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脳幹-中脳神経回路による報酬予測誤差生成機構の解析

脑干-中脑神经回路奖励预测误差产生机制分析

基本信息

批准号：
18020019
负责人：
小林康
金额：
$ 3.65万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18020019/
关键词：
monkey learning midbrain dopamine saccade motivation サッケード強化学習サル

项目摘要

中脳の黒質緻密部や腹側被蓋野のドーパミン細胞(DAcel1)は報酬との連合で学習された手がかり刺激や報酬に対してphasicなバースト応答をすることによって大脳基底核などに報酬予測誤差(報酬に対する予測と現実に得られた報酬の差)を送り,「強化学習におけるシナプス可塑性を制御していると考えられている.Dacellにおいて報酬予測誤差がどうやって計算されるかということは強化学習機構を解明する上'で最も重要な問題の一つであると思われる.Dacellはドーパミン放出によるシナプス可塑性の制御という形で強化学習に重要な役割を果たしており,さまざまな部位から興奮性,抑制性入力を受けているが,それぞれの入力信号の性質が明らかにされていないために,いまだに報酬予測誤差の計算過程がわかっていない.脚橋被蓋核(PPTN)は脳幹のもっとも主要なアセチルコリン性細胞の核であり,古くから睡眠覚醒の調節,運動制御,注意や学習と関係が深いと考えられてきた.また,DAcel1に対してPPTNが最も強力な興奮性入力を供給していることからPPTNからの興奮性入力が,Dacellにおける報酬予測誤差信号の生成に重要な役割を果たしていることが示唆される.本研究ではサルに手がかり刺激で報酬量を予測させるような視覚誘導性サッカードを行わせ,その時のPPTNのニューロン活動を記録し,報酬予測誤差に対するPPTNのニューロン活動の寄与を調べた.報酬予測サッカード課題中のサルPPTNニューロンの活動を記録すると.PPTNの独立したニューロン群で1)報酬予測の度合いによって大きさが変わる,cue呈示から始まり,サッカード運動あるいは報酬時まで続く持続的応答2)報酬予測の度合いに無関係で一時的な報酬に対する直接の反応がみられるという実験結果が得られた。

DAcel1 is a cell in the ventral tegmental field of the central substantia nigra. It is a cell in the ventral tegmental field of the central substantia nigra. It is a cell in the basal ganglia of the central substantia nigra.(Salary forecast and salary difference)"Reinforcement learning is the most important problem in the study of salary prediction error. Dacell is the most important problem in the study of reinforcement learning mechanism. The calculation process of compensation prediction error is different from that of excitation and inhibition. PPTN is the nucleus of sexual cells that regulate sleep and wake up, exercise control, attention and learning. Dacell 1 is the most powerful excitation input for PPTN, and Dacell 1 is the most powerful excitation input for PPTN. The excitation input for PPTN is the most powerful excitation input for PPTN. This study focuses on the prediction of compensation, the observation of the induced behavior, the recording of PPTN activity, and the adjustment of compensation prediction error. PPTN activities recorded in the compensation forecasting project are independent of PPTN groups. 1) Compensation forecasting degree integration is a large change in the presentation of the results. 2) Compensation forecasting degree integration is unrelated to the compensation time.