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Enregistrement W2936988183 · doi:10.1523/jneurosci.2020-18.2019

White Matter Microstructure Reflects Individual Differences in Music Reward Sensitivity

2019· article· en· W2936988183 sur OpenAlexafffund
Noelia Martínez‐Molina, Ernest Mas‐Herrero, Antoni Rodríguez‐Fornells, Robert J. Zatorre, Josep Marco‐Pallarés

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGeneralitat de CatalunyaEuropean Regional Development FundInstitució Catalana de Recerca i Estudis AvançatsMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésPsychologyOrbitofrontal cortexPleasureNucleus accumbensNeuroscienceCognitive psychologyReward systemDiffusion MRICognitionPrefrontal cortexDopamineMedicineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People show considerable variability in the degree of pleasure they experience from music. These individual differences in music reward sensitivity are driven by variability in functional connectivity between the nucleus accumbens (NAcc), a key structure of the reward system, and the right superior temporal gyrus (STG). However, it is unknown whether a neuroanatomical basis exists for this variability. We used diffusion tensor imaging and probabilistic tractography to study the relationship between music reward sensitivity and white matter microstructure connecting these two regions via the orbitofrontal cortex (OFC) in 38 healthy human participants (24 females and 14 males). We found that right axial diffusivity (AD) in the STG–OFC connectivity inversely correlated with music reward sensitivity. Additionally, right mean diffusivity and left AD in the NAcc-OFC tract also showed an inverse correlation. Further, AD in this tract also correlated with previously acquired BOLD activity during music listening, but not for a control monetary reward task in the NAcc. Finally, we used mediation analysis to show that AD in the NAcc–OFC tract explains the influence of NAcc activation during a music task on music reward sensitivity. Overall, our results provide further support for the idea that the exchange of information among perceptual, integrative, and reward systems is important for musical pleasure, and that individual differences in the structure of the relevant anatomical connectivity influences the degree to which people are able to derive such pleasure. SIGNIFICANCE STATEMENT Music is one of the most important sources of pleasure for many people, but at the same time there are important individual differences in the sensitivity to musical reward. Previous studies have revealed the critical involvement of the functional connectivity between perceptual and subcortical brain areas in the enjoyment of music. However, it is unknown whether individual differences in music sensitivity might arise from variability in the structural connectivity among these areas. Here we show that structural connectivity between supratemporal and orbitofrontal cortices, and between orbitofrontal and nucleus accumbens, predict individual differences in sensibility to music reward. These results provide evidence for the critical involvement of the interaction between the subcortical reward system and higher-order cortical areas in music-induced pleasure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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