Modéliser la prise de décision chez les souris : une nouvelle approche

Les chercheurs étudient comment les animaux prennent des décisions basées sur ce qu'ils voient. Des études précédentes montrent que les animaux passent souvent d'une façon de décider à une autre pendant les tâches. Cependant, on ne sait toujours pas ce qui provoque ces changements dans les stratégies de prise de décision.

Une méthode utilisée pour étudier ça s'appelle les Modèles de Markov Cachés (HMM). Ces modèles aident les scientifiques à comprendre un comportement qui change selon des états cachés. Un type spécial de HMM, associé à un autre modèle appelé Modèle Linéaire Généralisé (GLM), aide à analyser les données de décision en identifiant différents états internes qui guident comment un animal fait des choix.

Les recherches passées utilisant des HMM misaient souvent sur des schémas fixes lorsque les animaux changeaient de stratégie, ce qui limitait la compréhension des facteurs derrière ces changements. Cette étude vise à créer un nouveau modèle qui suit comment les animaux changent de stratégie au fil du temps, permettant une meilleure compréhension des influences sur leurs décisions.

On introduit un modèle qui inclut deux types de GLM : un pour les observations (comment l'animal choisit) et un pour les transitions (comment l'animal passe d'une stratégie de décision à l'autre). En appliquant ce modèle à des données d'un expériment où des souris devaient faire des décisions perceptives, on espère révéler les facteurs qui poussent aux changements dans la prise de décision.

#Comprendre la Prise de Décision chez les Animaux

La prise de décision est cruciale pour les animaux lorsqu'ils interagissent avec leur environnement. Les animaux doivent interpréter les informations sensorielles et faire des choix basés là-dessus. Ce processus est complexe, car différents facteurs peuvent influencer les décisions.

Par exemple, dans une tâche où une souris doit déterminer la direction d'un signal visuel, plein d'éléments peuvent affecter son choix. Ça inclut la force du signal visuel, les choix précédents de la souris, et les résultats de ces choix (s'ils ont eu une récompense ou pas). Chacun de ces facteurs peut changer la manière dont la souris traite l'information et finalement prend une décision.

Dans cette étude, on se concentre sur comment les souris ajustent leurs stratégies de prise de décision, notamment en réponse aux changements dans les signaux visuels qu'elles rencontrent pendant la tâche.

#Le Cadre du Modèle

Pour analyser le processus de prise de décision, on a développé un modèle appelé GLM-HMM. Ce modèle est basé sur deux composants principaux :

1. Observation GLM (GLM-O) : Cette partie du modèle évalue comment différents facteurs, comme la force du signal visuel, influencent la décision de la souris de tourner à gauche ou à droite.

2. Transition GLM (GLM-T) : Ce composant se concentre sur la façon dont la souris change entre différentes stratégies de prise de décision au fil du temps.

En combinant ces deux composants, notre modèle capture non seulement les choix de la souris mais aussi la dynamique sous-jacente qui pousse aux changements dans son approche de prise de décision.

#Application du Modèle

On a appliqué notre modèle à des données collectées de souris qui participaient à une tâche de prise de décision perceptuelle. Dans cette tâche, les souris devaient identifier la direction d'un signal visuel sur un écran et ensuite indiquer leur choix en tournant une roue.

Le design de l'expérience incluait à la fois des essais biaisés et non-biaisés. Pendant les essais non-biaisés, la souris avait des chances égales de voir le signal visuel à gauche ou à droite. Cependant, lors des essais biaisés, un côté était favorisé (soit 80% à gauche et 20% à droite, ou vice versa). Cette configuration nous a permis d'observer comment les souris adaptaient leurs stratégies en fonction des probabilités changeantes de présentation des stimuli.

Pendant notre analyse, on a comparé différentes configurations du GLM-HMM, testant des modèles avec divers nombres d'états pour trouver celui qui correspondait le mieux aux données. On a utilisé une technique appelée validation croisée pour s'assurer que les résultats de notre modèle étaient solides.

#Résultats du Modèle

L'analyse a révélé que le GLM-HMM à quatre états surpassait des modèles plus simples, indiquant que les souris utilisaient effectivement plusieurs stratégies lors de la prise de décision. Les quatre états distincts de notre modèle englobaient différentes stratégies de prise de décision, classées comme "Engagé-G", "Engagé-D", "Biaisé-G" et "Biaisé-D".

1. Engagé-G : Représente un état où la souris est concentrée et pèse lourdement le stimulus, montrant un léger biais à gauche.

2. Engagé-D : Semblable à l'état Engagé-G, mais avec un biais à droite.

3. Biaisé-G : Un état caractérisé par un fort biais à gauche avec moins d'accent sur le stimulus.

4. Biaisé-D : L'opposé de Biaisé-G, avec un fort biais à droite.

Ces états sont le résultat de l'interaction de divers facteurs, comme la force du signal visuel et les choix passés de l'animal. Le modèle a montré que les souris changeaient fréquemment d'état en fonction du contexte et de leurs expériences antérieures pendant la tâche.

#Perspectives sur les Stratégies de Prise de Décision

En utilisant notre modèle, on a obtenu des informations sur la fréquence à laquelle les souris passaient d'une stratégie de prise de décision à une autre. L'analyse a montré que certains états, en particulier les états "Engagés", étaient plus fréquents pendant certains blocs d'essai, indiquant que les souris adaptaient leurs stratégies en fonction des biais présents dans les conditions de la tâche.

Étonnamment, les données ont aussi indiqué que les souris passaient beaucoup de temps dans les états biaisés, reflétant leur capacité à utiliser leurs expériences passées pour informer leurs choix actuels.

On a quantifié la dynamique des transitions, mesurant combien de temps les souris restaient dans chaque état avant de changer. Ces informations ont révélé que durant les états de haute performance, les souris avaient tendance à rester plus longtemps, suggérant une utilisation cohérente et concentrée de la stratégie. En revanche, dans des états moins engagés, les souris changeaient plus fréquemment, peut-être en cherchant de meilleures conditions de décision.

#Implications pour Comprendre le Comportement

Nos résultats suggèrent que l'utilisation du cadre GLM-HMM avec plusieurs états améliore considérablement la compréhension des processus de prise de décision chez les animaux. Cette approche offre une représentation plus riche de la façon dont différents facteurs s'assemblent pour influencer les choix.

De plus, la flexibilité de ce modèle lui permet de s'adapter à diverses conditions expérimentales, le rendant applicable dans d'autres domaines de recherche comportementale. Il pourrait potentiellement être utilisé pour explorer la prise de décision chez d'autres espèces ou dans des environnements différents, fournissant un outil complet pour étudier le comportement.

#Directions Futures

Bien que notre étude se soit concentrée sur un modèle à quatre états spécifique, les insights gagnés peuvent être bénéfiques pour la recherche future. Explorer différentes configurations du modèle pourrait révéler des motifs de comportement encore plus complexes. De plus, comparer le GLM-HMM avec d'autres approches de modélisation, comme les modèles hiérarchiques, pourrait donner lieu à de nouvelles perspectives sur la façon dont les animaux adaptent leurs stratégies de prise de décision.

Alors que les chercheurs continuent à affiner ces modèles, ils pourraient découvrir de nouvelles connexions entre l'activité neuronale et les comportements de décision, améliorant notre compréhension des processus biologiques sous-jacents.

En utilisant des techniques d'imagerie avancées, les scientifiques pourraient être en mesure d'observer comment des régions cérébrales spécifiques correspondent aux différents états identifiés dans notre modèle, ouvrant la voie à une recherche plus intégrée entre la science comportementale et les neurosciences.

#Conclusion

En résumé, notre recherche présente un nouveau cadre de modélisation pour analyser le comportement de prise de décision chez les animaux, en se concentrant particulièrement sur la façon dont ils s'adaptent aux stimuli changeants. En utilisant une approche GLM-HMM avec plusieurs états, on obtient une compréhension plus profonde de la complexité impliquée dans les processus de prise de décision.

La capacité d'identifier des stratégies de prise de décision distinctes et de suivre les transitions entre elles améliore significativement nos perspectives sur le comportement animal. Cela pose les bases pour une exploration plus poussée, tant dans cette tâche spécifique que dans un large éventail d'études comportementales. Les découvertes ouvrent la porte à de futures opportunités de recherche passionnantes qui pourraient combler le fossé entre le comportement animal et les mécanismes neuronaux qui le soutiennent.