感情処理に対する期待の影響

背景：

研究により、肯定的な期待は、感情処理のニューラルネットワークの肯定的な情報と変化に対する知覚バイアスに関連していることが実証されました。 ただし、根本的な期待効果が感情的な入力に対する応答バイアスをどのように調節するかは不明です。 最近の研究では、感情処理に対する期待の影響における認知制御とトップダウンの調節の重要性が示されました。これは、うつ病のある人などの認知的に脆弱な個人ではあまり効果的ではない可能性があります。 プラセボ鎮痛に関する研究は、このような高レベルプロセスだけでなく、低レベルのプロセスもプラセボ効果に重要な役割を果たすことを示しています。 感情的なプラセボ効果にこのような低レベルのプロセスがどのように関与しているかは比較的不明ですが、感情システムの長期的な変調は、学習と経験によって一般的に形作られる計算の少ないコストのかかるボトムアッププロセスにも依存していることを考えると、非常に関連性があります。 したがって、この研究の目的は、期待と以前の経験が感情処理をどのように調節するかの神経行動メカニズムを調査することです。

採用計画：

健康な参加者は、自発的にオンライン広告を通じて募集されます。 基本的な適格性を評価するための最初の短いスクリーニング（包含および除外基準を参照）が電話で行われ、その後、次のアンケートを含む現場で広範なスクリーニングが行われます。

• 人口統計
• 教育
• 以前の治療経験、治療の期待、治療効果（G-EEE）の一般的な評価尺度
• ベックうつ病インベントリ（BDI）

デザイン：

この研究は3日間で構成されています。1回のスクリーニング日と2回の勉強日です。 スクリーニング日には、適格性の評価に加えて、参加者はオキシトシンとして導入される生理食塩水鼻スプレーを受け取ります。 治療の期待は、顔の知覚の文脈で期待を体系的に操作する確立された期待誘導プロトコルを介して誘発されます。 「オキシトシン」についての肯定的な期待は、オキシトシンのメカニズムを詳述するビデオドキュメンタリーを介して誘導され、感情処理における気分を向ける効果と役割を強調します。 詳細には、参加者は感情分類タスクの短いトレーニングを完了し、ビデオドキュメンタリーを表示し、鼻スプレーを自己評価し、視覚的なアナログスケール（「予想される気分強化なし」から「予想される気分強化」までのVAS）を使用して期待を評価し、同じトレーニングを再度完了します。 ただし、2番目のトレーニングは密かに操作されており、幸せな表情の検出を促進するように設計されています。 一日の終わりには、彼らはVASでの経験を評価します（「肯定的な気分の変化を経験しない」から「大きなポジティブな気分の変化を経験した」まで）。 密かに操作されたトレーニングと組み合わされたこの期待誘導は、スクリーニング日に既に実装されており、「オキシトシン」に関連する肯定的な以前の経験を確立し、したがって研究日にプラセボ効果を高めます。 参加者がスクリーニング日に治療を信じていない場合、メインの研究には含まれません。

クロスオーバー実験では、1週間離れた2つの研究日に、参加者はfMRIスキャンを受けます。 スキャンする前に、参加者は、バランスの取れたデザインでオキシトシン（プラセボ条件）または生理食塩水（対照条件）として導入される生理食塩水鼻スプレーを受け取ります。 ビデオドキュメンタリーを介して期待が強化されます。 ビデオの後、参加者は、その日に割り当てられた状態（「オキシトシン」またはコントロールのいずれか）についての口頭での指示を受け取り、鼻スプレーを自己投与し、期待を評価します。 割り当てられた状態に応じて、参加者は標準トレーニング（制御条件）または密かに操作されたトレーニング（「オキシトシン」条件）を完了します。 参加者は、3つの時点で現在の気分（VASを使用）を評価します：鼻スプレー投与の前、操作されたトレーニング後、およびfMRIスキャン後。 各学習日の終わりに、参加者は経験を評価します。 スキャナーでは、感情分類タスクが実行されます。このタスクでは、参加者は微妙な感情的な顔の表現の画像をラベル付けします。 制御尺度として、水平方向の視線軌跡（固定と視線シフトパターン）が視線追跡を使用して記録されます。

仮説：

調査員は、気分およびタスクの精度に対する肯定的な期待の影響を調べ、肯定的な期待が感情刺激の処理と分類に関連する統合および多変量のfMRIシグナルパターンをどのように調節するかを調査します。 より具体的には、彼らは以下を仮定します：

• 肯定的な期待は、気分を高め、微妙な幸せな表情を検出する精度を向上させます。
• 微妙な幸せな顔に応じた感覚、感情、および認知の領域のfMRIパターンは、肯定的な治療期待条件で明確な幸せな顔のローカライザーによって引き起こされるパターンにより似ています。
• 幸福の強度全体のパターンの非類似性は、プラセボ条件で減少します。
• 気分、幸せな顔の正確性、神経パターンへの期待の影響は、操作されたトレーニングによって引き起こされる以前の経験の期待評価と尺度に関連しています。

分析計画：

行動分析のために、心理測定関数から導出された応答のしきい値と感度に主な焦点を当てて、私たちのラボで開発された統計的プロトコルが適用されます。 気分およびタスクの精度と治療後の経験に対する期待の影響は、t検定、反復測定ANOVA、ピアソン相関など、一般的な線形モデルフレームワークからの統計テストを使用して評価されます。 統計的有意性は、0.05のアルファ値に基づいて想定されます。 感情固有の心理測定反応関数は、コントロール条件のプラセボ条件から個々の精度を回帰することから導き出されます。 心理測定反応関数により、応答傾向（インターセプト）および知覚感度（勾配）に関して、期待の期待効果を解き放つことができます。

単変量fMRI分析では、血行動態応答関数（HRF）を使用してタスク関連のアクティビティをモデリングする2レベルのランダム効果一般線形モデル（GLM）アプローチが採用されます。 全脳分析（クラスターレベルの修正）と少量の関心領域（ROI）アプローチが適用されます（p <.05 FWE修正）。 多変量表現類似性分析（RSA）アプローチを使用して、微妙な感情的な顔プレゼンテーション中のfMRIパターンの類似性を比較し、明確な感情的な顔のローカライザーから派生したパターンと比較します。 RSAプロトコルは以前にラボで開発されています。

ここで提示された研究は、共同研究センター（CRC）SFB/TRR289の一部であり、Deutsche Forschungsgemeinschaft（DFG、ID：422744262）によって資金提供されています。