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Risiko und Belohnung: Einblicke aus Rattenstudien

Forschung zeigt, wie Ratten Entscheidungen treffen, die mit Risiko und Belohnung verbunden sind.

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Inhaltsverzeichnis

Gute Entscheidungen zu treffen bedeutet oft, die Risiken und Belohnungen verschiedener Optionen abzuwägen. Manchmal kann das Streben nach Belohnungen zu riskanten Entscheidungen führen, die vielleicht nicht die besten für uns sind. Einige Leute sind von Natur aus risikobereiter, was zu Problemen wie Substanzmissbrauch oder anderen psychischen Problemen führen kann. Um diesen Menschen zu helfen, müssen wir verstehen, wie das Gehirn Risiko und Entscheidungsfindung verarbeitet.

Eine Möglichkeit, riskante Entscheidungen zu studieren, ist eine Aufgabe namens Risky Decision-Making Task (RDT). Diese Aufgabe untersucht, wie Tiere, wie Ratten, zwischen kleineren, sicheren Belohnungen und grösseren, riskanteren Belohnungen wählen, die mit einer Strafe verbunden sein können. Die RDT hilft Forschern zu sehen, wie verschiedene Ratten auf Risiken reagieren, ähnlich wie Menschen.

Risikopräferenzen bei Ratten

In Experimenten mit der RDT haben die Forscher herausgefunden, dass Ratten eine Reihe von Präferenzen hinsichtlich Risiko zeigen. Einige Ratten riskieren lieber grössere Belohnungen, während andere sicherere Optionen bevorzugen. Interessanterweise zeigen Ratten, die Risiko bevorzugen, Verhaltensweisen, die Menschen mit Substanzgebrauchsstörungen ähnlich sind, was auf einen möglichen Zusammenhang zwischen Risikoverhalten und Sucht hindeutet.

Ratten, die riskante Entscheidungen bevorzugen, unterscheiden sich vielleicht nicht stark von der allgemeinen Bevölkerung in Eigenschaften wie Schmerzempfindlichkeit oder Motivation. Sie neigen jedoch dazu, riskanteres Verhalten zu zeigen, wie zum Beispiel selbstverabreichten Kokain oder starkes Reagieren auf Hinweise, die Belohnungen vorhersagen. Das Verständnis des Verhaltens dieser risikobegeisterten Ratten kann den Forschern helfen, mehr über die Gehirnprozesse zu lernen, die in Entscheidungsfindung und Sucht involviert sind.

Kognitive Karten in der Entscheidungsfindung

Bei der Entscheidungsfindung verlässt sich das Gehirn auf interne „Karten“, die den Individuen helfen, ihre Umgebung und die möglichen Ergebnisse ihres Handelns zu verstehen. Diese kognitiven Karten geben einen mentalen Überblick darüber, was basierend auf früheren Erfahrungen passieren könnte. Ein Bereich des Gehirns, der laterale orbitofrontale Kortex (lOFC), spielt eine entscheidende Rolle bei der Erstellung und Nutzung dieser Karten.

Forschungen legen nahe, dass der lOFC an Entscheidungsprozessen im Zusammenhang mit Risiko beteiligt ist. Wenn die Aktivität im lOFC gestört ist, zeigen Ratten Veränderungen in ihrer Entscheidungsfindung, insbesondere in riskanten Situationen. Das deutet darauf hin, dass der lOFC helfen könnte, Handlungs- und Ergebnisbeziehungen darzustellen und bei der Bewertung potenzieller Risiken und Belohnungen zu unterstützen.

Stufen der Entscheidungsfindung

Entscheidungsfindung ist kein geradliniger Prozess; sie beinhaltet mehrere Phasen. In der RDT haben die Forscher den Entscheidungsprozess in drei Hauptteile unterteilt: Überlegung, Auswahl der Handlung und Vorwegnahme.

  1. Überlegung: Das ist die Zeit, bevor eine Wahl getroffen wird. In dieser Phase denkt das Tier über mögliche Handlungen und deren Ergebnisse nach. Es geht darum, Vorhersagen basierend auf der aktuellen Umgebung zu generieren und das Risiko sowie die Belohnung verschiedener Optionen zu schätzen.

  2. Auswahl der Handlung: Nachdem die Optionen betrachtet wurden, trifft die Ratte eine Wahl. Dieser Teil umfasst den Moment kurz bevor eine Ratte eine Entscheidung trifft.

  3. Vorwegnahme: Nach der Wahl wartet die Ratte auf das Ergebnis, sei es eine Belohnung oder eine Bestrafung. Diese Phase beinhaltet die Integration der Erwartungen bezüglich des Ergebnisses in zukünftige Entscheidungsfindungen.

Durch das Studieren, wie der lOFC in diesen verschiedenen Phasen involviert ist, können die Forscher Einblicke gewinnen, wie das Gehirn Risiko, Belohnung und Entscheidungsfindung verarbeitet.

Untersuchung des lOFC

Die Forscher schauten sich speziell an, wie der lOFC Informationen über Risiko und Belohnung während der RDT verarbeitet. Sie taten dies, indem sie die elektrische Aktivität im lOFC von Ratten in verschiedenen Phasen der Entscheidungsfindung massen. Eine grosse Anzahl von Neuronen im lOFC wurde aufgezeichnet, sodass die Forscher sehen konnten, wie diese Neuronen reagierten, als die Ratten Entscheidungen trafen.

Die Aktivität dieser Neuronen wurde beeinflusst durch die Frage, ob die Ratten Risiken bewerteten oder Belohnungen einschätzten. Die Forscher fanden heraus, dass der lOFC eine erhöhte Aktivität zeigt, wenn Risiko vorhanden ist, was darauf hinweist, dass er eine Schlüsselrolle dabei spielt, potenzielle Gefahren zu erkennen und darauf zu reagieren. Darüber hinaus deutete die Forschung darauf hin, dass der lOFC möglicherweise auch widerspiegelt, wie bereit eine Ratte ist, Belohnungen trotz Risiken zu verfolgen.

Leistung beim Risky Decision-Making Task

In der RDT wurden Ratten trainiert, zwischen kleinen, sicheren Belohnungen und grösseren Belohnungen zu wählen, die mit der Gefahr eines Stromschlags verbunden waren. Dabei wurde beobachtet, dass die Ratten bei steigendem Risiko weniger wahrscheinlich die grosse Belohnung wählten, was den Einfluss von Risiko auf die Entscheidungsfindung zeigt.

Die Art und Weise, wie Ratten ihre Entscheidungen trafen, variierte stark und bestätigte, dass verschiedene Individuen unterschiedliche Präferenzen für Risiko haben. Die Forscher fanden zudem heraus, dass die Zeit, die Ratten benötigten, um eine Wahl zu treffen, sich nicht veränderte, abhängig von der Risikopräsenz, was darauf hindeutet, dass ihr allgemeines Engagement für die Aufgabe unabhängig vom Risiko konstant blieb.

Neuronale Aktivität während der Entscheidungsfindung

Um besser zu verstehen, wie die neuronale Aktivität im lOFC mit riskanten Entscheidungen zusammenhängt, verwendeten die Forscher implantierte Elektroden, um zu überwachen, wie einzelne Neuronen ihre Feuerraten während der verschiedenen Phasen der RDT änderten. Eine signifikante Anzahl von Neuronen wurde während des Entscheidungsfindungsprozesses aktiviert oder unterdrückt, was das Engagement des lOFC in diesen kritischen Zeiträumen hervorhebt.

Während der Überlegung, als Ratten ihre Optionen bewerteten, zeigte der lOFC eine erhöhte Aktivität in Gegenwart von Risiko. Ähnlich spiegelten sich während der Auswahl der Handlung und der Vorwegnahme Änderungen in der Neuronalen Aktivität in der Gegenwart von Risiko wider, wobei mehr Neuronen aktiviert wurden im Vergleich zur Situation ohne Risiko.

Maschinelles Lernen und prädiktive Modelle

Um die Rolle der lOFC-Aktivität weiter zu bewerten, setzten die Forscher Techniken des maschinellen Lernens ein, um vorherzusagen, ob eine Ratte sich in einer riskanten oder sicheren Situation befand, basierend auf den aufgezeichneten neuronalen Daten. Die Modelle waren erfolgreich und erreichten ein hohes Mass an Genauigkeit in der Vorhersage des vorhandenen Risikos in der Umgebung und der darauffolgenden Entscheidungen der Ratten.

Interessanterweise schnitten die Modelle des maschinellen Lernens besser ab, wenn sie Informationen über frühere Versuche einbezogen. Das legt nahe, dass der lOFC nicht nur aktuelle Risiken verarbeitet, sondern auch frühere Erfahrungen nutzt, um Entscheidungsstrategien in Echtzeit anzupassen.

Individuelle Unterschiede in der Risikopräferenz

Die Studie zeigte bemerkenswerte individuelle Unterschiede darin, wie Ratten riskante Entscheidungen angingen. Einige Ratten zeigten eine starke Präferenz für riskante Optionen, während andere sicherere Entscheidungen bevorzugten. Diese Unterschiede spiegelten sich darin wider, wie der lOFC Informationen über Risiko und Belohnung kodierte.

Zum Beispiel zeigten risikoaverse Ratten eine signifikante neuronale Unterdrückung, wenn sie riskante Entscheidungen in Betracht zogen, während risikobegeisterte Ratten nicht das gleiche Mass an Differenzierung aufwiesen. Das impliziert, dass risikobegeisterte Ratten riskante Situationen möglicherweise anders verarbeiten, was zu einer höheren Wahrscheinlichkeit führt, riskante Entscheidungen zu treffen.

Belohnungsmagnitude und Entscheidungsfindung

Zusätzlich zum Risiko untersuchte die Studie auch, wie der lOFC Informationen über die Belohnungsmagnitude kodierte. Verschiedene Gruppen von Neuronen wurden aktiviert, je nachdem, ob die Ratten grosse oder kleine Belohnungen wählten. Diese neuronale Aktivität war entscheidend, um den Ratten zu helfen, während des Entscheidungsprozesses zwischen verschiedenen Belohnungsgrössen zu unterscheiden.

Allerdings schien die Kodierung der Belohnungsmagnitude nicht durch das Vorhandensein von Risiko beeinflusst zu werden. Stattdessen schien der lOFC Risiko und Belohnung unabhängig zu verarbeiten, was ein klareres Verständnis davon ermöglicht, wie das Gehirn verschiedene Aspekte einer Wahl bewertet.

Fazit

Die Ergebnisse dieser Forschung heben die komplexen Abläufe im Gehirn hervor, wenn es darum geht, Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen. Der lOFC spielt eine bedeutende Rolle bei der Verarbeitung von Risiko und Belohnung und fungiert als Knotenpunkt zur Integration von Informationen, die bei der Entscheidungsfindung helfen.

Indem wir verstehen, wie verschiedene Individuen Risiko angehen und wie ihre Gehirne auf verschiedene Reize reagieren, können Forscher Einblicke in die zugrunde liegenden Mechanismen der Entscheidungsfindung gewinnen. Dieses Wissen könnte entscheidend sein, um effektive Interventionen für Menschen zu entwickeln, die mit riskanten Verhaltensweisen kämpfen, einschliesslich Sucht und anderen psychischen Problemen.

Die Erforschung, wie der lOFC Risiko und Belohnung kodiert, zusammen mit den individuellen Unterschieden in den Präferenzen, bietet einen vielversprechenden Ansatz für zukünftige Forschung, die unser Verständnis menschlichen Verhaltens und der Entscheidungsfindungsprozesse verbessern kann.

Originalquelle

Titel: Lateral Orbitofrontal Cortex Encodes Presence of Risk and Subjective Risk Preference During Decision-Making

Zusammenfassung: Adaptive decision-making requires consideration of objective risks and rewards associated with each option, as well as subjective preference for risky/safe alternatives. Inaccurate risk/reward estimations can engender excessive risk-taking, a central trait in many psychiatric disorders. The lateral orbitofrontal cortex (lOFC) has been linked to many disorders associated with excessively risky behavior and is ideally situated to mediate risky decision-making. Here, we used single-unit electrophysiology to measure neuronal activity from lOFC of freely moving rats performing in a punishment-based risky decision-making task. Subjects chose between a small, safe reward and a large reward associated with either 0% or 50% risk of concurrent punishment. lOFC activity repeatedly encoded current risk in the environment throughout the decision-making sequence, signaling risk before, during, and after a choice. In addition, lOFC encoded reward magnitude, although this information was only evident during action selection. A Random Forest classifier successfully used neural data accurately to predict the risk of punishment in any given trial, and the ability to predict choice via lOFC activity differentiated between and risk-preferring and risk-averse rats. Finally, risk preferring subjects demonstrated reduced lOFC encoding of risk and increased encoding of reward magnitude. These findings suggest lOFC may serve as a central decision-making hub in which external, environmental information converges with internal, subjective information to guide decision-making in the face of punishment risk.

Autoren: Nicholas W Simon, D. Gabriel, F. Havugimana, A. Liley, I. Aguilar, M. Yeasin

Letzte Aktualisierung: 2024-04-09 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.08.588332

Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.08.588332.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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