Kontekstga oid yangilanishlar Striatumda mukofotlash vakolatxonalari (2010)

Mark Guitart-Masip,^*,1,2 Nico Bunzeck,^*,1 Klaas E Stephan,^2,3 Raymond J Dolan,² va Tezcan Düzel^1,4

Mualliflik haqida ma'lumot ► Mualliflik huquqi va litsenziya haqida ma'lumot ►

O'tish:

mavhum

Kirish

Bazal ganglionlar o'zlarining dopaminerjik afferentlari bilan birgalikda turli xil xatti-harakatlarning mukofot qiymatlari haqida bilish uchun mexanizmni yaratadilar (Berridge va Robinson, 2003; Frank va uning hamkorlari, 2004; Pessiglione va boshq., 2006). Ushbu nuqtai nazardan qaraganda, fMRI tadkikotlari mukofoti va mukofot predmeti belgilari, striatumdagi miya faoliyatini (masalan,Delgado va boshq., 2000; Knutson va boshq., 2000; O'Doherty va boshq., 2003; O'Doherty va boshq., 2004) va midbrain (Aron va boshq., 2004; Wittmann va boshq., 2005). Ammo, midbrain dopaminergik tizimi maymunlarda nostandart bo'lmagan yangi ogohlantirishlarga ham javob beradi (Ljungberg va boshq., 1992) va odamlar (Bunzek va Düzel, 2006; Wittmann va boshq., 2007). Hisoblash nuqtai nazaridan, yangilikning o'ziga xosligi, mukofotni namoyish qilishni kuchaytiradigan va noma'lum, yangi tanlov variantini kashf etishga imkon beruvchi motivatsion signal sifatida qaralishi mumkin (Kakay va Dayan, 2002).

Yangilik va mukofotni keng tarqalgan neyron mexanizmlari bilan ishlashga qaramay, yangilik va mukofotlar o'rtasidagi o'zaro aloqani qo'llab-quvvatlovchi neyro substrat juda kam tushuniladi. Hayvonlarda tadqiqotlar hipokampal yangilik signallari, dopamin nöronlarının patlayarak otishni o'rganish faoliyatini ko'rsatishini nazorat qiladi. Burst otish, mukofot uchun kodlashtiradigan asosiy dopaminergik javob namunasi va ehtimol boshqa muhim voqealar hisobga olinsa, hippocampal yangilik signallarining mukofotni qayta ishlashni tartibga solish uchun potentsialiga ega ekanligiga ishonish uchun asosli sabablar mavjud (Lisman va Greys, 2005). Hipokampal yangilik signallari subikulum, ventral striatum va ventral pallidi orqali VTA ga o'tkaziladi, bu erda ular tonik samaradorlik holatini keltirib chiqaradigan jim dopamin neyronlarining tarqalishiga olib keladi (Lisman va Greys, 2005; Greys va Bunney, 1983). Eng muhimi shundaki, faqat tonik faol, lekin jim bo'lmagan dopamin neyronlari portlash rejimiga o'tadi va fosik javoblarni ko'rsatadi (Floresco va boshq., 2003). Shu tarzda, hipokamp bosimining yangiligi signallari fosik dopamin signallarini kuchaytirish va uzoq muddatli xotiraga yangi ma'lumotlarni kodlashni osonlashtiradi.

Yaqinda o'tkazilgan tadqiqotlar rag'batlantiruvchi yangilik striatal reward-prognozlash xatosiniWittmann va boshq., 2008), bu topilmaning mazmunli yangiliklari keyingi mukofotlash signallariga ta'sirni kuchaytiradigan fiziologik farazga ishora qilmaydi (Lisman va Greys, 2005). Buning sinovi innovatsiya darajasini mustaqil ravishda manipulyatsiya qilishni talab qiladi va mukofot (va tanish) mukofotdan oldingi vaqtinchalik kengaytirilgan kontekstlar kabi harakat qiladi. Biz mukofotni oldindan belgilab beruvchi takliflar taqdimotidan oldingi yangi rag'batni taqdim etib, yangilik nuqtai nazaridan mukofotni qayta ishlashning striatal modulatsiyasini ifodalashni tekshirdik. Bundan tashqari, biz ikkala omilni (yangilik va mukofot) mustaqil ravishda ishladik; bu bizga mos keladigan neyron tasniflarini ajratishga imkon berdi. Biz uchta fraktal tasvirlardan biriga ega bo'ldik. Bu mukofotni ma'lum bir ehtimoli (p = 0), kam (p = 0.4) va yuqori mukofot ehtimoli (p = 0.8) bilan mukofotlashni ta'minladi. Shunday qilib, bizning dizaynimiz, shuningdek, kontekstli yangiliklarning mukofotga ta'sir ko'rsatish ta'sirini mukofot olish ehtimoli ta'siridan ta'sirlanganligini tekshirishga imkon berdi. Sovg'ani qayta ishlash bo'yicha yangilikning ehtimollikdagi qaram ta'siri, yangilik va mukofotni qayta ishlash funktsional ravishda o'zaro ta'sir qilishni bashorat qilish uchun kuchli qo'llab-quvvatlaydi. Aksincha, mukofotlar bilan bog'liq bo'lgan miya faoliyati bilan bog'liq bo'lgan yangiliklarning ta'siri - ehtimollik va kattaligidan qat'i nazar, yangilik va mukofotlar miya hududlarini ulashib, ishlab neytral faoliyatni funktsional shovqinsiz ishlab chiqaradi.

Uskunalar va usullari

Mavzular

Tajribaga 16 kattalar katıldı (9 ayol va 7 erkak, 19-32 yosh oralig'i, o'rtacha 23.8, SD = 3.84 yil). Barcha sub'ektlar sog'lom, o'ng qo'lida bo'lgan va oddiy yoki normal tarzda tuzalib ketgan. Ishtirokchilarning hech biri nevrologik, psixiatrik yoki tibbiy kasalliklar tarixi yoki mavjud bo'lgan tibbiy muammolar haqida ma'lumot bermadi. Barcha tajribalar har bir fanning yozma roziligi bilan va mahalliy axloqiy me'yorlarga muvofiq amalga oshirildi (London, Buyuk Britaniya Universitet kolleji).

Eksperimental dizayn va vazifa

Vazifa 3 bosqichlarida bo'lindi. 1 bosqichida sub'ektlar 10 rasmlari to'plamlari bilan tanishtirildi (5 ichki, 5 outdoor). Har bir rasmga 10x uchun 1000 marta, 1750 ± 500s intervalgacha intervalli (ISI) berilgan. Mavzular ichki va tashqi makonini ularning o'ng indeksini va o'rta barmog'idan foydalanib ko'rsatishgan. 2 bosqichida 3 fraktal tasvirlar turli xil ehtimollar (0, 0.4 va 0.8) ostida, 10 pensning sovg'a seansida pul mukofoti bilan birlashtirildi. Har bir fraktal rasm 40 marta taqdim etildi. Har bir testda 3 fraktal tasvirlardan biri ekranda 750ms uchun taqdim etildi va sub'ektlar tugmachani bosib rag'batlantiruvchi taqdimotni aniqlashni ko'rsatdilar. Probabilistik natijalar (10 yoki 0 pens) 750ms ekranda boshqa 750ms uchun keyingi raqam sifatida taqdim etildi va sub'ektlar o'zlarining indeksi va o'rta barmog'idan foydalanib, biron-bir pulni qozonmoqchi yoki yo'qligini ko'rsatib berishdi. Sinovlar oralig'i (ITI) 1750 ± 500ms edi. Nihoyat, test bosqichida (bosqich 3) kontekstual yangilikning samaradorlik bilan bog'liq javoblarga ta'siri to'rtta o'n bir daqiqali sessiyada (Shakl 1). Bu erda 1000ms uchun rasm ko'rsatildi va sub'ektlar indeks va o'rta barmoqlari yordamida ichki / tashqi makonni ko'rsatdi. Sahnali rasm va keyingi fraktal tasvir ekranda ko'rsatilganda javoblar mumkin (jami 1750 milodiy). Tasvir 1 ("tanish rasmlar" deb ataladi) yoki boshqa hech qachon taqdim qilinmagan ("yangi tasvirlar" deb nomlangan) rasmlardan taniqli rasmlar to'plamidan olingan. 240-da har bir mavzuga yangi tasvirlar taqdim etildi. Shundan so'ng, 3 (2s (750) bosqichidan olingan (mukofotni prognozlash moslamasi deb ataladigan) dan olingan 10 fraktal tasvirlardan biri 0s uchun taqdim etildi (bu erda sub'ektlar javob bermasliklari kerak edi). Ikkinchi bosqichda bo'lgani kabi, 750ms da 750ms uchun probabilistik natijaga (2500 yoki 500 pens) taqdim etildi va ular o'zlarining indeksi va o'rta barmog'idan foydalanib pul yoki foydadan xoli emasligini ko'rsatdilar. Natijalar ekranda va keyingi intervyular vaqtida (jami 1750 ± 500 milodiy) ko'rsatilganda javob berilishi mumkin. ITI 20 ± 20ms bo'ldi. Har bir seans davomida har bir fraktal tasvirni 120 marta yangi rasmga va 3 marta taniqli tasvirdan keyin taqdim etildi, natijada sessiya uchun 20 sinovlar. Oltita sinov turini taqdim etish tartibi to'liq tasodifiy baholandi. Barcha uchta tajriba bosqichi MRI skanerida o'tkazildi, ammo BOLD ma'lumotlari faqat sinov fazasi (faz 10) davomida olingan. Mavzularga imkon qadar tez va imkon qadar to'g'ri javob berish va ularning daromadi £ £ 4ga to'lanishi haqida ko'rsatma berildi. Ishtirokchilarga har bir noto'g'ri javob uchun XNUMX pens chiqarilishi aytilgan edi - bu sudlovlar tahlildan chiqarildi. Jami daromad faqat XNUMXth blokining oxirida ekranda ko'rsatildi.

 

Shakl 1

Eksperimental dizayn

Barcha tasvirlar kulrang-o'lchovli bo'lib, 127ning o'rtacha kulrang qiymati va 75 ning standart og'ishlariga moslashtirildi. Sahnada hech kim inson yoki inson tana qismlari (yuzlar, shu jumladan) oldinga surati tasvirlangan. Stimuly ekranning markaziga prokladilar va ob'ektlar ularni fMRI skanerining boshli lentasida o'rnatilgan oyna tizimida tomosha qildilar.

fMRI ma'lumotlarni to'plash

fMRI 3-Tesla Siemens Allegra magnit-rezonansli skanerida (Siemens, Erlangen, Germaniya) echo planar ko'rish (EPI) bilan bajarilgan. Funktsional sessiyada 48 T2 * - qon oxygenatsiyasi darajasiga bog'liq (BOLD) kontrastli tovush (bo'yinbog'ini qoplaydigan) o'lchamlari (matritsa: 64 × 64; 48 obliksial eksenel chiziqlarda -30 ° oralig'idagi oraliqda eksa; makon o'lchamlari: 3 × 3 × 3 mm; TR = 2880 milodiy; TU = 30 milodiy). FMRI sotib olish protokoli inferior frontal va temporal o'pka hududlarida sezuvchanlik sababli BOLD hassosiyatni yo'qotishlarini kamaytirish uchun optimallashtirilgan (Weiskopf va boshq., 2006). Har bir mavzu uchun funktsional ma'lumotlar seans boshiga 224 jildni o'z ichiga olgan to'rtta ko'rish seansida olingan. Har bir seriyaning boshida oltita qo'shimcha hodisa barqaror holatni magnetizatsiyalash imkonini beradigan va keyinchalik tashlab yuborilgan. Har bir miyaning miyasida anatomik tasvirlar proton zichligi (PD), T3 va magnetizatsiyani uzatish (MT) ning 1mm formatida xaritada aks ettirish uchun multi-echo 1D FLASH yordamida to'plangan³ piksellar sonini (Weiskopf va Helms, 2008) va T1 vaznli inversiyalarni tiklash orqali tayyorlangan EPI (IR-EPI) sekanslari (kenglik o'lchamlari: 1 × 1 × 1 mm). Bundan tashqari, er-xotin echo FLASH tartibi (matritsaning hajmi = 64 × 64; 64 tilim; joy o'lchamlari = 3 × 3 × 3 mm; bo'shlik = 1 mm; qisqa TE = 10 milodiy uzun TE = 12.46 milodiy ; TR = 1020 milodiy) olingan EPI rasmlarini buzilish tuzatish uchunWeiskopf va boshq., 2006). "FieldMap toolbox" dan foydalanish (Hutton va uning hamkorlari, 2002) dala xaritalari qisqa va uzoq TE da olingan tasvirlar o'rtasidagi o'zgarishlar farqidan baholandi.

fMRI ma'lumotlarni tahlil qilish

Oldindan qayta ishlash Monreal nevrologiya institutiga (MNI) kosmik bo'shliqni joylashtirish va nihoyat 4mm Gauss yadrosi bilan yumshatishni o'z ichiga oladi. FMRI vaqt seriyali ma'lumotlari yuqori gradusli filtrlangan (kesish = 128 s) va AR (1) -model yordamida oqlangan. Har bir mavzu uchun vaqtli va dispersiyali teriblar bilan birlashtirilgan kanonik gemodinamik javob funksiyasini (HRF) qo'llash orqali statistika modeli hisoblandiFriston va boshq., 1998).

Bizning 2 × 3 protsessorli dizaynida alohida regressorlar sifatida modellangan 6 shartlari mavjud: 0 mukofot-ehtimoli bilan taniqli tasvir, 0.4 mukofot-ehtimoli bilan taniqli tasvir, reward-ehtimoli 0.8 bilan taniqli tasvir, mukofoti bilan yangi tasvir 0 - mukofot-ehtimoli bilan yangi tasvir - 0.4, reward-probability 0.8 bilan roman tasvir. Mukofot-prognozlash belgilarining vaqtinchalik yaqinligi (fraktal tasvir) va mukofot natijasi bu ikki hodisadan kelib chiqqan BOLD signallarini ajratish uchun muammo tug'diradi. Shuning uchun, biz har bir sinovni ikkalasini ham, natija ham taqdimotini o'z ichiga olgan mini-boxcar yordamida murakkab voqea sifatida modelldik. Ushbu texnik cheklov bizning faktoring tahlillari uchun yangilik emas va mukofot va mukofotni qayta ishlash va mukofot va yangiliklar ta'siri bilan birgalikda o'zaro munosabatlarga qaratilgan. Xato sinovlari qiziqishning regressori sifatida modellashtirildi. Qoldiq harakatlariga aloqador artefaktlarni qo'lga kiritish uchun qiziqishning regressorlari sifatida oltita shartnoma (uchta qattiq tananing tarjimasi va qayta aylantirish natijasida kelib chiqqan uchta aylanish) kiritildi. Mintaqaviy o'ziga xos vaziyatlar har bir mavzu va har bir holat uchun (birinchi darajali tahlil) lineer kontrastlarni qo'llash orqali sinovdan o'tkazildi. Olingan kontrastli tasvirlar ikkinchi darajali tasodifiy effektlar tahliliga kiritildi. Bu erda har bir holatning gemodinamik ta'siri 2 × 3 varyans tahlilini (ANOVA) tahlil qilish yo'li bilan baholandi (roman, tanish) va mukofotlash ehtimoli (0, 0.4, 0.8).

Biz tahlilimizni 3 anatomik tarzda aniqlangan hududlar (striatum, midbrain va hippocampus) bo'yicha baholaganmiz, bu erda yangilik va mukofotni qayta ishlash o'rtasidagi o'zaro munosabatlar oldingi tadqiqotlar asosida (Lisman va Greys, 2005; Wittmann va boshq., 2005; Bunzek va Düzel, 2006). To'liqlik uchun, biz ham miyamizning natijalarini qo'shimcha materiallarga etkazamiz. Har ikki striatum va hipokampus mintaqalari (ROI) Pick Atlas asboblar qutisi (Maldjian va boshq., 2003; Maldjian va boshq., 2004). Striatal ROI kaudat, kaudat tanasi va pusun boshini o'z ichiga olgan bo'lsa-da, hippocampal ROI amigdala va uning atrofidagi rinali korteksni chiqarib tashladi. Nihoyat, SN / VTA ROI qo'lda belgilangan, dastur MRIcro va guruh uchun o'rtacha MT rasm yordamida. MT-tasvirlarda SN / VTA atrofdagi tuzilmalardan yorug 'chiziq (Bunzek va Düzel, 2006). Primatlarda mukofotga javob beruvchi dopaminerjik neyronlar SN / VTA majmuasi bo'ylab tarqalib ketganligi va shuning uchun u subkompyuterlarga e'tibor bermasdan emas, balki butun SN / VTA kompleksining faolligini hisobga olish maqsadga muvofiqdirDüzel va uning hamkorlari, 2009). Buning uchun 3mm o'lchamlari³, mavjud eksperimentda qo'llanilgan SN / VTA kompleksining 20-25 voxellarini 350 to 400 mm hajmiga³.

natijalar

Xulq-atvori bilan sub'ektlar yopiq / ochiq-oydin kamsitish vazifasini bajarishda yuqori aniqlikni ko'rsatdi (o'rtacha rasmga tushish tezligi 97.1%, taniqli rasmlar uchun SD = 2.8%, o'rtacha xuruj darajasi 96.8%, yangi rasm uchun SD = 2.1%;₁₅(0.38%, SD = 97.8% yutuqlarga erishish uchun, o'rtacha hisoblash tezligi 2.3%, SD = 97.7% natijalar yo'qligi uchun); t₁₅= 0.03, ns). Mavzular yangi tasvirlar bilan tanishish uchun taniqli va yopiq rejimlarni tezroq tanqid qilmoqda (o'rtacha reaktsiya vaqti (RT) RT = 628.2 milodiy, SD = 77.3s, tanish rasmlar uchun o'rtacha RT = 673.8 milodiy, SD = 111 milodiy yangi rasmlar uchun;₁₅= 4.43, P = 0.0005). Yakuniy vaqtida (RT = 542ms, SD = 82.2 milodiy sinovlarga erishish uchun o'rtacha RT = 551 milodiy, SD = 69 milodiy natijalari bo'yicha hech qanday RT farqi yo'q edi;₁₅= 0.82, ns). Xuddi shu tarzda, konditsionerlik davrida 3 turli fraktal rasmlarni (0.8-ehtimolligi: RT = 370.1 milodiy, SD = 79 milodiy; 0.4-ehtimolligi: RT = 354.4, SD = 73.8ms; 0-ehtimolligi: RT = 372.2ms, SD = 79.3ms; F (1,12) = 0.045, ns). Oxirgi RT tahlillari ma'lumotlar yig'ish paytida texnik muammolar tufayli uchta sub'ektdan tashqariga chiqarildi.

FMRI ma'lumotlarini tahlil qilishda 2 × 3 ANOVA omillari (yangi, tanish) va mukofotlash ehtimoli (p = 0, p = 0.4, p = 0.8) yangilikning hipokampusdaShakl 2A) va ROI qidirish hajmi uchun FDR-tuzatilgan to'g'ri striatum. Mukofotning oddiy asosiy ta'siri ('p = 0.8> p = 0') chap SN / VTA kompleksida kuzatildi (Shakl 2B) va ikki tomonlama striatum (Shakl 2C). Qarang 1 stol barcha faol miya joylari uchun.

 

Shakl 2

fMRI natijalari

 

1 stol

fMRI natijalari

Biz investitsiyalar sarfining barcha qidirish hajmiga nisbatan bir nechta testlarni tuzatayotganda, biz yangilikni yoqtiramiz. Biroq, striatumda mukofotning asosiy ta'sirini ko'rsatadigan uchta tepalik voksellarining post-hoc tahlilini (t-test) amalga oshirishda biz innovatsiyani va uning mukofot bilan o'zaro ta'sirini topdik: bitta voxel, shuningdek, yangiliklar va yangilik xamkorlik munosabatlari, boshqa voxel esa yangilikning asosiy ta'sirini ko'rsatdi.

Ko'rsatilganidek rasm 2C (o'rtada), birinchi vokselda ([8 10 0]; mukofotning asosiy ta'siri F (2,30) = 8.12, P = 0.002; yangilikning asosiy ta'siri F (1,15) = 7.03, P = 0.02; yangilik × mukofotning o'zaro ta'siri F (2,30) = 3.29, P = 0.05) bu ta'sir 0.4 mukofot ehtimoli bo'lgan sinovlarga yuqori BOLD javoblari va undan oldin yangi rasm (post-hoc t-test: t (15) = 3.48) , P = 0.003). Ikkinchi vokselda (2C o'ngda) ([-10 14 2] mukofotning asosiy ta'siri F (2,30) = 13.13, P <0.001; yangilikning asosiy ta'siri F (1,15) = 9.19, P = 0.008; yo'q muhim o'zaro ta'sir F (2,30) = 1.85, ns) post-hoc t-testlar yana yangilikning asosiy ta'siri mukofotni etkazib berishning ikkita past ehtimoli (t (15) = da yangi va taniqli tasvirlar o'rtasidagi farqlarga asoslanganligini ko'rsatdi) 2.79, P = 0.014; va t (15) = 2.19, P = 0.045, ehtimollik uchun p = 0 va p = 0.4), (qarang rasm 2C). Aksincha, uchinchi voxel (2C mukofotning asosiy effekti [22 4 0], F (2,30) = 9.1, P = 0.001) yangilikning asosiy ta'siri (F (1,15) = 2.33, ns) yoki o'zaro ta'sirlar (F (2,30) = 1.54, ns).

O'rta miyada mukofot bilan bog'liq maksimal javoblarga ega bo'lgan voksel ([-8 -14 -8], F (2,30) = 12.19, P <0.001) ham yangilikning asosiy ta'siriga moyilligini ko'rsatdi (F (1,15 , 4.18) = 0.059, P = 2,30) muhim o'zaro ta'sir bo'lmagan taqdirda (F (0.048) = XNUMX, ns).

muhokama

Sahna tasvirlarining yangi qiyofalari kelgusi va unversitetsiz mukofotlanadigan hodisalar (mavhum nishonlarni taxmin qilish va mukofotni etkazib berish) bilan bog'liq bo'lgan striatal mukofotlarni oshiradi. Kutilganidek, yangi tasvirlar hippokampni ham faollashtirdi. Ushbu topilmalar bizning ma'lumotimizga ko'ra, yangilik bilan bog'liq hipokampal aktivizatsiya ventral striatumda mukofotni qayta ishlashga mazmunli ta'sir ko'rsatadigan ta'sir ko'rsatishi kerakligini fiziologik kiritish uchunLisman va Greys, 2005; Bunzek va Düzel, 2006).

BOLD signalining xususiyatlaridan kelib chiqqan holda, mukofot-prognozlash belgisining vaqtinchalik yaqinligi va natijalarni etkazib berish yangiliklarning ushbu hodisalarga ta'sirini alohida-alohida baholashga olib keldi. Aksincha, biz ketma-ketlikning natijasi ketma-ketligini kompleks voqea sifatida ko'rib chiqdik va mukofotni qayta ishlash bo'yicha yangiliklarning samarasi mukofotlar yuzaga kelishi ehtimoli vazifasi sifatida o'zgarib borganligini aniqladik. Faqat takomillashtirilgan mukofotning ehtimoli past bo'lgan (0 yoki 0.4) va yuqori mukofot ehtimoli uchun (0.8)Shakl 2C). Shuni ta'kidlash kerakki, ushbu natija naqadar yangicha mustaqilligi va mukofotning bir mintaqada mustaqil ta'siri bilan tushuntirilishi mumkin emas. BOLD effektlari ikkita funktsional, ammo kengaygan neyrolarning populyatsiyalari oqibatlaridan qat'i nazar, mukofot olish ehtimolidan qat'i nazar, qo'shimcha hissa qo'shadi va shu bilan birga 0.8 ehtimollik sharoitida ham yangilik ta'siriga olib keladi. Shu sababli, ushbu yangilikni mukofotni qayta ishlashga bog'liq bo'lgan qaramlik ta'sirlari yangi ogohlantirishlarning o'zlari tomonidan yaratilgan BOLD javoblari bilan ifloslanishni aks ettirish ehtimoliga qarshi turibdi. Aksincha, topilmalar, kontekstli yangilikning faqat past ehtimollik holatlarida bo'lsa ham, mukofotni qayta ishlash jarayonini oshirganligini ko'rsatadi.

Yuqorida aytib o'tilganidek, mukofotni kutish (mukofot) va mukofotni etkazish (natijalar) o'rtasidagi BOLD javoblarini ajratib bo'lmadi. Yangilik, natija bermaydigan natijalarni qayta ishlashni tanlagan holda oshirishi mumkin (yutuqlar yo'q). Bu biz yuqori baho ehtimoli bo'lgan sinovlarga hech qanday yangilik ta'sirini ko'rmaganligimiz bilan mos keladi, chunki bu sinovlarning 80% mukofoti yetkazib berilishiga olib keldi. Shu bilan bir qatorda, yangilik, past ehtimollik bilan (masalan, 0 va 0.4) bonuslarni yetkazib berishni taxmin qiladigan maslahatlar uchun mukofotni oldindan sezishga ta'sir ko'rsatishi mumkin. Har ikki holatda ham kontekstlilik yangiliklari ob'ektiv ravishda kamroq mukofotlanadigan voqealar uchun miya vakolatini kuchaytirdi. Bundan tashqari, yuqori ehtimoliy holatlarda mukofot signallarining yangilanishi modulyatsiyasining yo'qligi, mukofotni qayta ishlashda tavan ta'siridan kelib chiqishi mumkin emas. Avvalgi ish inson striatumidagi mukofot bilan bog'liq javoblar turli xil sharoitlarda moslashuvchan tarzda miqyoslanganligini ko'rsatdi va natijada muayyan sharoitda natija ijobiy yoki noqulay bo'lganligini bildiruvchi signal paydo bo'ldi (Nieuwenhuis va boshq. 2004). Shunday qilib, mukofotlar bilan bog'liq javoblar, yuqori mukofot ehtimoli sharoitida, yangilik bonusini taqdim etishga qodir bo'lishi kerak.

Dastlabki miya, natijani kutish (masalan, yalishning ko'payishi) bilan o'lchangan klassik konditsionerlik tajribalarida mukofot bilan birlashtirilgan turli xil ogohlantirishlarning qiymati haqida bilib oladi. Ushbu tajribada biz konditsionerlik bosqichida reaktsiya vaqtlarini o'lchadik, ammo bashoratli signal kuchlarining turli darajalarida farqlarni topmadik. Vazifaning soddaligi va sub'ektlarning javob berish tezligini hisobga olgan holda (barcha sharoitlar uchun <375 ms), bu differentsial javobning etishmasligi shift ta'siriga bog'liq bo'lishi mumkin. Konditsionerlik uchun xatti-harakatlarning ob'ektiv choralari yo'qligiga qaramay, ushbu tadqiqot turini avvalgi tadqiqotlarda muvaffaqiyatli ishlatish (masalan, masalan) O'Doherty va boshq., 2003) shuni ta'kidlaydiki, sub'ektlar hali ham takliflar va mukofotni etkazib berish ehtimoli o'rtasidagi aloqani shakllantirgan.

Avvalgi ishlarda striatumdagi mukofotlash signallari odamlarda va inson bo'lmagan primatlarda, jumladan, ehtimollik (Preuschoff va uning hamkorlari, 2006; Tobler va boshq., 2008), kattalik (Knutson va boshq., 2005), noaniqlik (Preuschoff va uning hamkorlari, 2006) va harakat qiymati (Samejima va boshq., 2005). Striatumda ifodalangan mukofot bilan bog'liq bo'lgan bu o'zgaruvchilardan farqli o'laroq, maqsadga yo'naltirilgan xatti-harakatlarni tashkil etishda muhim rol o'ynaydigan limbik / sensorimotor interfeys vazifasiga mos keladi (Wickens va boshq., 2007). O'rtacha miya dopamin tizimining asosiy proektsion saytlaridan biri bo'lgan SN / VTA va striatum ham klassik konditsion paradigmalarda (masalan,Delgado va boshq., 2000; Knutson va boshq., 2000; Fiorillo va boshq., 2003; Knutson va boshq., 2005; Tobler va boshq., 2005; Wittmann va boshq., 2005; D'Ardenne va boshq., 2008). Bir necha hisoblash nuqtai nazariga ko'ra, SN / VTA dan kelib chiquvchi dopamin transmissiyasi prognozli xato signallari orqali shartli stimullarning qiymatiga nisbatan striatomni o'rgatadiSchultz va boshq., 1997).

Klassik shamollatish ishlarida striatumda ifodalangan mukofotlar va mukofotlash vakolatlari doimo aniq xatti-harakatlar oqibatlariga ega emas (O'Doherty va boshq., 2003; dan Ouden va boshq., 2009), fMRI ishlari tizimli ravishda Striatal BOLD faoliyatidagi o'zgarishlar, tanlov variantlarining qiymati bilan bog'liq bashorat xatolar bilan bog'liqligini ko'rsatdi, chunki ular xatti-harakat ma'lumotlariga mos keluvchi hisoblash modellariO'Doherty va boshq., 2004; Pessiglione va boshq., 2006). Harakatlarga aloqador bo'lmagan striatal shtat-qiymatlar vakolatxonalari tayyorgarlik javoblariga tarjima qilingan mukofotlar mavjudligi signallari bilan bog'liq bo'lishi mumkin, masalan, PAVL-instrumental klasterdagi (PIT)Kardinal va boshq., 2002; Talmi va boshq., 2008). Bizning ma'lumotimiz shuni ko'rsatadiki, bunday yangilik-narx takliflari mukofotni kutish muddatini ko'paytirish yoki samarasiz natijalarga javob berish yo'li bilan tartibga soladi. Yangilik va mukofot o'rtasidagi ushbu hamkorlikning natijasi shubhasiz tayyorgarlik javoblarini yaratish bo'lishi mumkin. Haqiqiy dunyoda, bunday javoblar yangilikni ekran bilan aniqlanganda kengaytirilgan yondashuvga olib keladi (Wittmann va boshq., 2008) yoki yangilikni aniqlanganda, atrof muhitni tasodifiy o'rganish, ammo hayvon adabiyotida kuzatilgan muayyan belgilar bilan bog'liq emas (Kancalar va Kalivas, 1994). Ushbu nuqtai nazar, nufuzli hisoblash modellari bilan ham mos keladi (Kakay va Dayan, 2002).

Hipokampus striatumda kontekstually oshirilgan mukofot reaktsiyalarida ishtirok etishi mumkin bo'lgan tanqidiy strukturdir. Avvalgi tadqiqotlardagidek (Tulving va boshq., 1996; Strange va boshq., 1999; Bunzek va Düzel, 2006; Wittmann va boshq., 2007), biz kontekstli yangilik hippokampusni tanishdan ko'ra ko'proq faollashtirganini ko'rsatamiz. SN / VTA ga kuchli (bevosita) prognozlar berilganligi sababli biz ushbu strukturaning midbrain dopaminergik tizimiga yangilik belgisi bo'lishi mumkinligini tavsiya qilamiz (Lisman va Greys, 2005; Bunzek va Düzel, 2006). Dopaminerjik midbren, shuningdek, prefrontal korteks kabi boshqa miyadagi joylardan ham kirishni oladi, bu esa unga yangilik signallarini etkazib berishi mumkin (Maydonlar va boshqalar, 2007). Bugungi kunga kelib dalillarni hisobga olsak, biz hipokampni eng yangi nomzod deb hisoblaymiz va miya midyak dopamin neyronlarining yangilanishini yangi uslubda striatal mukofot signallarining kuchaytirilishini tushuntiradigan yangi yangilikni ishga solamiz. Boshqa tomondan, kontekstual yangilik ta'sirining o'zgaruvchanligi, o'z navbatida, prefrontal korteks (PFC) dan kelib chiqqan bo'lishi mumkin. Fiziologik tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, SN / VTA neyronlariga PFK yo'lini ko'paytirish PFK hududlarining faqat dopaminerjik modulyatsiyasini kuchaytiradi, lekin ventral striatumgaMargolis va boshq., 2006). Bunday mexanizm orqali PFK yangilikning SN / VTA va ventral striatal mukofoti-vakolati bo'yicha ehtimolga bog'liq bo'lgan tarkibiy ta'sirlarini tartibga keltirishi mumkin.

Xulosa qilish mumkinki, hozirgi natijalar, kontekstli yangilikning ilgari aloqalar va natijalarga javoban striatumda mukofotni qayta ishlash hajmini oshirib borishini namoyish etadi. Ushbu topilmalar polisingaptik yo'l modelining prognozlari bilan mos keladi (Lisman va Greys, 2005), unda hippocampal yangilik-signallari munosabatlarga aloqador bo'lmagan hodisalarga munosabatning kontekstual tartibga solish mexanizmini ta'minlaydi.

Qo'shimcha materiallar

Rahmatlar

Malumotlar ro'yxati