Probanden und Bildgebungsverfahren
Experiment 1 (3,0 T): Zwanzig gesunde Erwachsene (11 männlich, Alter 26,2 ± 3,1 Jahre) gaben eine informierte Einwilligung zur Teilnahme an dem Experiment. Die Daten von 16 Teilnehmern wurden bereits in unserer früheren Studie berichtet15. Vier Teilnehmer wurden neu für diese Studie rekrutiert. Zu den Ausschlusskriterien gehörte eine signifikante psychiatrische oder neurologische Vorgeschichte. Diese Studie wurde vom Research Ethics Board (REB) der Universität Toronto und vom REB des SickKids-Krankenhauses genehmigt. Es wurde kein statistischer Test durchgeführt, um die Stichprobengröße a priori zu bestimmen. Die von uns gewählte Stichprobengröße entspricht derjenigen in früheren Veröffentlichungen16, 26. Das Experiment wurde mit einem 3,0 T fMRI-System (Siemens Trio) durchgeführt. Zunächst wurden Localizer-Bilder aufgenommen, um das Sichtfeld (FOV) auf das Gehirn jedes Teilnehmers zu zentrieren. Vor den experimentellen Echoplanar-Imaging (EPI)-Durchläufen wurden T1-gewichtete anatomische Bilder aufgenommen (1 mm3, 256 × 256 FOV; MPRAGE-Sequenz). Für die funktionelle Bildgebung wurde eine Gradienten-Echoplanar-Sequenz verwendet (Wiederholungszeit (TR) = 2000 ms; Echozeit (TE) = 27 ms; Flip-Winkel = 70°). Jeder Funktionslauf bestand aus 263 Ganzhirnaufnahmen (40 × 3,5 mm Schichten; verschachtelte Aufnahme; FOV = 192 mm; Matrixgröße = 64 × 64; Auflösung in der Ebene von 3 mm). Die ersten vier funktionellen Bilder in jedem Durchlauf wurden von der Analyse ausgeschlossen, um die Äquilibrierung der longitudinalen Magnetisierung zu ermöglichen.
Experiment 2 (7,0 T): Elf gesunde Erwachsene (6 männlich, Alter 22,2 ± 2,2 Jahre) gaben ihr Einverständnis zur Teilnahme an dem Experiment. Diese Studie wurde von der Ethikkommission des Nationalen Instituts für Physiologische Wissenschaften in Japan genehmigt. Es wurde kein statistischer Test durchgeführt, um die Stichprobengröße a priori zu bestimmen. Die von uns gewählten Stichprobengrößen entsprechen denen, die in früheren Veröffentlichungen verwendet wurden16, 26. Das Experiment wurde mit einem 7,0 T fMRI-System (Siemens Magnetom) durchgeführt. Zunächst wurden Localizer-Bilder aufgenommen, um das FOV auf das Gehirn jedes Teilnehmers zu zentrieren. Es wurden T1-gewichtete anatomische Bilder aufgenommen (0,75 mm isometrisch, 224 × 300 FOV; MPRAGE-Sequenz). Für die funktionelle Bildgebung wurde eine Gradienten-Echoplanar-Sequenz verwendet (TR = 500 ms; TE = 25 ms; Flip-Winkel = 35°; Multibandfaktor = 4). Jeder Funktionslauf bestand aus 1010 Ganzhirnaufnahmen (32 × 2,0 mm Schichten; verschachtelte Aufnahme; FOV = 208 mm; Matrixgröße = 104 × 104; Auflösung in der Ebene von 2 mm). Die ersten vier funktionellen Bilder in jedem Durchlauf wurden von der Analyse ausgeschlossen, um die Äquilibrierung der longitudinalen Magnetisierung zu ermöglichen.
Verhaltensweisen
Experiment 1: Geschmacksreize wurden durch Plastikschläuche verabreicht, die an einem Plastikverteiler zusammenliefen, dessen Düse Geschmackslösungen in den Mund tropfte. Die Schläuche waren vorgefüllt, so dass fast keine Verzögerung zwischen der Präsentation des visuellen Reizes und der Abgabe der Flüssigkeit zu beobachten war. Einhundert Versuche mit Geschmackslösungen wurden randomisiert und auf fünf Durchgänge verteilt. In jedem Versuch wurden 0,5 ml der Geschmackslösung über 1244 ms abgegeben. Nach Beendigung der Flüssigkeitsabgabe wurden die Teilnehmer über einen Bildschirm angewiesen, die Flüssigkeit zu schlucken (1 s). Nach 7756 ms erschienen Skalenbalken, um die Positivität (3 s) und dann die Negativität (3 s) der Flüssigkeit zu bewerten. Danach wurden 1244 ms lang 0,5 ml der geschmacksneutralen Flüssigkeit zum Spülen abgegeben, gefolgt von der Aufforderung zum Schlucken (1 s). Nach einem Intervall von 7756 ms zwischen den Versuchen begann der nächste Versuch.
Versuch 2: Im Vergleich zu Versuch 1 unterschied sich die Abgabe der Geschmacksreize nur in ihrem Zeitpunkt und ihrer Menge. Einhundert Versuche mit Geschmackslösungen wurden randomisiert und auf fünf Durchgänge verteilt. In jedem Versuch wurden 0,88 mL der Geschmackslösung über 2 s verabreicht. Nach Beendigung der Flüssigkeitsabgabe wurden die Teilnehmer über einen Bildschirm aufgefordert, die Flüssigkeit zu schlucken (2 s). Nach 4000 ms erschienen Skalenbalken, um die Positivität (3 s) und dann die Negativität (3 s) der Flüssigkeit zu bewerten. Danach wurden 2 s lang 0,88 ml der geschmacksneutralen Flüssigkeit zum Spülen abgegeben, gefolgt von der Aufforderung zum Schlucken (2 s). Nach einem Intervall von 7 s zwischen den Versuchen begann der nächste Versuch.
Vorexperimentelle Sitzung
Experiment 1: Um individuelle Unterschiede im subjektiven Erleben verschiedener Geschmacksrichtungen zu berücksichtigen, wurden die Teilnehmer gebeten, eine größere Bandbreite von Intensitäten (gemessen an den molaren Konzentrationen) der verschiedenen Geschmackslösungen (sauer, salzig, bitter und süß) zu probieren. In dieser präexperimentellen Sitzung wurden die Teilnehmer für einen Versuch (2 ml) mit jeder der 16 Geschmackslösungen wie folgt getestet: (1) sauer/Zitronensäure: 1 × 10-1 M, 3,2 × 10-2 M, 1,8 × 10-2 M, und 1,0 × 10-2 M; (2) salzig/Speisesalz: 5,6 × 10-1 M, 2,5 × 10-1 M, 1,8 × 10-1 M und 1,0 × 10-1 M; (3) bitter/Chininsulfat: 1,0 × 10-3 M, 1,8 × 10-4 M, 3,2 × 10-5 M und 7,8 × 10-6 M; und (4) süß/Sucrose: 1,0 M, 0,56 M, 0,32 M und 0,18 M. Die Reihenfolge der Darbietung wurde nach dem Zufallsprinzip nach Geschmack und dann nach der Konzentration innerhalb jedes Geschmacks festgelegt. Nach dem Trinken jeder Lösung spülten und schluckten die Teilnehmer 5 ml Wasser und bewerteten dann die Intensität und die Annehmlichkeit (Valenz) der Erfahrung mit der Lösung auf separaten Skalen von 1-9. Für jeden Geschmack wurden die Konzentrationen ausgewählt, die in ihrer Intensität übereinstimmten. Frühere Arbeiten2 hatten gezeigt, dass die Teilnehmer unterschiedliche Bewertungsgrundlagen haben und dass die am zuverlässigsten ausgewählten Konzentrationen über der von ihnen selbst angegebenen mittleren Intensität liegen. Alle Lösungen wurden mit für den Verzehr unbedenklichen chemischen Verbindungen in pharmazeutischer Qualität von Sigma Aldrich (http://www.sigmaaldrich.com) gemischt.
Experiment 2: Die Teilnehmer wurden für einen Versuch (1 mL) mit jeder der 16 Geschmackslösungen wie folgt getestet: (1) süß 1/Glucose: 2,0 M, 1,1 M, 0,56 M und 0,38 M; (2) süß 2/Sucralose: 2,1 × 10-3 M, 1,1 × 10-3 M, 0,53 × 10-4 M und 0,26 × 10-4 M; (3) bitter 1/Catechin: 3,5 × 10-2 M, 1,8 × 10-2 M, 8,8 × 10-3 M und 4,4 × 10-3 M; und (4) bitter 2/Magnesiumchlorid: 0,4 M, 0,2 M, 0,1 M und 0,05 M. Die Reihenfolge der Darbietung wurde nach dem Zufallsprinzip nach Geschmack und dann nach Konzentration innerhalb jedes Geschmacks festgelegt. Nach dem Trinken jeder Lösung spülten und schluckten die Teilnehmer 5 ml Wasser und bewerteten dann die Intensität und die Annehmlichkeit (Valenz) der Erfahrung mit der Lösung auf separaten Skalen von 1-9. Für jeden Geschmack wurden die Konzentrationen ausgewählt, die in ihrer Intensität übereinstimmten. Alle Lösungen wurden mit lebensmittelechten chemischen Verbindungen von DHC (Cathechin), FUJIFILM Wako Pure Chemical Corporation (Magnesiumchlorid), Tsuruya Chemical Industries (Sucralose) und Nichiga (Glukose) gemischt.
Datenanalyse
Die Daten wurden mit der SPM8-Software (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) analysiert. Funktionelle Bilder wurden neu ausgerichtet, das Schicht-Timing korrigiert und auf die MNI-Vorlage (ICBM 152) mit Interpolation auf einen 2 × 2 × 2 mm großen Raum normalisiert. Die Daten wurden für die univariate parametrische Modulationsanalyse räumlich geglättet (volle Breite, halbes Maximum (FWHM) = 6 mm), nicht jedoch für die Multivoxelmusteranalyse, da dies die Leistung beeinträchtigen könnte19. Jede Stimuluspräsentation wurde als separates Ereignis modelliert, wobei die kanonische Funktion in SPM8 verwendet wurde. Für jedes Voxel wurden die t-Werte der einzelnen Versuche durch Subtraktion des Mittelwerts über die Versuche hinweg demeanisiert. Zur Visualisierung der Bildgebungsergebnisse wurden die Software freesurfer39 (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/) und die SPM surfrend toolbox (geschrieben von I. Kahn; http://spmsurfrend.sourceforge.net) nach Modifikation verwendet.
Univariate Analyse
Wir führten univariate Analysen durch, um zu untersuchen, ob grundlegende Geschmacksrichtungen durch spezifische Voxel in der Insula kodiert wurden. Die Regressoren, die die einzelnen Geschmacksstoffe kodieren, waren zeitlich an die Stimuluspräsentation gekoppelt. Die univariaten Analysen wurden zweimal durchgeführt: mit und ohne Regressoren für die hedonische Valenz (Abb. 1). Um zu veranschaulichen, wie viel Varianz durch hedonische Valenzregressoren in den bitterempfindlichen Regionen erklärt werden konnte, wählten wir signifikante Voxel im Kontrast „bitter vs. geschmacklos“ aus, ohne dass die Valenz herausgerechnet wurde (ergänzende Abbildung 1). Die gemittelte Aktivität wurde für die Aktivität im Vergleich zur Grundlinie im Ruhezustand (ergänzende Abbildung 1a), die Aktivität im Vergleich zu geschmacklos (ergänzende Abbildung 1b) und die Aktivität im Vergleich zu geschmacklos mit herausgerechneter Valenz (ergänzende Abbildung 1c) dargestellt. Um das Vorhandensein einer voxelspezifischen Geschmacksabstimmung zu testen, haben wir die ungeraden und geraden Läufe jedes Teilnehmers aufgeteilt und die Voxelaktivität für jeden Geschmack in den ungeraden Läufen mit der Voxelaktivität für jeden Geschmack in den geraden Läufen verglichen. Zur Veranschaulichung: Wenn die Voxel nach der Aktivierung für jeden Geschmack in den geraden Durchläufen geordnet wurden, fanden wir konsistente Muster einer entsprechend abnehmenden Aktivierung für alle vier Geschmacksrichtungen in den ungeraden Durchläufen (Abb. 1b, ergänzende Abbildung 4). Es wurden Korrelationen für die Voxelaktivierung zwischen ungeraden und geraden Läufen zwischen allen Geschmackskombinationen innerhalb jedes Teilnehmers berechnet und einem t-Test bei einer Stichprobe über alle Teilnehmer unterzogen (Abb. 1c, Abb. 4a, b). Außerdem berechneten wir Korrelationen zwischen ungeraden und geraden Läufen für alle gleichen und unterschiedlichen Geschmackskombinationen innerhalb jedes Teilnehmers. Die Korrelationskoeffizienten wurden z-transformiert und einem t-Test für alle Teilnehmer unterzogen (Abb. 1d, Abb. 4b, d).
Searchlight-Analyse für Geschmacksrepräsentationen
Wir analysierten fMRI-Daten des insularen Kortex mit Hilfe der Searchlight-Analyse (Radius von 4 mm, einschließlich 33 Voxel)20. Innerhalb einer gegebenen Sphäre wurde für jeden Teilnehmer ein Vektor erstellt, der das räumliche Muster des BOLD-MRI-Signals in zeitlicher Abhängigkeit von der Stimuluspräsentation enthält (normalisierte t-Werte pro Voxel). Um zu bewerten, ob die Aktivitätsmuster in den Suchscheinwerfer-Sphären in der Lage sind, Geschmackstypen zu unterscheiden, verwendeten wir eine Leave-One-Stimulus-Pair-Out-Kreuzvalidierung40. Bei diesem Verfahren wurde der LDA-Klassifikator anhand von 38 Versuchen trainiert, die die getestete Geschmacksrichtung und eine andere Geschmacksrichtung (jeweils 19 Versuche) enthielten, und dann anhand des ausgelassenen Reizpaares getestet. Die Klassifizierungsleistung für jede Geschmacksrichtung wurde über Vergleiche mit anderen Geschmacksrichtungen gemittelt (z. B. wurde die Klassifizierungsleistung für sauer über sauer vs. süß, sauer vs. bitter, sauer vs. salzig und sauer vs. geschmacklos gemittelt). Auf der Ebene der Individuen entsprach die Klassifizierungsgenauigkeit von 58,7 % einem unkorrigierten p < 0,05. Für die Gruppenanalyse wurden die Karten der individuellen Klassifizierungsleistung mit einem 4 mm FWHM Gauß-Kernel geglättet und dann mit SnPM13 (http://warwick.ac.uk/snpm) einem Permutationstest mit einer Stichprobe unterzogen. Bei diesem Verfahren wurden die Daten jedes Teilnehmers zufällig umgedreht, indem sie nach Abzug von 50 % (Zufallsgenauigkeit) mit – 1 multipliziert und dann einem t-Test mit einer Stichprobe für alle Teilnehmer unterzogen wurden. Dieser wurde 10.000 Mal permutiert, was die Verteilung des maximalen t innerhalb der Insula ergab. Auf der Grundlage dieser Verteilung wurde der 5% FWE-Schwellenwert bestimmt.
Geschmackskonjunktionsanalyse
Für die Multigeschmackskonjunktionsanalyse (Abb. 2b) wurde jedes Voxel daraufhin getestet, ob es den Schwellenwert für die vier Geschmacksunterscheidungen überschritt, wobei jede Geschmacksunterscheidung die Klassifizierungsleistung über vier Vergleiche (z.B. sauer vs. süß, sauer vs. bitter, sauer vs. salzig und sauer vs. geschmacklos) gemittelt hat und die Zufallsklassifizierung (50%) überstieg. Gültige Konjunktionen erfordern signifikante Ergebnisse für alle Vergleiche41. Wir zählten daher die Anzahl der Geschmacksarten, die die 5% FWE-Schwelle in jedem Voxel innerhalb der Insula erfüllten.
Geschmackspaaranalyse
Für die Analyse spezifischer Geschmackspaare untersuchten wir eine unabhängig definierte ROI innerhalb der Insula. Zunächst schlossen wir 20 Probanden aus und berechneten dann mit den verbleibenden 19 Probanden eine 4-Geschmacks-Konjunktionskarte (d.h. Voxel, die alle 4 oben beschriebenen Geschmackskontraste erfüllen), was zu 20 Karten führte. Die Überlappung dieser 20 Gruppenkarten ist in Abb. 2c dargestellt. Die Voxel der Karte, die die 5% FWE-Schwelle erfüllten, wurden als die ROI definiert, die zur Geschmacksunterscheidung fähig ist. Innerhalb dieser ROI untersuchten wir die Unterscheidung spezifischer Geschmackspaare und berechneten die Klassifizierungsleistung für jedes Geschmackspaar. Die Gruppenleistung wurde als durchschnittliche Klassifizierungsleistung von 20 Probanden berechnet (Abb. 2d).
Für die Unterscheidung von Geschmackspaaren auf der Grundlage von Valenzbewertungen (Abb. 2e) führten wir eine LDA-Analyse unter Verwendung von Valenzbewertungen der Probanden durch (d. h. unabhängig von fMRI-Daten). Die Valenz wurde durch Subtraktion der Negativitätsbewertung von der Positivitätsbewertung für jeden Versuch berechnet. Die Geschmacksklassifizierung wurde mit Hilfe eines Leave-One-Trial-Out-Verfahrens berechnet, das auf den 19 verbleibenden Versuchen für jeden Geschmackstyp trainiert wurde.
Valenz- und Geschmackstyp-Analyse
Um die Unabhängigkeit des Geschmackstyps von der Valenz zu testen, untersuchten wir die Ähnlichkeit der fMRI-Daten innerhalb der ROI, die durch die obige Vier-Geschmacks-Konjunktionskarte definiert wurde. Für jeden Probanden wurden Korrelationen von Versuch zu Versuch berechnet, was 4950 (100 × 99/2) Korrelationskoeffizienten ergab, die in 2 × 2 Kategorien von Geschmackstyp (gleich, anders) × hedonischer Valenz (gleich, anders) sortiert waren. Die Korrelationskoeffizienten wurden innerhalb jeder Zelle pro Versuchsperson gemittelt, dann wurden die Daten aller Versuchspersonen einer zweifachen ANOVA mit wiederholten Messungen unterzogen, wobei Geschmackstyp und Valenz als Faktoren verwendet wurden (Abb. 2g).
Wir führten außerdem eine Folgeanalyse durch, bei der keine Datenabhängigkeit in den trial-by-trial Korrelationen über die 2 × 2 Zellen hinweg bestand. Wir füllten jede Zelle zufällig mit 100 Versuchen und wiederholten diesen Vorgang 1.000.000 Mal. Daraus analysierten wir die Permutation mit der größten Übereinstimmung zwischen den 2 × 2 Faktoren und den tatsächlichen Versuchskategorien (basierend auf dem maximalen geometrischen Mittelwert des Anteils der reduzierten Daten über die vier Zellen). Anschließend berechneten wir die versuchsübergreifenden Korrelationen nur innerhalb jeder Zelle, um sicherzustellen, dass keine zellenübergreifende Abhängigkeit besteht. Die Korrelationskoeffizienten wurden innerhalb jeder Zelle pro Versuchsperson gemittelt, dann wurden die Daten aller verbleibenden Versuchspersonen einer zweiseitigen ANOVA mit wiederholten Messungen unterzogen (ergänzende Abbildung 3).
Die Geschmackstyp-Muster unterschieden sich unabhängig von der Geschmacksvalenz, d.h. die Geschmacksunterscheidungskarten waren von der Schmackhaftigkeit zu unterscheiden. Aufgrund der starken Assoziation zwischen Geschmackstyp und Valenz waren die Versuchskombinationen nicht auf allen Ebenen gleich. So waren beispielsweise gleiche Valenzen bei unterschiedlichen Geschmackstypen relativ selten (ergänzende Tabelle 4). Dies deutet jedoch nicht auf Multikollinearität in der Effektgröße hin.
Statistik
Wir analysierten die Daten ohne die Annahme einer Normalverteilung, indem wir nichtparametrische Statistiken verwendeten. Vor der ANOVA (Abb. 2g) wurde der Levene-Test durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Annahme der Homoskedastizität erfüllt war. Korrekturen für Mehrfachvergleiche wurden unter Verwendung der Bonferroni-Korrektur vorgenommen.
Zusammenfassung der Berichterstattung
Weitere Informationen zum Versuchsaufbau sind in der Nature Research Reporting Summary verfügbar, die mit diesem Artikel verlinkt ist.
