Chatbot Intervention Effects on Resting-State Brain Function in Anhedonia
2026년 7월 7일 업데이트: 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.
연구 개요
상세 설명
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.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
80
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Benjamin Becker
- 전화번호: (852) 3917-5097
- 이메일: bbecker@hku.hk
연구 장소
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Sichuan
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Chengdu, Sichuan, 중국
- 모병
- University of Electronic Science and Technology of China
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연락하다:
- Benjamin Becker, Dr
- 전화번호: (852) 3917-5097
- 이메일: bbecker@hku.hk
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
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.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 기초 과학
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 더블
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 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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활성 비교기: 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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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Intervention-Related Changes in Resting-State Functional Connectivity After the Intervention
기간: 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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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Intervention-Related Changes in Spontaneous Activity After the Intervention
기간: 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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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
2026년 6월 20일
기본 완료 (추정된)
2028년 6월 30일
연구 완료 (추정된)
2028년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 6월 17일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 6월 22일
처음 게시됨 (실제)
2026년 6월 24일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 7월 9일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 7월 7일
마지막으로 확인됨
2026년 6월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
기타 연구 ID 번호
- BAM_lab_MI_01
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
Corresponding individual level data will be made available upon request.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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