不安におけるマルチステップ回避の定量化

不安の現在の学習理論は、恐怖学習が不安障害の根底にあることを破壊したことを提案しています。 これは、学習した脅威値を変更することにより、暴露療法のような治療が機能することを示唆しています。 ただし、経験的データは、恐怖条件付けの変化が症状の変化とその後の回避行動の減少につながるこれらのモデルをサポートしていません。 代わりに、最近の発見は、回避行動がそれ自体のメカニズムになる可能性があり、回避行動の減少が不安症状の改善に先行し、予測することを示唆しています。 回避をターゲットにするには、回避行動の根底にあるプロセスの実用的な理論が必要です。 最近、マルコフ決定プロセス（MDP）モデルが脅威期待を測定するために使用されており、これは、不安障害のメカニズムとしての回避と恐怖学習の違いを捉えるという利点があります。 回避行動の増加を示す最初のMDPモデルは、約束を示しています。ただし、これらのモデルを人間に適合させるには、追加の非行動情報が必要です。

研究者の主な仮説は、MDPモデルが脅威の差し迫った神経信号で増強されており、実験室内および外側の不安障害関連の回避行動を特徴付けて修正できるということです。

AIM 1：精神病理学のために選択されていない成人（120、評価された2回）：脅威の差し迫った脳の署名（他の脅威差し迫ったタスクからのfMRIデータについて独立して訓練された予測モデルから）を開発し、タスク行動と組み合わせて回避行動のMDPモデルを作成します。

目的2および3：臨床不安と不適応回避を持つ参加者の個別のセット（n = 163、4回評価）は、MDPモデルの行動の違いを評価し、回避を評価するMDPベースの学習タスクを完了し、これらのタスクベースの違いの大きさが現実の回避行動の間の違いの間と内側の違いを予測するかどうかをテストします。

機能的磁気共鳴画像法（fMRI）データの多変量予測因子は、潜在値をデコードし、MDPモデルの計算適合を強化することができます。 これらの潜在値を識別するために、以前に検証された脅威インマンスモデルのニューラルシグネチャが使用されます。 脅威のイマイン性モデルでは、同じ脳領域（例えば、扁桃体、VMPFC）であるが、異なるアンサンブルや神経集団は、脅威の差し迫ったさまざまな段階に関与しており、これらのパターンは臨床不安の異なるレベルの人間間で違いはなく、脅威の潜在的な価値を生み出すための神経生物学的に支持されたアプローチを生み出すことができます。 したがって、研究者は、不安の症状の変化の新しいメカニズム（回避行動）を特徴付け、サポートし、不安障害関連の回避行動を修正するために、脅威の崩壊の解読された神経信号で増強されたMDPモデルを使用することを目指しています。