Chatbot Intervention Effects on Resting-State Brain Function in Anhedonia
2026年7月7日 更新者：Benjamin Becker、University of Electronic Science and Technology of China
Effects of a Chatbot-Based Intervention on Resting-State Functional Connectivity and Spontaneous Neural Activity in Individuals With Anhedonia
The main aim of the present study is to investigate the effects of a Motivational Interviewing-based artificial intelligence chatbot on resting-state brain function in college students with elevated anhedonia and depressive symptoms.
The study will use a randomized active-control intervention design with pre- and post-intervention resting-state functional magnetic resonance imaging assessments.
調査の概要
詳細な説明
Anhedonia represents a core characteristic of depression and is characterized by reduced experience of pleasure.
It is closely related to decreased motivation, altered reward processing, and alterations in intrinsic brain network function.
Resting-state fMRI provides a way to examine intrinsic brain activity and functional connectivity without requiring participants to perform a specific task.
This is important because changes associated with anhedonia may not only appear during reward-related tasks, but may also be reflected in spontaneous brain network organization.
研究の種類
介入
入学 (推定)
80
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Benjamin Becker
- 電話番号：(852) 3917-5097
- メール：bbecker@hku.hk
研究場所
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Sichuan
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Chengdu、Sichuan、中国
- 募集
- University of Electronic Science and Technology of China
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コンタクト：
- Benjamin Becker, Dr
- 電話番号：(852) 3917-5097
- メール：bbecker@hku.hk
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
Inclusion Criteria:
- 18-40 years
- Right-handed
- Normal or corrected normal visual acuity
- Participants must show elevated anhedonia and depressive symptoms at screening, defined as a total score of 22 or higher on the Snaith-Hamilton Pleasure Scale and a score of 14 or higher on the Beck Depression Inventory
Exclusion Criteria:
- History of major central nervous system disorders, such as epilepsy, traumatic brain injury, stroke, or brain tumors.
- History of severe mental illness, including schizophrenia spectrum disorders, bipolar disorder, or other psychotic disorders.
- History of substance or alcohol use disorder or substance or alcohol misuse within the past 12 months that may affect study participation or outcome assessment.
- Individuals currently at high risk of suicide, severe self-harm, or experiencing an acute psychiatric crisis.
- Individuals who are currently using psychiatric medications or have undergone psychotherapy within the past 4 weeks that may significantly affect mood, motivation, or reward processing.
- Severe vision or hearing impairments that cannot be corrected and would interfere with task performance.
- Contraindications to MRI scanning, including metallic implants, pacemakers, severe claustrophobia, or other conditions incompatible with MRI.
- Pregnancy or breastfeeding.
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：基礎科学
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：ダブル
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：Motivational Interviewing-based AI chatbot group
Motivational Interviewing-based AI chatbot intervention
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The experimental chatbot is designed to use principles of Motivational Interviewing to support participants in exploring their personal values, motivation for change, and daily behavioral goals related to pleasure, engagement, and reward-seeking.
During the intervention period, participants will interact with the chatbot regularly through brief text-based conversations.
The chatbot will provide empathic, non-judgmental responses, encourage reflection on current difficulties, and help participants identify small, feasible actions that may increase daily engagement and positive experiences.
It will not provide diagnosis, crisis counseling, or medical treatment.
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アクティブコンパレータ：Active control chatbot group
Active control nature-story chatbot intervention
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Participants will interact with a chatbot matched in format and frequency of use.
This chatbot will provide neutral nature-related stories or general natural history content.
It will be designed to maintain participant engagement while avoiding therapeutic techniques, motivational interviewing strategies, behavioral activation guidance, or personalized mental health advice.
This active control condition will help control for nonspecific effects of chatbot interaction, attention, expectancy, and digital engagement.
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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Intervention-Related Changes in Resting-State Functional Connectivity After the Intervention
時間枠：Baseline before the first chatbot interaction and Week 1 after completion of the chatbot intervention.
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Resting-state fMRI will be used to examine functional connectivity among predefined regions involved in reward, social, and self-referential processing.
Connectivity will be estimated from Pearson correlations between regional BOLD time series and then converted using the Fisher z transformation.
Changes from baseline to post-intervention will be reported as dimensionless Fisher z values.
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Baseline before the first chatbot interaction and Week 1 after completion of the chatbot intervention.
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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Intervention-Related Changes in Spontaneous Activity After the Intervention
時間枠：Baseline before the first chatbot interaction and Week 1 after completion of the chatbot intervention.
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Indices of spontaneous neural activity in regions involved in motivation, social and self-referential processing, will be extracted from resting-state fMRI scans collected at the two assessment points.
These indices will include amplitude of low-frequency fluctuations or fractional amplitude of low-frequency fluctuations, as well as regional homogeneity.
Baseline and post-intervention values will then be compared to characterize pre-to-post changes.
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Baseline before the first chatbot interaction and Week 1 after completion of the chatbot intervention.
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2026年6月20日
一次修了 (推定)
2028年6月30日
研究の完了 (推定)
2028年12月31日
試験登録日
最初に提出
2026年6月17日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年6月22日
最初の投稿 (実際)
2026年6月24日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年7月9日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年7月7日
最終確認日
2026年6月1日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- BAM_lab_MI_01
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
いいえ
IPD プランの説明
Corresponding individual level data will be made available upon request.
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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