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La récompense améliore la connectivité entre le striatum ventral et le réseau du mode par défaut

La récompense améliore la connectivité entre le striatum ventral et le réseau du mode par défaut

<div data-thumb="https://scx1.b-cdn.net/csz/news/tmb/2022/reward-enhances-connec.jpg" data-src="https://scx2.b-cdn.net/gfx/news/hires/2022/reward-enhances-connec.jpg" data-sub-html="Analysis schematic. Our network psychophysiological interaction analysis (nPPI) approach builds off of the dual-regression approach in that in consists of two key stages. In the first stage, the functional data from each participant is regressed onto a set of spatial maps reflecting common networks found in both resting-state and task-based data. This spatial regression results in a set of subject-specific temporal dynamics for each network. Note that the spatial maps shown here are derived from prior work (Smith et al., 2009). In the second stage, the temporal dynamics for each network are included in standard general linear model along with the task regressors (temporal regression). Regressors corresponding to psychophysiological interaction terms are created by multiplying each task regressor by the network of interest (i.e., default mode network). Credit: NeuroImage (2022). DOI: 10.1016/j.neuroimage.2022.119398″>

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Schéma d’analyse. Notre approche d’analyse des interactions psychophysiologiques de réseau (nPPI) s’appuie sur l’approche à double régression en ce sens qu’elle se compose de deux étapes clés. Dans la première étape, les données fonctionnelles de chaque participant sont régressées sur un ensemble de cartes spatiales reflétant les réseaux communs trouvés à la fois dans les données sur l’état de repos et sur les tâches. Cette régression spatiale aboutit à un ensemble de dynamiques temporelles spécifiques au sujet pour chaque réseau. Notez que les cartes spatiales présentées ici sont dérivées de travaux antérieurs (Smith et al., 2009). Dans la deuxième étape, la dynamique temporelle de chaque réseau est incluse dans le modèle linéaire général standard avec les régresseurs de tâche (régression temporelle). Les régresseurs correspondant aux termes d’interaction psychophysiologique sont créés en multipliant chaque régresseur de tâche par le réseau d’intérêt (c’est-à-dire le réseau de mode par défaut). Le crédit: NeuroImage (2022). DOI: 10.1016/j.neuroimage.2022.119398

Les chercheurs ont rapporté des découvertes qui ajoutent à nos connaissances sur la façon dont le comportement humain peut être façonné par le réseau du mode par défaut, un réseau spécifique de régions cérébrales avec des états de repos et liés aux tâches. L’article, “La récompense améliore la connectivité entre le striatum ventral et le réseau en mode par défaut”, a été publié le 18 juin 2022 dans NeuroImage. Les auteurs sont Ekaterina Dobryakova, Ph.D., de la Fondation Kessler et David V. Smith, Ph.D., de l’Université Temple.

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La réseau en mode par défaut (DMN), qui comprend le cortex médial postérieur, cortex préfrontal médian, et les régions temporo-pariétales latérales, s’est avéré être engagé dans plusieurs comportements liés aux tâches. Des études montrent que l’activité DMN augmente pendant la pensée dirigée vers l’intérieur et diminue pendant les tâches dirigées vers l’extérieur nécessitant une attention focalisée. Malgré les preuves d’un rôle du DMN dans le façonnement du comportement, on sait peu de choses sur la façon dont les changements liés aux tâches dans le DMN influencent la connectivité avec d’autres régions du cerveau. Par exemple, alors que certaines observations indiquent une relation indirecte entre le DMN et le striatum, la façon dont le DMN et le striatum interagissent pendant les tâches reste incertaine.

Pour explorer davantage les fonctions du DMN, les Drs. Dobryakova et Smith ont appliqué une nouvelle analyse à la tâche de récompense, en utilisant des données comportementales et de neuroimagerie de 495 individus sélectionnés au hasard dans le Human Connectome Project, une base de données en libre accès de participants en bonne santé. Les objectifs de cette analyse d’interaction psycho-physiologique basée sur le réseau étaient doubles, selon le Dr Dobryakova, chercheur principal au Centre de recherche sur les lésions cérébrales traumatiques de la Fondation. “Premièrement, pour tester les effets de la récompense sur la connectivité entre le DMN et le striatum ; et deuxièmement, si une telle connectivité est associée à des caractéristiques comportementales et de personnalité pertinentes pour le traitement de la récompense”, a-t-elle expliqué.

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Conformément à d’autres études, au cours de la tâche, ils ont observé une diminution de l’activation du DMN et une augmentation relative de l’activation d’autres réseaux. “Plus particulièrement, nous avons constaté que l’expérience de la récompense améliorait la connectivité entre le DMN et le striatum ventral“, a rapporté le Dr Dobryakova, “un effet spécifique au DMN. Nous avons également été surpris que la force de cette connectivité soit corrélée aux caractéristiques de la personnalité liées à l’ouverture”, a-t-elle ajouté.

Une meilleure compréhension du fonctionnement d’un cerveau sain influencera la recherche et les soins futurs pour les personnes atteintes de syndromes neuropsychiatriques. “L’amélioration de notre compréhension de l’interaction du DMN avec d’autres réseaux cérébraux a le potentiel d’aider recherche clinique dans de meilleurs traitements pour les syndromes courants tels que la dépression, abus de substanceet la schizophrénie », a conclu le Dr Dobryakova.


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Plus d’information:
Ekaterina Dobryakova et al, Reward améliore la connectivité entre le striatum ventral et le réseau en mode par défaut, NeuroImage (2022). DOI: 10.1016/j.neuroimage.2022.119398

Fourni par la Fondation Kessler

Citation: La récompense améliore la connectivité entre le striatum ventral et le réseau en mode par défaut (16 septembre 2022) récupéré le 16 septembre 2022 sur https://medicalxpress.com/news/2022-09-reward-ventral-striatum-default-mode.html

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