A Unified Framework for Dopamine Signals across Timescales.
A Unified Framework for Dopamine Signals across Timescales.
复制标题
跨时间尺度的多巴胺信号的统一框架。
DOI：
10.1016/j.cell.2020.11.013
复制
发表时间：
2020-12-10
期刊：
影响因子：
64.5
通讯作者：
Uchida N
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kim HR;Malik AN;Mikhael JG;Bech P;Tsutsui-Kimura I;Sun F;Zhang Y;Li Y;Watabe-Uchida M;Gershman SJ;Uchida N
中脑多巴胺神经元的快速时相活动被认为是奖赏预测误差(RPEs)的信号，类似于机器学习中使用的时差误差。然而，最近描述缓慢增加的多巴胺信号的研究转而提出，它们代表状态值，并独立于躯体尖峰活动而产生。在这里，我们开发了使用虚拟现实的实验范例，消除了RPE与价值观的歧义。我们检测了不同阶段的多巴胺回路活性，包括躯体尖峰、胞体和轴突的钙信号以及纹状体中的多巴胺浓度。我们的结果表明，斜波多巴胺信号与RPE一致，而不是值，这种斜波在所研究的所有阶段都可以观察到。递增的多巴胺信号可以由动态刺激驱动，这表明奖赏是逐渐接近的。我们对快速时相和缓慢变化的多巴胺信号提供了统一的计算理解：多巴胺神经元每时每刻都对值执行类似导数的计算。对经历虚拟现实隐形传态和速度操纵的小鼠的多巴胺回路活动和纹状体多巴胺浓度的检测表明，快速相变和缓慢变化的多巴胺信号都计算出瞬间的值变化。
Rapid phasic activity of midbrain dopamine neurons is thought to signal reward prediction errors (RPEs), resembling temporal difference errors used in machine learning. However, recent studies describing slowly increasing dopamine signals have instead proposed that they represent state values and arise independently from somatic spiking activity. Here, we developed experimental paradigms using virtual reality that disambiguate RPEs from values. We examined dopamine circuit activity at various stages including somatic spiking, calcium signals at soma and axons, and striatal dopamine concentrations. Our results demonstrate that ramping dopamine signals are consistent with RPEs rather than value, and this ramping is observed at all stages examined. Ramping dopamine signals can be driven by a dynamic stimulus that indicates a gradual approach to a reward. We provide a unified computational understanding of rapid phasic and slowly ramping dopamine signals: dopamine neurons perform a derivative-like computation over values on a moment-by-moment basis. Examination of dopamine circuit activity and striatal dopamine concentrations in mice experiencing virtual reality teleportation and speed manipulation reveals that both rapid phasic and slowly ramping dopamine signals compute changes in value on a moment-by-moment basis.
登录
查看更多内容
影响因子：
16.2
作者：
Aronov, Dmitriy;Tank, David W.
通讯作者：
Tank, David W.
神经元型特异性信号，用于腹侧对段区域的奖励和惩罚。
影响因子：
64.8
作者：
Cohen, Jeremiah Y.;Haesler, Sebastian;Vong, Linh;Lowell, Bradford B.;Uchida, Naoshige
通讯作者：
Uchida, Naoshige
影响因子：
2.9
作者：
Gershman, Samuel J.
通讯作者：
Gershman, Samuel J.
DOI：
10.1073/pnas.1517384113
发表时间：
2016-04-12
影响因子：
11.1
作者：
Brunton, Steven L.;Proctor, Joshua L.;Kutz, J. Nathan
通讯作者：
Kutz, J. Nathan
影响因子：
64.8
作者：
Engelhard, Ben;Finkelstein, Joel;Witten, Ilana B.
通讯作者：
Witten, Ilana B.