Subiecți și proceduri de imagistică
Experiment 1 (3.0 T): Douăzeci de adulți sănătoși (11 bărbați, cu vârste de 26,2 ± 3,1 ani) au oferit consimțământul informat pentru a participa la experiment. Datele a 16 participanți au fost deja raportate în studiul nostru anterior15. Patru participanți au fost recrutați recent pentru acest studiu. Criteriile de excludere includ antecedente psihiatrice sau neurologice semnificative. Acest studiu a fost aprobat de Comitetul de etică a cercetării (REB) al Universității din Toronto și de REB al spitalului SickKids. Nu s-a efectuat niciun test statistic pentru a determina a priori dimensiunea eșantionului. Dimensiunile eșantioanelor pe care le-am ales sunt similare cu cele utilizate în publicațiile anterioare16, 26. Experimentul a fost realizat cu ajutorul unui sistem fMRI 3.0 T (Siemens Trio). Imaginile de localizare au fost colectate mai întâi pentru a alinia câmpul de vizualizare (FOV) centrat pe creierul fiecărui participant. Au fost obținute imagini anatomice ponderate T1 (1 mm3, 256 × 256 FOV; secvență MPRAGE) înainte de rulările experimentale de imagistică eco-planară (EPI). Pentru imagistica funcțională, a fost utilizată o secvență eco-planară de gradient (timp de repetiție (TR) = 2000 ms; timp de ecou (TE) = 27 ms; unghi de flip = 70°). Fiecare execuție funcțională a constat din 263 de achiziții la nivelul întregului creier (40 × 3,5 mm de felii; achiziție intercalată; FOV = 192 mm; dimensiunea matricei = 64 × 64; rezoluție în plan de 3 mm). Primele patru imagini funcționale din fiecare rulare au fost excluse din analiză pentru a permite echilibrarea magnetizării longitudinale.
Experimentul 2 (7,0 T): Unsprezece adulți sănătoși (6 bărbați, cu vârste de 22,2 ± 2,2 ani) au oferit consimțământul informat pentru a participa la experiment. Acest studiu a fost aprobat de comitetul etic al Institutului Național pentru Științe Fiziologice din Japonia. Nu s-a efectuat niciun test statistic pentru a determina a priori dimensiunea eșantionului. Dimensiunile eșantioanelor pe care le-am ales sunt similare cu cele utilizate în publicațiile anterioare16, 26. Experimentul a fost realizat cu ajutorul unui sistem fMRI de 7,0 T (Siemens Magnetom). Imaginile de localizare au fost colectate mai întâi pentru a alinia FOV-ul centrat pe creierul fiecărui participant. Au fost obținute imagini anatomice ponderate T1 (0,75 mm izometrice, 224 × 300 FOV; secvență MPRAGE). Pentru imagistica funcțională, a fost utilizată o secvență eco-planară cu gradient (TR = 500 ms; TE = 25 ms; unghi de întoarcere = 35°; factor multibandă = 4). Fiecare execuție funcțională a constat din 1010 achiziții ale creierului întreg (32 × 2,0 mm felii; achiziție intercalată; FOV = 208 mm; dimensiunea matricei = 104 × 104; rezoluție în plan de 2 mm). Primele patru imagini funcționale din fiecare rulare au fost excluse din analiză pentru a permite echilibrarea magnetizării longitudinale.
Proceduri comportamentale
Experiment 1: Stimulii gustativi au fost livrați de tuburi de plastic care converg la un colector de plastic, a cărui duză picura soluții gustative în gură. Tuburile au fost preumplute astfel încât aproape că nu s-a observat nicio întârziere între prezentarea stimulului vizual și livrarea lichidului. O sută de încercări cu soluții gustative au fost randomizate și echilibrate în cinci serii. În fiecare încercare, 0,5 ml de soluție gustativă a fost distribuită pe parcursul a 1244 ms. Când livrarea lichidului s-a încheiat, un ecran a instruit participanții să înghită lichidul (1 s). După 7756 ms, au apărut bare de scalare pentru a evalua pozitivitatea (3 s), apoi negativitatea (3 s) a lichidului. Aceasta a fost urmată de livrarea a 0,5 ml de lichid lipsit de gust în timpul a 1244 ms pentru clătire, urmată de instrucțiunea de înghițire de 1 s. După un interval de 7756 ms între încercări, a început următoarea încercare.
Experimentul 2: În comparație cu Experimentul 1, livrarea stimulilor gustativi a fost diferită doar în ceea ce privește momentul și cantitatea acestora. O sută de încercări de soluții gustative au fost randomizate și echilibrate pe cinci cicluri. În fiecare încercare, 0,88 ml de soluție gustativă a fost livrată pe parcursul a 2 s. Când livrarea lichidului s-a încheiat, un ecran a instruit participanții să înghită lichidul (2 s). După 4000 ms, au apărut bare de scalare pentru a evalua pozitivitatea (3 s), apoi negativitatea (3 s) a lichidului. Aceasta a fost urmată de livrarea a 0,88 ml de lichid lipsit de gust timp de 2 s pentru clătire, urmată de instrucțiunea de înghițire 2 s. După un interval de 7 s între încercări, a început următoarea încercare.
Sesiune preexperimentală
Experimentul 1: Pentru a ține cont de diferențele individuale în experiențele lor subiective ale diferitelor gusturi, participanților li s-a cerut să guste o gamă mai largă de intensități (măsurate prin concentrații molare) ale diferitelor soluții gustative (acru, sărat, amar și dulce). În această sesiune pre-experimentală, participanții au fost testați pentru 1 încercare (2 ml) din fiecare dintre cele 16 soluții gustative, după cum urmează: (1) acru/acid citric: 1 × 10-1 M, 3,2 × 10-2 M, 1,8 × 10-2 M și 1,0 × 10-2 M; (2) sărat/sare de masă: 1 × 10-1 M, 3,2 × 10-2 M, 1,8 × 10-2 M și 1,0 × 10-2 M; (2) sărat/sare de masă: 5,6 × 10-1 M, 2,5 × 10-1 M, 1,8 × 10-1 M și 1,0 × 10-1 M; (3) amar/sulfat de chinină: 1,0 × 10-3 M, 1,8 × 10-4 M, 3,2 × 10-5 M și 7,8 × 10-6 M; și (4) dulce/sucroză: 1,0 M, 0,56 M, 0,32 M și 0,18 M. Ordinea de prezentare a fost randomizată în funcție de gust și apoi în funcție de concentrația din cadrul fiecărui gust. După ce au băut fiecare soluție, participanții au clătit și au înghițit 5 ml de apă, apoi au evaluat intensitatea și plăcerea (valența) experienței soluției pe scări separate de la 1 la 9. Au fost selectate concentrațiile pentru fiecare gust care se potriveau ca intensitate. Lucrările anterioare2 au arătat că participanții au diferite linii de bază de evaluare și că concentrațiile selectate în modul cel mai fiabil sunt peste intensitatea medie auto-raportată. Toate soluțiile au fost amestecate folosind compuși chimici de calitate farmaceutică de la Sigma Aldrich (http://www.sigmaaldrich.com), siguri pentru consum.
Experimentul 2: Participanții au fost testați pentru 1 încercare (1 ml) din fiecare dintre cele 16 soluții de gust, după cum urmează: (1) dulce 1/glucoză: 2,0 M, 1,1 M, 0,56 M și 0,38 M; (2) dulce 2/sucraloză: 2,1 × 10-3 M, 1,1 × 10-3 M, 0,53 × 10-4 M și 0,26 × 10-4 M; (3) amar 1/cateină: 3,5 × 10-2 M, 1,8 × 10-2 M, 8,8 × 10-3 M și 4,4 × 10-3 M; și (4) amar 2/clorură de magneziu: 0,4 M, 0,2 M, 0,1 M și 0,05 M. Ordinea de prezentare a fost randomizată în funcție de gust și apoi în funcție de concentrația din cadrul fiecărui gust. După ce au băut fiecare soluție, participanții au clătit și au înghițit 5 ml de apă, apoi au evaluat intensitatea și plăcerea (valența) experienței soluției pe scări separate de la 1 la 9. Au fost selectate concentrațiile pentru fiecare gust care se potriveau ca intensitate. Toate soluțiile au fost amestecate folosind compuși chimici de calitate alimentară de la DHC (catehină), FUJIFILM Wako Pure Chemical Corporation (clorură de magneziu), Tsuruya Chemical Industries (sucraloză) și Nichiga (glucoză).
Analiza datelor
Datele au fost analizate folosind software-ul SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/). Imaginile funcționale au fost realiniate, sincronizarea feliilor a fost corectată și normalizată la șablonul MNI (ICBM 152) cu interpolare la un spațiu de 2 × 2 × 2 × 2 mm. Datele au fost netezite spațial (lățime completă, jumătate maximă (FWHM) = 6 mm) pentru analiza univariată a modulației parametrice, dar nu și pentru analiza modelului multivoxel, deoarece aceasta poate afecta performanța19. Fiecare prezentare a stimulilor a fost modelată ca un eveniment separat, utilizând funcția canonică din SPM8. Pentru fiecare voxel, valorile t ale încercărilor individuale au fost demitizate prin scăderea valorii medii pe încercări. Pentru a vizualiza rezultatele imagistice, au fost utilizate, după modificare, software-ul freesurfer39 (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/) și SPM surfrend toolbox (scris de I. Kahn; http://spmsurfrend.sourceforge.net).
Analiză univariată
Am efectuat analize univariate pentru a examina dacă gusturile de bază au fost codificate de voxeli specifici în insulă. Regresorii care codifică fiecare gust au fost sincronizați în timp cu prezentarea stimulilor. Analizele univariate au fost efectuate de două ori: cu și fără regresori de valență hedonică (Fig. 1). Pentru a vizualiza cât de multă varianță ar putea fi explicată de regresorii de valență hedonică în regiunile sensibile la amărăciune, am selectat voxele semnificative în contrastul „amar vs. fără gust” fără valență regresată (Figura suplimentară 1). Activitatea medie a fost prezentată pentru activitatea față de linia de bază în repaus (Figura suplimentară 1a), activitatea față de fără gust (Figura suplimentară 1b) și activitatea față de fără gust cu regresia valenței (Figura suplimentară 1c). Pentru a testa existența acordării gustului specific voxelului, am împărțit cursele pare și impare ale fiecărui participant, comparând activitatea voxelului pentru fiecare gust în cursele impare cu activitatea voxelului pentru fiecare gust în cursele pare. Pentru ilustrare, atunci când voxelele au fost ordonate pe baza activării pentru fiecare gust în cursele pare, am găsit modele consistente de activare descrescătoare corespunzătoare pentru toate cele patru gusturi în cursele impare (Fig. 1b, Figura suplimentară 4). Corelațiile au fost calculate pentru activarea voxelului între cursele pare și impare între toate combinațiile de gusturi în cadrul fiecărui participant, supuse unui test t cu o singură mostră între participanți (Fig. 1c, Fig. 4a, b). Am calculat în continuare corelațiile dintre cursele pare și impare pentru toate combinațiile de același gust și de gusturi diferite în cadrul fiecărui participant. Coeficienții de corelație au fost transformați în z și supuși unui test t cu o singură mostră între participanți (Fig. 1d, Fig. 4b, d).
Analiză searchlight pentru reprezentări de tip gust
Am analizat datele fMRI ale cortexului insular folosind analiza searchlight (rază de 4 mm, incluzând 33 voxeli)20. În cadrul unei sfere date pentru fiecare participant, a fost creat un vector care conține modelul spațial al semnalului BOLD-MRI sincronizat în timp cu prezentarea stimulului (valori t normalizate pe voxel). Pentru a evalua dacă modelele de activitate din sferele de reflecție sunt capabile să discrimineze tipurile de gust, am utilizat o validare încrucișată leave-one-stimulus-pair-out40. În această procedură, clasificatorul LDA a fost antrenat pe 38 de încercări, care au inclus tipul de gust testat și un alt tip de gust (19 încercări pentru fiecare) și apoi a fost testat pe perechea de stimuli lăsată afară. Performanța de clasificare pentru fiecare gust a fost calculată ca medie a comparațiilor cu alte gusturi (de exemplu, performanța de clasificare a gustului acru a fost calculată ca medie a comparației dintre acru și dulce, acru și amar, acru și sărat și acru și fără gust). La nivel de indivizi, o precizie de clasificare de 58,7 % a corespuns la p < 0,05 necorectat. Pentru analiza de grup, hărțile de performanță a clasificării individuale au fost netezite cu un nucleu gaussian FWHM de 4 mm și apoi au fost supuse unui test de permutare cu un singur eșantion folosind SnPM13 (http://warwick.ac.uk/snpm). În această procedură, datele de la fiecare participant au fost inversate la întâmplare prin înmulțirea cu – 1 după scăderea a 50% (acuratețe la nivel de șansă) și apoi supuse unui test t cu o singură mostră între participanți. Aceasta a fost permutată de 10.000 de ori, rezultând distribuția t maximală în cadrul insulei. Pe baza acestei distribuții, a fost determinat pragul FWE de 5%.
Analiză de conjuncție a gusturilor
Pentru analiza de conjuncție a mai multor gusturi (Fig. 2b), fiecare voxel a fost testat dacă a depășit pragul pentru cele patru discriminări de tip gust, unde fiecare discriminare de tip gust a calculat media performanței de clasificare pe patru comparații (de exemplu, acru vs. dulce, acru vs. amar, acru vs. sărat și acru vs. insipid), depășind clasificarea întâmplătoare (50%). O inferență de conjuncție validă necesită rezultate semnificative pentru toate comparațiile41. Astfel, am numărat numărul de tipuri de gusturi care satisfac pragul de 5% FWE în fiecare voxel din cadrul insulei.
Analiza perechilor de gusturi
Pentru analiza perechilor de gusturi specifice, am examinat un ROI definit independent în cadrul insulei. În primul rând, am folosit o procedură de excludere a unui singur subiect, excluzând fiecare dintre cei 20 de subiecți, apoi calculând o hartă de conjuncție de 4 gusturi (adică voxeli care satisfac toate cele 4 contraste de gust descrise mai sus) cu cei 19 subiecți rămași, rezultând 20 de hărți. Suprapunerea acestor 20 de hărți de grup este prezentată în Fig. 2c. Voxelul din harta care satisface pragul FWE de 5% a fost definit ca fiind ROI capabil de discriminare a gustului. În cadrul acestui ROI, am examinat discriminarea unor perechi de gusturi specifice, calculând performanța de clasificare a fiecărei perechi de gusturi. Performanța grupului a fost calculată ca performanță medie de clasificare la 20 de subiecți (Fig. 2d).
Pentru discriminarea perechilor de gusturi bazată pe evaluări ale valenței (Fig. 2e), am efectuat o analiză LDA folosind evaluările de valență ale subiecților (adică, independent de datele fMRI). Valența a fost calculată prin scăderea ratingului de negativitate din ratingul de pozitivitate pentru fiecare încercare. Clasificarea gustului a fost calculată folosind un leave-one-trial-trial-out antrenat pe cele 19 încercări rămase pentru fiecare tip de gust.
Analiza valenței și a tipului de gust
Pentru a testa independența tipului de gust față de valență, am examinat similitudinea datelor fMRI în cadrul ROI-ului definit de harta de conjuncție cu patru gusturi de mai sus. Pentru fiecare subiect, s-au calculat corelațiile trial-by-trial, rezultând 4950 (100 × 99/2) coeficienți de corelație, sortați în 2 × 2 categorii de tip de gust (același, diferit) × valență hedonică (același, diferit). Coeficienții de corelație au fost mediați în cadrul fiecărei celule pe subiect, apoi datele tuturor subiecților au fost supuse unei ANOVA cu două căi de măsuri repetate cu tipul de gust și valența ca factori (Fig. 2g).
Am efectuat în continuare o analiză de urmărire fără dependență de date în corelațiile trial-by-trial în cadrul celulelor 2 × 2. Am populat aleatoriu fiecare celulă cu cele 100 de încercări, repetând această procedură de 1.000.000 de ori. Dintre acestea, am analizat permutarea cu cea mai mare congruență între factorii 2 × 2 și categoriile reale de procese (pe baza mediei geometrice maxime a proporției de date reduse în cele patru celule). Apoi am calculat corelațiile între încercări doar în cadrul fiecărei celule, asigurând că nu există dependență între celule. Coeficienții de corelație au fost mediați în cadrul fiecărei celule pentru fiecare subiect, apoi datele tuturor subiecților rămași au fost supuse unei ANOVA cu două căi cu măsuri repetate (Figura suplimentară 3).
Programele de tip gust diferă independent de valența gustului, adică hărțile de discriminare a gustului au fost disociabile de palatabilitate. Datorită asocierii puternice dintre tipul de gust și valență, combinațiile de încercări nu au fost egale între niveluri. De exemplu, aceeași valență cu diferite tipuri de gust au fost relativ rare (tabelul suplimentar 4). Cu toate acestea, acest lucru nu indică o multicoliniaritate în mărimea efectului.
Statistică
Am analizat datele fără a presupune o distribuție normală, utilizând statistici neparametrice. Înainte de ANOVA (Fig. 2g), s-a efectuat testul Levene pentru a ne asigura că a fost respectată ipoteza de homoscedasticitate. S-au aplicat corecții pentru comparații multiple, utilizând corecția Bonferroni.
Rezumat de raportare
Informații suplimentare privind designul experimental sunt disponibile în Rezumatul de raportare Nature Research legat de acest articol.
.
