JP2010511413A - 認知機能障害を評価する方法 - Google Patents

Abstract

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Description

本発明は認知機能障害、特に衝動性関連認知機能障害について評価するための方法および手段に関する。

衝動性の脳メカニズムを直接惹起する研究課題は、衝動性の認知および行動に関するモデルを使用して発展してきた。多数の認知および行動に関するモデルが存在し、これらの「多様な」衝動性を区別することができ、または同様の共通の構築物を開発する程度は、不明なままである（Evenden, 1999(非特許文献1)； Moeller et al., 2001(非特許文献2)； Aron et al., 2004(非特許文献3)）。

ゴー・ノーゴー課題およびストップシグナル課題を含む運動阻害の課題では、自主行動（通常、ボタン押圧）を馴化して、偶然の試行が阻害されなければならない。運動阻害が障害されたことは、注意欠陥多動性障害（ADHD；Logan et al 2000(非特許文献4)）の主症状であり、より最近では、コカイン常用者（Fillmore and Rush, 2002(非特許文献5)）およびメタンフェタミン依存的な個体（Salo et al., 2002(非特許文献6)）においても証明されている。

遅延型報酬パラダイムでは、短期遅延後に入手できるわずかな報酬対さらに将来に入手できるより多大な報酬の選択嗜好を評価する（Mazur, 1987(非特許文献7)）。衝撃性は、満足感の遅れが障害されることに関して、短期遅延報酬を嗜好することによって定義される。遅延型報酬嗜好は、仮定的シナリオ（例えば、「現時点の10ドルが良いかまたは1週間で100ドルが良いか？」）を使用する質問表で、または臨床検査を使用して直接評価することができる。両方法は、例えば、ある範囲の薬物への物質依存性に対する感受性を証明した（Bickel and Marsch, 2001(非特許文献8)； Moeller et al., 2002(非特許文献9)）。

衝動性の第3の多様性は、「熟慮性衝動性（reflection impulsivity）」と呼ばれてきた。課題に関連した情報を評価しなければならず、かつ解決の適切性を考えなければならないときに、反応前の段階で、意思決定または問題解決を含む多くの認知動作の間に熟慮しなければならない（Kagan, 1966(非特許文献10)）。熟慮が不十分であると、最終決定の質が必然的に減少するであろう。例えば、熟慮が減少したことは、認知機能障害の一定の形態を特徴づけ得るし、娯楽的薬物使用および物質依存性にも寄与し得る。

熟慮性衝動性の標準試験は、同画探索試験（Matching Familiar Figures Test）である（MFFT；Kagan, 1966(非特許文献10)）。この試験では、対象には、テンプレート画像（例えば自転車）および6つの類似変形物が示される。1つの変形物がテンプレートと同一であり、それぞれの試行において同定しなければならない。多動性障害（ADHDを含む）である子供は、MFFTにおいて対照の子供よりも衝動的にふるまい、反応潜時がより短く、かつより正しくない反応があり（Messer 1976(非特許文献11)； Sandoval 1977(非特許文献12)）、ADHDのためのベンチマーク薬理学的治療であるメチルフェニデートでの治療後に改善がある（Brown & Sleator, 1979(非特許文献13)）。良好なMFFTの成績には、変形物においてテンプレートと異なる寸法を同定するために、実質的な視覚的探索が必要である。次いで、変形物をテンプレートに対して比較するために、視覚作業メモリ、画像メモリ、およびある程度のストラテジー使用を費やさねばならない。これらの領域における機能障害は、衝動性にかかわりなく、MFFTでのエラーを増大する（Block et al., 1974(非特許文献14)）。成人臨床集団における機能障害に付随する衝動性を評価するために、より適切な神経心理学的試験が必要とされる。

Evenden, 1999 Moeller et al., 2001 Aron et al., 2004 Logan et al 2000 Fillmore and Rush, 2002 Salo et al., 2002 Mazur, 1987 Bickel and Marsch, 2001 Moeller et al., 2002 Kagan, 1966 Messer 1976 Sandoval 1977 Brown & Sleator, 1979 Block et al., 1974

本発明の発明者らは、例えば注意欠陥多動性障害および物質乱用などの状態を含む成人集団における衝動性関連認知機能障害を評価することができる熟慮性-衝動性試験を作製した。

本発明の一つの局面は、以下の段階を含んでいてもよい衝動性関連認知機能障害について個体を評価する方法を提供する：
i.要素の集団を個体に対して表示する段階、
ii.個体に集団から要素を選定させる段階、
iii.選定した要素の特徴を個体に明かす段階であって、この特徴は、該集団内の要素において可能性のある特徴のセットのメンバーである、
iv.セットからの特徴のうち、いずれを集団内の最多数の要素が所有しているかを個体が決定するまで、段階iiおよびiiiを繰り返す段階、
v.個体によって選定された要素の数を、個体が衝動性関連認知機能障害を有する確率と相関させる段階。

一部の態様において、特徴のセットからの特徴は、個体によって選定された要素に割り当てられてもよい。次いで、割り当てられた特徴が個体に明かされる。

例えば、衝動性関連認知機能障害について個体を評価する方法は、以下の段階を含んでいてもよい：
i.要素の集団を個体に対して表示する段階、
ii.個体に集団から要素を選定させる段階、
iii.選定した要素に特徴を割り当てる段階であって、この特徴は、該集団内の要素において可能性のある特徴のセットの一つである、
iv.選定された要素に割り当てた特徴を個体に明かす段階、
v.セットからの特徴のうち、いずれを集団内の最多数の要素が所有しているかを個体が決定するまで、段階ii、iiiおよびivを繰り返す段階、
vi.個体によって選定された要素の数を、個体が衝動性関連認知機能障害を有する確率と相関させる段階。

その他の態様において、集団における要素は、それぞれ、個体による要素の選定の前に特徴のセットからの特徴を割り当ててもよい。要素に割り当てられる特徴は、個体がその要素を選定するまで隠されている。

例えば、認知機能障害を関連する衝動性のために個体を評価する方法は以下の段階を含む：
i.要素の集団を個体に対して表示する段階であって、それぞれの要素は、特徴のセットのうちの1つに割り当てられており、要素に割り当てられた特徴が個体から隠されている、
ii.個体に集団から要素を選定させる段階、
iii.選定された要素がもつ特徴を個体に明かす段階、
iv.セットからの特徴のうち、いずれを集団内の最多数の要素が所有しているかを個体が決定するまで、段階iiおよびiiiを繰り返す段階、
v.それぞれの特徴を有する個体によって選定された要素の数を、個体が衝動性関連認知機能障害を有する確率と相関させる段階。

一部の態様において、注意欠陥多動性障害などの衝動性関連認知機能障害について個体を評価する方法は、以下を含んでいてもよい：
要素の集団を個体に表示する、
個体に集団内の要素を逐次選定させ、要素の選定により、選定された要素の特徴を個体に明かす、
明らかにされた特徴は、該集団の要素において可能性のある特徴のセットのメンバーである、
該逐次選定は、特徴のセットのうち、いずれを集団内の最多数の要素が所有しているかを個体が選択した場合に終了となる、および；
個体によって選定された要素の数を、該個体が衝動性関連認知機能障害、例えば注意欠陥多動性障害を有する確率と相関させる。

これらは、割り当てられた特徴が異なっていてもよいが、集団における要素は、好ましくは他と同一であり、任意の形状または形態のものであってもよい。一部の好ましい態様において、要素は、正方形、長方形、または六角形などの平面または表面碁盤目に組むために適した形態であってもよい。これにより、集団を固体の形状または形態として隙間なく示すことができる。好ましくは、集団の要素は、正方形またはボックスである。

集団は、5〜100個の要素、好ましくは9〜64個の要素、例えば9、16、25、または36個の要素からなっていてもよい。好ましい態様において、集団は、25個の要素からなる。

集団は、任意の構造または配列に配置してもよい。好ましい態様において、特に要素が正方形またはボックスであるときに、集団は、正方行列、例えば25個の構成要素で5×5行列に配置してもよい。

集団において要素がもつ特徴のセットは、2、3、4、またはそれ以上の異なる特徴からなっていてもよい。好ましい態様において、特徴のセットは、2つの特徴からなる。

適切な特徴は、数、文字、色、形状、アイコン、または画像を含む。

一部の態様において、それぞれの要素は、色、例えば黄色または青のいずれかをもち、これは最初個体から隠されており、その要素を選定することによって、これが個体に明らかにされる。したがって、選定の前に、要素は全て同じ色、好ましくは隠された色のうちの1つではない色、例えば灰色であってもよい。

要素は、任意の都合のよい手段によって表示されてもよい。好ましい態様において、要素の集団は、データ処理手段によって提供され、モニターまたはその他のイメージディスプレイ上に表示される。

集団内の要素は、個体によって個別に選定される。選定された要素の特徴は、次の要素が選定される前に、個体に明かされる。例えば、個体による選定により、選定された要素をその特徴色とみなしてもよい。

個体による要素の選定は、任意の都合のよい手段によって登録してもよい。例えば、要素の集団が、モニターまたはその他のイメージディスプレイ上に表示されたときに、個体は、グラフィックインターフェースの手段によって表示された集団から要素を選定してもよい。要素は、タッチセンシティブモニター、キーパッド、タッチパッド、マウス、トラックボール、感圧スタイラス、またはその他のインターフェース装置を使用して、モニター上に表示された集団から選定してもよい。適切なグラフィックインターフェースおよびインターフェース装置は、当技術分野において周知である。

一部の態様において、個体が要素を選定するときに明かされる特徴は、集団内のどの要素が選定されるかにかかわらず、集団から要素が選定されるにつれて、次第に明らかにされる一連の特徴の一部であってもよい。順序は、あらかじめ定められていても、または固定されていてもよく、ランダムまたは非ランダムな順序であってもよい。

例えば、同じランダムな順序を使用して、異なる個体を評価し、または同じ個体を異なる時に評価し、結果を比較してもよい。

特徴の非ランダムな順序では、特定の特徴の方に偏よりがある可能性があり、すなわち全または一部の順序は、セットの他のメンバーと比較して、特徴のセットの1つのメンバーの比率が増大することを含み得る。例えば、特徴の順序の初期部分には、その特徴の選択を好むために、1つの特徴における比率の増大（例えば、その特徴を有する2つ以上の連続した要素）が含まれ得る。

その他の態様において、特徴は、個体による要素の選定の前に、集団のそれぞれの要素に割り当てられてもよい。特徴は、特徴のセットからランダムに、またはそれぞれの特徴に定率で割り当てられてもよい。

個体には、彼または彼女に必要とされる行為時に指示されてもよい。例えば、方法には、個体に、集団から逐次要素を選定し、次いで特徴のセットのうち集団内の最多数の要素がどの1つを所有しているかについて決定または選択するよう指示する段階が含まれていてもよい。好ましい態様において、例えばセットが2つの特徴からなるときに、個体は、どの特徴を集団の大多数の要素が所有しているかについて決めるように指示してもよい。

個体に対する指示は、例えば記録もしくは他の手段によって可聴式か、または書面もしくはグラフィック形態で、例えばモニターもしくはその他のイメージディスプレイ上に表示された指示であってもよい。

方法は、集団における大多数の要素が所有していると個体が決定する特徴を登録する段階をさらに含んでもよい。

特徴は、さらなる解析のために記憶および/または記録されうる。例えば、個体が集団における最多数の要素が所有していると決定する特徴を、集団における最多数の要素が所有している実際の特徴と比較して、決定の正確度を判定してもよい。

特徴の選択は、任意の都合のよい手段によって登録してもよい。例えば、特徴のセットの全てのメンバーは、例えばモニター上に表示してもよく、個体が集団において最多数の要素が所有しているとみなす特徴を、表示された特徴のセットから選択してもよい。セットがモニター上に表示される場合、特徴は、タッチセンシティブスクリーンなどのグラフィックインターフェースを介して選択されてもよい。次いで、選択を記録しおよび/または記憶してもよい。

特徴を選択する前に個体によって選定された集団からの要素の数を判定し、および/または記録してもよい。

また、特徴のセットからのそれぞれの特徴をもつ選定された要素の数を判定し、および/または記録してもよい。

個体によって選定された要素の数から正しい反応についての確率係数を算出し、および/または判定してもよい。

確率係数は、選定した要素の数に関連があり、決定を行う際に個体によって許容される確実性のレベルの正確な測定を提供する。当業者は、標準的な統計技術を使用して、本明細書に記述された任意の評価方法についての確率係数を算出し得る。例えば、要素が2つの可能性のある特徴のうちの1つを有し得る評価方法については、確率係数は、以下の式から判定してもよい：

式中、z = (要素の総数)−(選定された要素の数)、および、
A = (集団の大多数に必要とされる要素の最小数)−(選択された特徴をもって可視的な要素の数)。

したがって、25個の要素の集団については、
z = 25−(選定された要素の数)、および；
A = 13−(選択された特徴をもって可視的な要素の数)
である。

例えば、個体が、10個の要素（8つが赤、2つが青）を選定した後に決定する場合、赤い要素が大多数であり、従って、z=25-10=15、a=13-8=5、および；

である。

好ましくは、本明細書に記述した方法（例えば、上記の段階i〜v）は、1回よりも多く、例えば5〜100回、より好ましくは10、15、または20回行われる。集団における特徴の順序または分布は、方法が行われるたびに異なる。

評価試験の繰り返し間の間隔は、試験間で最小遅延を与えるために、それぞれの繰り返しを行うために要する時間に従って変更を加えてもよい。適切な最小遅延は30秒間であってもよい。

本明細書に記述した方法は、スコアリングシステムを含んでいてもよい。個体には、例えば、評価試験の1回または複数回の繰り返しにわたってポイントの最大数をスコアする、または貯めるように指示してもよい。

個体には、特徴が集団における大多数の要素に所有されていると正しく決定することに対してポイントを与えてもよく、および/または特徴が集団における大多数の要素に所有されていると誤って決定する（すなわち、集団における大多数の要素が所有していない特徴を選択する）ことに対してポイントを失わせてもよい。

一部の態様において、個体は、特徴を決めるまたは登録する前に、個体が選定したそれぞれの要素についてポイントを失い得る。

個体が貯めたポイントの総数および/または任意の段階における失ったポイントの数または得たポイント数は表示されてもよい。

また、個体によって選定された要素の平均数は、評価試験の成績全体にわたって判定してもよい。

また、それぞれの特徴をもつ集団から選定された要素の数を、評価試験のそれぞれの成績について判定してもよい。

個体によってなされた正しくない決定の数は、評価試験の成績全体にわたって判定し、エラー率を算出してもよい。選定された要素の数について、特徴を選択する際になされたエラーの数との相関を判定してもよい。要素の選定が減少したことは、一般により多くのエラーと関連する。

個体が特徴を選択する際の平均確率係数は、繰り返しにわたって個体によって選定された要素の平均数および/またはそれぞれの個体の試験の成績についての確率係数から判定してもよい。

判定されるパラメーターから、個体を、衝動性関連認知機能障害について評価してもよい。

例えば、特徴を決定するときに、健康な対照と比較して正しい反応の平均確率が低い、例えば0.77未満の平均確率係数は、衝動性関連認知機能障害の指標となり得る。

一部の態様において、健康な対照と比較して特徴を決定する前に選定された要素の平均数が低いと（例えば25個の要素集団からの11個未満の要素）、衝動性関連認知機能障害を示し得る。

衝動性関連認知機能障害、特に、熟慮性-衝動性関連認知機能障害は、注意欠陥多動性障害（ADHD：注意欠陥障害（ADD）としても公知）、物質乱用、病的ギャンブルおよび過食などの無毒の習慣性/強迫性行動、双極性障害の躁病期、精神病質を含む人格障害、並びに前頭側の痴呆および例えば脳腫瘍または閉頭部外傷によって前頭側傷害により生じる行動に関する症候群を含む神経性の問題を含み得る。

物質乱用には、現在の物質乱用、以前の物質乱用、または物質乱用に対する感受性を含み得る。乱用の物質は、コカイン、アンフェタミン、ベンゾジアゼピン、MDMA、アルコール、および/またはオピエートを含み得る。

本明細書に記述した方法での評価に適した個体は、その他の手段により、その他の手段による衝動性関連認知機能障害のための候補として同定されていてもよい。例えば、個体は、上記のような衝動性関連認知機能障害に罹患していることが開業医に公知でも、または疑われていてもよい。例えば、個体は、機能障害のその他の症候または行動特徴を示してもよい。個体は、衝動性関連精神神経性状態の診断が可能な1つまたは複数の症候を示してもよい。神経精神医学的診断基準は、例えばthe Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders（テキスト改訂）、American Psychiatric Association (2000) American Psychiatric Publishing Inc（DSM-IV-TR）に記載されている。

その他の態様において、評価のために適した個体は、以前に衝動性関連認知機能障害に関連を有していなくてもよい。例えば、個体は、衝動性機能障害の症候または行動特徴を示さなくてもよい。本方法によって衝動性関連認知機能障害の高い確率を有すると同定された個体は、その他の神経心理学的および診断基準を使用して、さらに評価してもよい。

本発明のさらなる局面は、衝動性関連認知機能障害の治療に有用な化合物をスクリーニングする方法および手段を提供する。

衝動性関連認知機能障害治療に有用な化合物を同定し、および/または得る方法は、以下の段階を含んでもよい；
試験化合物を個体に投与する段階、および；
本明細書に記述された方法を使用して個体の衝動性を判定する段階。

衝動性の減少は、化合物が衝動性関連認知機能障害の治療に使用するための候補化合物であることを示し得る。

衝動性関連認知機能障害は、上にさらに詳細に記述してある。

衝動性は、おそらく、対照、例えば偽薬を受けた個体と比較して判定され得る。

好ましくは、個体は、集団のメンバーである。したがって、方法は、以下の段階を含んでいてもよい；
個体の集団に試験化合物を投与する段階、および；
本明細書に記述された方法を使用して該集団の衝動性を判定する段階。

例えば対照集団と比較した、成績の改善、すなわち衝動性の減少は、化合物が衝動性関連認知機能障害の治療に使用するための候補化合物であることを示す。

このような方法での使用に適した個体または集団は、正常および非臨床であってもよく、または上記のように衝動性関連認知機能障害に罹患しているか、もしくは感受性が高くてもよい。

ヒトに対する投与のために適した安全プロフィールをもつ任意の薬剤を、試験化合物として使用してもよい。化合物は、衝動性関連認知機能障害を治療する際に使用するための公知の化合物、例えばメチルフェニデート、リタリン、もしくはアトモキセチン、またはその他の化合物、例えばアンフェタミンであってもよい。

適切な対照の供給を含む、このような方法を遂行するためのプロトコルおよびアプローチは、当業者に周知である。

本発明のさらなる局面は、衝動性関連認知機能障害に対する治療を評価するための方法および手段を提供する。

衝動性関連認知機能障害に対する治療を評価する方法は、以下の段階を含んでいてもよい；
第1および第2の時点で、本明細書に記述した方法を使用して、衝動性関連認知機能障害が治療される個体の衝動性を判定する段階、
第1および第2の時点で、衝動性の変化を判定する段階。

個体は、例えばADHDの治療に使用することが公知であるメチルフェニデートまたはリタリンなどの薬剤で治療を受けていてもよい。

治療は、その効果を評価するために、周期的に、例えば毎週または毎月モニターしてもよい。したがって、衝撃性は、治療の間の多数の時点にて評価してもよい。また、衝撃性は、治療の前後に判定してもよい。

本発明のさらなる局面は（i）本明細書に記述された方法を行うためのコンピュータ可読コード、（ii）このようなコンピュータ可読コードをもつコンピュータプログラム製品、および（iii）本明細書に記述された方法を行うように構成されたコンピュータシステムを提供する。

「コンピュータプログラム製品」という用語は、コンピュータによって読取ることができ、かつ直接アクセスすることができる任意のコンピュータ可読媒体を含む。典型的な媒体には、フレキシブルディスク、ハードディスク記憶媒体、および磁気テープなどの磁気記憶媒体；光ディスクまたはCD-ROMなどの光記憶媒体；RAMおよびROMなどの電気的記憶媒体；並びに磁気/光学的記憶媒体などのこれらの分類のハイブリッドを含むが、これらに限定されるわけではない。

本発明の典型的なコンピュータシステムは、中央処理装置（CPU）、入力手段、出力手段、およびデータ記憶手段（RAMなど）を含む。好ましくは、モニターまたはその他のイメージディスプレイが提供される。

入力手段は、要素の選定および個体が集団において最多数の要素に保有されると決定する特徴の選択を可能にするタッチセンシティブモニターまたはその他のグラフィカルインターフェース装置を含み得る。

例えば、コンピュータシステムは、本発明の方法を行うように適合されたプロセッサを含んでもよい。例えば、プロセッサを、
i.個体に対して要素の集団を表示するように、
ii.個体に集団から要素を選定させるように、
iii.特徴が該集団の要素において可能性のある特徴のセットのメンバーであり、選定した要素の特徴を個体に明かすように、
iv.セットからの特徴のうち、いずれを集団内の最多数の要素が所有しているかを個体が決定するまで、iiおよびiiiを繰り返すように、
v.個体によって選定された要素の数を、該個体の衝動性および/または該個体が本明細書に記述したような衝動性関連認知機能障害を有する確率と相関させるように、
適合してもよい。

特に、本発明に従ったコンピュータシステムは、
1.個体に対してボックスの行列を表示するように、
2.個体に集団からボックスを選定させるように、
3.行列のそれぞれのボックスが2つの可能性のある色のうちの1つを有し、選定されたボックスの色を個体に明らかにするように、
4.2つの色のうちどちらを行列の大多数のボックスが所有しているか個体が選択するまで、段階2および3を繰り返すように、および、
5.個体によって選定された要素の数を、該個体の衝動性および/または該個体が本明細書に記述したような衝動性関連認知機能障害を有する確率と相関させるように、
適合されたプロセッサを含んでいてもよい。

一部の態様において、プロセッサは、特徴のセットからの特徴を要素に割り当てるようにさらに適合させてもよい。例えば、プロセッサは、特徴のセットから選定された要素に特徴を割り当て、次いで個体に割り当てられた特徴を明らかにするように適合させてもよい。プロセッサは、要素に対して、これらが選定されるにつれて次第に割り当てられる特徴の固定順序を記憶するように適合させてもよい。順序は、操作前にプロセッサに入力してもよく、またはプロセッサによって自動的に作製されてもよい。

プロセッサは、本明細書に記述したように個体についての平均確率係数を算出するように適合させてもよい。

コンピュータシステムは、選定の数および試験の各繰り返しにおいて選択される特徴を記憶するためのメモリ装置をさらに含んでもよい。メモリ装置は、多数の異なる個体からの評価試験結果を記憶するように適合させてもよい。統計およびこれらの試験結果に由来するデータ、例えば個体についての確率係数もしくは衝動性スコア、または個体が認知機能障害を有する確率を、別のメモリ装置または同じメモリ装置に記憶させてもよく、および/または出力装置に送っても、もしくはモニター上に表示してもよい。

本発明の別の局面は、ディスプレイ、グラフィックインターフェース、および本明細書に記述された方法での使用に適合したプロセッサを含む、衝動性関連認知機能障害について個体を評価するための試験装置を提供する。

本発明の種々のさらなる局面および態様は、本開示の見地から当業者に明らかであろう。本明細書において言及した全ての文書は、これらの全体が参照として本明細書に組み入れられる。

本発明のある局面および態様は、ここで例証として図示され、並びに図および表に関して下記に記述してある。

表1は、MFPT成績での中央分割を使用して分けた健康な学部学生におけるRIT、MFFT、およびBIS-11での成績を示す。

表2は、実験2の対照を使用して、アンフェタミン、オピエート、元使用者、および非薬物の群特徴を示す。

表3は、実験2の対照を使用して、アンフェタミン、オピエート、元使用者、および非薬物におけるその他の物質の現在または過去の乱用がある対象の割合を示す。

表4は、実験2の対照を使用して、アンフェタミン、オピエート、元使用者、および非薬物におけるRIT成績およびBIS評定を示す。

実験1
方法
18〜23歳のケンブリッジ大学の40人の健康な学部学生（19人の男性、21人の女性）を口伝えに募った。対象には、新規熟慮性-衝動性課題（RIT）およびMFFTを固定順序で施した。これらの計測は、10.5インチのタッチスクリーンモニターをもつDatalux PCで施した。対象は、試験前にバラット（Barratt）衝動性スケールバージョン11（BIS; Patton et al. 1995）並びに薬物およびアルコール-スクリーニング質問表を完了した。対象は、試験前に書面にした、Local Research Ethics Committeeの承認を得たインフォームドコンセントを完了した。

熟慮性-衝動性課題（RIT）
課題は、マイクロソフトVisual Basic 6.0でプログラムし、タッチセンシティブモニターで施した。対象は、対象全体の順位に関して釣り合わせた2つの条件：固定報酬（Fixed Reward）条件および報酬対立（Reward Conflict）条件のそれぞれにおいて10回の試行を完了した。画面表示を図1に示してある。それぞれの試行で、対象には、スクリーンの下部の2枚のより大きな着色されたパネルと共に灰色のボックス（それぞれ23mm×23mm）の5×5行列を示した。灰色のボックスをタッチすることにより、ボックスが開いて（直ちに）スクリーンの下部の2つの色のうちの一方が明らかにされた。対象は、以下のように指示された：「あなたは、ポイントに対するゲームをプレイしようとしている。ゲームは、完了まで10分かかる。ゲームは2部からなり、それぞれの部分において、10の試みがある。あらゆる試みについて、あなたは、スクリーン上の25個のボックスを見ることができる。まず、ボックスは全て灰色になっているが、あなたがボックスを選ぶと、それ自体が2色のうちの1色であることが明らかになる。あなたの課題は、あなたがどちらの色を大多数であると考えるかについて決めることである。あなたが、あなたの決定を行う前にいくつのボックスを開くかは、完全にあなた次第である。あなたが、あなたの決定を行う場合は、あなたは、スクリーンの下部にあるその色パネルをタッチすべきである」。正しいまたは間違った反応についての勝ち負けに対して100ポイントを入手できる練習試行の間に、これらの指示を対象に読ませた。この練習試行は、固定報酬条件と同一であり、「あなたが正しい色を選ぶ場合、あなたがいくつのボックスを開くかにかかわらず、あなたは100ポイントを勝ちとり、あなたは、あなたが望むだけ多くのボックスを開くことができる。あなたは間違えると100ポイントを失う。あなたができる限りの多くのポイントを獲得するようにしなさい。」とさらに繰り返した。報酬対立条件では、試行の開始時に勝つことで250ポイントを入手でき、これは、それぞれのボックスが開くと10ポイントずつ減少し、これにより確実性のレベルと利用できる報酬との間の対立を作製した。報酬対立条件を始める前に、対象には、「これらの試みにおいて、あなたが勝ち取ることができる額は、あらゆるボックスを明らかにすると10ポイントずつ下がり、したがって、あなたは、あなたが正当な場合には、あなたがあなたの決定を早く行うほど、あなたは、より多くのポイントを勝ち取る。あなたが間違っている場合には、あなたは、あなたがあなたの決定を行った時を問わず、100ポイントを失う。あなたができる限りの多くのポイントを獲得するようにしなさい。」と指示した。

対象は、彼ら自身の速度でボックスを開くことができた。着色したパネルをタッチすると、残りのボックスが明らかとなり、フィードバック・メッセージ「正しい！あなたは、[x]ポイントを勝ち取った」または「間違い！あなたは、100ポイントを失った」が直ちに2秒間示された。次いで、30秒間の最小試行間間隔を確立するために、次の試行の開始前に可変遅延（最小1秒間）をとった。回避を遅延するため、行動を打ち消すようにこの特色を挿入した。この遅延の間に、現在のポイント合計を中央に示した（「あなたは、[x]ポイントを有する」）。

新規課題に対する熟慮性は、それぞれの条件において開いたボックスの平均数によって指し示した。また、それぞれの試行について、式：を用いて、ボックスの現在の比率を考慮して、正しく選択をする確率を算出することができた。この係数は、開いたボックスの数と非常に相関することが予想されるが、これは、明らかに、意志決定の間に許容される確実性のレベルに関連するように見えた。また、意志決定の正確度に対する情報サンプリングの減少の影響を試験するために、エラーの数を記録した。

同画探索試験（MFFT）
この課題は、マイクロソフトVisual Basicでプログラムし、タッチスクリーン制御を使用した。対象は、新規テンプレートおよび6つの変形物でそれぞれ、2回の練習試行、続く20回の試行を完了した。指示は、Sonuga-Barke et al（Sonuga-Barke et al., 1994）から適合させた：「このゲームにおいて、画像は、同時にスクリーン上に、下記の6つの同様の画像として示される。あなたは、下記の画像のうち、上記の1つと同じである1つをタッチしなければならない。画像のうちの1つだけが全く同じである。あなたは、1回正当な答えを探し出せるだけであり、あなたが正しい場合、スクリーンは緑になり、あなたが間違っている場合、赤くなる」。赤または緑のフィードバック・スクリーンは、次の試行の開始前に1秒間の刺激間間隔を構成した。

統計分析
データは、コルモゴロフ・スミルノフ（Kolmogorov-Smirnov）試験を使用して、規定度推測の違反について試験した（全てのデータは、正規分布した）。全ての試験においてp<.05に閾値がある両側統計を使用した。RIT（開いたボックスの数）についての内部一致は、奇数と偶数の番号をつけた項目間の相関、並びにクローンバック（Cronbach）のαによって評価した。ピアソン相関係数により、固定報酬および報酬対立条件におけるRITでの開いたボックスの数とエラーとの間の関連について算出した。2つの条件における成績を対t検定を使用して直接比較した。開いたボックスの数は、MFFT成績（平均の正確度および潜時）およびBIS評定（全体、運動性、注意力、非計画性）と相関した。加えて、対象は、中央値分割アプローチ（Kagan, 1966）を使用してMFFTでの低衝動性、中間衝動性、または高衝動性として分類した。このサブグループ化により、対象内因子としての条件（固定報酬、報酬対立）および対象間因子としてのサブグループ（3レベル）をもつRIT成績（開いたボックス）の混合モデル分散分析のための基礎を形成した。演繹単純対比を使用して、高衝動性と低衝動性とを比較した。また、一元分散分析を使用して、BIS評定に対するMFFTサブグループ化の効果を探索した。

結果
RITの内部信頼性は高かった。固定報酬条件における奇数対偶数試行での開いたボックスの数の相関係数は.95（クローンバックのα=.97）であり、報酬対立条件では.91（クローンバックのα=.95）であった。RITでの開いたボックスの数は、固定報酬条件（r₄₀=-.805、p<.0001）においてと、報酬対立条件（r₄₀=-.777、p<.0001）においてとでは、なされるエラーの数で反対に相関し、課題の表面的妥当性を確認した。対象は、固定報酬条件（t₃₉=8.35、p<.0001）におけるよりも報酬対立条件において、有意に少ないボックスを開き、有意に多くのエラーを生じた（t₃₉=-4.73、p<.0001）。

MFFTでは、正確度と潜時とが有意に相関されたが（r₄₀=.689、p<.0001）、固定報酬（正確度r₄₀=.217、p=.179；潜時r₄₀=.231、p=.151）、または報酬対立（正確度r₄₀=.080、p=.625；潜時r₄₀=.127、p=.436）条件のいずれかにおいても、いずれの変数もRITでの開いたボックスの数と関連していなかった。しかし、対象を正確度および潜時の複合に従ってMFFTで分類したときに、この分類は、有意にRIT成績と関連していた。MFFT正確度（85%）と潜時（正しい反応のみ9556ms）の中央値分割により、高衝動性（速く、不正確）として12人の対象、低衝動性（遅く、正確）として14人の対象、および中間（遅く、不正確、または速く、正確のいずれか）として14人の対象を分類した（表1および図2を参照されたい）。RIT（開いたボックス）での混合モデル分散分析（条件（2レベル× MFFTサブグループ（3レベル））では、対象が固定報酬条件よりも報酬対立条件において有意に少ないボックスを開いたことを示した（条件の主な効果、F_1,37=68.0、p<.0001）。MFFTサブグループにおいてトレンド効果があり（F_2,37=2.84、p=.071）、計画対比では、高衝動性サブグループは、低衝動性サブグループよりも有意に少ないボックスを開いた（p=.035）。条件×群相互作用は、有意ではなかった（F_2,37=1.07、p=.353）。それぞれの条件を別々に調べると、サブグループの効果は、固定報酬条件において有意性に接近し（F_2,37=3.10、p=.057）、高衝動性対低衝動性の計画対比も、有意であった（開いたボックス、t₃₇=2.36、p=.024）。報酬対立条件におけるMFFTサブグループ間には相違がなかった（F_2,37=1.26、p=.295；計画対比t₃₇=1.34、p=.190）。RITボックスが開いたことは、正しい決定の算出確率と密接に相関され（固定報酬r₄₀=.966、p<.0001；報酬対立r₄₀=.955、p<.0001）、MFFTサブグループによるP(正しい)の分散分析解析では、定性的に同一の結果を得た。

BISでのスコアは、固定報酬条件（BIS合計；r₄₀=-.028、p=.864）または報酬対立条件（BIS合計、r₄₀=-.058、p=.723）におけるRITでの開いたボックスの数と有意に相関されず、MFFTサブグループと有意に関連していなかった（F_2,37=.378、p=.688；計画対比t₃₇=.693、p=.493）（表1を参照されたい）。

実験1の結果は、新規計測の信頼性および妥当性を証明する。新たなRITは、両方の課題条件においてクローンバックのα約.95によって示されるように、高い内部一致を有する。課題は、両方の条件において、開いたボックスの数とエラーの数との間の有意な負の相関によって示されるように、情報サンプリングの範囲が、意思決定の正確度に明らかに関連があるという熟慮性課題の中核の基準を満たす。健康な学部学生は、固定報酬条件と比較して、報酬対立条件において有意に情報サンプリングの減少を示した。これは、これらの決定のための確実性の閾値が、決定における報酬コンティンジェンシーに対して柔軟かつ鋭敏であることの指標を提供する。固定報酬条件では、1色のうちの13個が明らかにされるまでボックスを開くストラテジーにより、100%の確実性を保証する。しかし、これらの若い、教養がある対象は、固定報酬条件において平均86%の確実性にて反応した。この確実性の閾値は、入手できる報酬がそれぞれのボックスが開くと減少するときは、74%までさらに減少された。2つの条件間の相違は、情報サンプリングの状況における報酬感受性の指標である。

それにもかかわらず、本課題に使用したパラメーターを使用して、比較的同種の健康者の群では、情報サンプリングの程度に個体差を示し、この変動は、有意に第2の熟慮性衝動性（MFFT）の確立された測定と関連していた。彼らの速度-正確度トレードオフ（速く、不正確な応答者）に従ってMFFTで高衝動性として分類された対象は、低衝動性の対象と比較して、RITでの情報サンプリングが減少することを示した。これらの群は、固定報酬条件において、それぞれ平均して80%の確実性対90%の確実性を許容した。MFFTサブグループ間におけるこの相違は、報酬対立条件には持ち越されなかった。これは、個体差が、報酬処理に付加された因子がない単純な固定報酬において、より明白であることを示す。MFFTおよびRITは、同じ認知構成を測定することを目標とするが、これらは審美的に非常に異なり、解析変数は、無関係である（RITでのMFFT対確率におけるエラーおよび潜時）。本発明者らは、RITから潜時情報を抽出しておらず、正確度情報（エラー）は、表面妥当性を確認するためにのみ抽出した。したがって、MFFTとRITとの間の関連は、新たな課題について、および熟慮性衝動性の構成について、並行妥当性を証明する。MFFT正確度または潜時は、単独では有意にRITと関連していなかったことは注目に値するが、正確度および潜時との複合では、RITと有意な関連を明らかにした。これは、MFFT正確度と潜時との両方が熟慮性衝動性の判定に重要であるというKaganの本来の概念を支持する。

実験2
方法
合計105人のボランティアを広告および口伝えに募った。対象は、試験前に書面にした、地域研究倫理委員会の承認を得たインフォームドコンセントを完了した。対象は、以下の通りに群化した：i）アンフェタミン（amph）に対して（現在）物質依存性のDSM-IV診断である22人の個体、ii）オピエートに対して（現在）物質依存性のDSM-IV診断である36人の個体、（iii）少なくとも1年間禁断であった、アンフェタミンまたはオピエートのいずれか（「元使用者」）に対して（以前に）物質依存性のDSM-IV診断である23人の個体、およびiv）24人の非薬物使用対照対象。群の特徴を表2に示してある。対象は、現在精神医学的治療を受けておらず、対象は、一晩病院入院を必要とする過量に苦しんでいなかったAmphおよびオピエートの使用者は、それぞれ、アンフェタミンおよびオピエート以外の任意の物質に対する物質依存性についての基準に合わなかったが、多くの対象は、現在または過去のその他の物質の乱用が報告されており、表3に詳述した。アンフェタミン、コカイン、ベンゾジアゼピン、メサドン、およびモルヒネ使用について試験するために、SureStep薬物スクリーン試験（Euromed Limited, London U.K.）に参加する日に検尿を行った。amph群では、試験した21/22人がアンフェタミンについて陽性であり、試験した13人の対象だけが単独でアンフェタミンに対して陽性を示した（さらなる物質：モルヒネ6人、ベンゾジアゼピン2人、コカイン2人）。尿中のアンフェタミンのための検出ウインドウは、1〜2日だけであり、したがって、アンフェタミンについて陰性である試験した1人の対象も、それにもかかわらず群に含めた。オピエート群では、試験した36/36人の対象が、モルヒネまたはメサドン（メサドンのみ7人、モルヒネのみ2人、メサドンおよびモルヒネ3人）に対して陽性であり、さらに15人の対象がコカインに対して陽性で、12人の対象がベンゾジアゼピンに対して陽性で、および1人の対象がアンフェタミンに対して陽性である。元使用者および非薬物使用対照での検尿では、全ての物質について陰性であった。元使用者では、平均8.4年間連続して（sd6.1、範囲1〜18）禁断が報告されており、麻薬のメンバーは、不明であった。非薬物使用対照では、4人の対象が以前に大麻の社会的な経験を報告し、4人が、現在タバコ喫煙者であり、および9人がタバコ喫煙をやめていた。

対象には、他で報告されたより大規模な一連の神経心理テストの一部としてRITおよびBIS-11（実験1を参照されたい）を施した。4人のamph対象、1人のオピエート対象、および1人の元使用者についてのBIS-11データが失われた。

統計分析
データは、コルモゴロフ・スミルノフ試験を使用して、規定度推測の違反について試験した（全てのデータは、正規分布した）。全ての試験においてp<.05に閾値がある両側統計を使用した。繰り返し測定分散分析を使用して、対象内因子としての課題条件（固定報酬、報酬対立）および対象間因子の群（4レベル）をもつRIT成績での群相違を試験した。一元分散分析を使用して、BIS-11に対する群相違を探索した。ピアソン相関をそれぞれの群に対して別々に算出し、RIT成績、BIS評定、並びに期間（年数）および薬物乱用の発病年齢の関係を評価した。

結果
年齢の一元分散分析、言語IQ、およびBDI-IIうつ病評定により、対照と比較してamphおよびオピエート群においてうつ病のレベルが増大されたことにより（それぞれ、テューキー（Tukey）のp<.004およびp<.0001）BDI評定に対する有意な群効果（F_3,101=10.5、p<.0001）、並びにオピエート群と元使用者群との間の有意差により（p=.049）年齢に対するトレンド効果（F_3,101=2.70、p=.050）を明らかにした（表2を参照されたい）。年齢およびBDI評定は、RIT条件の有意な主効果を明らかにしたRIT成績（開いたボックス）の混合モデル分散分析における共変関係として入力され（F_1,99=9.90、p=.002）、その結果対象は、固定報酬条件よりも報酬対立条件において少ないボックスを開いた。また、群における有意な主効果（F_3,99=4.13、p=.008）および有意な群×条件相互作用（F_3,99=3.14、p=.029）があった。年齢（F_1,99=2.61、p=.110）、およびBDI評定（F_1,99=.028、p=.867）の効果は、有意でなかった。群効果の性質をさらに解明するために、2つの条件を別々に解析した（表4を参照されたい）。固定報酬条件では（図3を参照されたい）、amph（テューキーのp=.001）、オピエート（テューキーのp=.011）、および傾向として、元使用者（テューキーのp=.073）において、非薬物使用対照と比較して、熟慮性が減少したことにより、群において有意な効果があった（F_3,101=5.45、p=.002）。元使用者群は、amph（p=.517）またはオピエート（p=.975）群と異ならなかった。報酬対立条件において有意な群効果はなかった（F_3,101=1.19、p=.317）。表4から、混合モデル分散分析における有意な群×条件相互作用期間は、「フロア効果」を反映し、それによって対照における固定報酬と報酬対立条件のとの間の相違により、固定報酬条件において熟慮性が減少したことを原因として、3つの薬物使用群における程度が減少されるにちがいないことが明白である。対t検定では、対象の4群全てにおいて固定報酬と報酬対立条件との間の有意差を明らかにし（全てp<.05）、4群全てが概して2つの条件の報酬分割に感受性であり、課題に対してポイントを勝ち取る動機が与えられることを示した。

BIS-11評定の一元分散分析により、総スコア（F_3,95=5.46、p=.002）に対して、並びに注意力（F_3,95=8.10、p<.0001）および非計画性（F_3,95=6.07、p=.001）サブスケールに対して有意な群効果を明らかにしたが、運動サブスケールにはなかった（F_3,95=1.98、p=.122）。事後の試験（テューキー）では、amph群においてBIS合計（p=.001）、注意力（p=.001）、および非計画性（p=.006）スケールに対して、オピエート群においてBIS非計画サブスケール（p=.001）のみに対して、並びに元使用者においてBIS合計（p=.046）および注意力（p=.015）サブスケールに対して有意にスコアの上昇を示した（対照と比較して）。注意力サブスケールのみが、有意な薬物群間の事後比較であり、amphおよび元使用者の両者が、オピエート群よりも有意に高くスコアされた（それぞれ、p=.001およびp=.021）。

RIT成績とBIS評定（合計または任意のBISサブスケール）の間には、別々の群（全てr>-.21）または全ての群全体（例えば、BIS合計r₉₉=-.046、p=.652）のいずれにおいても有意な負の関連があるというわけではなかった。RIT成績は、薬物乱用の期間（amph r₂₂=-.121、p=.592；オピエートr₃₆=-.107、p=.534；元使用者r₂₃=.188、p=.389）および薬物状態の発病年齢（amph r₂₂=.081、p=.720）；オピエートr₃₅=-.179、p=.326；元使用者r₂₃=.339、p=.144）に無関係であった。

RITでは、非薬物使用対照被検者と比較して、2つの群における物質依存性に非常に感受性で、アンフェタミン依存性およびオピエート依存性があった。アンフェタミンおよびオピエート依存的対象は、より少ない情報のサンプルをとり（開いたボックスに関して）、新規課題の固定報酬条件においてより低い確率で正しい反応を行うことを許容した。この条件では、対象は、付随した代価なく100%の反応確実性の時点までサンプル情報に対して自由意志である。極めて少数の対照または薬物使用者が一貫してこのストラテジーを実施したが、対照は、.80の平均確率にてこれらの決定を行い、一方アンフェタミンおよびオピエート依存群は、それぞれ.70および.73の平均確率にてこれらの決定を行った。アンフェタミン-対照比較についての効果サイズ（d）、は1.38であり、オピエート-対照比較については、.96であり、両方とも大きな効果サイズを示す（Cohen, 1988）。少なくとも1年間薬物投与を絶った、以前にアンフェタミンまたはオピエート依存歴がある対象の第3群も、課題に対する熟慮性の減少を示した。元使用者と対照との間の事後比較では、ほんのわずかの有意性（p=.07）のみに到達したが、この相違についての効果サイズは、.80（大きな効果）であり、平均スコアは、アンフェタミンおよびオピエート依存群に近かった。これらの元使用者は、平均8年間薬物を絶っており、長期禁断が、この認知領域における最小限の回復を提供することを示した。

これらの2つの実験は、成人の神経心理学的および精神医学的研究に使用するためにデザインされた熟慮性-衝動性の新規コンピュータ化測定の妥当性および感受性を証明する。RITは、強力な内部一致性を有し、学部の学生における確立された熟慮性試験（MFFT）と関連する。熟慮性の有意な減少は、アンフェタミンおよびオピエートに対する慢性物質依存がある対象の2群において示された。また、これらの対象は、BISでの衝動性の自己報告評定の上昇を示したが、なおも実験1および2の両者では、RITおよびBIS評定での熟慮性の研究測定間に関連はなかった。

^†高衝動性対低衝動性の計画対比 p<.05

参考文献

同画探索試験で3群に分類された対象の3群における新規熟慮性-衝動性課題での平均成績を示す。正確度および（正しい反応）潜時の中央分割により定義すると、高衝動性は、速く、不正確な反応を示し；低衝動性は、遅く、正確な反応を示し；中間は、その他の2つの四分円（遅く、不正確/速く、正確）に当てはまる。エラーバーは、SEMを表す。 新規熟慮性-衝動性課題での対照を使用して、アンフェタミン依存的（Amph）、オピエート依存的、元使用者、および非薬物の平均成績（開いたボックスの平均数）並びにバラット衝動性スケール（BIS-11）を示す。エラーバーは、SEMを表す。 新規熟慮性-衝動性課題での対照を使用して、アンフェタミン依存的（Amph）、オピエート依存的、元使用者、および非薬物の平均成績（正しい決定のprobh）並びにバラット衝動性スケール（BIS-11）を示す。エラーバーは、SEMを表す。

Claims (35)

1. 以下の段階を含む、衝動性関連認知機能障害について個体を評価する方法：
   i）要素の集団を個体に対して表示する段階、
   ii）個体に集団から要素を選定させる段階、
   iii）選定した要素の特徴を個体に明かす段階であって、この特徴は、集団内の要素において可能性のある特徴のセットのメンバーである、
   iv）セットからの特徴のうち、いずれを集団内の最多数の要素が所有しているかを個体が決定するまで、段階ii)およびiii)を繰り返す段階、
   v）個体によって選定された要素の数を、個体が衝動性関連認知機能障害を有する確率と相関させる段階。
2. 特徴のセットが2つの特徴からなる、請求項1記載の方法。
3. 特徴のセットにおけるそれぞれの特徴が色である、請求項1または2記載の方法。
4. 集団が25個の要素を含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法。
5. 集団が5×5行列に配置される、請求項4記載の方法。
6. 集団におけるそれぞれの要素が正方形である、前記請求項のいずれか一項記載の方法。
7. 集団がイメージディスプレイ上に表示される、前記請求項のいずれか一項記載の方法。
8. 集団の大多数の要素が所有していると個体が決定する特徴を記録する段階を含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法。
9. 特徴の完全なセットが表示され、かつ特徴が、表示された特徴のセットから特徴を選択することによって記録される、請求項8記載の方法。
10. 特徴がグラフィックインターフェースを経て選択される、請求項9記載の方法。
11. グラフィックインターフェースがタッチセンシティブスクリーンを含む、請求項10記載の方法。
12. 段階ii)およびiii)において、個体によって選定されたそれぞれの特徴を所有する要素の数を判定する段階を含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法。
13. 要素の数から正しい応答の確率を算出する段階を含む、請求項12記載の方法。
14. 個体に、正しい特徴を選択することに対してポイントが与えられる、前記請求項のいずれか一項記載の方法。
15. 個体は、正しくない特徴を選択することに対してポイントを失う、請求項14記載の方法。
16. 個体は、選択をする前に、段階ii)およびiii)のそれぞれの繰り返しについてポイントを失う、請求項14または15記載の方法。
17. 個体が貯めたポイントの数が表示される、請求項14〜16のいずれか一項記載の方法。
18. 段階i)〜iv)が繰り返される、前記請求項のいずれか一項記載の方法。
19. 段階i)〜iv)の10回の繰り返しを含む、請求項18記載の方法。
20. 個体によって行われる正しくない決定の総数が判定され、かつエラー率が判定される、請求項18または19記載の方法。
21. 決定を行う前に個体によって選定された要素の平均数が判定される、請求項18〜20のいずれか一項記載の方法。
22. 個体が特徴を選択する場合、正しい応答の平均確率を判定する段階を含む、請求項18〜21のいずれか一項記載の方法。
23. 健康な対照と比較して低下した平均確率が、衝動性関連認知機能障害を示す、請求項22記載の方法。
24. 0.77未満の平均確率が衝動性関連認知機能障害を示す、請求項22または23記載の方法。
25. 衝動性関連認知機能障害が物質乱用および注意欠陥多動性障害（ADHD）からなる群より選定される、前記請求項のいずれか一項記載の方法。
26. 衝動性関連認知機能障害の治療に有用な化合物を同定し、および/または得る方法であって、以下の段階を含んでいてもよい方法：
    試験化合物を個体に投与する段階、および；
    請求項1〜25のいずれか一項記載の方法を使用して個体の衝動性を判定する段階。
27. 試験化合物が個体の集団に投与される、請求項26記載の方法。
28. 以下の段階を含む、衝動性関連認知機能障害に対する治療を評価する方法：
    第1および第2の時点で、請求項1〜25のいずれか一項記載の方法を使用して、衝動性関連認知機能障害が治療される個体の衝動性を判定する段階、
    第1および第2の時点で衝動性の変化を判定する段階。
29. ディスプレイと、請求項1〜25のいずれか一項記載の方法での使用に適合したプロセッサとを含むコンピュータシステム。
30. 集団内の要素の選定を可能にするグラフィックインターフェースを含み、個体が決定する特徴の登録は、集団における最多数の要素が所有している、請求項29記載のコンピュータシステム。
31. グラフィックインターフェースがタッチセンシティブモニターを含む、請求項30記載のコンピュータシステム。
32. 請求項1〜25のいずれか一項記載の方法を行うためのコンピュータ可読コードをもつコンピュータプログラム製品。
33. 請求項1〜25のいずれか一項記載の方法を行うためのコンピュータ可読コード。
34. 請求項1〜25のいずれか一項記載の方法を行うように構成されたコンピュータシステム。
35. ディスプレイ、グラフィックインターフェース、および請求項1〜25のいずれか一項記載の方法での使用に適合したプロセッサを含む、衝動性関連認知機能障害について個体を評価するための試験装置。

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