Kontekstualna novost spreminja nagrajevanja v Striatumu (2010)

Marc Guitart-Masip,^*,1,2 Nico Bunzeck,^*,1 Klaas E Stephan,^2,3 Raymond J Dolan,² in Emrah Düzel^1,4

Podatki o avtorju ► Informacije o avtorskih pravicah in licenci ►

Pojdi na:

Minimalizem

Predstavitev

Bazalni gangliji skupaj z njihovimi dopaminergičnimi učinki zagotavljajo mehanizem za spoznavanje vrednosti nagrajevanja različnih vedenjskih možnosti (Berridge in Robinson, 2003; Frank et al., 2004; Pessiglione et al., 2006). V skladu s tem stališčem študije fMRI kažejo, da nagrada in nagradna napovedna nakazila sprožijo možgansko aktivnost v striatumu (npr. (Delgado et al., 2000; Knutson et al., 2000; O'Doherty et al., 2003; O'Doherty et al., 2004) in srednji možgan (Aron et al., 2004; Wittmann in sod., 2005). Vendar pa se dopaminergični sistem srednjih možganov odziva tudi na nove nagrajevalne dražljaje pri opicah (Ljungberg et al., 1992) in ljudi (Bunzeck in Duzel, 2006; Wittmann in sod., 2007). Iz računske perspektive se domneva, da lahko novost sama po sebi deluje kot motivacijski signal, ki poveča zastopanost nagrad in spodbudi raziskovanje neznane nove možnosti izbire (Kakade in Dayan, 2002).

Čeprav obdelava novosti in nagrajevanja imata skupne nevronske mehanizme, ostaja nevronski substrat, ki podpira interakcijo med novostjo in nagrado, slabo razumljen. Raziskave na živalih razkrivajo, da signali novosti v hipokampu uravnavajo sposobnost dopaminskih nevronov, da pokažejo strelsko aktivnost. Glede na to, da je rafalni odstrel glavni vzorec dopaminergičnih odzivov, ki kodira nagrade in morda druge vidne dogodke, obstaja utemeljen razlog za sum, da lahko signali novosti hippocampala uravnavajo predelavo nagrad in pripisovanje plašč (Lisman in Grace, 2005). Signali novosti hipokampa se prenašajo na VTA skozi subiculum, ventralni striatum in ventralni palidum, kjer povzročijo razkritje tihih dopaminskih nevronov in sprožijo način tonične aktivnosti (Lisman in Grace, 2005; Grace in Bunney, 1983). Pomembno je, da se samo tonsko aktivni, vendar tihi dopaminski nevroni preidejo v režim rafala in pokažejo fazne reakcije (Floresco et al., 2003). Na ta način lahko hipokampalni novostni signali poživijo fazične dopaminske signale in olajšajo kodiranje novih informacij v dolgoročni pomnilnik.

Čeprav so nedavne raziskave pokazale, da novost spodbude povečuje striatalno napako napovedovanja nagrad (Wittmann in sod., 2008), ta ugotovitev ne obravnava fiziološke hipoteze, da kontekstualna novost krepi učinek na poznejše nagradne signale (Lisman in Grace, 2005). Za preizkušanje je potrebna neodvisna manipulacija ravni novosti in nagrajevanje, tako da novost (in domačnost) delujeta kot časovno razširjeni konteksti pred nagradami. Raziskali smo izražanje progaste modulacije predelave nagrad v okviru novosti s predstavitvijo nove spodbude pred predstavitvijo napotkov, ki napovedujejo nagrade. Poleg tega smo oba dejavnika (novost in nagrado) manipulirali neodvisno; to nam je omogočilo razlikovanje njihovih ustreznih nevronskih predstavitev. Predmetom smo predstavili eno od treh različnih fraktalnih slik, ki so določile verjetnost (brez nagrade (p = 0), nizke (p = 0.4) in visoke verjetnosti nagrajevanja (p = 0.8)). Načrt nam je na ta način omogočil tudi raziskovanje, ali je na verjetnost pojava nagrad vplivala kontekstualna novost na odzive na nagrade. Verjetno odvisen učinek novosti na predelavo nagrad bi zagotovil močno podporo napovedovanju, da se novost in predelava nagrad funkcionalno medsebojno povezujeta. V nasprotju s tem bi lahko učinek novosti na možgansko aktivnost, ki je povezana z nagradami, neodvisen od verjetnosti in obsega, pomenil, da novost in nagrada delita možganske regije in ustvarjata dodatna nevronska aktivnost brez funkcionalne interakcije.

Material in metode

Predmeti

V poskusu so sodelovali odrasli 16 (ženska 9 in 7 moški; starostni razpon 19-32 let; povprečna 23.8, SD = 3.84 leta). Vsi preiskovanci so bili zdravi, z desno roko in imeli so ostrino normalne ali popravljene normalne vrednosti. Nihče od udeležencev ni poročal o zgodovini nevroloških, psihiatričnih ali medicinskih motenj ali kakršnih koli trenutnih zdravstvenih težav. Vsi poskusi so bili izvedeni s pisnim informiranim soglasjem vsakega posameznika in v skladu z lokalnim dovoljenjem za etiko (University College London, UK).

Eksperimentalna zasnova in naloga

Naloga je bila razdeljena v faze 3. V fazi 1 so preiskovanci seznanili z naborom slik 10 (5 v zaprtih prostorih, 5 na prostem). Vsaki sliki so bili predstavljeni 10-krat za 1000ms z intervalu dražljaja (ISI) od 1750 ± 500ms. Predmeti so z desnim kazalcem in srednjim prstom kazali stanje v zaprtih prostorih / na prostem. V fazi 2 smo fraktalne slike 3 združili, pod različnimi verjetnostmi (0, 0.4 in 0.8), z denarno nagrado v višini pesek 10 v pogojni seji. Vsaka fraktalna slika je bila predstavljena 40 krat. V vsakem preskusu je bila ena od fraktalnih slik 3 predstavljena na zaslonu za 750ms in preiskovanci so pokazali zaznavanje predstavitve dražljaja s pritiskom na gumb. Verjetni izid (pence 10 ali 0) je bil na zaslonu 750ms pozneje predstavljen kot številka za nadaljnje 750ms in subjekti so kazali, ali so z indeksom in srednjim prstom osvojili denar ali ne. Vmesni preskusni interval (ITI) je bil 1750 ± 500ms. Končno so v testni fazi (faza 3) v štirih enajstminutnih sejah določili učinek kontekstualne novosti na odzive, povezane z nagrajevanjem (Slika 1). Tu je bila predstavljena slika za 1000ms in subjekti so z desnim kazalcem in srednjimi prsti prikazali stanje v zaprtih prostorih / na prostem. Odgovore je mogoče sprejeti, ko so se na zaslonu prikazovale slika scene in nadaljnja fraktalna slika (skupaj 1750 ms). Slika je bila iz znanega niza slik iz faze 1 (imenovanega "znane slike") ali iz drugega niza slik, ki niso bile nikoli predstavljene (imenovane "nove slike"). Skupaj so bile za vsako temo predstavljene nove slike 240. Nato je bila za 3ms predstavljena ena od fraktalnih slik 2 iz faze 750 (imenovana izbirna napovedna iztočnica) (tukaj so bili subjekti poučeni, naj se ne odzovejo). Tako kot v drugi fazi je bil verjetni izid (pence 10 ali 0) predstavljen 750ms pozneje za še en 750ms in preiskovanci so navedli, ali so z indeksom in srednjim prstom osvojili denar ali ne. Odgovore je mogoče sprejeti, ko je bil rezultat prikazan na zaslonu in med naslednjim meddržavnim intervalom (skupaj 2500 ± 500 ms). ITI je bil 1750 ± 500ms. Med vsako sejo so bili predstavljeni vsaki fraktalni sliki 20 krat po novem in 20 krat po znani sliki, kar je povzročilo preizkuse 120 na sejo. Vrstni red predstavitve šestih vrst poskusov je bil popolnoma naključno naključen. Vse tri eksperimentalne faze so bile izvedene znotraj optičnega bralnika MRI, BOLD podatki pa so bili pridobljeni le med testno fazo (faza 3). Preiskovanci so dobili navodila, da se čim hitreje in čim bolj pravilno odzovejo in da jim bodo izplačali svoj zaslužek do £ 20. Udeleženci so bili povedani, da se bo za vsak napačen odgovor odvzela obrok 10 - ta preskušanja so bila izključena iz analize. Skupni zaslužek je bil prikazan na zaslonu šele na koncu bloka 4.

 

Slika 1

Eksperimentalna zasnova

Vse slike so bile obarvane s sivo in normalizirane na srednjo sivo vrednost 127 in standardni odklon 75. V nobenem od prizorov v ospredju ni upodobljen človek ali človeški telesni deli (vključno z obrazi). Stimuli so bili projicirani na sredino zaslona in preiskovanci so jih opazovali skozi zrcalni sistem, nameščen na glavno tuljavo skenerja fMRI.

zajem podatkov fMRI

fMRI smo izvedli na skenerju z magnetno resonanco 3-Tesla Siemens Allegra (Siemens, Erlangen, Nemčija) z eho planarnim slikanjem (EPI). V funkcionalni seji so bili dobljeni tehtani posnetki 48 T2 * na volumen (pokrivajo celo glavo) s kontrastnim nivojem, ki je odvisen od ravni oksigenacije krvi (matrika: 64 × 64; 48 poševne osne rezine na prostornino, nagnjene na −30 ° v anteroposteriornem delu os; prostorska ločljivost: 3 × 3 × 3 mm; TR = 2880 ms; TE = 30 ms). Protokol za pridobivanje fMRI je bil optimiziran za zmanjšanje občutljivosti, povzročene z občutljivostjo BOLD v slabših regijah čelnega in temporalnega režnja (Weiskopf in sod., 2006). Za vsak predmet so bili funkcionalni podatki pridobljeni v štirih sejah skeniranja, ki vsebujejo zvezke 224 na sejo. Na začetku vsake serije je bilo pridobljenih šest dodatnih količin, da se omogoči enakomerno namakanje, nato pa so bili zavrženi. Anatomske slike možganov vsakega preiskovanca so bile zbrane z uporabo multi-odmeva 3D FLASH za kartiranje protonske gostote (PD), T1 in magnetizacijskega prenosa (MT) pri 1mm³ resolucija (Weiskopf in Helms, 2008) in s T1 tehtano inverzijsko obnovo pripravljeno zaporedje EPI (IR-EPI) (prostorska ločljivost: 1 × 1 × 1 mm). Poleg tega smo posneli posamezne zemljevide polja z uporabo zaporedja FLASH z dvojnim odmevom (velikost matrice = 64 × 64; rezine 64; prostorska ločljivost = 3 × 3 × 3 mm; vrzel = 1 mm; kratka TE = 10 ms; dolga TE = 12.46 ms ; TR = 1020 ms) za korekcijo popačenja pridobljenih EPI slik (Weiskopf in sod., 2006). Z uporabo orodja FieldMap (Hutton in sod., 2002) zemljevidi polja so bili ocenjeni iz fazne razlike med slikami, pridobljenimi na kratki in dolgi TE.

analiza podatkov fMRI

Predobdelava je vključevala preusmeritev, prepletanje z uporabo posameznih poljskih map, prostorsko normalizacijo prostora Montreal Neurology Institute (MNI) in na koncu glajenje z Gaussovim jedrom 4mm. Podatki časovne serije fMRI so bili filtrirani z visokim prehodom (cutoff = 128 s) in beljeni z modelom AR (1). Za vsak predmet smo izračunali statistični model z uporabo kanonične funkcije hemodinamičnega odziva (HRF) v kombinaciji s časovnimi in disperzijskimi derivati ​​(Friston et al., 1998).

Naš faktorski dizajn 2 × 3 je vseboval zanimive pogoje 6, ki so bili modelirani kot ločeni regresorji: slika s seznama z verjetnostjo nagrajevanja 0, slika s seznama z verjetnostjo nagrajevanja 0.4, slika s seznama z verjetnostjo nagrajevanja 0.8, roman-slika z nagrado -probabilnost 0, roman-slika z verjetnostjo nagrajevanja 0.4, roman-slika z nagradno verjetnostjo 0.8. Časovna bližina znakov za napoved napovedi (tj. Fraktalna slika) in sam izid nagrade sta težava pri ločevanju BOLD signalov, ki izhajajo iz teh dveh dogodkov. Zato smo vsako preskušanje modelirali kot sestavljeni dogodek, in sicer z uporabo mini-boxcarja, ki je vključeval predstavitev iztočnice in izida. Ta tehnična omejitev ni bila problematična za naše tovarniške analize, ki so se osredotočile na interakcijo med novostjo in predelavo nagrajevanja ter sočasnimi učinki nagrad in novosti. Poskusi napak so bili modelirani kot regresor brez zanimanja. Za zajemanje preostalih artefaktov, povezanih z gibanjem, je bilo vključenih šest kovarijatov (trije prevod trdega telesa in tri vrtenja, ki so posledica preusmeritve) kot regresorji, ki niso zanimivi. Regionalno specifični učinki stanja so bili preizkušeni z uporabo linearnih kontrastov za vsak predmet in za vsako stanje (prvovrstna analiza). Nastale kontrastne slike so bile vnesene v analizo naključnih učinkov druge stopnje. Tu so bili hemodinamični učinki vsakega stanja ocenjeni z uporabo variacijske analize 2 × 3 (ANOVA) s faktorji "novost" (novo, znano) in verjetnostjo nagrajevanja (0, 0.4, 0.8).

Analiza smo se osredotočili na anatomsko opredeljene regije 3 (striatum, srednji možgan in hipokampus), kjer so bile interakcije med novostjo in obdelavo nagrad hipotezirane na podlagi predhodnih študij (Lisman in Grace, 2005; Wittmann in sod., 2005; Bunzeck in Duzel, 2006). Za popolnost v poročilu poročamo tudi o rezultatih celotnih možganov. Tako območja striatuma kot hipokampusa (ROI) sta bila določena na podlagi orodja Pick Atlas (Maldjian in sod., 2003; Maldjian in sod., 2004). Medtem ko je strijatalna ROI vključevala glavo kaudata, truplo kavdata in možgane, je hipokampalna ROI izključevala amigdalo in okoliško nosorozo. Nazadnje smo SN / VTA ROI določili ročno, z uporabo programske opreme MRIcro in srednje slike MT za skupino. Na slikah MT se lahko SN / VTA razlikuje od okoliških struktur kot svetel trak (Bunzeck in Duzel, 2006). Treba je opozoriti, da so pri primatom odzivni dopaminergični nevroni porazdeljeni po kompleksu SN / VTA, zato je primerno razmisliti o aktivaciji celotnega kompleksa SN / VTA, ne pa da se osredotočamo na njegove poddelje (Duzel in sod., 2009). V ta namen ločljivost 3mm³, kot je uporabljen v tem eksperimentu, omogoča vzorčenje 20-25 vokselov kompleksa SN / VTA, ki ima volumen od 350 do 400 mm³.

Rezultati

Preiskovanci so med nalogo diskriminacije v zaprtih / zunanjih prostorih pokazali visoko natančnost pri izvajanju nalog (povprečna hitrost zadetka 97.1%, SD = 2.8% za znane slike; povprečna stopnja zadetka 96.8%, SD = 2.1% za nove slike; t₁₅= 0.38, ns), pa tudi za diskriminacijo win / no win v času izida (srednja stopnja zadetka 97.8%, SD = 2.3% za zmagovalne dogodke; povprečna stopnja zadetkov 97.7%, SD = 2.2% brez dogodkov brez zmage; t₁₅= 0.03, ns). Predmeti hitreje diskriminirajo notranje in zunanje stanje za znane v primerjavi z novimi slikami (srednji reakcijski čas (RT) RT = 628.2 ms, SD = 77.3ms za znane slike; povprečna RT = 673.8 ms, SD = 111 ms za nove slike; t₁₅= 4.43, P = 0.0005). V izhodnem času ni bilo RT razlike za diskriminacijo win / no win (povprečna RT = 542ms, SD = 82.2 ms za preskuse zmage; povprečna RT = 551 ms, SD = 69 ms za preizkuse brez zmage; t₁₅= 0.82, ns). Podobno med kondicioniranjem ni bilo RT razlik za različne fraktalne slike 3 (verjetnost 0.8: RT = 370.1 ms, SD = 79 ms; 0.4-verjetnost: RT = 354.4, SD = 73.8ms; 0-verjetnost: RT = 372.2ms, SD = 79.3ms; F (1,12) = 0.045, ns). Zadnja analiza RT je izločila tri osebe zaradi tehničnih težav med zbiranjem podatkov.

Pri analizi podatkov o fMRI je 2 × 3 ANOVA s faktorjem 'novost' (roman, znano) in verjetnostjo nagrajevanja (p = 0, p = 0.4, p = 0.8) pokazal glavni učinek novosti dvostransko v hipokampusu (Slika 2A) in desni striatum, popravljen FDR za obseg iskanja ROI. Preprost glavni učinek nagrade ('p = 0.8> p = 0') so opazili v levem kompleksu SN / VTA (Slika 2B) in znotraj dvostranskega striatuma (Slika 2C). Glej Tabela 1 za vse aktivirane možganske regije.

 

Slika 2

Rezultati fMRI

 

Tabela 1

Rezultati fMRI

Pri popravljanju večkratnih testov v celotnem obsegu iskanja naših ROI nismo opazili nobene × verjetnostne interakcije. Vendar pa smo pri izvajanju post-hoc analize (t-testa) treh najvišjih voxel, ki kažejo glavni učinek nagrajevanja v striatumu, ugotovili (pravokotne) učinke novosti in njeno interakcijo z nagrado: en voxel je pokazal tudi glavni učinek novost in interakcija novost × nagrajevanje, medtem ko je drugi voxel pokazal tudi glavni učinek novosti.

Kot je prikazano v slika 2C (sredina), v prvem vokselu ([8 10 0]; glavni učinek nagrade F (2,30) = 8.12, P = 0.002; glavni učinek novosti F (1,15) = 7.03, P = 0.02; novost × interakcija nagrad F (2,30) = 3.29, P = 0.05) ta učinek je bil posledica večjih ODZIVOV na preskuse z verjetnostjo nagrajevanja 0.4 in pred njim nova slika (post-hoc t-test: t (15) = 3.48 , P = 0.003). V drugem vokselu (2C desno) ([−10 14 2] glavni učinek nagrade F (2,30) = 13.13, P <0.001; glavni učinek novosti F (1,15) = 9.19, P = 0.008; ne pomembna interakcija F (2,30) = 1.85, ns) post-hoc t-testi so spet pokazali, da je glavni učinek novosti posledica razlik med novimi in znanimi slikami pri dveh nizkih verjetnostih oddaje nagrade (t (15) = 2.79, P = 0.014; in t (15) = 2.19, P = 0.045, za verjetnost p = 0 oziroma p = 0.4) (glej slika 2C). V nasprotju s tem tretji voxel (2C zapusti [−22 4 0] glavni učinek nagrade, F (2,30) = 9.1, P = 0.001) niti ni pokazal glavnega učinka novosti (F (1,15) = 2.33, ns) niti interakcija (F (2,30) = 1.54, ns).

V srednjem možganu je tudi voksel z največjim odzivom, povezanim z nagrado ([−8 −14 −8], F (2,30) = 12.19, P <0.001), pokazal tudi trend k glavnemu učinku novosti (F (1,15 , 4.18) = 0.059, P = 2,30) v odsotnosti pomembne interakcije (F (0.048) = XNUMX, ns).

Razprava

Nove slike prizorišč so povečale odzive nagradne igre, ki so jih sprožili poznejši in nepovezani nagrajevalni dogodki (napovedovanje abstraktnih znakov in podelitev nagrad). Po pričakovanjih so nove slike aktivirale tudi hipokampus. Te ugotovitve dajejo prvi dokaz, po našem vedenju, za fiziološko napoved, da naj bi aktivacija hipokampala, ki je povezana z novostjo, imela kontekstualno večji učinek na predelavo nagrad v ventralnem striatumu (Lisman in Grace, 2005; Bunzeck in Duzel, 2006).

Zaradi lastnosti signala BOLD je časovna bližina napovedne napovedi in napovedi izidov onemogočila oceno učinkov novosti na te dogodke posebej. Raje smo obravnavali zaporedje iztočnice in izida kot sestavljen dogodek in ugotovili, da je učinek novosti na predelavo nagrad različen kot odvisnost od verjetnosti nagrad. Izboljšanje je bilo opaziti le, če je bila verjetnost predvidene nagrade nizka (0 ali 0.4) in odsotna zaradi velike verjetnosti nagrajevanja (0.8) (Slika 2C). Pomembno je opozoriti, da takšnega vzorca rezultatov ni mogoče razložiti z neodvisnimi učinki novosti in nagrad v isti regiji. BOLD učinki, ki jih povzročajo dve funkcionalno ločeni, vendar prostorsko prekrivajoči se nevronski populaciji, bi bili dodatki ne glede na verjetnost nagrajevanja in bi tako povzročili novost tudi v verjetnostnem stanju 0.8. Zato ti vplivi novosti, ki so odvisni od verjetnosti, na predelavo nagrajevanja nasprotujejo možnosti, da odražajo okužbo z BOLD odzivi, ki jih sprožijo novi dražljaji. Ugotovitve kažejo, da je kontekstualna novost sama po sebi povečala predelavo nagrad, čeprav le v pogojih z majhno verjetnostjo.

Kot je razloženo zgoraj, nismo mogli razdeliti BOLD odgovorov med pričakovanjem nagrade (napotki) in oddajo nagrade (izidi). Novost je lahko selektivno povečala predelavo nereprejemljivih rezultatov (ni zmagovitih preizkušenj). To bi bilo skladno z dejstvom, da pri preskušanjih z veliko verjetnostjo nagrajevanja nismo opazili nobenega bistvenega učinka novosti, ker je 80% teh preskusov povzročilo oddajo nagrade. Novost je morda vplivala na pričakovanje nagrade za odzive, ki so z nizko verjetnostjo napovedovali izplačilo nagrad (npr. 0 in 0.4). V obeh primerih je kontekstualna novost povečala možgansko zastopanost za tiste dogodke, ki so bili objektivno manj koristni. Poleg tega je verjetno, da pomanjkanje novosti modulacije nagradnih signalov v pogojih z veliko verjetnostjo ne bo posledica zgornje meje pri obdelavi nagrad. Prejšnje delo je pokazalo, da se odzivi, povezani z nagrajevanjem, v človeškem striatumu prilagodljivo prilagodijo v različnih okoliščinah, kar povzroči signal, ki predstavlja, ali je izid ugoden ali neugoden v določenem okolju (Nieuwenhuis et al. 2004). Tako je mogoče pričakovati, da bi morali biti odzivi na nagrade tudi pod pogojem, da se lahko doda bonus za novost pod pogoji velike verjetnosti nagrajevanja.

Ugotovljeno je, da možgani primatov spoznajo vrednost različnih dražljajev, povezanih z nagrado, v klasičnih poskusih kondicioniranja, merjeno s povečanim pričakovanjem izida (npr. Povečano lizanje). V pričujočem poskusu smo izmerili reakcijske čase med fazo kondicioniranja, vendar nismo našli razlik med različnimi stopnjami napovedne moči. Glede na enostavnost naloge in hitrost, s katero so se udeleženci odzvali (<375 ms za vse pogoje), je to pomanjkanje diferencialnega odziva lahko posledica zgornjega učinka. Kljub pomanjkanju objektivnega vedenjskega ukrepa za pogojevanje je bila uspešna uporaba te vrste v prejšnjih študijah (npr O'Doherty et al., 2003) predlaga, da subjekti še vedno oblikujejo povezavo med namigi in različnimi verjetnostmi izročitve nagrad.

V prejšnjem delu so bili nagradni signali v striatumu povezani z različnimi lastnostmi, ki so povezane z nagrajevanjem, tako pri ljudeh kot pri primatih, razen človeka, vključno z verjetnostjo (Preuschoff in sod., 2006; Tobler et al., 2008), velikost (Knutson et al., 2005), negotovost (Preuschoff in sod., 2006) in vrednost dejanja (Samejima et al., 2005). Ta raznolikost spremenljivk, povezanih z nagrajevanjem, izražena v striatumu, se dobro ujema s svojo vlogo limbičnega / senzimotornega vmesnika s kritično vlogo pri organizaciji ciljno usmerjenega vedenja (Wickens et al., 2007). Tako SN / VTA kot striatum, eno od glavnih projekcijskih mest dopaminskega sistema srednjega možganov, se prav tako odzivata na napovedne nagrade in nagrade v klasičnih kondicijskih paradigmah (npr. (Delgado et al., 2000; Knutson et al., 2000; Fiorillo et al., 2003; Knutson et al., 2005; Tobler et al., 2005; Wittmann in sod., 2005; D'Ardenne et al., 2008). Glede na več računskih perspektiv, prenos dopamina, ki izvira iz SN / VTA, uči striatum o vrednosti pogojenih dražljajev prek signala napake napovedi (Schultz et al., 1997).

Čeprav v klasičnih študijah kondicioniranja reprezentacije za nagrajevanje in ne nagrajevanje, izražene v striatumu, nimajo vedno očitnih vedenjskih posledic (O'Doherty et al., 2003; den Ouden in sod., 2009), raziskave fMRI sistematično kažejo, da spremembe v strijnem BOLD aktivnosti korelirajo z napovednimi napakami, povezanimi z vrednostjo možnosti izbire, za katero so značilni računski modeli, ki ustrezajo vedenjskim podatkom (O'Doherty et al., 2004; Pessiglione et al., 2006). Strijalne predstavitve vrednosti države, ki niso povezane z dejanjem, so lahko povezane s signali razpoložljivosti nagrad, ki so prevedeni v pripravljalne odzive, na primer pristop ali poživljajoči učinki, kot se kažejo pri pavloviano-instrumentalnem prenosu (PIT) (Cardinal et al., 2002; Talmi et al., 2008). Naši podatki kažejo, da novost modulira takšne reprezentativne vrednosti s povečanjem pričakovane pričakovane nagrade ali odzivom na rezultate, ki niso nagrajeni. Posledica te interakcije med novostjo in nagrado je lahko ustvarjanje brezpogojnih pripravljalnih odzivov. V resničnem svetu bi takšni odzivi privedli do boljšega pristopa, ko se novost poistoveti z iztočnico (Wittmann in sod., 2008) ali naključno raziskovanje okolja, ko je odkrita novost, ki pa ni povezana z določeno iztočnico, kot je opaženo v literaturi o živalih (Kljuke in kalive, 1994). Ta pogled je skladen tudi z vplivnimi računskimi modeli (Kakade in Dayan, 2002).

Ena kritičnih struktur, ki je verjetno vključena v kontekstualno izboljšane odzive nagrad v striatumu, je hipokampus. Kot v prejšnjih raziskavah (Tulving et al., 1996; Strange et al., 1999; Bunzeck in Duzel, 2006; Wittmann in sod., 2007) pokažemo, da je kontekstualna novost aktivirala hipokampus močneje kot domačnost. Glede na njegove močne (posredne) projekcije na SN / VTA predlagamo, da je ta struktura verjetno vir novosti za dopaminergični sistem srednjega mozga (Lisman in Grace, 2005; Bunzeck in Duzel, 2006). Dopaminergični srednji možgan dobiva tudi prispevke iz drugih možganskih področij, kot je predfrontalna skorja, ki bi mu lahko prenašala tudi novosti (Fields et al., 2007). Glede na dosedanje dokaze pa smatramo, da je hipokampus najverjetnejši kandidat za vožnjo z novostjo povezano razkužitev dopaminskih nevronov srednjega možganov, ki bi v okviru novosti pojasnila povečanje strijatalnih nagradnih signalov. Po drugi strani pa je verjetno odvisnost od zmernosti efekta kontekstualne novosti izvirala iz predfrontalne skorje (PFC). Fiziološke študije kažejo, da povečanje pogona PFC na nevrone SN / VTA povečuje dopaminergično modulacijo samo PFC regij, ne pa dopaminergičnega vnosa v ventralni striatum (Margolis in sod., 2006). S takšnim mehanizmom bi lahko PFC uredil verjetnostno odvisne kontekstualne učinke novosti na SN / VTA in ventralno strijčno zastopanost.

Za zaključek sedanji rezultati kažejo, da kontekstualna novost povečuje predelavo nagrad v striatumu kot odgovor na nepovezane naloge in rezultate. Te ugotovitve so združljive s napovedmi polisinaptičnega modela poti (Lisman in Grace, 2005), v katerih hipokampalni novosti-signali zagotavljajo mehanizem za kontekstualno regulacijo pripisovanja strmosti nepovezanim dogodkom.

Dodatni material

Priznanja

Seznam referenc