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マウスが選択する方法:報酬と反復

研究によると、過去の行動がマウスの未来の選択に影響を与えることがわかった。

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ネズミ、選択、そして脳の洞ネズミ、選択、そして脳の洞基づいて決定する方法がわかった。研究によると、ネズミが過去の行動や報酬に
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学ぶことは、動物、特に人間が環境に適応する重要な部分なんだ。科学者たちは、さまざまな行動や報酬、過去の経験が未来の行動をどう形作るかを研究している。この分野で2つの重要なアイデアがあって、「効果の法則」と「運動の法則」だ。効果の法則は、報酬が伴う行動は繰り返されやすいって言ってて、運動の法則は、単に行動をすることで再びその行動が起こりやすくなるって言ってるんだ。たとえ報酬がなくてもね。

効果の法則

効果の法則は、心理学や神経科学で重要な概念なんだ。この理論は、過去の報酬が私たちの選択にどう影響するかを理解するための多くの研究やモデルにつながってる。研究者たちは、報酬が意思決定プロセスに与える影響を調べるために強化学習にインスパイアされた計算モデルをよく使う。研究によると、報酬を基にした学習に関わる脳の領域、特に前頭皮質が私たちの選択を導く重要な役割を果たしていることがわかってるんだ。

運動の法則

運動の法則はあまり知られていないけど、行動の別の側面を説明してる。それは、動物が報酬を受け取らなくても行動を繰り返すことを予測している。この行動は「持続化」と呼ばれ、さまざまな種やタスクで観察される。いくつかの研究者は、このタイプの行動を分析し予測するための計算モデルを開発している。

持続化の利点は完全には明らかではないけど、一つの考えは、行動を繰り返すことで認知プロセスが簡素化されたり、身体的な実行が楽になる可能性があるってことだ。研究によると、馴染みのある行動はしばしばより早く、より確実に行われるってわかってる。さらに、時間が限られているとき、動物は以前の選択を維持しやすいんだ。

持続化の神経メカニズムを探る

持続化への関心は高まっているけど、この行動に関与する脳の領域についてまだ学ぶべきことはたくさんある。重要な質問は、持続的な行動に関連する特定の脳の領域を特定することと、これらの領域が報酬に基づく意思決定に関与する領域とは別に作動するのかどうかということだ。

これらの質問を調査するために、研究者たちはマウスを使ったダイナミックな報酬学習タスクの実験を設計した。このタスクでは、選択は過去の報酬よりも過去の選択によって大きく影響されていた。この行動は持続化モデルと強い相関を示し、二次運動皮質がこれらの選択を導く重要な役割を果たしていることを示している。

実験の設定

実験では、マウスが選択に基づいて液体報酬を得るためにタスクを実行するセッティングに置かれた。彼らの行動は、選択を示すためにホイールを回すときに記録された。各トライアルでは、ある方向に回すことで報酬を得る確率が高く、他の方向では低くなっていた。正しい選択は何度かのトライアルの間、一貫しており、その後ランダムに切り替わった。

マウスは、報酬の確率に基づいて選択を予測する理想的な観察者モデルと比較して、しばしば最適でない行動を示した。正しい選択を切り替えた後、マウスは以前の正しい選択を理想的なモデルよりもずっと長く選び続ける傾向があった。

パフォーマンスと行動の分析

報酬を求める行動と持続化の相互作用を分析するために、研究者たちは過去の行動や報酬に基づいて選択を予測するためにトライアル履歴回帰モデルを使用した。このモデルは、持続化の影響が報酬を求めることよりも大きいことを強調した。この発見は、マウスが過去の選択に強く影響されていることを示している。

研究者たちは、選択を繰り返すと応答時間が速くなることも発見した。例えば、マウスが同じ行動を繰り返したトライアルでは、選択を切り替えたトライアルに比べて応答時間が短かった。このパターンは、持続化が迅速な意思決定に貢献していることを示している。

神経活動の理解

基礎的な神経メカニズムを理解するために、研究者たちはマウスがタスクを実行している間のさまざまな脳領域の神経活動を記録した。彼らは、マウスが選択をする前の固定期間中に二次運動皮質のニューロンが特に活発であることを発見した。この活動は、今後の選択を予測することと関連していた。

さらに、研究は、選択をする前の固定期間中に神経活動が未来の選択を確実に予測できる唯一の領域が二次運動皮質であることを示した。他の脳の領域はこの重要な相関を示さなかったことで、選択予測における二次運動皮質の独自の役割が浮き彫りになった。

神経活動の因果効果

二次運動皮質の役割をさらに調査するために、研究者たちは特定のトライアル中にこの領域を抑制するためにオプトジェネティクス技術を適用した。この領域を選択期間中に非活性化すると、マウスの選択の正確さと以前の選択を繰り返す傾向が両方とも低下した。しかし、内側前頭前皮質を抑制しても同じ効果は得られず、二次運動皮質が持続的行動を促進するのに不可欠であることを示唆している。

興味深いことに、二次運動皮質が非活性化されたとき、マウスはトライアル中の応答に時間がかかるようになった。彼らは選択をすることはできたけど、決定に至るまでの時間が増加した。この遅れは、二次運動皮質が選択を導くだけでなく、これらの選択を迅速に実行するのを可能にする重要な役割を果たしていることを示唆している。

報酬学習の役割

二次運動皮質とは対照的に、内側前頭前皮質は報酬学習に関与しているようだった。この領域を結果の期間中に非活性化すると、タスクのブロックスイッチに関連する学習速度が遅くなった。この発見は、二つの脳領域の間に明確な機能の違いがあることを示した: 二次運動皮質は主に持続的な選択を導き、内側前頭前皮質は報酬に基づく学習を管理しているんだ。

結論

全体的に、この研究は学習と意思決定の複雑さに光を当てている。二次運動皮質は持続的行動を強化する重要な役割を果たし、より早い応答を可能にし、過去の行動に基づいて未来の選択に影響を与えている。一方、内側前頭前皮質の報酬理解における役割は、学習の異なる側面における異なる脳領域の重要性を強調している。

さらなる知識を進めるためには、これらのプロセスに関与する追加の領域やメカニズムを探ることが重要で、特にそれらが動物の行動や意思決定を形作るためにどう相互作用するのかを理解する必要があるんだ。

オリジナルソース

タイトル: Dorsal prefrontal cortex drives perseverative behavior in mice

概要: Perseveration - repeating one choice when others would generate larger rewards - is a common behavior, but neither its purpose nor neuronal mechanisms are understood. Here we demonstrate a neural correlate and causal role of dorsal prefrontal cortex (area MOs) in perseveration in mice performing a dynamic reward learning task. An auditory go cue signaled mice to turn a wheel either left or right, with the reward probability of each action switching in blocks. Mice perseverated, gaining suboptimal reward, but were faster when making repeated choices. Neuropixels recordings found neurons whose activity correlated with perseveration and predicted rapid reaction times, almost exclusively in MOs. Optogenetically inhibiting MOs reduced perseveration and slowed reaction times. In contrast, inactivating medial prefrontal cortex at choice time did not have any effect but impaired learning if delivered after reward delivery. In this task, therefore, MOs encodes a perseverative decision variable, and is necessary for mediating the effect of this decision variable on choice and reaction time.

著者: Kenneth D Harris, A. Lebedeva, Y. Wang, L. Funnell, B. Terry, J. Oh, K. Miller

最終更新: 2024-05-04 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.02.592241

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.02.592241.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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