La persistance démêlée et dépendante du contexte facilite le codage des signaux de valeur dans le cerveau

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En 2019, des chercheurs de l’Université de Californie à San Diego ont découvert la zone du cerveau où les « décisions de valeur » sont prises.

Une zone dans le cerveau connue sous le nom de cortex rétrosplénial (RSC), ont-ils découvert, est le site que nous utilisons pour faire des choix de valeur, tels que le restaurant que nous décidons de visiter pour le dîner de ce soir. Nous mettons ensuite le RSC à jour avec de nouvelles informations basées sur les nouvelles impressions de combien nous avons apprécié la soupe et les pâtes de la soirée.

Une nouvelle recherche dirigée par Ryoma Hattori, chercheur postdoctoral de la Division des sciences biologiques, et le professeur Takaki Komiyama révèlent maintenant des détails sur comment ces informations dynamiques sont traitées. Les résultats, publiés le 23 novembre dans la revue Neurone, montrent que la persistance permet aux signaux de valeur d’être représentés le plus efficacement, ou “codés”, à travers différentes zones du cerveau, en particulier le RSC.

Pour étudier les détails de la façon dont l’activité cérébrale représente la prise de décision basée sur la valeur, un comportement animal de base qui est altéré dans des conditions neurologiques telles que la schizophrénie, la démence et la toxicomanie, les chercheurs ont mis en place des expériences d’apprentissage par renforcement dans lesquelles des souris ont été présentées avec des options et leurs choix ont été récompensés par certaines probabilités. Ils ont enregistré les activités cérébrales correspondantes pendant l’apprentissage par renforcement. Les données résultantes et les simulations de réseau ont souligné l’importance du codage persistant dans la façon dont les souris et leurs décisions de valeur étaient représentées et le RSC comme lien pour cette activité.

“Ces résultats suggèrent que, bien que le codage des informations soit fortement distribué, toutes les informations représentées dans l’activité neuronale ne peuvent pas être utilisées dans chaque domaine”, expliquent les auteurs dans l’article. “Ces résultats révèlent que la persistance démêlée et dépendante du contexte facilite un codage fiable du signal et sa distribution dans le cerveau.”

Selon Hattori, les neurones sont connus pour parcourir différents modèles d’activité, certains neurones augmentant leur activité et d’autres restant silencieux. Il a été démontré que ces schémas d’activité cérébrale sont en corrélation avec certaines informations liées aux tâches, telles que les informations de valeur pour la prise de décision. Parce que le RSC joue un rôle central dans la connexion de plusieurs réseaux et fonctions cérébraux, les nouvelles découvertes renforcent les idées sur l’importance fondamentale du site.

Nous pensons que dans le cerveau de la souris, le RSC fonctionne comme un réservoir stable d’informations de valeur. Le RSC semble distribuer des informations de valeur à d’autres zones du cerveau qui sont vitales pour le traitement ultérieur des signaux de valeur lorsque les souris effectuent un apprentissage par renforcement et une prise de décision.”

Ryoma Hattori, chercheur postdoctoral, Division des sciences biologiques

Pour tester davantage leurs découvertes, Hattori et Komiyama ont puisé dans leur trésor de « grandes données » de plus de 100 000 décisions de souris enregistrées au cours des expériences. Ils ont programmé des réseaux d’intelligence artificielle (IA) pour imiter des stratégies comportementales dans des essais de renforcement informatisés et ont trouvé des résultats remarquablement similaires aux expériences du monde réel.

“Lorsque nous avons entraîné le réseau d’intelligence artificielle à adopter le même comportement, il a adopté la même stratégie et la même manière de représenter l’information dans l’activité neuronale”, a déclaré Komiyama, professeur de neurobiologie (Division des sciences biologiques) et de neurosciences ( Department of Neurosciences, School of Medicine), avec des affiliations au Center for Neural Circuits and Behaviour de l’UC San Diego et au Halıcıoğlu Data Science Institute. “Cela suggère qu’il s’agit d’une stratégie choisie de manière évolutive pour que les circuits neuronaux exécutent ce comportement. Ce parallèle entre le cerveau biologique et l’IA que Ryoma a formé est vraiment intéressant.”

La source:

Référence de la revue :

Hattori, R., et al. (2021) Persistance dépendante du contexte en tant que mécanisme de codage pour un codage de valeur robuste et largement distribué. Neurone. doi.org/10.1016/j.neuron.2021.11.001.

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