နိဒါန္း

"ကျနော်တို့ကကျွန်ုပ်တို့စွဲ-သောငါတို့ဘဝတွေကိုစီမံထားခြင်းမရှိသောဖြစ်လာခဲ့သည်ကျော်အာဏာမဲ့ခဲ့ကြသည်ဝန်ခံခဲ့သည်" ဟုအဆိုပါမူးယစ်ဆေးဝါးအမည်မသိ 12-ခြေလှမ်းအစီအစဉ်၏ပထမဦးဆုံးသဘောတရားကဤသို့ဆို၏ [1]။ ဒါဟာမူးယစ်ဆေးတွန်းလှန်မှကြွလာသောအခါအာဏာမဲ့စွဲမူးယစ်ဆေး-ဆည်းပူးနေလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကမှားသင်တန်းကြောင်းကို သိ. ရှိနေသော်လည်းမိမိတို့ကိုယ်ကိုရှာဖွေကိုမည်သို့ spotlights [2]-[4]။ တကယ်တော့စွဲလမ်း၏အမာခံများပင်ထင်ရှားဆိုးရွားသောအကျိုးဆက်များ၏ကုန်ကျစရိတ်မှာမူးယစ်ဆေး compulsive ရှာဖြစ်ပါသည် [5]။ မူးယစ်ဆေးများအတွက်စှဲလမျးသူအစီရင်ခံစာများကြောင့်မူးယစ်ဆက်စပ်ရွေးချယ်မှုဆီသို့အစွမ်းထက်အပြုအမူတုံ့ပြန်မှုနှင့်အတော်လေးနိမ့်ပုဂ္ဂလဒိဋ္တန်ဖိုးကိုအကြားတစ်ဦးမကိုက်ညီ: ထိုကဲ့သို့သောရောဂါဗေဒအပြုအမူ၏တစ်ဦးကလက်မှတ်စွဲနေတဲ့ဝိသေသ "Self-ဖော်ပြထားအမှား" ပြဘယ်မှာထိန်းချုပ်ထားစမ်းသပ်ချက်များတွင်ထင်ရှားဖြစ်လာ [4], [6], [7]။ အပြုအမူကျော် inhibitory သိမြင်မှုထိန်းချုပ်ရေး၏အရှုံးနဲ့ပေါင်းစပ်လိုက်တဲ့အခါ, မူးယစ်ဆေးဝါးမှအလွန်ကြာမြင့်ခဲ့ပြီးထိတွေ့ပြီးနောက်, သိမြင်မှုအစီအစဉ်များနှင့်ပေါင်းစုအလေ့အထအကြားကဒီမတူကွဲပြားမူးယစ်ဆေး-ရှာကြံအပြုအမူ compulsive မှပေါ့ပေါ့နေအကူးအပြောင်းကိုဖြစ်စေနိုင်တယ် [8].

အဆိုပါသိမြင်မှုထိန်းချုပ်ရေးဆုံးရှုံးမှုများနှင့် Self-ဖော်ပြထားအမှားယခုအချိန်အထိစွဲ၏တရားဝင်မော်ဒယ်များကအခြေခံရှင်းပြချက်ခြေရှိသည်ဟု [9]-[13]။ အများအားဖြင့်အားဖြည့်သင်ယူမှုမူဘောင်အတွင်း စုပေါင်း. မူးယစ်ဆေးစွဲ၏ယခင်ကွန်ပျူတာသီအိုရီ, အလေ့အကျင့်သင်ယူခြင်း (နှိုးဆွ-တုံ့ပြန်မှု) စနစ်၏ရောဂါဗေဒပြည်နယ်အဖြစ်စွဲရှုမြင် [9]-[13]။ သူတို့အားမော်ဒယ်များနောက်ကွယ်မှအဓိကအယူအဆမှာပါ ၀ င်သည့်လှုံ့ဆော်မှု - တုန့်ပြန်မှုသင်ကြားမှုအချက်ပြသခြင်းကိုခံသော dopamine အချက်ပြမှုအပေါ်ဆေးဝါးများ၏ဆေးဝါးဗေဒအကျိုးသက်ရောက်မှုသည်ဤသို့သောအသင်းအဖွဲ့များကိုတဖြည်းဖြည်းပိုမိုအားဖြည့်စေသည်။ ဤအကျိုးသက်ရောက်မှုသည်မူးယစ်ဆေးဝါးရှာဖွေသည့်အလေ့အထကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ စွဲလမ်းမှုအပေါ်ဤအမြင်လျော့နည်းသွားသည်ဖြစ်ရပ်၏အချို့သောရှုထောင့်များကိုဖမ်းစားနိုင်ခဲ့ပြီး၊ စွဲလမ်းမှုစာပေတွင်များပြားလာသောသဘောတူညီမှုသည်ရောဂါဗေဒတွင်သင်ယူမှုစနစ်များစွာပါ ၀ င်နေသည်ဟုဖော်ပြသည်။ ဦး နှောက်၏သိမြင်မှုနှင့်အဆင့်နိမ့်ကျသောပုံမှန်ဖြစ်စဉ်များပါ ၀ င်သည့်ပိုမိုရှုပ်ထွေးသည့်ရုပ်ပုံလွှာသည်စွဲလမ်းမှုကဲ့သို့သောအပြုအမူအမျိုးမျိုးကိုရှင်းပြနိုင်သည်။ [8], [14].

ဤစာတမ်းမှာတော့ကျွန်တော်တစ်ဦး hierarchical အားဖြည့်သင်ယူမှုချဉ်းကပ်နည်းချမှတ် [15] ဘယ်မှာဆုံးဖြတ်ချက်များကိုတစ်သိမြင်-to-မော်တာအဆင့်ဆင့်အတွက် abstraction ၏ကွဲပြားခြားနားသောအဆင့်ဆင့်ကိုယ်စားပြုနေကြသည်။ ကျနော်တို့ dopamine-မှီခိုသင်ယူမှုအချက်ပြမှုများ၏အဆငျ့ဆငျ့ကိုအတူတကွအဆင့်ဆင့်၏အဆင့်ဆင့်ချိတ်ဆက်ယူဆ [16]။ ကျနော်တို့နောက်ထပ်အလွဲသုံးစားမှုမူးယစ်ဆေးဝါးများ pharmacologically abstraction ၏အဆင့်ဆင့်အကြားဆက်သွယ်ရေးယန္တရား hijack ယူဆ။ ထိုအယူဆအပေါ်အခြေခံပြီးကျနော်တို့နာတာရှည်မူးယစ်ဆေး-ထိတွေ့မှုဆုံးဖြတ်ချက်အဆင့်ဆင့်ဖြတ်ပြီးတန်ဖိုးသင်ယူခြင်း disrupts သောအခါအစွဲထဲမှာကဖော်ပြခဲ့သည်သိမြင် dissonance မူဘောင်သင်ယူခြင်းဟာ hierarchical အားဖြည့်အတွင်းပေါ်ထွက်လာကြောင်းပြသပါ။ ဒီအနှောင့်အယှက်ရလဒ်များကို low-level လေ့ဖြစ်စဉ်များမှာ Over-အဘိုးပြတ်မူးယစ်ဆေးရွေးချယ်မှုတစ်ခုရောဂါဗေဒနှင့်ဤအရပ်မှလေ့မူးယစ်ဆေး-ရှာကြံအပြုအမူမောင်း။ ကျနော်တို့ပြီးနောက် "မကြိုက်" ဒါပေမယ့်ထိပ်ကိုယ်စားပြုအဆင့်ဆင့်မှာကျန်းမာသိမြင်မှုစနစ်များအပြုအမူအပေါ်ထိန်းချုပ်မှုဆုံးရှုံးနေချိန်မှာ compulsive မူးယစ်ဆေး-ရှာ, အပြုအမူလွှမ်းမိုးမူးယစ်ဆေး-ပြန်ပေးဆွဲ low-level လေ့ဖြစ်စဉ်များအဖြစ်ကရှင်းပြသည်နိုင်ဆန္ဒပြခဲ့ကြသည်။ ထို့အပွငျ, ကျနော်တို့အဆိုပြုထားမော်ဒယ်လျင်မြန်စွာ vs. အပေါ်မကြာသေးခင်သက်သေအထောက်အထားအဘို့အကောင့်နိုင်သည်ကိုသရုပ်ပြအသီးသီး ventral vs. dorsal striatum, အဖြစ် dopamine တွေအကြောင်း circuitry ပေါ်မှာဤပုံစံ၏မှီခိုအတွက်မူးယစ်ဆေး cue-ရူးနှမ်း dopamine efflux ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှောင့်နှေး။

ကုန်ကြမ်းနှင့်နည်းစနစ်များ

ကြိုတင်

ငွေရတတ်သောသိမြင်စိတ်ပညာစာပေ, ကျွန်တော်တို့ရဲ့ hierarchical အားဖြည့်သင်ယူမှုနှင့်အတူမာတိကာအတွက် [15], [18] ၏နိမ့်ဆုံးအဆင့်မှာကွန်ကရစ်မော်တာ-Level တုံ့ပြန်မှုသည်အထိထိုကဲ့သို့ပြိုကွဲရရှိသောစသည်တို့ကို, ပွက်ပွက်ဆူနေသောရေ, အိုး၌လက်ဖက်ရည်ချပြီး: အခြေခံမူဘောင် "စိုက်ခင်းလုပ်ကိုင်မည်လက်ဖက်ရည်" ကဲ့သို့တစ်ဦးစိတ္တဇသိမြင်မှုအစီအစဉ်ကိုနိမ့်-Level လုပ်ရပ်များတစ် sequence ကိုသို့ကျိုးပဲ့နိုင်ယူဆ အဆင့်ဆင့် (ပုံ 1A) ။ Neurobiologically, သိမြင်မှုကနေမော်တာအဆင့်ဆင့်မှဆုံးဖြတ်ချက်အဆင့်ဆင့်၏ကွဲပြားခြားနားသောအဆင့်ဆင့်ဟာ cortico-Basal ganglia (BG) circuit ကို၏ rostro-caudal ဝင်ရိုးတလျှောက်တွင်ကိုယ်စားပြုနေကြသည် [19]-[21]။ ဤသည်ဆားကစ်ပုတိုကျရိုကျ cortex နှင့် Basal ganglia အကြားကွင်းအပိတ်အများအပြားအပြိုင်ဖွဲ့စည်းထားတာဖြစ်တယ် [22], [23] (ပုံ 1B) ။ အဆိုပါ anterior ကွင်းလုပ်ရပ်များပိုမိုစိတ္တဇကိုယ်စားပြုမှုအခြေခံသွားရမည်အကြောင်း, အာရုံခံ-မော်တာ cortex နဲ့ dorsolateral striatum ပါဝင်သည်ဟုအဆိုပါ caudal ကွင်း, low-level အလေ့အထများဝှက် [19]-[21].

ဒေါင်းလုပ်:

• PPT

  PowerPoint ဆလိုက်

• PNG

  ပိုကြီးတဲ့ပုံရိပ် (1.06MB)

• TIFF

  မူရင်းပုံရိပ် (1.56MB)

ပုံ 1 ။ အပြုအမူနှင့် cortico-BG ဆားကစ်၏ hierarchical အဖွဲ့အစည်းက။

Aနှစ်ခုအစားထိုးရွေးချယ်မှုများအတွက်ဆုံးဖြတ်ချက်အဆင့်ဆင့်တခုရဲ့ဥပမာ: အစားအစာ vs. မူးယစ်ဆေး။ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုချင်းစီကိုသင်တန်းပါမယ်ကွဲပြားခြားနားသော cortico-BG ကွင်းမှာ encoded, abstraction ၏ကွဲပြားခြားနားသောအဆင့်ဆင့်ကိုယ်စားပြုနေသည်။ ဆုလာဘ်၏နှစ်ခုအမျိုးအစားတစ်ခုချင်းစီဖို့မရှာပြင်းအား 16 တစ်ဦးပြစ်ဒဏ်အတိုင်းလိုက်နာပေလိမ့်မည်။ Bထို့နောက် Glutamatergic striatal ငျဒသေမှကွဲပြားခြားနားသော prefrontal ဒေသများစီမံကိန်းကိုထံမှဆက်သွယ်မှုများနှင့်အများအပြားအပြိုင်ကွင်းဖွဲ့စည်းသည် pallidum နှင့် thalamus မှတဆင့်ပြန် PFC မှပရောဂျက်။ အဆိုပါ striato-nigro-striatal dopamine network ကတဆင့်, အ striatum ရဲ့ ventral ဒေသများတွင်ပိုမို dorsal ဒေသများတွင်သြဇာလွှမ်းမိုး။ vmPFC, ventral medial prefrontal cortex; OFC, Orbital တိုကျရိုကျ cortex; dACC, dorsal anterior cingulate cortex; SMC, အာရုံခံ-မော်တာ cortex; VTA, ventral tegmental ဧရိယာ; SNc, substantia nigra compacta အဆန်းစစ်မှု။ ပုံ 1B ref 21 မှပြုပြင်။

Doi: 10.1371 / journal.pone.0061489.g001

ဒီ circuitry အတွင်း, အ striatum မှထုတ်လုပ်တဲ့ midbrain dopamine ၏ phasic လှုပ်ရှားမှု (DA) အာရုံခံအားဖြင့်နှိုးဆွ-တုံ့ပြန်မှုအားဖြည့်သတင်းအချက်အလက်သယ်ဆောင်, ခန့်မှန်းခြင်းနှင့်လက်ခံရရှိဆုလာဘ်အကြားအမှားအချက်ပြလိုက်ခြင်း [24]။ ဤရွေ့ကား DAergic စီမံချက်များဒါခေါ် "တွေအကြောင်း" ဆက်သွယ်မှုမှတဆင့် striatum မှတဖြည်းဖြည်းပိုပြီး dorsal ဒေသများပိုမို ventral ဒေသများချိတ်ဆက်နေတဲ့အဆင့်ဆင့်အမှတ်စဉ်ဆက်သွယ်မှုဖွဲ့စည်း [25]-[27] (ပုံ 1B) ။ function, cortico-BG loops caudal ဖို့ rostral ချိတ်ဆက်ထိုကဲ့သို့သော feed ကို-ရှေ့ဆက်အဖွဲ့အစည်းကိုကိုယ်စားပြုဒဏျကွေးဖို့ကြမ်းထံမှနားဆက်မှီရာတွင်ညွှန်ကြားခွင့်ပြုပါတယ်။ ထို့ကြောင့်အဆိုပါ DA လိမ်အဆိုပါအဆင့်ဆင့်၏မြင့်မားသောအဆင့်အတန်းအားဖြင့်ဆုလာဘ်ခန့်မှန်းအမှားများ၏တိုးတက်သော tuning များအတွက် neurobiological အလွှာ (အမူအကျင့်ရွေးချယ်စရာ၏တန်ဖိုးနဲ့ပတျသကျတဲ့စိတ္တဇအသိပညာကုဒ်သွင်း) များကိုတွေးဆနေကြပါတယ်။ ဒါဟာအမှားပြီးတော့အသေးစိတ်အဆင့်ဆင့်အရေးယူ-တန်ဖိုးများကို update အဘို့အအသုံးပြုသွားမည်ဖြစ်ပါသည် [16]။ တစ်နည်းခုနှစ်, DA လိမ်အဘိုးပြတ်၏စိတ္တဇသိမြင်မှုအဆင့်ဆင့်ပိုမိုအသေးစိတ်အရေးယူ-အဘိုးပြတ်ဖြစ်စဉ်များအတွက်သင်ယူမှုလမ်းပြဘို့ခွင့်ပြုပါ။

သီအိုရီပုံကြမ်း

အားဖြည့်သင်ယူမှု၏ကွန်ပျူတာသီအိုရီ၏စည်းကမ်းချက်များ၌ [28] (RL), အအေးဂျင့် (ကျွန်ုပ်တို့၏အမှု၌ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးသို့မဟုတ်တစ်ဦးကိုတိရစ္ဆာန်), ၎င်း၏ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြေတန်ဖိုးအားကို update များကအသိပေးအရေးယူ-ရွေးချယ်မှုလုပ်သိတော့ တစ်ဦးချင်းစီပြည်နယ်-action ကို pair တစုံသည်, အခါအကျိုးကို အချိန်မရွေးအေးဂျင့်အားဖြင့်လက်ခံရရှိ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုဖျော်ဖြေ၏ရလဒ်အဖြစ် အဆိုပါ Contextual ပြည်နယ် (နှိုးဆွ) တွင် ။ တန်ဖိုး အကျိုးကိုခန့်မှန်းအမှား signal ကိုကွန်ပျူတာအားဖြင့် update လုပ်ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာအချက်ပြမှု (ထိုချက်ချင်းလက်ခံရရှိဆုလာဘ်ပေါ်တွင်မူတည်သည်မသာ), ဒါပေမယ့်လည်းအရေးယူဖျော်ဖြေခဲ့ပြီးပြီးနောက်အေးဂျင့်အတွက်တက်အဆုံးသတ်သစ်ကိုပြည်နယ်၏တန်ဖိုးအပေါ်။ အားဖြင့်ခေါ်လိုက်ပါမယ် , ဒီယာယီ-အဆင့်မြင့်တန်ဖိုး function ကိုအနာဂတ်များ၏ပေါင်းလဒ်တိရစ္ဆာန်ထွက်ပေါ်လာတဲ့ပြည်နယ်ကနေလက်ခံရရှိရန်မျှော်မှန်းဆုကိုယ်စားပြုတယ်, , ထိုနောက်။ အဆိုပါခန့်မှန်းချက်အမှားသည်အောက်ပါညီမျှခြင်းအားဖြင့်တွက်ချက်နိုင်ပါတယ်:

(1)

အလိုလိုသည်ခန့်မှန်းအမှား signal ကိုမျှော်မှန်းကာလုပ်ဆောင်ချက်၏သဘောပေါက်ကြိုးတန်ဖိုးကိုအကြားကွာဟမှု computes ။ တစ်ဦး hierarchical ဆုံးဖြတ်ချက်ဖွဲ့စည်းပုံမှာခုနှစ်တွင်သို့သော်အစားသင်ယူခြင်းထက် လွတ်လပ်စွာကွဲပြားခြားနားသောအဆင့် -values ​​ပိုစိတ္တဇအဆင့်ဆင့်နိုင်ပါတယ်ညှိအောက်ခြေအဆင့်မှာတွက်ချက်သင်ကြား signal ကို။ အဆိုပါအဆင့်ဆင့်၏အဆင့်မြင့်သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ပေါ်ဖြစ်ပေါ်တစ်ဦးထက်ပိုသောစိတ္တဇကိုယ်စားပြုမှုကိုယ်စားပြုကတည်းကသင်ယူမှုသူတွေကိုအဆင့်ဆင့်အတွက်ပိုမိုမြန်ဆန်စွာတွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ ဒီအမူအကျင့်များစိတ္တဇကိုယ်စားပြုမှု၏ဆွေမျိုးအနိမ့်-Dimensional ကြောင့်ဖြစ်ပါသည်: လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုအစီအစဉ်အောက်ပိုင်းအဆင့်ဆင့်မှာအဆင့်ဆင့်၏အပေါ်ဆုံးအဆင့်အထိမှာမျိုးစုံအသေးစိတ်လုပ်ရပ်များ (မျိုးစုံကိုရှုထောင့်) အဖြစ်တစ်ခုတည်းခြေလှမ်း (တဦးတည်းရှုထောင်) အဖြစ်ကိုယ်စားပြုနိုင်ပါတယ် အဆိုပါအဆင့်ဆင့်၏။ ဤ action-အစီအစဉ်အကျိုးကိုအမှားအယွင်းများအားလုံးအသေးစိတ်အရေးယူ-ခြေလှမ်းများ-ပြန့်ပွား back လိုရှိရာအသေးစိတ်အဆင့်ဆင့်မှနှိုင်းယှဉ်ပါကအလျင်အမြန်သင်ယူမည်ဖြစ်ကြောင်း၏အပေါ်ဆုံးအဆင့်အထိတန်ဖိုး။ ထို့ကြောင့်အဆင့်မြင့်ကနေတန်ဖိုးသတင်းအချက်အလက်များအားဖြင့်နိမ့်အဆင့်အထိတန်ဖိုးများသောဤတန်ဖိုးများကို၏ convergence အရှိန်မြှင့်နိုင်ပါတယ်စာ။ ဒါကြောင့်လုပ်နေတာတစ်ခုမှာကစာရင်းအင်းအကျိုးရှိစွာနည်းလမ်းမှာခန့်မှန်းအမှား signal ကိုကွန်ပျူတာသည်ဆိုပါစို့ရန်ဖြစ်ပါသည် abstraction ၏ -th အဆင့်, ယင်းယာယီ-အဆင့်မြင့်တန်ဖိုးကို function ကို, , abstraction တွေထဲကအဆင့်မြင့်ထံမှလာ, [16]:

(2)

အကောင်းမြင်ထိန်းသိမ်းစောင့်ရှောက်ရန်, ညီမျှခြင်း 2 တစ်ခုစိတ္တဇ option ကို၏နောက်ဆုံးမဲဆန္ဒနယ်စရိုက်အရေးယူလုပ်ဆောင်မှသာသည့်အခါခန့်မှန်းအမှားကွန်ပျူတာများအတွက်အသုံးပြုနိုင်ပါတယ် (ထဲမှာပုံ S1 တွေ့မြင် S1 file) ။ သည်အခြားကိစ္စများတွင်တန်ဖိုးသင်ယူခြင်းကွဲပြားခြားနားသောအဆင့်ဆင့်မှာညီမျှခြင်း 1 ၌ရှိသကဲ့သို့, လွတ်လပ်စွာပေါ်ပေါက်ပါတယ်။ နှစ်ဦးစလုံးကိစ္စများတွင်သင်ကြား signal ကိုသက်ဆိုင်ရာအဆင့်မှာကြိုတင်တန်ဖိုးများကို update အဘို့ထို့နောက်အသုံးဖြစ်ပါသည်:

(3)
ဘယ်မှာ သင်ယူမှုနှုန်းမှာဖြစ်ပါတယ်။ က ventro-dorsal ဦးတည်ချက်အတွက်အဆင့်ဆင့်ကိုဆင်းသတင်းအချက်အလက်များတင်ဆောင်ခြင်း, DA circuitry ၏တွေအကြောင်းဖွဲ့စည်းပုံမှာထင်ဟပ်ကတည်းကအချင်းချင်း-Level သတင်းအချက်အလက်ခွဲဝေမှု၏ဤပုံစံဇီဝယုတ္တိတန်သည်ဟုဆိုရမည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်ပိုမိုစိတ္တဇအဆင့်ဆင့်တို့ကလမ်းညွှန်မှုခံသိသိသာသာအသေးစိတ်အဆင့်ဆင့်မှာတန်ဖိုးကိုသင်ယူမှု၏မြင့်-Dimensional လျှော့ချ, သင်ယူခြင်း accelerates [16].

ဤစာတမ်းအတွက်ကျနော်တို့ကမော်ဒယ်တစ်ဦးအချိန်တွင်နောက်ဆုံးပြင်ဆင်ခဲ့သည်ဗားရှင်းအကြားအပြန်အလှန်အတွက်ဖွံ့ဖြိုးပြီးကြောင်းပြသ [16] အမူအကျင့်များနှင့်ဆားကစ်-Level neurobiological: နှင့် dopaminergic system ပေါ်တွင်အလွဲသုံးစားမှုမူးယစ်ဆေးဝါးများ၏တိကျသော pharmacological သက်ရောက်မှုဆန်းစစ်၏အခြေခံကျကျကွဲပြားခြားနားသောအကြေးခွံမှာစွဲ-related data တွေကိုဖမ်းယူနိုင်ပါတယ်။ ပထမဦးစွာသစ်ကိုမော်ဒယ်မူးယစ်ဆေးဝါးများမှစွဲလမ်းနှင့်ဆက်စပ်အများအပြားစိတ်ဝင်စားဖွယ်အပြုအမူရှုထောင့်တစ်ခုဖြစ်နိုင်သော cogent ရှင်းပြချက် (ဥပမာကိုယ်ပိုင်ဖော်ပြထားအမှားနှင့် ပတ်သက်. ဆောင်တတ်၏ [4], [6], [7]) ။ ဒုတိယအချက်, ကျနော်တို့မူးယစ် evoked dopamine လွှတ်ပေးရန်၏ဒိုင်းနမစ်နှင့် ပတ်သက်. အထောက်အထားများကျယ်ပြန့်များအတွက်အကောင့်နိုင်ပါတယ် [17].

ကျနော်တို့အတွက်တင်ပြမော်ဒယ် modify [16] အောက်မှာဖော်ပြထားတဲ့အတိုင်း။ ကျနော်တို့အစားထိုးခြင်းဖြင့်အလုပ်လုပ်ကိုင်မှတ်ဉာဏ်စွမ်းရည်၏စည်းကမ်းချက်များ၌စံပြပိုပြီးထိရောက်စေ နှင့် , ညီမျှခြင်း 2 အတွက်နှစ်ခုတန်ဖိုးများတူညီတည်ငြိမ်အဆင့်ဆုံကတည်းက (ထဲမှာပုံ S2 တွေ့မြင် S1 file, ကွန်ပျူတာနှင့် neurobiological အခြေခံများအတွက်):

(4)

ဒီမှာ, အဆိုပါအတော်လေးစိတ္တဇ option တစ်ခုဖြစ်သည်နှင့် ဒီ option ကို Full-ဖြည်သောအမူအကျင့် sequence ကိုအတွက်နောက်ဆုံးစရိုက်အရေးယူမှုဖြစ်ပါတယ်။ အလားတူပင် ၏အကြိုးတန်ဖိုးကိုဖြစ်ပါသည် , အရာတို့ပါဝင်သည် ၏ (အကြိုးတန်ဖိုးကို ).

အရေးကြီးသည်မှာလူသားတို့အားဖြင့်စော်ကားအမျိုးမျိုးသောမူးယစ်ဆေးဝါးများ pharmacologically အဆိုပါ striatum အတွင်း dopamine အာရုံစူးစိုက်မှုတိုးပွားလာတဲ့အခြေခံပစ္စည်းဥစ္စာပိုင်ဆိုင်မှုကိုမျှဝေ [29]။ ထို့ကြောင့်ကျွန်တော်တစ်ဦးအပြုသဘောဘက်လိုက်မှုဖြည့်စွက်အားဖြင့်မူးယစ်ဆေးဝါး၏ဤ pharmacological အကျိုးသက်ရောက်မှုထည့်သွင်း, , (ကိုလညျးရှု [9]-[12]) dopamine အာရုံခံခြင်းဖြင့်သယ်ဆောင်ခန့်မှန်းအမှား signal ကိုမှ (ပုံ S3 အတွက်ကြည့်ရှု S1 file, ကွန်ပျူတာနှင့် neurobiological အခြေခံများအတွက်):

(5)

ဒီမှာ အဆိုပါ DA system ပေါ်တွင်မူးယစ်ဆေးဝါးများ၏တိုက်ရိုက် pharmacological အကျိုးသက်ရောက်မှုဖမ်းယူနှင့် အဆိုပါ euphorigenic သက်ရောက်မှုကြောင့်ယင်း၏အားဖြည့်တန်ဖိုး (တွေ့မြင်ဖြစ်ပါသည် S1 file ) ဖြည့်စွက်သတင်းအချက်အလက်များသည်။

ညီမျှခြင်း 3 နှင့် 5 အတူတကွကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်အတွက်တန်ဖိုးများကို update ဖို့ကွန်ပျူတာယန္တရားသတ်မှတ်နေစဉ်, ငါတို့သည်လည်းတစ်ခုမရေရာ-based ယှဉ်ပြိုင်မှုယန္တရားအပြုအမူကိုထိန်းချုပ်ထားကြောင်း abstraction များ၏အဆင့်ကိုဆုံးဖြတ်သည်ကြောင်း hypothesize ။ ဤသည်၌အဆိုပြုထားသည့်ယန္တရားအားဖြင့်မှုတ်သွင်းနေသည် [29] အဆိုပါလေ့နှင့်ရည်မှန်းချက်-ညွှန်ကြားစနစ်များအကြားခုံသမာဓိသည်။ ဤအမှု၌, တစ်ဦးချင်းစီဆုံးဖြတ်ချက်အမှတ်မှာရွေးချယ်မှု၏တန်ဖိုးကိုခန့်မှန်းအမြင့်ဆုံးသည်ဧကန်အမှန်ဖြစ်နှင့်အတူ abstraction သာအဆငျ့အပြုအမူကိုထိန်းချုပ်သည်။ ဒီအဆင့်ကိုအရေးယူဆောင်ရွက်ရန်ဆုံးဖြတ်ချက်ဖန်ဆင်းတော်မူပြီတပြိုင်နက်, အဆင့်ဆင့်အပေါငျးတို့သအောက်ပိုင်းအဆင့်ဆင့် (ကိုတွေ့မြင်စရိုက်မော်တာတုံ့ပြန်မှုတစ်ခု sequence ကိုအဖြစ်ရွေးချယ်ထား action ကိုအကောင်အထည်ဖေါ်ရန်ဤကြီးစိုးအဆငျ့ဖွငျ့ချထားပါလိမ့်မည် S1 file ဖြည့်စွက်သတင်းအချက်အလက်များသည် ဖြစ်. , ပုံ S4 အတွက် S1 file; ပုံ S5 အတွက် S1 file) ။ ပတ်ဝန်းကျင်ကနေဆုလာဘ်တုံ့ပြန်ချက်ကိုလက်ခံရရှိပေါ်၌ရှိသမျှသောအဆင့်ဆင့်မှာတန်ဖိုးများကို updated နေကြသည်။ ဤသည်မသေချာမရေရာ-based ခုံသမာဓိယန္တရားစိတ္တဇဖြစ်စဉ်များကိုပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ဖြစ်သကဲ့သို့, သူတို့သင်ယူမှု၏အစောပိုင်းအဆင့်စဉ်အတွင်းသာလွန်တန်ဖိုးအကြမ်းဖျင်းစွမ်းရည်ရှိသည်နှင့်, အရှင်အဲဒီအဆင့်မှာအပြုအမူကိုထိန်းချုပ်ကြောင်းခန့်မှန်းထားပါတယ်။ ယင်းစိတ္တဇအဆင့်ဆင့် (ကြောင့်အခြေခံလုပ်ဆောင်ချက်များကိုတစ်အတော်လေးသေးငယ်တဲ့အရေအတွက်က်ဖို့ဥပမာ) ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုကြမ်းကိုယ်စားပြုမှုကိုအသုံးပြုဖို့ကတည်းကသို့သော်သူတို့၏အဆုံးစွန်တန်ဖိုးကအကြမ်းဖျင်းစွမ်းရည်အသေးစိတ်အဆင့်ဆင့်၏ရှိသူများအဖြစ်အတိအကျမဟုတ်ပါဘူး။ တနည်းအားဖြင့်ကျယ်ပြန့်လေ့ကျင့်ရေးပြီးနောက်ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများနှင့်အတူဆက်စပ်သေချာအထက်အဆင့်ဆင့်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါအတိုင်းအဆင့်ဆင့်၏အောက်ပိုင်းအဆင့်ဆင့်အဘို့အနိမ့်သည်။ သူတို့ရဲ့မသေချာမရေရာတဖြည်းဖြည်းလျော့ကျအဖြစ်ထို့ကြောင့်တိုးတက်သောသင်ယူမှုနှင့်တကွ, အဆင့်ဆင့်၏အောက်ပိုင်းအဆင့်ဆင့်, action ကိုရွေးချယ်ရေးကျော်ထိန်းချုပ်မှုကျော်ယူပါ။ ဒါဟာမူးယစ်ဆေး-ရှာကြံကျော်ထိန်းချုပ်မှုအတွက် ventral striatum ကျော် dorsal တစ်တိုးတက်သောကြီးစိုးဖေါ်ပြခြင်းသက်သေအထောက်အထားများအများအပြားလိုင်းများနှင့်အတူသဘောတူညီချက်၌တည်ရှိ၏ (အဖြစ်ကိုသဘာဝဆုလာဘ်ရှာကြံ) [8], [30], [31].

ရလဒ်များ

အဆင့်ဆင့်အဘိုးပြတ်မကိုက်ညီမူးယစ်ဆေးသော်လည်းမသဘာဝအဆုလာဘ်အောက်မှာပေါ်ထွက်လာ

စွဲလမ်း၏ယခင်အားဖြည့်သင်ယူမှု-based ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များမှမတူဘဲ [9]-[13] ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းစနစ်တစ်ခုတည်းကိုသာအခြေခံထားသောကျွန်ုပ်တို့၏အကောင့်သည်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်သောစနစ်များကိုအခြေခံသည်။ ရလဒ်အနေနဲ့ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်အတွက်ခန့်မှန်းအမှား signal ကိုအပေါ်မူးယစ်ဆေးဝါးရဲ့အကျိုးသက်ရောက်မှုမော်ဒယ်၏ပုံစံသည်ယခင်နှင့်ဆင်တူသည် [9]-[12]ဒါကြောင့်အခြေခံကျကျကွဲပြားခြားနားသောအကျိုးဆက်များအတွက်ရလဒ်များ။ အဆိုပါမူးယစ်ဆေး-သွေးဆောင်ယာယီ dopamine တိုးခြင်း, အဆင့်ဆင့်၏အဆင့်တိုင်းမှာရလဒ်အတိုင်းချက်ချင်းခန့်မှန်းအမှားတိုးမြှင်တစ်ဘက်လိုက်မှု entrains, အဆိုပါအဆင့်ဆင့်၏ကြမ်း-to-ဒဏ်ငွေဦးတည်ချက်တလျှောက်, နောက်တစ်နေ့မှ abstraction တဦးအဆင့်ကိုကနေအသိပညာ၏အပြောင်းအရွှေ့အပေါ်။ ဤသည်ဘက်လိုက်မှုဖြစ်ပေးထားသောအဆင့်မှာမူးယစ်ဆေး-ရှာ၏ asymptotic တန်ဖိုးကိုဖြစ်ပေါ်စေသည် တဦးတည်းကိုပိုမိုစိတ္တဇ layer ရဲ့ထက်ပိုမိုမြင့်မားယူနစ် (ပုံ 2B) ။ အဆိုပါ rostro-caudal ဝင်ရိုးတဖြည်းဖြည်းအဆိုပါအဆင့်ဆင့်၏အပေါ်ဆုံးနဲ့အောက်ဆုံးအစွန်းအကြားမူးယစ်ရှာကြံအပြုအမူတွေ၏တန်ဖိုးအတွက်သိသာထင်ရှားသောကွဲပြားခြားနားမှု induces တလျှောက်တွင်ဤအကှာဟမှု၏စုဆောင်းခြင်း။ အားကြီးသောပြစ်ဒဏ်အားဖြင့်နောက်တော်သို့လိုက်လျှင်ပင်သူကသိမြင်မှုအဆင့်ဆင့်မှာအနုတ်လက္ခဏာဖြစ်လာနေချိန်မှာထို့ကြောင့်, မူးယစ်ဆက်စပ်အပြုအမူ၏တန်ဖိုးသည်အနိမ့်-Level မော်တာကွင်းမှာအပြုသဘောဆောင်နေဆဲဖြစ်သည်။ တနည်းအားဖြင့်စံပြ DA ကျော်မူးယစ်ဆေးအကျိုးသက်ရောက်မှုများစုဆောင်းခြင်း spirals ကြောင်းခန့်မှန်းပင်အားကြီးသောသဘာဝကပြစ်ဒဏ်လုံလုံလောက်လောက်ကလျော့နိုင်လိမ့်မည်မဟုတ်ကြောင်းထိုကဲ့သို့မြင့်မားသောလွှဲခွင်မှမော်တာ-Level အလေ့အထမှာမူးယစ်ဆေး-ရှာကြံတန်ဖိုးကိုတိုးပွားစေပါသည်။ ငါတို့သည်ဤသိမြင်မှုနှင့်အစွဲထဲမှာမူးယစ်ဆေး-related အပြုအမူတွေ၏ low-level အကဲဖြတ်အကြားမကိုက်ညီရှင်းပြသောအကြံပြုအပ်ပါသည်။ တစ်နည်းအားဖြင့်ကျနော်တို့ဆက်စပ်ကုန်ကျစရိတ်မှ compulsive မူးယစ်ဆေးရှာနှင့်သိသိသာသာလျှော့ချ elasticity ဆုံးဖြတ်ချက်အဆင့်ဆင့်၏အဆင့်ဆင့်တို့တွင်သတင်းအချက်အလက်လွှဲပြောင်းသော dopamine-မှီခိုယန္တရားအပိုင်စီးမူးယစ်ဆေးဝါးများ၏ pharmacological အကျိုးသက်ရောက်မှုအနေဖြင့်အဓိကအားထားကြောင်းတင်ပြသည်။

ဒေါင်းလုပ်:

• PPT

  PowerPoint ဆလိုက်

• PNG

  ပိုကြီးတဲ့ပုံရိပ် (289KB)

• TIFF

  မူရင်းပုံရိပ် (471KB)

ပုံ 2 ။ abstraction (ပုံရိပ်စစ်ရလဒ်များကို) ၏ကွဲပြားခြားနားသောအဆင့်ဆင့်မှာမူးယစ်ဆေး vs. စားစရာဘို့လှုံ့ဆျောမှု။

အဘယ်သူမျှမပြစ်ဒဏ်အကျိုးကိုအောက်ပါအတိုင်းရှိရာပထမဦးဆုံး 150 စမ်းသပ်မှုတွေမှာတော့အားလုံးအဆင့်ဆင့်မှာသဘာဝအဆုလာဘ်ရှာကြံ၏တန်ဖိုး (10 ဖို့ဆုံA) ။ မူးယစ်ဆေးဝါး၏မူးယစ်ဆေးဝါး၏ဖြစ်ရပ်သည်, သို့သော်တိုက်ရိုက် pharmacological အကျိုးသက်ရောက်မှု (မှသတ်မှတ်ထားဖြစ်ချင်းစီအဆင့်မှာ asymptotic တန်ဖိုး) ရလဒ်များကို abstraction တွေထဲကအဆင့်မြင့်၏ထက်ပိုမိုမြင့်မားယူနစ် (B) ။ ပြစ်ဒဏ်အားဖြင့်နောက်တော်သို့လိုက်သည့်အခါသိမြင်ကွင်းမှန်ကန်စွာမူးယစ်ဆေး-ရှာကြံရွေးချယ်မှုတစ်ခုကအနုတ်တန်ဖိုးကိုသတ်မှတ်သော်လည်းထို့ကြောင့်, မော်တာ-Level ကွင်းမူးယစ်ဆေး-ရှာကြံနှစ်လိုဖွယ် (အပြုသဘောတန်ဖိုး) ကိုရှာပါ။ ဒီကိန်းဂဏန်းအတွက်ခါးဆစ် "တစ်" simulated တိရိစ္ဆာန်အတွက်တန်ဖိုးများ၏ဆင့်ကဲပြပါနှင့်, အရှင်မရှိ, စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသက်ဆိုင်သောဖြစ်ခဲ့သည်။

Doi: 10.1371 / journal.pone.0061489.g002

မူးယစ်ဆေးဝါး, ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်အတွက်အဆင့်ဆင့်ဖြတ်ပြီး imbalanced အဘိုးပြတ်မှုစဉ်တွင်, သဘာဝဆုလာဘ်၏တန်ဖိုး DA အချက်ပြယန္တရား (အပေါ်တိုက်ရိုက် pharmacological အကျိုးသက်ရောက်မှုမရှိခြင်းကြောင့်အားလုံးအဆင့်ဆင့်ကိုဖြတ်ပြီးတူညီတဲ့တန်ဖိုးမှပါတယ်) ။ အကျိုးဆက်အားအသေးစိတ်အဆင့်ဆင့်မှာမကိုက်ညီမဟုတ်သလို overvaluation မ (သဘာဝဆုလာဘ်၏ဖြစ်ရပ်များအတွက်လေ့လာတွေ့ရှိလိမ့်မည်ပုံ 2A) ။ အဆိုပါအဆင့်ဆင့်၏အောက်ခြေအဆင့်မှာမူးယစ်ဆေး-ရှာကြံတုံ့ပြန်မှု၏ Overvaluation သဘာဝကဆုလာဘ်ကျော်နှင့် Over-ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုမူးယစ်ဆေး-related လှုပ်ရှားမှုများတွင်မူးယစ်ဆေးဝါးပုံမှန်မဟုတ်သော preference ကိုဖြစ်ပေါ်သင့်ပါတယ်။

မူးယစ်ဆက်စပ်တွေကိုမှ dorsal striatum နှိုင်းယှဉ်အဆိုပါ ventral အတွက်တုံ့ပြန် differential dopamine

Neurobiologically, မူးယစ်ဆေး-ရှာကြံအပြုအမူများဝယ်ယူခြင်းနှင့်စကားရပ်ထဲမှာ striatal ငျဒသေ၏ differential ကိုအခန်းကဏ္ဍစွဲသုတေသနအတွက်အလယ်ဗဟိုစင်မြင့်ခေါ်ဆောင်သွားခဲ့သည်။ သုတေသန၏ကွဲပြားခြားနားသောလိုင်းများအနေဖြင့်အထောက်အထားဆုံအပန်းဖြေထံမှ compulsive မူးယစ်ဆေးဝါးသုံးစွဲမှုဖို့အမူအကျင့်အကူးအပြောင်းအတွက် dorsolateral striatum ဖို့ ventral ကနေအဘိုးပြတ်တစ် neurobiological ပြောင်းကုန်ပြီထင်ဟပ်ကြောင်းအကြံပြု [8], [33], [34]ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်အတွက်အသေးစိတ်အဆင့်ဆင့်မှသိမြင်မှုကနေပြောင်းကုန်ပြီမှသက်ဆိုင်ရာ။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်တဖြည်းဖြည်းအဆိုပါ striatum ပို dorsal ဒေသများဒီအကူးအပြောင်းအတွက်အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပြသနိုင်ရန် ventral ချိတ်ဆက် DA လိမ်ကွန်ယက်တသမတ်တည်း [25].

အဓိကမကြာသေးခင်ကလေ့လာမှု Willuhn et al ၌တည်၏။ [17] ကိုကင်းကြုံနေရ၏သုံးပတ်ကာလအတွင်းကြွက်များ၏ ventral နှင့် dorsolateral striatum အတွက်မူးယစ်ဆေး-ဆက်စပ်တွေကိုတုန့်ပြန် dopamine လွှတ်ရာပုံစံအကဲဖြတ်။ အစာရှောင်ခြင်း-scan ကသိသိ voltammetry အသုံးပြုခြင်းသည်အရေးပါလေ့လာရေးအတွက် ventral striatum အတွက် cue-သွေးဆောင် DA efflux ပင်အလွန်ကန့်သတ်လေ့ကျင့်ရေးအပြီးတွင်ပေါ်ထွက်လာကြောင်းဖြစ်ခဲ့သည်။ ဆနျ့ကငျြဘ၌, dorsolateral striatum သာကျယ်ပြန့်လေ့ကျင့်ရေးအပြီးတွင် cue-ဖြစ်ပေါ် DA efflux ပြနှင့် ventral striatum အဆိုပါ ipsilateral hemisphere အတွက် lesioned အခါဒီလွှတ်ပေးရန်ပုံစံ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပျောက်ကွယ်သွားသည်။

အစာရှောင်ခြင်း-scan က voltammetry အာရုံစူးစိုက်မှုအတွက် subsecond အတက်အကျဖမ်းယူ၏ယာယီ resolution ကိုကတည်းက DA efflux များ၏လေ့လာတွေ့ရှိပုံစံ dopamine ၏ RL သီအိုရီအတိုင်း, ခန့်မှန်းအမှား signal ကိုမှဤသို့ "phasic" DA အချက်ပြခြင်းနှင့်မှစွပ်စွဲရပါမည် [24]။ RL သီအိုရီအရတစ်ဦးမျှော်လင့်မထားတဲ့စီးပွားရေးနှိုးဆွမှုစောင့်ကြည့်အပေါ်မှာခန့်မှန်းအမှား signal ကိုကြောင်းလှုံ့ဆော်မှုခန့်မှန်းသောအကြိုးတန်ဖိုးညီမျှသည်။ ထို့ကြောင့်, cue-သွေးဆောင် DA လွှတ်ပေးရန်ကြောင်း cue အားဖြင့်ခန့်မှန်းတန်ဖိုးနှင့်ညီမျှသည်။

ဤအမှု၌, ကျွန်တော်တို့ရဲ့ hierarchical မူဘောင်အစီရင်ခံ dorsal striatal DA efflux နှိုင်းယှဉ် ventral ၏ differential ကိုပုံစံများအတွက်တရားဝင်ရှင်းပြချက်ကိုထောက်ပံ့ပေး [17]။ အဆိုပါအဆင့်ဆင့်၏စိတ္တဇသိမြင်မှုအဆင့်ဆင့်မှာမူးယစ်ဆက်စပ် cue အားဖြင့်ခန့်မှန်းတန်ဖိုး (လေ့ကျင့်ရေး၏အလွန်အစောပိုင်းအဆင့်မှာလျှင်မြန်စွာတိုးပွါးပုံ 2B), abstraction ၏မြင့်မားမှာသင်ယူမှုပြဿနာအနိမ့်-Dimensional ကြောင့်။ ရလဒ်အနေနဲ့ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ် (ထို cue-သွေးဆောင် DA efflux ပင်ကန့်သတ်လေ့ကျင့်ရေးပြီးနောက် ventral striatum အတွက်စောင့်ကြည့်လေ့လာသင့်ကြောင်းပြသပုံ 3) ။ ကိုယ်စားပြုမှု၏အသေးစိတ်အဆင့်ဆင့်မှာ, သို့သော်သင်ယူမှုဖြစ်စဉ်ကို (နှေးကွေးဖြစ်ပါသည်ပုံ 2B), ပြဿနာနေရာက high-Dimensional အဖြစ် DA လိမ်မှတဆင့်ပိုပြီးစိတ္တဇအဆင့်ဆင့်အပေါ်သင်ယူခြင်း၏မှီခိုမှုကြောင့်။ အကျိုးဆက်ကတော့ dorsolateral striatum အတွက် cue-သွေးဆောင် DA efflux (တဖြည်းဖြည်းဖွံ့ဖြိုးသာကျယ်ပြန့်လေ့ကျင့်ရေးအပြီးတွင် observable ဖြစ်လာသင့်တယ်ပုံ 3).

ဒေါင်းလုပ်:

• PPT

  PowerPoint ဆလိုက်

• PNG

  ပိုကြီးတဲ့ပုံရိပ် (447KB)

• TIFF

  မူရင်းပုံရိပ် (896KB)

ပုံ 3 ။ မူးယစ်ဆက်စပ်တွေကို (ပုံရိပ်စစ်ရလဒ်များကို) မှတုံ့ပြန်မှုအတွက်ကွဲပြားခြားနားသော striatal ငျဒသေမှာ Dopamine efflux ။

စမ်းသပ်ဆဲဒေတာနဲ့အညီ [17]အဆိုပါမော်ဒယ်ရှိုး (left ကော်လံ) မူးယစ်ဆက်စပ်တွေကိုတုန့်ပြန်, ကန့်သတ်ခြင်းနှင့်ကျယ်ပြန့်လေ့ကျင့်ရေးပြီးနောက်, ventral striatum အတွက် dopamine efflux ရှိလိမ့်မည်ဖြစ်သည်။ ပိုပြီး dorsolateral ငျဒသေတှငျ, သို့သော်, cue-ရူးနှမ်း DA efflux သင်ယူမှု၏သင်တန်းကာလအတွင်းတဖြည်းဖြည်းဖွံ့ဖြိုးပါလိမ့်မယ်။ အဆိုပါမော်ဒယ် dorsal striatum အတွက် cue-ရူးနှမ်း DA efflux ၏ဤနှောင့်နှေးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု dorsal striatum ဖို့ ventral ဆက်သွယ်သော DA-မှီခိုအမှတ်စဉ်ဆက်သွယ်မှုအပေါ်မူတည်ကြောင်း။ (ညာအနေဖြင့်ဒုတိယကော်လံ) ခန့်မှန်း cue-ရူးနှမ်း DA တုံ့ပြန်မှု ventral striatum အတွက်နဂိုအတိုင်းကျန်ရှိနေဆဲသော်လည်း, အ DA လိမ်ချိတ်ဆက်မှုကိုဖြတ်တောက်၏ရလဒ်အဖြစ်ဖြစ်ပါသည်, ကသိသိသာသာ dorsolateral striatum အတွက်လျော့နည်းစေပါသည်။ ထို့အပြင်မော်ဒယ်လ် lesioned ventral striatum ၏ဖြစ်ရပ်များအတွက် dorsolateral striatum အတွက် cue-သွေးဆောင် DA efflux များအတွက်အလားတူရလာဒ်များ (ညာအနေဖြင့်တတိယကော်လံ) ခန့်မှန်းထားပါတယ်။ နဂိုအတိုင်းတိရိစ္ဆာန်များအတွက်ကျယ်ပြန့်မူးယစ်ဆေး-cue တွဲဖက်မှုအပြီးလျှင်နောက်ဆုံးအနေနဲ့တစ်ဦးပြစ်ဒဏ်ပင်ကန့်သတ်လေ့ကျင့်ရေးအပြီးတွင် DA လိမ်၏ ventral ခြေထောက်၏တားစီးအတွက်မူးယစ်ဆေး, အမော်ဒယ်ခန့်မှန်း (ညာကော်လံ) ထိုမူးယစ်ဆေး-related cue ရလဒ်များကိုအောက်ပါအတိုင်း။ ပိုပြီး dorsal ဒေသများတွင်သို့သော် DA efflux သင်ယူနေစဉ်အတွင်းဖြည်းဖြည်းလျော့ကျပေမယ့်ပင်ကျယ်ပြန့်မူးယစ်ဆေး-ပြစ်ဒဏ်တွဲဖက်မှုပြီးနောက်, အပြုသဘောဆက်ရှိနေပါလိမ့်မယ်။ ဒီကိန်းဂဏန်းအတွက်တင်ပြအဆိုပါဒေတာကို "တဦးတည်း" simulated တိရိစ္ဆာန်ကနေရရှိခဲ့ကြသည်ဤသို့မရှိစာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသက်ဆိုင်သောဖြစ်ခဲ့သည်။

Doi: 10.1371 / journal.pone.0061489.g003

ထို့အပွငျ, ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်အတွက်သက်သေအထောက်အထားကရှင်းပြသည် [17] အဆိုပါ dorsolateral striatum အတွက် cue-ရူးနှမ်း DA efflux ၏ထိုကဲ့သို့သောနှောင့်နှေးဖှံ့ဖွိုးတိုး (ထို ventral striatum အပေါ်မူတည်ကြောင်းပုံ 3) ။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်မှာ ventral striatum (မော်ဒယ်အတွက်စိတ္တဇအဘိုးပြတ်အဆင့်) ၏ simulated တစ်ဖက်သတ်ကိုတွေ့ရှိရပါသည်သိသိသာသာ ipsilateral hemisphere အတွက်အသေးစိတ်အဆင့်ဆင့်မှာမူးယစ်ဆေး cue-ခန့်မှန်းတန်ဖိုးကိုလျော့ကျခြင်းနှင့်အရှင်, သိသိသာသာ cue-သွေးဆောင် DA efflux များ၏အဆင့်ကိုလျော့နည်းစေပါသည်။ အဆိုပါ ventral striatum ၏တွေ့ရှိရပါသည်ပုံစံနိုင်ရန်အတွက်ကျနော်တို့ရိုးရှင်းစွာသုညဖို့အဆင့်ဆင့်၏အမြင့်ဆုံးအဆင့်မှာအားလုံးလှုံ့ဆော်မှု၏တန်ဖိုးကို fix ။

အလားတူပဲကျနော်တို့ရဲ့မော်ဒယ် (ထို dorsolateral striatum အတွက် phasic DA အချက်ပြ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု DA တွေအကြောင်းဆားကစ်၏သမာဓိအပေါ်မူတည်ကြောင်းခန့်မှန်းပုံ 3) ။ တကယ်တော့ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်အတွက် DA တွေအကြောင်း circuit ကိုတစ်ဦးအဆက်ဖြုတ်အလှည့်အတွက်ဆုံးဖြတ်ချက်အဆင့်ဆင့်၏အဆင့်ဆင့်လျှောက်တွင်, ထိုအားဖြည့် signal ကိုအပေါ်မူးယစ်ဆေး-သွေးဆောင်ဘက်လိုက်မှု၏စုဆောင်းခြင်းကိုကာကွယ်တားဆီးသော abstraction ၏အဆင့်ဆင့်ဖြတ်ပြီးဆက်သွယ်ရေးလျှော့ချနိုင်သည်။ striatum dorsal မှ ventral ၏ DA-မှီခိုအမှတ်စဉ် circuitry အတွက်ချိတ်ဆက်မှုဖြုတ်မော်ဒယ်, ကျနော်တို့ (ညီမျှခြင်း 3 ကဲ့သို့) ဒေသအလိုက်အဆိုပါခန့်မှန်းချက်အမှား signal ကိုတွက်ချက်ဖို့ abstraction ၏အဆင့်တိုင်းညှပ်, အခကျြခငျြးပိုမိုမြင့်မားခြင်းမှယာယီအဆင့်မြင့်ပြည်နယ်၏တန်ဖိုးကိုလက်ခံရရှိခြင်းမရှိဘဲ abstraction ၏အဆငျ့။

ထို့ပြင်မော်ဒယ်ကိုကင်းနှင့်ကိုကင်းဆက်နွယ်တွေကိုနှင့်အတူကျယ်ပြန်လေ့ကျင့်ရေးပြီးနောက်အထက်ပါစမ်းသပ်မှု၌ရှိသကဲ့သို့, တဦးတည်းအားကြီးသောပြစ်ဒဏ်နှင့်အတူကင်းပေးပို့တွဲမှစတင်သည်လျှင် cue-ရူးနှမ်း DA efflux ကိုပြောင်းလဲလိမ့်မယ်၏ပုံစံကိုခန့်မှန်းထားပါတယ်။ ကျနော်တို့ကိုကင်း-ဆက်စပ် cue တုံ့ပြန်အတွက် DA efflux လျင်မြန်စွာ ventral striatum အတွက်အခြေခံအောက်တွင်ဖော်ပြထားသောလျော့သင့်ကြောင်းကြိုတင်ခန့်မှန်း။ အဆိုပါ dorsolateral striatum အတွက်, သို့သော်, cue-သွေးဆောင် DA လွှတ်ပေးရေး (အခြေခံအထက်နေထိုင်သင့်တယ်ပုံ 3) တစ်ဦးဖြစ်နိုင်သမျှနှောင့်နှေးတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကျဆင်းခြင်းနှင့်အတူ။ ဤသည်သိမြင်မှုအဆင့်ဆင့်မှာအနုတ်လက္ခဏာ (အခြေခံအောက်တွင်ဖော်ပြထားသော) တန်ဖိုးများကိုရှိနေသော်လည်းအသေးစိတ်အဆင့်ဆင့်မှာမူးယစ်ဆေးနှိုးဆွဖို့အပြုသဘောပုဂ္ဂလဒိဋ္တန်ဖိုးကိုတာဝန်ပေးဖို့ဖော်ပြသည်။ ဒီခန့်မှန်းပြစ်ဒဏ်ရိုးရှင်းစွာအနှုတ်ဆုလာဘ်အဖြစ်ဦးနှောက်ကကုသသောယူဆချက်ပေါ်မူတည်ကြောင်းမှတ်သားဖွယ်ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကယူဆချက်အတန်ငယ်အငြင်းပွားဖွယ်ဖြစ်ပါသည်: ကရှင်းရှင်းလင်းလင်းစမ်းသပ်လေ့လာမှုများကထောက်ခံနေသည် [35], သေးလည်းအခြားသူများမဟုတ်ရင်ဆွေးနွေးတင်ပြ [14], [36]။ ဒီခန့်မှန်း မှလွဲ. မော်ဒယ်၏အခြားရှုထောင့်ပြစ်ဒဏ် dopamine အားဖြင့်သို့မဟုတ်အခြားအချက်ပြစနစ်ဖြင့် encoded ဖြစ်ပါတယ်ရှိမရှိအပေါ်မူတည်ပါဘူး။

Willuhn et al အသုံးပြုသောအဆိုပါလေ့ကျင့်ရေး regimen ။ [34] လုံလုံလောက်လောက်မူးယစ်ဆက်စပ်ပြစ်ဒဏ်များမှအာရုံမခံစားနိုင်သောအားဖြင့်သွင်ပြင်လက္ခဏာ, compulsive မူးယစ်ဆေး-ရှာကြံအပြုအမူကိုထုတ်လုပ်မှတိုးချဲ့မဟုတ်ပါ [37], [38]။ ထို့ကြောင့်ပြန်ပြောသည်ခံရဖို့အဓိကဆိုတဲ့မေးခွန်းကို DLS အတွက် cue-သွေးဆောင် DA တုံ့ပြန်မှုနှောင့်နှေးဖွံ့ဖြိုးရေး, နှင့် compulsive တုံ့ပြန်၏နှောင်းပိုင်းကဖှံ့ဖွိုးတိုးတကြားရှိစပ်လျဉ်းသောအရာကိုဖြစ်ပါတယ်။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့စံပြအဆိုအရ compulsive အပြုအမူဟာအဆင့်ဆင့်၏အနိမ့်အဆင့်ဆင့်မှာမူးယစ်ဆေးရွေးချယ်မှုများအလွန်အကျွံအဘိုးပြတ်, ဒါပေမယ့်လည်း low-level လေ့ဖြစ်စဉ်များဖို့စိတ္တဇသိမြင်မှုကနေအမူအကျင့်အပေါ်ထိန်းချုပ်မှုလွှဲပြောင်းမသာလိုအပ်သည်။ အဲဒီနှစျခုဖြစ်စဉ်များ၏အချိန်အတိုင်းအတာသာတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းမူတည်အချင်းချင်းနေသောခေါင်းစဉ်: အမူအကျင့်ထိန်းချုပ်မှုများလွှဲပြောင်းလည်းတန်ဖိုးခန့်မှန်းချက်များတွင်ဆွေမျိုးမသေချာမရေရာမှုများအပေါ်မူတည်နေစဉ် Over-အဘိုးပြတ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်သည်ခန့်မှန်းအမှား signal ကိုအပေါ်မူတည်ပါသည်။ ထို့ကွောငျ့အဆင့်ဆင့်၏အနိမ့်အဆင့်ဆင့်မှာမူးယစ်ဆက်စပ်တွေကိုများ၏ကြီးများအဘိုးပြတ်ထိပ်တန်းကနေအဆင့်ဆင့်၏အောက်ဆုံးမှအပြုအမူအပေါ်ထိန်းချုပ်မှုများပြောင်းကုန်ပြီအရင်အဦးနေရာပေးနိုင်သည်။ နှစ်ခုဖြစ်စဉ်များ၏အတိအကျကိုအချိန်အကြေးခွံ (တွေ့မြင်အသီးသီးအတွက်သင်ယူမှုမှုနှုန်းနှင့်ကွဲပြားခြားနားသောအဆင့်ဆင့်မှာမွေးရာပါအသံဗလံအပေါ်မူတည် S1 file ) ဖြည့်စွက်သတင်းအချက်အလက်များသည်။ တစ်နည်းကအတင်းအကျပ်ပြုတတ်သောမူးယစ်ဆေး-ရှာအပြုအမူထင်ရှားနေသည်ရှေ့တော်၌ထို DLS အတွက် cue-သွေးဆောင် dopamine efflux သိသိသာသာဖွံ့ဖြိုးစေခြင်းငှါဖွယ်ရှိသည်။

သဘာဝကဆုလာဘ်နှိုင်းယှဉ်မူးယစ်ဆေးဝါးများများအတွက်ကိုက်ညီမှုအဘိုးပြတ်၏အမူအကျင့်ဂယက်ရိုက်

ပြစ်ဒဏ်မိမိဆန္ဒအလျောက်မူးယစ်ဆေးသုံးစွဲမှု၏အစောပိုင်းအဆင့်မှာမူးယစ်ဆေးနှင့်အတူတွဲလျှင်အပြုအမူ, ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်အတွက်, မူးယစ်ဆေး-ရှာကြံတုံ့ပြန်မှုများ၏စိတ္တဇတန်ဖိုးကိုလျှင်မြန်စွာအနုတ်လက္ခဏာဖြစ်လာသည်။ မူးယစ်ဆေး-ရှာသည်ဤအစောပိုင်းအဆင့်စဉ်အတွင်းစိတ္တဇအဆင့်ဆင့်ကထိန်းချုပ်ထားကြောင်းယူဆမူးယစ်ဆေးဝါးရွေးချယ်မှုအနုတ်လက္ခဏာစိတ္တဇအကဲဖြတ်မဆိုကြာကြာလုပ်ဆောင်ချက်ကြောင့်သင်တန်းတွေ့ကြုံခံစားဖို့ဘာသာရပ်ဆန္ဒစေသည်။ ဤအချိန်ကျော်မူးယစ်ဆေးဆီသို့ခိုင်မာတဲ့ low-level preference ကို၏စုစည်းပြီးတားဆီးပါလိမ့်မယ်။ ထို့ကြောင့်မော်ဒယ်မူးယစ်ဆေးစားသုံးမှု၏အစောပိုင်းအဆင့်စဉ်အတွင်း, ဒါပေမယ့်မဟုတ်နာတာရှည်အသုံးပြုမှုကိုအပြီးကုန်ကျစရိတ်မှမူးယစ်ဆေးရွေးချယ်မှု၏ elasticity ရှင်းပြသည်။ တသမတ်တည်း, စွဲမူးယစ်ဆေးဝါးနှင့်ဆက်နွယ်အန္တရာယ်ဖြစ်နိုင်အကျိုးဆက်များမှမူးယစ်ရှာကြံတုံ့ပြန်မှုများ၏အာရုံမခံစားနိုင်သောသာအချိန်ကြာမြင့်စွာမူးယစ် Self-အုပ်ချုပ်ရေးပြီးနောက်ဖွံ့ဖြိုးကြောင်းပြသပေမယ့်မရကန့်သတ်မူးယစ်ဆေးဝါးသုံးစွဲမှု၏တိရိစ္ဆာန်မော်ဒယ်များ [37], [38]။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့သီအိုရီ, စွဲလမ်း၏အစောပိုင်းကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များမှမတူဘဲ [9], [10] သူတို့ (တွေ့မြင်ချက်ချင်းမူးယစ်ဆေးဝါးသုံးစွဲမှုကိုလိုက်နာကြောင်းဆိုးရွားသောအပြုအမူရလဒ်များပင်မူးယစ်ဆေးကြုံနေရ၏အလွန်အစောပိုင်းအဆင့်မှာအဘယ်သူမျှမစိတ်ခွန်အားနိုးအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်ကြိုတင်ခန့်မှန်းပြီးကတည်းက, သက်သေအထောက်အထား၏ဤခန္ဓာကိုယ်နှင့်တိုက်ရိုက်ဆန့်ကျင်၌ရှိကြ၏ S1 file ) ဖြည့်စွက်သတင်းအချက်အလက်များသည်။

မူးယစ်ဆေးရလဒ်များအဘို့အကြိုးသကျရောပိတ်ဆို့ခြင်း၏ဖြစ်ပျက်မှုများအတွက်ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်နောက်ထပ်အကောင့် [39]။ ပိတ်ဆို့ခြင်း A နှင့် B နှစ်ဦးစလုံးရလဒ်များ၏ပို့ဆောင်မှုမပြုမီတင်ပြကြသည်ဘယ်မှာနောက်ဆက်တွဲလေ့ကျင့်ရေးအဆင့်၌ရလဒ်နှင့်အတူတစ်ဦးကွဲပြားခြားနားလှုံ့ဆော်မှု B ကိုအကြားအသင်းအဖွဲ့တစ်ခုရလဒ်ကိုလုပ်ကွက်ဖွဲ့စည်းရေးနဲ့လှုံ့ဆော်မှုတစ်ဦး၏ဘယ်မှာကြိုတင်တွဲဖက်မှုတစ်ခုအေးစက်ဖြစ်ရပ်ဆန်းဖြစ်ပါသည် [40]။ တစ်ဦး Pavlovian စမ်းသပ်ဒီဇိုင်း၌အကြှနျုပျတို့၏မော်ဒယ် simulating ၏ရလဒ်များ (ကြည့်ရှု S1 file မော်ဒယ်များ၏ Pavlovian ဗားရှင်းအပေါ်ဖြည့်စွက်သတင်းအချက်အလက်များအတွက်) ကိုအဆင့်ဆင့်၏အချို့အဆင့်မှာခန့်မှန်းတန်ဖိုးက၎င်း၏တည်ငြိမ်ပြည်နယ် (ထက် unboundedly ကြီးထွားလာရောက်ရှိသည့်အခါသဘာဝကဆုလာဘ်များနှင့်မူးယစ်ဆေးဝါးနှစ်ဦးစလုံးရောဂါဖြစ်ပွားမှု,) အတွက်မျှထပ်မံသင်ယူမှုမှာဖြစ်ပေါ်ကြောင်းပြသ အဆင့်သည်ခန့်မှန်းအမှား signal ကိုသုညမှယုတ်လျော့ထားပါတယ်ကတည်းက (ပုံ 4) ။ ထို့ကြောင့်ပြီးသား-ဟောကိန်းထုတ်ဆုလာဘ်နှင့်အတူသစ်တစ်ခုလှုံ့ဆော်မှုပေါင်းသင်းပိတ်ဆို့ပါလိမ့်မည်။ မူးယစ်ဆေးဝါးနှင့်သဘာစစ်ကူနှစ်ဦးစလုံးနှင့်အတူဆက်နွယ်နေတဲ့ပိတ်ဆို့ခြင်းအကျိုးသက်ရောက်မှုဖေါ်ပြခြင်းအပြုအမူသက်သေအထောက်အထား [39] စွဲလမ်း၏ယခင်ကအဆိုပြုထား dopamine-based ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်ဝေဖန်ဖို့ကအဓိကငြင်းခုံအဖြစ်အသုံးပြုလျက်ရှိသည် [9]။ ဤတွင်ကျနော်တို့ (ကိုတွေ့မြင်အားဖြင့်ဒီဝေဖန်မှုကျော်လွှား, ထိုပိတ်ဆို့ခြင်းဒေတာအတွက်တကယ်တော့အကောင့်ထဲမှာနိုင်ပါတယ်ကိုယ်စားပြု၏ hierarchical သဘောသဘာဝအပေါ်အာရုံစူးစိုက်ခြင်းနှင့် dorsal-ventral တွေအကြောင်း dopamine ကွင်းဆက်အဖွဲ့အစည်းကပြုလုပ်ပြသ S1 file ) ဖြည့်စွက်သတင်းအချက်အလက်များသည်။

ဒေါင်းလုပ်:

• PPT

  PowerPoint ဆလိုက်

• PNG

  ပိုကြီးတဲ့ပုံရိပ် (360KB)

• TIFF

  မူရင်းပုံရိပ် (615KB)

ပုံ 4 ။ မူးယစ်ဆေးဆုလာဘ် vs. သဘာဝအများအတွက်အကျိုးသက်ရောက်ပိတ်ဆို့ခြင်း။

အဆိုပါမော်ဒယ် (ပိတ်ဆို့ခြင်းကိုသဘာဝဆုလာဘ်များအတွက်ဖြစ်ပေါ်ကြောင်းခန့်မှန်းA) နှင့်မူးယစ်ဆေး (B), ကနဦးလေ့ကျင့်ရေးကာလ, "ကျယ်ပြန့်" ပထမစီးပွားရေးနှိုးဆွမှုအပြည့်အဝရလဒ်ကို၏တန်ဖိုးကိုခန့်မှန်းကြောင်းထိုကဲ့သို့သာလျှင်။ "အလယ်အလတ်" လေ့ကျင့်ရေးပြီးနောက် ပို. ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ဖြစ်ကြောင်းသိမြင်မှုအဆင့်ဆင့်တွင်အပြည့်အစုံတန်ဖိုးများကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့်အရှင်နောက်ထပ်သင်ယူမှုပိတ်ဆို့။ ဒုတိယလေ့ကျင့်ရေးအဆင့် (နှစ်ဦးစလုံးလှုံ့ဆော်မှုများတစ်ပြိုင်နက်တင်ဆက်မှု) စတင်လိုက်တာနဲ့သို့သော်သင်ယူမှုနေဆဲ low-level လုပ်ငန်းစဉ်များတွင်တက်ကြွစွာဖြစ်ပါတယ်။ ထို့ကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်မှာသဘာဝဆုလာဘ်နဲ့ပိတ်ဆို့ခြင်းစမ်းသပ်မှုအတွက်အလယ်အလတ်ကနဦးလေ့ကျင့်ရေးကိုလည်းသိမြင်မှု / အမူအကျင့်မကိုက်ညီဖြစ်ပေါ်လိမ့်မည်ဟုခန့်မှန်းထားသည်။ ဒီကိန်းဂဏန်းအတွက်တင်ပြအဆိုပါဒေတာကို "တဦးတည်း" simulated တိရိစ္ဆာန်ကနေရရှိခဲ့ကြသည်ဤသို့မရှိစာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသက်ဆိုင်သောဖြစ်ခဲ့သည်။

Doi: 10.1371 / journal.pone.0061489.g004

ရှေ့မှာဖော်ပြခဲ့တဲ့အမျှသက်သေအထောက်အထားများအများအပြားလိုင်းများသင်ယူမှု၏သင်တန်းကာလအတွင်းအပြုအမူအပေါ်ထိန်းချုပ်မှုအတွက် ventral striatum ကျော် dorsal တစ်တိုးတက်သောကြီးစိုးပြသ [8], [31], [32]။ ထိုသက်သေအထောက်အထားများ၏နောက်ခံပေါ်တွင်အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်အရမူးယစ်ဆေးဝါးနှင့်သက်ဆိုင်သည့်ရွေးချယ်မှုများကိုထိန်းချုပ်မှုသည်မူးယစ်ဆေးဝါးနှင့်သက်ဆိုင်သည့်ရွေးချယ်မှုအပေါ်ထိန်းချုပ်မှုသည်သိမြင်မှုမှအနိမ့်သို့ပြောင်းလဲသွားသည်နှင့်အမျှမူးယစ်ဆေးဝါးသုံးစွဲမှုကိုကြာရှည်စွာရပ်တန့်ရန်မူးယစ်ဆေးဝါးသုံးစွဲသူများအားမအောင်မြင်သောကြိုးပမ်းမှုများကိုအဆင့်ဆင့်ဖြတ်ပြီးမူးယစ်ဆေးဝါးရှာဖွေမှုတန်ဖိုးကဖော်ပြသည်။ အဆင့်လေ့ဖြစ်စဉ်များ။ မူးယစ်ဆေးဝါးလွှမ်းမိုးမှုဖြစ်စဉ်၏ဤအခွင့်အာဏာသည်သဘာဝအရမူးယစ်ဆေးဝါးနှင့်ဆက်နွယ်သောကုန်ကျစရိတ်များ (မဖြစ်မနေမူးယစ်ဆေးဝါးရှာဖွေခြင်း) သို့အပြုအမူဆိုင်ရာအရည်အချင်းမရှိခြင်းကိုဖြစ်ပေါ်စေပြီး၊ သဘာဝဆုလာဘ်များအတွက်မူကျွန်ုပ်တို့၏ပုံစံသည်အစဉ်အလာအရအစဉ်အလာအရအစဉ်အလာအရလေ့ကျင့်မှုအဆင့်ဆင့်တွင်တိုးတက်မှုမရှိခြင်းသည်အပြုအမူဆိုင်ရာအရည်အချင်းမရှိခြင်းသည်သင်ယူမှု၏သင်တန်းတွင်တိုးပွားလာသော်လည်း၊

ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်တစ်ဦး "ယူဆရပေးထားသော" ဆုံးဖြတ်ချက်အဆင့်ဆင့်အတွက်အရေးယူဆောင်ရွက်ချက်များကိုအကဲဖြတ်အာရုံစိုက်လျက်, စိတ္တဇ options နဲ့သူတို့ရဲ့သက်ဆိုင်ရာ low-level subroutines ပိုင်းတွင်ဖှံ့ဖွိုးတိုးတစဉ်အတွင်းရှာဖွေတွေ့ရှိနေကြသည်ကိုဘယ်လိုဖယ်ရွက်။ ဆုံးဖြတ်ချက်အဆင့်ဆင့်တစ်ဦး Bottom-Up လုပ်ငန်းစဉ်နှင့်, low-level အရေးယူဆောင်ရွက်ချက်များပာအတူတကွ chunking နှင့်ပိုပြီးစိတ္တဇ options များဆောက်လုပ်ခြင်းဖြင့်ပြည့်စုံစေခြင်းငှါအဆိုပြုထားခြင်းဖြစ်သည်ကိုတွေ့ရှိခြင်း [41]။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်, ပါမယ်အဆိုပါ ventral striatum ဖို့ dorsal နေပြောင်းကုန်ပြီလျှက်, အပြုအမူအပေါ်ထိန်းချုပ်မှုတာ, ဒီမှာအဆိုပြုထားယှဉ်ပြိုင်ယန္တရား၏ဆန့်ကျင်ဘက်ဦးတည်ချက်ဖြစ်ပါတယ်။

ဆွေးနွေးမှု

စွဲလမ်းအတွက်ကွဲပြားခြားနားသော striatal ငျဒသေ၏ differential ကိုအခန်းကဏ္ဍအပေါ်သက်သေအထောက်အထားများ၏ကြီးထွားလာခန္ဓာကိုယ်များသောအားဖြင့်ရည်မှန်းချက်-ညွှန်ကြား dichotomy vs. လေ့၏မူဘောင်အတွင်းအနက်ဖြစ်ပါတယ် [8], [14], [34]။ ကျနော်တို့ကဒီမှာကိုသုံးပါချဉ်းကပ်မှုအောင် hierarchical ဆုံးဖြတ်ချက်ထိုကဲ့သို့သော Dual-system ကိုအကောင့်ဖြည့်စွတ်ဖြစ်ပါတယ်။ မော်ဒယ်-အခြေစိုက်စခန်း vs. ကွဲပြားခြားနားသော algorithms (မော်ဒယ်-အခမဲ့အတူ Dual-ဖြစ်စဉ်ကိုချဉ်းကပ်အပေးအယူသွားရမည်အကြောင်း [30]) တစ်ခုတည်းကပြဿနာဖြေရှင်းရေးအဘို့, hierarchical RL မူဘောင်ခေတ္တယာယီ abstraction ၏ကွဲပြားခြားနားသောအဆင့်တူပြဿနာအမျိုးမျိုးကိုယ်စားပြုအာရုံစိုက်။ သီအိုရီတစ်ခုလေ့တစ်ခုသို့မဟုတ်ရည်မှန်းချက်-ညွှန်ကြား algorithm ကိုဖြစ်စေပြဿနာကိုဤကွဲပြားခြားနားသောကိုယ်စားပြုမှု၏တစ်ဦးချင်းစီကိုဖြေရှင်းပေးနိုင်သည်။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်မှာတော့ DA လိမ်ကျော်မူးယစ်ဆေး-သွေးဆောင်ဘက်လိုက်မှု၏စုဆောင်းခြင်းတန်ဖိုးကို-ခန့်မှန်းချက် algorithm ကိုမော်ဒယ်-အခမဲ့ (အလေ့အထသင်ယူမှု) ဖြစ်ပါသည်ဘယ်မှာ setting ကိုကိုတွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ သို့သော်ဤအဆင့်ဆင့်၏အပေါ်ဆုံးအဆင့်ဆင့်မှာအလုပ်လုပ်မော်ဒယ်-based စနစ်ဖြစ်တည်မှုထွက်မအုပ်စိုးမထားဘူး။ တစ်ခုမှာရိုးရိုး abstraction ၏အမြင့်ဆုံးအဆင့်လုပ်ရပ်များတစ်ဦးရည်မှန်းချက်-ညွှန်ကြားစနစ်ဖြင့်အကဲဖြတ်ဖြစ်ကြောင်းယူဆခြင်းအားဖြင့်မော်ဒယ်သို့ PFC-မှီခိုရည်မှန်းချက်-ညွှန်ကြားအဘိုးပြတ်နှင့်ဆုံးဖြတ်ချက် system ကိုထည့်သွင်းနိုင်ပါတယ်။ ထိုကဲ့သို့သောရှုပ်ထွေးဒီလက်ရေးမူများမှာတွေ့နိုင်ပါတယ်အတွက်တင်ပြရလဒ်များကို၏သဘောသဘာဝကိုပြောင်းလဲပါဘူးနေစဉ်, စွဲလမ်း၏အခြားရှုထောင့်ကိုရှင်းပြအတွက်၎င်း၏လူအများကအပိုဆောင်းပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်အနာဂတ်လေ့လာမှုများမှထွက်ခွာသွားသည်။ တကယ်တော့ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်အတွက်မသက်ဆိုင်ဘဲမူလရှိမရှိတစ်ဦးရည်မှန်းချက်-တိုက်ရိုက်စနစ်၏တည်ရှိသို့မဟုတ်ဘဲ, အအဆင့်ဆင့်၏နှစ်ခုအစွန်းအကြားမူးယစ်ရှာ၏ asymptotic တန်ဖိုးကိုအတွက်ကွာဟမှုက "လေ့" ဖြစ်စဉ်ကိုအားဖြင့်အုပ်ချုပ်ဆုံးဖြတ်ချက်အဆင့်ဆင့်၏နံပါတ်နှင့်အတူကြီးထွားလာ ။

ကျွန်တော်တို့ရဲ့သီအိုရီ၏အလငျး၌, relapse သိမြင်မှုအဆင့်ဆင့်၏ကြီးစိုးတဲ့ကာလပြီးနောက်, မြုံမော်တာ-Level maladaptive အလေ့အထများ၏ပြန်လည်ရှင်သန်မှုအဖြစ်ရှုမြင်နိုင်ပါသည်။ တကယ်တော့တဦးတည်းသိမြင်မှုကုထုံး၏ရလဒ်အဖြစ်သို့မဟုတ်အတင်းအကြပ်သုဉ်း (လူ့စွဲအတွက်) (abstinence ၏တိရိစ္ဆာန်မော်ဒယ်များအတွက်), မူးယစ်ရှာကြံသည့်အဆင့်ဆင့်၏အသေးစိတ်အဆင့်မှာမြင့်မားတန်ဖိုးကိုငွိမျး, ဒါပေမယ့်ကြောင့်မြုံဖြစ်လာမပေးကြောင်းစိတ်ကူးနိုင်ပါတယ် နောက်ကျောသိမြင်မှုအဆင့်ဆင့်မှထိန်းချုပ်ပြောင်းလဲရန်။ မူးယစ်ဆေးဝါးနှင့်ဆက်နွယ်သည့်အပြုအမူစိတ္တဇအဆင့်ဆင့်မှာဆိုးရွားသောအကျိုးဆက်များမှအထိခိုက်မခံဖြစ်ပါတယ်ကတည်းကဤအရပ်မှမူးယစ်ရှာအဖြစ်အဆင့်မြင့်သိမြင်မှုဖြစ်စဉ်များအဖြစ်တာရှည်အပြုအမူ၏အဓိကထိန်းချုပ်ရှောင်ရှားနိုင်ပါသည်။ တဦးတည်းပင်အားဖြင့်မိမိတို့အကျော်ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာထိန်းချုပ်မှုကွိုးစားအားထုဖို့စိတ္တဇသိမြင်မှုအဆင့်ဆင့်အားပေး, အတိအလင်း၎င်းတို့၏မူးယစ်ဆေးနှင့်ဆက်စပ်သောလူနေမှုပုံစံစတဲ့များ၏မကိုက်ညီဝန်ခံဖို့သင်တန်းသားများကိုလိုအပ်သဖြင့်အစိတ်အပိုင်းတစ်ရပ်အတွက်အလုပ်လုပ် (စသည်တို့ကိုဥပမာအရက်အမည်မသိ, မူးယစ်ဆေးဝါးအမည်မသိ,) ကိုလူကြိုက်များ 12 ခြေလှမ်းအစီအစဉ်များကြောင့်မှနျးနိုငျသညျ အပြုအမူ။ စိတ်ဖိစီးမှုအခြေအနေများသို့မဟုတ်မူးယစ်ဆေး (priming) ကို re-ထိတွေ့မှုကြောင့်ငုပ်လျှိုးနေမြင့်သော Non-သိမြင်မှုတန်ဖိုးများမူးယစ်ဆေး-ရှာကြံတုံ့ပြန်မှု (ပြန်လည်ပေါ်ပေါက်ရေးအတွက်ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည့်အပြုအမူကျော်စိတ္တဇအဆင့်ဆင့်၏လွှမ်းမိုးမှုကိုအားနည်းသွားစေသည်အန္တရာယ်အချက်များအဖြစ်ယူဆနိုင်ပါတယ် ) ။

အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရလျှင်မူးယစ်ဆေးဝါးစွဲမှု၏ထူးခြားသောဖြစ်ရပ်များကိုဖော်ပြရန်ကျွန်ုပ်တို့ပေါင်းစပ်ထားသောအကောင့်ကိုတင်ပြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ပုံစံသည်မူးယစ်ဆေးဝါးရှာဖွေခြင်းနှင့်အလေ့အထစွမ်းဆောင်ရည်များ၌ ventral နှင့် dorsal striatal circuits များ၏ကွဲပြားခြားနားသောအခန်းကဏ္ on များနှင့်မူးယစ်ဆေးဝါး၏အကျိုးသက်ရောက်မှုအတွက်သဘာဝအရအားဖြည့်နိုင်စွမ်းနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်အစာကျွေးခြင်း - DA ဆက်သွယ်မှု၏ရွေးချယ်မှုအခန်းကဏ္ on နှင့်ပတ်သက်သည့်အချက်အလက်များအတွက်စံသတ်မှတ်ချက်တစ်ခုပေးသည်။ အရေးအကြီးဆုံးကတော့, ငါတို့သိမြင်ကိုယ်စားပြုမှုအဆင့်ဆင့်ချစိတ်ခွန်အားနိုးသတင်းအချက်အလက် trickling ventral-to-dorsal DA အချက်ပြမှုများအတွက်မူးယစ်ဆေးဝါး - သွေးဆောင်ရောဂါဗေဒမူးယစ်ဆေးဝါးရှာဖွေ - ဆီသို့စွဲ '' စိတ္တဇသဘောထားများနှင့်သူတို့အမှန်တကယ်အဘယ်သို့ပြုမည်အရာကိုအကြားစိတ်ဝမ်းကွဲဖို့ ဦး ဆောင်လမ်းပြနိုင်ပုံကိုပြသပါ။ သိသာထင်ရှားတဲ့ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ်မူးယစ်ဆေးစွဲ၏ပြီးပြည့်စုံသောအကောင့်မပေး, ရည်ရွယ်သည်မဟုတ်။ အလွယ်တကူမသိနိုင်သည့်စွဲလမ်းနေသည့်အခြားရှုထောင့်များကိုရှင်းပြရန်အလွဲသုံးစားမှု၏မူးယစ်ဆေးဝါးများကြောင့်အကျိုးသက်ရောက်ကြောင်းဖော်ပြသောအခြား ဦး နှောက်စနစ်များကိုထည့်သွင်းရန်လိုအပ်သည် [42]။ မည်သို့တရားဝင်ကွန်ပျူတာကွန်ယက်အတွင်းထိုကဲ့သို့သောစနစ်များကိုထည့်သွင်းဖို့ထပ်မံစုံစမ်းစစ်ဆေးမှုတစ်ခုခေါင်းစဉ်ဖြစ်နေဆဲပင်။

ပြန်ကြားရေး supporting

S1 file.

ပုံ S1,abstraction ငါးခုအဆင့်ဆင့်နှင့်အတူတစ်ဦးကနမူနာဆုံးဖြတ်ချက်အဆင့်ဆင့်။ ပုံ S2, သုံးခုကိုဆှေးနှေးတန်ဖိုးကိုသင်ယူမှု Algorithms အနေနဲ့သက်ဆိုင်ရာအာရုံကြော circuit ကိုတစ်ဦး hierarchical ဆုံးဖြတ်ချက်ဖွဲ့စည်းပုံမှာဖြစ်ပါတယ်။ A, ရိုးရှင်းတဲ့ TD-သင်ယူခြင်း algorithm ကို (ညီမျှခြင်း S7) ကိုသုံးပြီး, abstraction ၏အဆင့်တိုင်းအတွက်ခန့်မှန်းအမှား signal ကိုလွတ်လပ်စွာနဲ့အခြားအဆင့်ဆင့်ကနေတွက်ချက်ထားသည်။ B, Haruno နှင့် Kawato (4) (ညီမျှခြင်း S8) ကအဆိုပြုပုံစံထဲမှာ, ယာယီ-အဆင့်မြင့်ပြည်နယ်၏တန်ဖိုး abstraction တွေထဲကအဆင့်မြင့်ကနေလာပါတယ်။ C, ကျွန်တော်တို့ရဲ့မော်ဒယ် (ညီမျှခြင်း S9) အတွက်ယာယီ-အဆင့်မြင့်ပြည်နယ်၏တန်ဖိုး abstraction တစ်အဆင့်မြင့်မှာဖျော်ဖြေလုပ်ဆောင်ချက်၏ဆုလာဘ်များနှင့် Q-တန်ဖိုးကိုပေါင်းစပ်နှင့်အတူအစားထိုးနေသည်။ ပုံ S3, ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်အကျိုးကို-သင်ယူခြင်းဆားကစ်ပေါ်မှာမူးယစ်ဆေးဝါးအရေးယူမှု၏ကွဲပြားခြားနားသောဆိုဒ်များကိုဟောကိန်းထုတ်: ဆိုဒ်များ 1 မှ 3 ။ 4 ဖို့က်ဘ်ဆိုက်များ 6 ထိခိုက်မူးယစ်ဆေးဝါးဆန့်ကျင်ဘက်အတွက်မူးယစ်ဆေးများအတွက်မော်ဒယ်များ၏ခြင်း simulation ကထုတ်လုပ်သည့်အမူအကျင့်များနှင့် neurobiological ပုံစံများဖြစ်ပေါ်မည်မဟုတ်ပေမယ့်သဘာဝကဆုလာဘ်၏ဖြစ်ရပ်နှင့်ဆင်တူရလဒ်များကိုထုတ်လုပ်ပါလိမ့်မယ်။ ပုံ S4, အဆိုပါတာဝန်အပြုအမူအပေါ်ထိန်းချုပ်မှုယူပြီးများအတွက်အဆင့်ဆင့်၏အဆင့်ဆင့်တို့တွင်မရေရာ-based ယှဉ်ပြိုင်မှုယန္တရား simulating များအတွက်အသုံးပြုခဲ့သည်။ ပုံ S5, အဆိုပါအဆင့်ဆင့်၏အောက်ခြေအဆင့်မှပိုမိုမြင့်မားများထံမှအပြုအမူအပေါ်ထိန်းချုပ်မှုတဖြည်းဖြည်းပြောင်းကုန်ပြီဖေါ်ပြခြင်းခြင်း simulation ရလဒ်။ မေး (s တစ်) နှင့် ယူအက်စ်အေ) အသီးသီးပြည်နယ်-action ကိုအားလုံး၏ခန့်မှန်းတန်ဖိုးနှင့်မသေချာမရေရာပြသပါ။

Doi: 10.1371 / journal.pone.0061489.s001

(PDF)