Quantificando evitação de várias etapas na ansiedade

As teorias atuais da aprendizagem da ansiedade propõem que interrompeu o aprendizado do medo subjacente aos transtornos de ansiedade. Isso sugere que tratamentos como terapia de exposição trabalham alterando os valores de ameaças aprendidas. No entanto, os dados empíricos não suportam esses modelos em que mudanças no condicionamento do medo levam a mudanças de sintomas e reduções posteriores do comportamento de evasão. Em vez disso, achados recentes sugerem que o comportamento de evitar pode ser um mecanismo por conta própria, e reduções no comportamento de evitar precedem e prevêem melhorias nos sintomas de ansiedade. Para evitar evitar, é necessária uma teoria de trabalho dos processos subjacentes ao comportamento de prevenção. Recentemente, os modelos de processo de decisão de Markov (MDP) foram usados ​​para medir a expectativa de ameaças, o que tem a vantagem de capturar a diferença entre evitar o aprendizado de medo como mecanismos nos transtornos de ansiedade. Os modelos iniciais do MDP que demonstram o aumento do comportamento de evitar demonstram promessa; No entanto, são necessárias informações adicionais não-comportamentais para atender a esses modelos em humanos.

A principal hipótese do pesquisador é que os modelos de MDP, aumentados com sinais neurais decodificados de iminência de ameaças, podem caracterizar e modificar o comportamento de prevenção relacionado ao transtorno de ansiedade dentro e fora do laboratório.

Objetivo 1: adultos não selecionados para psicopatologia (120, avaliados duas vezes): Desenvolva uma assinatura cerebral de iminência de ameaça (de um modelo preditivo treinado independentemente em dados de fMRI de outras tarefas de iminência de ameaças) e combinar com o comportamento da tarefa para criar um modelo de MDP de comportamento de evasão.

Objetivos 2 e 3: Um conjunto separado de participantes com ansiedade clínica e prevenção desadaptativa (n = 163, avaliada quatro vezes) concluirá uma tarefa de aprendizado baseada no MDP, avaliando a evasão durante a varredura de ressonância magnética e quantificará as diferenças entre as diferenças e a severidade da magnea e da magn para a severidade da severidade e da severidade da severidade da severidade e da severidade da severidade e da severidade, da severidade, da magn.

Os preditores multivariados de dados funcionais de ressonância magnética (fMRI) podem decodificar valores latentes e aprimorar o ajuste computacional dos modelos MDP. Para identificar esses valores latentes, serão utilizadas assinaturas neurais previamente validadas de um modelo de ameaça e iminência. No modelo de ameaça-iminente, as mesmas regiões do cérebro (por exemplo, amígdala, VMPFC), mas conjuntos diferentes e populações neurais estão envolvidas em diferentes estágios de iminência de ameaças, e esses padrões não diferem entre humanos com diferentes níveis de ansiedade clínica, permitindo uma abordagem de apoio neurobiologicamente para a criação de valores latentes de ameaças. Portanto, os pesquisadores pretendem usar modelos de MDP, aumentados com sinais neurais decodificados de iminência de ameaças, para caracterizar e apoiar um novo mecanismo (comportamento de evitar) de mudança de sintomas na ansiedade e modificar o comportamento de prevenção relacionado à transtorno de ansiedade.