巧みな予測性眼球運動を実現する意思決定の神経機構解明

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本研究の目的である，柔軟な意思決定とそれに基づく予測性眼球運動制御の脳内メカニズムの解明に向け，本年度では複数の意思決定パラメータを持つターゲットの脳内表現に焦点を当てた実験および解析手法の構築に取り組んだ。具体的には，さまざまな報酬確率と期待値との組み合わせから成るターゲットを用いた報酬依存的意思決定課題をマカクサルに行わせ，外側前頭領域に留置したECoG電極から課題中の皮質脳波電位を記録した。ターゲットの呈示から意思決定までの期間において，特にアルファ帯域未満（<13Hz）の周波数帯で顕著な活動が観察され，この活動は報酬確率と期待値の両方に関連した変調を示した。続いて，神経集団活動から特定のパラメータに関連する次元を抽出する次元削減アプローチであるdemixed principal component analysisをECoGデータに適用することで，前頭領域の神経振動のダイナミクスが個々の意思決定パラメータをどのように表現しているかを解読することを試みた。その結果，前頭領域の神経集団活動を報酬確率と期待値に関連する少数の成分に分解することに成功した。また，各意思決定パラメータに関する軸を線形分類器として構築したデコーダは，呈示されたターゲットが持つ個々のパラメータを十分な精度で分類することができた。以上の結果より，1つのターゲットに含まれる複数の意思決定パラメータが，外側前頭領域の低次元神経振動中で表現されていることが明らかとなった。