择这一数字是考虑到他们在这段时间里得到了什么，任何改变与这个数字(45美元)相比都是切合实际的。他们被指示指出，通过每个人的手上都有一个按钮，决定他们是“买”还是“不买”这只股票。如果买了一只股票，参与者会立即收到关于这个决定是赢还是输的反馈，他们的总数也会相应调整。如果不购买股票，参与者将不会收到反馈，他们的总数将保持不变。为了在任务结束后获得更高的报酬(从45美元到105美元不等)，参与者被要求在整个任务过程中尽可能多地挣钱。每个参与者都被允许进行一次任务的练习，其长度与他们将在核磁共振扫描仪中完成的第一次任务相同。在19次试验中，7次是“无建议”试验，其余12次都是“好建议”试验。

参与者被告知，为了模拟真实世界的投资，将在一些试验中提供建议。所有参与者都被告知，这些建议来自一位在金融领域拥有20多年经验的外部金融专家，他被要求就任务中的每一只股票给出他会给客户的建议。实际上，建议在整个任务中都是被操纵的，就像每次试验的结果一样，每个结果都是基于它的“期望值”。因此，“建议”是有帮助的，或者是“正确的”，如果有更大的机会期望值是正的。例如,如果显示的信息是30%的机会失去50美元(这将是15美元)低于70%的机会赢得30美元的期望值(可以是21美元),那么“正确”的建议是“买”(图1)。如果这个话题之后的建议然后他们会作出适当的决定,他们将增加数量可用的总金额(在本例中为30美元)。然而，在任务过程中，建议逐渐改变，开始时所有建议都是正确的，但到最后所有建议都是错误的。因此，在第一次试验中，这个建议在所有情况下都是正确的，并且会正确地提示参与者“购买”会带来收益并增加他们的钱的股票。类似地，在所有早期试验中，任何建议参与者“不买”股票的建议都会防止他们赔钱。 Thus, if the participant followed the advice on all occasions during the first part of the study task then their money would increase, and they would not lose any. However, and unknown to the participants, after 1/3 of the tasks had been completed the advice changed to having an equal mix of either corrector being given incorrect advice. Therefore, should individuals follow the advice in the first 1/3 of tasks they would make money, and during the next 1/3 of tasks they would neither win nor lose overall. However, in the final 1/3 of the tasks, again with no indication of a change to the participants, the advice changed so that it was always incorrect. Thus, if individuals followed the advice during the final 1/3 of the task they would always lose money (Table 1).

审判	持续时间的运行	T特点的建议	T特点买的	数量的试验
前1/3次试验 运行1和2	5分30秒	不建议	好买	8
			不好买	6
		忠告	好买	12
			不好买	12
第二个薪水试验 运行3和4	9分钟	忠告	好买	18
			不好买	16
		糟糕的建议	好买	16
			不好买	16
去年薪水试验 运行5和6	5分30秒	不建议	好买	8
			不好买	6
		糟糕的建议	好买	12
			不好买	12

表1:投资任务的条件

图像采集

扫描是在阿尔伯塔大学的Peter S. Allen MR研究中心进行的，使用的是1.5T西门子MRI系统和一个8通道头线圈。32个轴向切片(3 × 3 × 4 mm体素)按叶序排列。采用梯度回波EPI序列(TR=2000 ms, TE=40 ms, FOV=256 mm，翻转角度=90°)获取功能图像。采用t1加权脉冲序列(MPRAGE, TR=1670 ms, TE=3.82 ms, TI=1100 ms，翻转角度-15°，FOV=256, 1 mm厚)获取结构图像。采用SPM8对图像进行预处理和分析。预处理步骤包括6个参数的刚体运动校正、切片时间校正，以及将每个参与者的解剖图像与功能扫描进行联合配准。结构扫描归一化到蒙特利尔神经研究所(MNI)模板，功能图像归一化到新的解剖图像。最后，我们使用三维高斯滤波器(8毫米FWHM)进行平滑。五名参与者(四名来自“控制组”;一个来自“赌徒”组)被排除在进一步的分析之外，因为在扫描过程中发生了显著的运动伪影(俯仰、滚动或偏航平移大于8毫米)。

统计分析

使用spss21对投资任务的行为数据进行分析。单因素方差分析和独立样本双尾t-检验以确定各组在年龄和性别方面的差异。为了测试各组之间服从性的差异，霍特林·T²对三个因变量进行了检验:跑1/2(前1/3的试验)、跑3/4(后1/3的试验)和跑5/6(后1/3的试验)的服从百分比。所有的研究都基于建议的类型进行分组)，以组(“赌徒”或“控制”)作为自变量。

fMRI数据使用一般线性模型进行分析。试验是根据建议类型(无建议，好建议，坏建议)，购买类型(好买导致赢，坏买导致输)，决策(买，不买)和反馈(赢，输)进行分类的。妨害预测包括运行偏移量和六个运动参数。根据所提供的建议类型(好、坏或两者都有)，我们将所有试验纳入一个GLM，将试验1与试验2、试验3与试验4、试验5与试验6分组在一起。采用线性最小二乘误差拟合估计GLM参数。我们分别为每个参与者计算了以下一级统计对比:买-不买，不买-买，建议-不建议，没有建议-建议，服从-不服从，不服从-服从。(顺从试验和非顺从试验分别被定义为参与者的选择与建议匹配/不匹配)、赢-输和输-赢。我们对每个对比的波幅进行了三次二级分析:在“控制”组的所有参与者中进行组内t检验以检测显著的对比波幅，在“赌徒”组的所有参与者中进行组内t检验，以及组间t检验比较。对于所有分析，我们使用体素统计阈值t(37)=2.0262 (p 结果

行为的结果

两组患者年龄、性别差异无统计学意义;然而，根据设计要求，赌徒的PGSI得分明显更高(t(37)= -8.160, p<0.0001)。

对于我们的两组MANOVA，协方差矩阵相等的假设是满足的(Box的M=6.44, p=0.44)。两组(赌徒组与非赌徒组)在综合因变量(Run)、(霍特林T²= 11.25, F (3/35) = 3.549, p = 0.024;请注意。T²=痕量系数×(样本量-组数)=0.304 ×(39-2)=11.25。进行了后期单变量方差分析，以确定组对每个运行的影响(图2)。组之间的显著差异仅出现在运行5/6 (F(1,37)=5.416, p=0.026)。2 /2 (F(1,37)=0.63, p=0.43)和3/4 (F(1,37)=0.144, p=0.71)均未达到统计学意义。

图2:非赌徒和赌徒在服从决策方面的比较——在最后两组研究中，服从决策的数量有显著差异(F(1,40)=16.254, p<0.0001)。“专家”组明显比“同伴”组更服从建议。

任务绩效:任务结束时的总货币得分决定了任务的表现，表现越好，总得分越高。组间任务表现差异无统计学意义(t(37)= -1.872, p=0.069, Cohen’s d= -0.625)。

反应时间:反应时间分析显示，在整个任务中，两组之间的总体反应时间没有统计学上的显著差异。

显著反应时间方差分析:

2(集团;非赌徒、赌徒)× 2(服从;服从还是不服从)方差分析

不服从决策(M=3.574秒，SD=0.757秒)比服从决策(M=3.135秒，SD=0.596秒)对服从决策的主要影响(F(1,72)=8.124, p=0.006)。组间无主效应，无交互效应。

2(集团;非赌徒，赌徒)× 2(良好建议服从;好建议服从，好建议不服从)方差分析

好的建议服从(F(1,72)=14.776, p<0.0001)与不听话(M=3.717, SD=0.828)决策相比听话(M=3.073, SD=0.605)决策出现了主要影响。

2(集团;非赌徒、赌徒)× 2(建议;好建议，坏建议)方差分析

主效应接近显著性组(F(1,72)=3.178, p=0.079)，赌徒(M=3.509秒，SD=0.117秒)比非赌徒(M=3.236秒，SD=0.099秒)慢。建议和交互作用均无主效应。

神经成像结果

总体任务:在任务的所有呈现/决定阶段，比较整体任务激活没有组间差异。当在任务的反馈阶段比较两组时，激活的差异确实出现了。因此，与非赌徒相比，“赌徒”在双侧脑岛、丘脑和背内侧前额叶皮层表现出更强的激活(图3)。

图3:统计对比图的大脑激活整体任务反馈阶段-“赌徒”显示双侧脑岛、丘脑和背内侧前额叶皮层的激活增加。在MNI空间的右下角提供“x”和“z”坐标。所有结果的体素统计阈值在t=2.0211 (p<0.05)和聚类阈值水平k=201, p<0.05校正的多个比较。

听话vs不听话:在中间阶段，即第3次和第4次(受试者接受了好的建议和坏的建议)，将服从试验和不服从试验进行比较时，出现了统计学上显著的差异。在这些研究中，在“赌徒”的左侧顶叶下叶，岛叶，内侧额回和腹前扣带皮层与“不赌博者”相比(图4)。与“赌徒”相比，“不赌博者”与“顺从者”相比，在背侧和腹前扣带皮层均有显著的激活。相比之下，在比较前两组(1/2)(所有建议正确)和后两组(5/6)(所有建议不正确)时，两组之间没有统计学上的显著差异。

图4：“赌徒”在腹侧ACC和脑岛表现出更强的激活。在MNI空间的右下角提供“x”和“z”坐标。所有结果的体素统计阈值在t=2.0211 (p<0.05)和聚类阈值水平k=201, p<0.05校正的多个比较。

建议vs不建议:“赌徒”和“非赌徒”在比较“建议”和“不建议”试验时出现了差异，在“建议”试验中，“赌徒”在额上回和前扣带回显示了明显的激活(图5)。在组内水平，在《赌徒》中，建议试验和不建议试验之间的差异确实出现了，建议试验招募了枕叶，而不建议试验招募了左壳核和左中央前回(图6)。

图5:与非赌徒相比，“赌徒”在额上回和前扣带回表现出更大的激活。在MNI空间的右下角提供“x”和“z”坐标。所有结果的体素统计阈值在t=2.0211 (p<0.05)和聚类阈值水平k=201, p<0.05校正的多个比较。

图6:统计对比图的大脑激活建议-不建议(在阈下组内赌徒)-在组内水平上，“赌徒”在建议试验中表现出枕叶的激活，在无建议试验中表现出更强的壳核激活。在MNI空间的右下角提供“x”和“z”坐标。所有结果的体素统计阈值在t=2.0211 (p<0.05)和聚类阈值水平k=201, p<0.05校正的多个比较。

忠告vs错误的建议:在比较好建议试验和坏建议试验时，两组之间没有显著差异。当将两组人组合在一起时，好建议和坏建议试验之间没有显著差异。

买vs没有购买:当比较购买和不购买试验时，差异就出现了。在购买实验中，“赌徒”的双侧楔前叶的激活明显增强，而“非赌徒”的后扣带皮层和右侧顶叶下小叶的激活明显减弱。“非赌博者”在“不买”和“买”实验中，后扣带回的激活明显高于基线水平。

赢得vs损失:在比较Win反馈和Lose反馈时出现显著差异。在接受Win反馈时，“非赌徒”的右侧额下回、双侧额内侧回和右侧脑岛与基线相比表现出显著的激活，而“赌徒”的右侧额下回、双侧额内侧回和右侧脑岛表现出显著的失活。“赌徒”的右侧丘脑和右侧额上回与基线相比有显著的失活，而“非赌徒”的左侧脑岛和右侧背内侧前额叶皮层在接受Win反馈时，与基线相比有显著的激活。

讨论

总体决策

在目前的研究中，我们感兴趣的是检查阈下赌徒在我们的投资任务中是如何反应的，以及这种反应在神经生物学上是如何表现的。基于之前的研究，我们已经确定，病态赌徒在赌博任务中经常表现出vmPFC的失活。然而，有趣的是，这种激活模式在目前的研究中没有在阈下赌博组中发现，而且在任务的总体决策阶段，控制组和阈下赌博组之间也没有统计学上的显著差异。

在之前的一项功能磁共振成像研究中发现，与健康对照组相比，病态赌徒在接受金钱奖励时，其腹侧纹状体和腹内侧前额叶皮层(vmPFC)的激活程度有所下降。此外，作者发现赌博问题的严重程度与腹侧纹状体[7]的激活之间存在负相关。这些结果支持赌博者可能比非赌博者的奖励敏感性降低的假设。同样，一组研究人员发现，在情感性转换任务[12]中，病态赌徒的表现不如尼古丁依赖者和健康对照组。在另一项研究中，参与者被要求对两种刺激物中的一种做出反应，然后给出正面或负面的反馈(8:2的比例)，病态赌徒表现最差，其次是尼古丁依赖者，健康对照组表现最好。考虑到这些发现，我们可以预期，在目前的研究中，阈下赌博群体会与先前对问题赌徒的研究结果相似，但事实上，这不是我们的发现。

同样，线索反应与成瘾相关刺激的渴望和注意偏向有关，也是病态赌博的一个中心特征[17-19]。Potenza等人[20]是第一个对赌博冲动进行fMRI研究的人。他们让参与者观看一段旨在唤起赌博情绪和动机线索的磁带。与健康对照组相比，病态赌博组在扣带回、OFC、尾状核、基底节区和丘脑[20]区表现出更少的激活。另一组采用了类似的赌博电影范式，发现当病态赌徒看到赌博相关线索[21]时，右侧dlPFC、右侧额下回、内侧额回、左侧海马旁区和左侧枕叶皮层的BOLD信号增加。同样，考虑到这些发现，在目前的研究中，阈下赌徒组在这个范式下也会有类似的大脑变化，但这不是我们观察到的。

可以看出，以往对病态赌徒的研究表明，赌徒在决策过程中会出现多个脑区功能失调性激活，包括前扣带皮层、OFC、vlPFC、NAcc和杏仁核[22-25];然而，这些模式在低于阈值的赌徒中没有被复制。因此，从我们的研究结果来看，这些典型的病态赌徒的功能紊乱区域可能代表着与赌博行为严重程度相关的区域。

相反，当分析任务以比较“购买”与“不购买”决策时，确实出现了统计上显著的差异。因此，与非赌徒相比，阈下赌徒在“购买”试验期间在楔前叶显示激活。楔前叶与情景记忆有关[26]，因此，在这组亚阈值赌徒中，“购买”的决定可能由上下文相关（赌博）记忆触发。此外，后扣带回皮质失活可能意味着与选择赌博/购买非赌徒股票相关的情感显著性缺失，因为该区域与情感刺激记忆有关[27]。这一区域的激活抑制表明，与阈下赌徒相比，非赌徒在这项任务中购买股票的决定不会表现出强烈的积极或消极情绪。一个可能是推测性的解释是，对于非赌徒来说，赌博的决定在记忆中的编码并没有那么强烈。另一种可能是，在这项股票市场投资任务中，有限理性可能影响了个人的决策。有限理性是指在存在不确定性的情况下，在决策中使用认知捷径，收集信息和准确解决问题的成本远远大于这种准确解决方案的价值[28,29]。因此，可以看出，研究亚阈值赌徒，而不仅仅是那些赌博障碍，可能打开潜在的新方法来考虑有关机制的变化发生在赌博障碍。

我们的整体任务分析发现，在反馈阶段，两组(赌徒和非赌徒)之间存在差异，这部分支持了我们的第一个假设，表明那些赌博但不符合赌博障碍标准的人，他们的一些奖励通路(脑岛和丘脑)可能受到了影响，至少和那些不赌博的人相比。这表明，可以想象，阈下赌徒与非赌徒相比，可能有功能失调的奖励路径，至少在财务决策方面是这样。这可能是导致赌博水平持续上升的机制的一部分。有趣的是，当比较Win反馈和Lose反馈时，两组之间出现了一些差异。额下回参与了GO/NO-GO任务，并被认为参与了反应抑制[30-32]。因此，这一区域的激活减弱与以下可能性是一致的:在阈下赌徒得到赢的反馈后，他们可能不太可能“在领先时停止”，而非赌徒中，赢可能是该退出的信号。这一建议也与以往研究的一些发现相一致。例如，与控制组相比，在对奖励的反应中，赌徒的激活减弱[7,8]，我们的结果支持这一关于脑岛的发现。我们的研究结果还表明，区分阈下赌徒和病态赌徒的关键因素之一可能是vmPFC和腹侧纹状体区活动的减少[7,8]。 This in turn could lead to greater reward processing dysfunction, followed by increased likelihood of development of Gambling Disorder.

性能和服从

我们的第二个假设是，与对照组相比，低于阈值的赌徒表现较差，但我们的研究结果并不支持这一假设。这意味着在阈下赌徒的决策能力不会受到显著损害。与此形成鲜明对比的是，之前的研究表明，病态赌徒在各种任务上的表现明显较差，通常是由于他们选择了高风险的选项，包括爱荷华赌博任务(IGT)[33-36]、骰子游戏任务(GDT)[37,38]和威斯康星卡片分类测试(WCST)。此外，一项研究确定伏隔核(NAcc)跟踪股票市场的价格泡沫和[5]交易的侵略性水平。研究人员发现，这种激进的(基于NAcc信号的)交易总体上赚得更少，当股价达到峰值时，更成功的交易员会有一个来自前岛叶皮层的“早期预警系统”信号，导致这些交易员在股市崩盘前卖出股票。有人认为，检查来自NAcc的信号可能会证明一个人的“非理性繁荣”，这种方法也可以应用于赌徒[5]。

我们的结果表明，这种有害的决策模式在我们的赌博组(阈值以下)中并不明显。这一发现与在整个任务中缺乏大脑激活的重大发现是一致的，因为缺乏显著的神经生物学差异，我们可能看不到任何显著的行为差异。

然而，我们的第二个假设部分得到了支持，即与“对照组”相比，我们预期“赌徒”不会像“对照组”那样服从/受到任务中提出的建议的影响。因此，我们发现两组对所提建议的服从程度存在差异，在整体任务中，“非赌徒”比“赌徒”做出更顺从的决定。当我们在每次连续运行的过程中检查任务时，我们发现两组在任务的最后1/3显著不同，当给出的建议总是不正确的时候。有趣的是，我们的结果表明，赌徒实际上比控制组做出了更理性的决定，他们的决策优于非赌博控制组。然而，在最后1/3的任务中，这种更理性的决策并不足以显著提高最终的表现/财务结果，因为两组的表现都不如另一组。这些发现提供了一些证据，证明并非所有的赌博行为都会导致非理性决策，可以想象的是，适度的赌博倾向可能会保护投资者不听从糟糕的建议，从长远来看，会导致更有利可图的决策。然而，这样的建议目前是推测性的，尽管在整个任务中，两组人在服从决定方面的差异继续扩大。另一个谨慎的原因是，两组间的BOLD信号在统计学上的显著差异只在任务的中间1/3处发现，这与行为结果是不一致的。然而解释这些发现的一个方法是,可想而知,在中间1/3的试验,同样建议时混合之间正确的和不正确的建议,亚阈值赌博集团学习不要信任的建议,以便最后1/3的任务他们不再关心穷人的建议,否定任何大的服从或不服从的影响。 Consistent with this suggestion was our finding that the sub-threshold gambling group recruited the insula and ventral ACC during obedient trials, while the non-gamblers recruited the dorsal ACC when making non-obedient decisions. In choosing to not follow the advice of the “expert” our non-gamblers displayed activation in an area linked to error detection [39,40] as well as violation of expectancy [41]. Meanwhile, in sub-threshold gamblers obedient trials recruited activation in regions associated with interception [42], risk-avoidance [43,44] and sensitivity to social and emotional evaluation [41]. The activation of the ventral ACC may signify a desire of the sub-threshold gamblers to appear likeable when following advice that, based on the insula recruitment, may no longer seem sound.

我们的第三个先天的假设“赌徒”的大脑活动在“建议试验”和“无建议试验”的比较中没有差异，但在“赌徒”和“对照组”的比较中会出现差异。我们进一步假设，我们可以看到差异的区域是前扣带回和前额皮质。然而，与这个假设相反的是，当比较建议和没有建议的试验时，赌徒们确实出现了差异。无建议试验产生了壳核的激活，这可能表明阈下赌徒将无建议试验与更大的风险联系在一起，因为冒险的增加与纹状体[45]更大的激活有关。然而，在比较我们两组时，在赌博组的建议试验中，前扣带回[39,40]和额上回[46]的激活更强，可能表明这一组受建议的影响较小。如果建议影响决策，我们可以预计，在有建议的情况下，认知努力会减少。这种激活模式在阈下赌徒中没有发现，这可能表明非赌徒在更大程度上比阈下赌徒更好地利用了建议。

有趣的是，在纠正者错误建议之间，两组都没有表现出不同的激活。这表明，两组人都没有真正区分两种类型的建议，因为如果是这样的话，我们可以预期，“坏建议”试验会引发与更大的决策努力相关的更大的额叶激活。

反应时间

对反应时间的事后分析表明，在整个任务中，“赌徒”和“对照组”之间没有显著差异。当比较好的建议和坏的建议时，反应时间也没有差异，这与功能磁共振成像的发现是一致的。

总的来说，对于两组人来说，选择不遵循给出的建议比选择遵循建议花的时间更长，这表明两组人都在一定程度上考虑了建议，因为这需要更大的认知加工。然而，这一发现也支持了阈下赌徒并没有完全忽视建议的观点。当只看好建议试验时，这种不服从决定比服从决定花费的时间更长的模式被重复;然而，有趣的是，在比较“坏建议”试验时，没有看到同样的效果，这表明，当建议不正确时，参与者能够更容易地决定不遵循它。

与我们的fMRI结果一致的是，在Advice试验中，阈下赌徒的反应时间比非赌徒略长(即他们反应较慢)，这种差异接近统计学意义。这可能表明，在有建议的情况下，不赌博的人会更快地做出决定，这可能是因为在他们做决定的过程中，建议是一种认知捷径，而阈下赌徒则不会很好地利用建议，因此在决定采取什么行动之前需要更多的认知处理时间。

与近期其他影像学研究结果比较

最近的功能磁共振成像研究在一定程度上支持了上述发现。因此，虽然之前的研究表明赌徒的杏仁核功能可能发生了功能障碍[22-25]，但我们在阈下赌徒中没有发现这种情况。然而，另一组研究人员发现，杏仁核活动的变化取决于个体对厌恶[47]损失的胃口的差异，这可能解释了我们的发现与以前的研究结果的差异。另一组研究人员在权衡利弊的决策过程中，检查了大脑腹侧纹状体奖励网络的活动。他们发现，病态赌徒的u型反应异常，反映出他们对最具胃口和最令人厌恶的赌博[48]极度敏感。这一网络功能失调的发现，尤其是在潜在后果巨大的极端赌博中，可能与目前的研究结果一致，即阈下赌徒将“无建议”试验与更大的风险联系在一起，因为冒险行为的增加与纹状体[45]更强的激活有关。类似地，另一组发现腹侧纹状体连通性与赌博严重程度[49]正相关，该组还报告称，他们的发现证实了赌博中奖励处理的“非分类”性质，在赌博中，接近失误和完全失误的处理是不同的。

最后，在可能的基线差异方面，一组研究表明，网络游戏障碍患者的静息状态的功能变化存在多种差异，与酒精使用障碍患者的变化有一些相似之处。这些建议可能表明，在阈下赌徒中也可能存在静息状态的变化，这可能将他们与其他成瘾行为联系在一起。需要进一步的研究来确定这些假设的准确性。

结论

值得注意的是，虽然低于阈值的赌徒没有达到赌博障碍的要求，这是一个先天的根据要求，他们仍然报告频繁赌博的高水平，因此，这一群体仍应被视为正规和有经验的赌徒。我们建议，根据DSM-5诊断严重窘迫的标准，这缺乏痛苦导致整体未受损伤的阈下赌徒的决策可能有神经生物学基础，既不同于非赌徒，也不同于病态赌徒。虽然非赌徒和阈下赌徒的整体决策区域招募没有显著差异，但奖赏通路有显著差异。可以肯定的是，特别是vmPFC，在赌博障碍的发展中起着重要的作用，因为经常赌博的人如果不符合这些标准，就不能表现出[2]在这一区域中明显的失活模式。然而，为了了解可能的差异，建议未来的研究包括健康对照组、阈下赌徒和赌博障碍患者组，以检验这些组之间的差异。我们的研究结果表明，将那些处于赌博障碍阈值以下的频繁赌徒纳入研究，可能有助于更好地理解一些大脑变化，这些变化导致了由病态赌博引起的巨大社会和个人问题。

致谢

作者要感谢Andrea Shafer和Peter Seres对这个研究项目的贡献。

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条信息

文章类型:研究文章

引用:Suen VYM, Brown MRG, Cribben I, Morck RK, Silverstone PH .(2016)频繁阈下赌徒在投资决策任务中表现出独特的大脑激活模式。J精神病学健康1(1):doi http://dx.doi.org/10.16966/jpmh.104

版权:©2016 Suen VYM，等。这是一篇开放获取的文章，在知识共享署名许可协议的条款下发布，该协议允许在任何媒体上无限制地使用、发布和复制，前提是注明原作者和来源。

出版的历史:

收到日期:2016年6月3日

接受日期:2016年6月24日

发表日期:2016年6月30日