Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

The Effects of Losartan on Reward Reinforcement Learning

keskiviikko 21. lokakuuta 2020 päivittänyt: Benjamin Becker, University of Electronic Science and Technology of China

The Role of the Renin-angiotensin System in Reward Reinforcement Learning

This study aims to investigate whether a single dose of losartan (50 mg) can affect learning from positive and negative outcomes and its related neural mechanisms.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Tuntematon

Ehdot

Interventio / Hoito

Yksityiskohtainen kuvaus

Emerging evidence suggests that the renin-angiotensin system can impact dopamine (DA) transmission and its modulatory role in reward processing. For instance, recent animal models have found that the angiotensin antagonist losartan reduces rewarding effects of methamphetamine and nicotine by modulating DA release in the striatum.The present study thus will investigate losartan effects on reward reinforcement learning and the underlying neural mechanisms. In a double-blind, between-subject, placebo-controlled design, 60 healthy male subjects will be randomly assigned to receive single-dose losartan (50 mg) or placebo, 90 minutes before performing a probabilistic reinforcement learning task during fMRI.

Opintotyyppi

Interventio

Ilmoittautuminen (Odotettu)

60

Vaihe

  • Ei sovellettavissa

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskelupaikat

  • Kiina
    • Sichuan
      • Chengdu, Sichuan, Kiina, 611731
        • Rekrytointi
        • University of Electronic Science and Technology of China
        • Ottaa yhteyttä:

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

18 vuotta - 30 vuotta (Aikuinen)

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Joo

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Uros

Kuvaus

Inclusion Criteria:

  • Healthy subjects without past or current psychiatric or neurological disorders
  • Right-handedness
  • Normal or corrected-normal version

Exclusion Criteria:

  • History of head injury
  • Medical or psychiatric illness
  • Hypertension
  • General cardio-vascular alteration or diseases
  • Allergy against medications
  • Visual or motor impairments
  • Claustrophobia
  • Drug addiction
  • Nicotine dependence
  • FMRI contradictions

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Ensisijainen käyttötarkoitus: Perustiede
  • Jako: Satunnaistettu
  • Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
  • Naamiointi: Kaksinkertainen

Aseet ja interventiot

Osallistujaryhmä / Arm
Interventio / Hoito
Kokeellinen: Losartan ryhmä
Lääke: Losartaani
Lääke: Losartan
administration of losartan (50 mg) (oral)
Muut nimet:
  • Cozaar suun kautta otettava tabletti
Placebo Comparator: Placebo ryhmä
Lääke: Placebo oraalinen tabletti
Lääke: Placebo oral tablet
administration of placebo (oral)

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
BOLD-level activity as assessed by fMRI during the learning phase
Aikaikkuna: 90 minutes to 110 minutes after treatment
During the paradigm subjects will learn the reward properties of stimuli via the presentation of trial-wise feedback. The neural activation during the prediction of positive and negative outcome feedback will be assessed by functional magnetic resonance imaging (fMRI), particularly in prefrontal and subcortical regions. The effects of treatment will be determined by comparing the losartan- and placebo-treated groups.
90 minutes to 110 minutes after treatment
BOLD-level activity as assessed by fMRI during the learning transfer phase
Aikaikkuna: 111 minutes to 120 minutes after treatment
Following the initial learning phase subjects learning transfer will be examined by asking subjects to choose between stimuli with high versus low reward probabilities. The neural activation during correct responses will be assessed by functional magnetic resonance imaging (fMRI), particularly in prefrontal and subcortical regions. The effects of treatment will be determined by comparing the losartan- and placebo-treated groups.
111 minutes to 120 minutes after treatment

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Choice accuracy for the stimulus with the high reward probability during the learning phase
Aikaikkuna: 90 minutes to 110 minutes after treatment
During the learning phase accuracies (in percent) for choosing the stimulus with the highest reward probability will be computed. Effects of treatment on choice accuracy in the probabilistic learning task will be examined by comparing accuracies (percent) between the losartan- and placebo-treated group.
90 minutes to 110 minutes after treatment
Learning rate for positive and negative outcomes
Aikaikkuna: 90 minutes to 110 minutes after treatment
The learning rate will be determined by performing computational modelling. The learning rate index for positive and negative outcomes during the learning phase will be compared between the losartan- and placebo-treated group.
90 minutes to 110 minutes after treatment
Choice accuracy during the learning transfer phase
Aikaikkuna: 111 minutes to 120 minutes after treatment
Following the initial learning phase subjects learning transfer will be examined by asking subjects to choose between stimuli with high versus low reward probabilities. For the transfer phase the choice accuracy for selecting stimuli with the highest reward probability and avoiding stimuli with the lowest reward probability will be computed. The effects of treatment will be determined by comparing the accuracy between the losartan- and placebo-treated groups.
111 minutes to 120 minutes after treatment

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

University of Electronic Science and Technology of China

Tutkijat

  • Päätutkija: Benjamin Becker, PhD, University of Electronic Science and Technology of China

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Lauantai 10. lokakuuta 2020

Ensisijainen valmistuminen (Odotettu)

Perjantai 31. joulukuuta 2021

Opintojen valmistuminen (Odotettu)

Torstai 31. maaliskuuta 2022

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Perjantai 9. lokakuuta 2020

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Keskiviikko 21. lokakuuta 2020

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Tiistai 27. lokakuuta 2020

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Tiistai 27. lokakuuta 2020

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Keskiviikko 21. lokakuuta 2020

Viimeksi vahvistettu

Torstai 1. lokakuuta 2020

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Avainsanat

Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja

Muut tutkimustunnusnumerot

  • UESTC-neuSCAN-75

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

EI

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .

Tilaa