변화하는 환경에서의 동기부여, 학습 및 의사결정 (MOTILEARN)
변화하는 환경에서의 동기부여, 학습 및 의사 결정
이 연구의 주요 목적은 적응 행동의 추진력으로서 감정을 포함하는 순차적 의사 결정, 학습 및 동기에 대한 모델을 개발하는 것입니다. 기능적 자기공명영상(fMRI)을 사용하여, 전전두피질의 서로 다른 부분이 자연스러운 의사 결정에서 특정 역할을 한다는 가설을 검증할 것입니다.
우리의 주요 가설은 전전두피질의 서로 다른 영역이 자연스러운 과제에서 학습, 동기 부여 및 의사 결정에 다르게 관여할 것이라는 점입니다. 보다 구체적으로, 우리는 기능적 자기공명영상과 결합하여 설계한 새로운 과제 세트를 사용함으로써, 인간이 동적이고 시간적으로 확장된 보상 환경에서 어떻게 적응적 결정을 내리는지 설명하는 신경인지 모델을 구축할 수 있다고 가정합니다.
우리의 과제에서 적응 행동에 필요한 내부 및 외부 매개변수를 나타내는 데 역할을 할 것으로 생각되는 핵심 영역은 전대상피질입니다. 과제 요구 사항에 따라 이 영역은 전두극 또는 배외측 전전두피질과 같은 다른 뚜렷한 전전두 영역과 추가로 상호작용할 것입니다.
각 특정 과제에 대한 2차 가설도 조사될 것입니다.
모든 데이터는 각 참가자에 대해 약 3.5시간 동안 지속되는 단일 방문 동안 수집됩니다. 참가자는 MRI 스캐너 내에서 인지 과제를 수행할 것입니다. 각 참가자는 세 가지 가능한 인지 조건/과제(보물 찾기, 가장 빠른 대기열, 또는 농장 게임) 중 하나만 수행할 것입니다.
각 과제는 컴퓨터에서 플레이하는 비디오 게임 형태로 제시됩니다. 참가자는 반복적인 선택을 하는 캐릭터를 플레이합니다. 참가자는 제한된 시간 내에(농장 게임) 또는 제한된 시도 횟수로(가장 빠른 대기열 및 보물 찾기) 가능한 한 많은 점수를 모으도록 요청받습니다.
연구 개요
상세 설명
적응적 결정을 내리고 이를 실행에 옮기는 능력은 동물과 인간 모두에게 매우 중요합니다. 실제 환경에 대한 일부 단순화는 실험실에서 필요하지만, 기존 연구들은 종종 복잡성의 핵심 요소를 제거해 왔습니다: 행동은 종종 일련의 선택으로 이루어지며, 이를 달성하기 위해서는 계획, 목표 추구, 그리고 지속적인 동기가 필요합니다. 이러한 확장된 시간적 연속체에 통합된 인지와 행동을 살펴봄으로써만, 우리는 작동 중인 뇌 기능과 이러한 특정 확장된 행동에서의 인지적, 계산적, 신경적 역할에 대한 포괄적인 이해를 달성할 수 있습니다.
최근 몇 년간, 우리는 계산 모델링, 실험 설계, 뇌 기록 및 자극 기술의 발전으로 가능해진 새로운 신경행동학적 접근법을 개발하여 이 과제를 해결해 왔습니다. 이 제안서에서 우리는 순차적이고 자율적인 행동의 과제와 관련된 주요 인지 과정을 확인했습니다. 이 행동들은 전전두피질의 진화를 통해 가능해졌으며, 이는 피질하 구조 및 연합 피질 영역과의 상호작용을 통해 이를 뒷받침합니다. 이러한 복잡성을 관리 가능하게 만들기 위해, 우리는 생태학, 생물학, 심리학, 신경과학을 포함한 여러 학문 분야에서 영감을 얻습니다. 이러한 방식으로, 우리는 실제 생활의 도전에 대응하는 복잡한 적응적 행동을 가능하게 하는 필수 요소들을 식별하고, 이러한 과정을 중심으로 행동 모델을 구축할 수 있습니다.
예를 들어, 이 프레임워크를 사용하여 우리 팀은 위험 감수 성향이 개인에게 고정된 특성이라는 개념에 도전했습니다. 대신, 우리는 인간이 환경에 따라 자신이 감수하려는 위험 수준을 유연하게 수정할 수 있다는 것을 발견했습니다. 특히 자원을 탐색할 때 그렇습니다. 마치 굶주림에 가까운 새가 먹이를 찾을 때 더 큰 위험을 감수하는 것과 같은 방식입니다.
실생활 의사 결정에서 동등하게 간과되는 또 다른 요소는 감정과 의사 결정 간의 상호작용입니다. 특히 장기간에 걸친 학습과 의사 결정 과정에서 그러합니다. 이는 상태 의존적 의사 결정, 개인차, 그리고 임상 장애를 이해하는 데 있어 잠재적 관련성이 있음에도 불구하고 말입니다.
현재 프로젝트는 자원 탐색의 세 가지 구체적인 측면을 다루는 것을 목표로 합니다. 첫째, 생태학적 환경은 종종 장기적 목표를 추구하기 위해 사전 계획을 필요로 합니다. 이는 환경에 존재하는 미래의 기회뿐만 아니라 개인에게 특정한 행동 경향성과 편향(예: 이러한 미래 기회를 활용하는 능력)도 고려해야 합니다.
둘째, 이러한 상황에서는 환경이 변화하는 방향에 대한 지식을 활용하여 미리 계획을 세우고, 목표의 점진적 추구와 포기를 평가하기 위한 특정 평가 메커니즘을 사용하는 것이 중요합니다. 셋째, 동시에 이러한 환경들은 더 장기적인 헌신을 고려해야 하므로, 동기의 변동이 이러한 과정을 어떻게 도울 수 있고 방해할 수 있는지 이해하는 것이 필수적입니다.
모든 데이터는 각 참가자당 단일 방문 동안 수집될 것입니다. 세 가지 과제 각각에 대해 절차는 동일할 것이며, 수행되는 인지 과제만 다를 것입니다.
방문 1부 = 설정, 연구 설명, 포함 및 비포함 기준 확인, 동의서 서명.
그런 다음, 참가자들은 인지 과제를 연습할 것입니다. 방문 2부 (CERMEP): MRI 세션 (인지 과제 + 구조적 MRI + 기능적 MRI + 생리적 측정).
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Méline Devaluez, PhD
- 전화번호: +33437915514
- 이메일: meline.devaluez@ch-le-vinatier.fr
연구 연락처 백업
- 이름: Nils Kolling, PhD
- 전화번호: +33 04 72 91 34 95
- 이메일: nils.kolling@inserm.fr
연구 장소
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Bron, 프랑스, 69500
- INSERM
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연락하다:
- Nils Kolling, PhD
- 전화번호: +33 +33 04 72 91 34 95
- 이메일: nils.kolling@inserm.fr
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 18세에서 45세 사이
- 프랑스어 능통(읽기 및 말하기)
- 사회 보장 제도 가입 또는 자격 보유
- 연구 참여에 대한 서면 동의서 제출
- 정상 시력 또는 교정 시력
- 오른손잡이
- 체질량 지수(BMI) 18.5에서 30 사이
비포함 기준:
- MRI 금기 사항: 페이스메이커, 심장 박동기, 심장 제세동기, 특정 심장판막 또는 신경외과 클립, 인공 와우, 이식형 자동 주입 시스템(인슐린 펌프), 안내 금속 이물질, 금속 작업 경험자(MRI 이전 X-레이 제외)
- 후견 또는 후견인 감독 하에 있거나 자유를 박탈당한 경우
- 임상 시험 참여 중 또는 이전 임상 시험 배제 기간 중
- 수유 중이거나 임신한 여성
- 폐쇄공포증
- 신경계 장애 또는 중증 만성 질환(당뇨병, 심장, 신장, 폐 또는 간 질환, 염증성 질환, 정신 질환 등)
- 참가자가 MRI 검사 중 발견된 이상 소견에 대한 통보를 원하지 않는 경우
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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파밍 게임
동기 부여 변동 과제: 참가자는 환경 내에서 일부 활동에 참여하거나 한 자리에 머무르기만 해도 점수를 얻을 수 있습니다.
실험 전반에 걸쳐 각 패치에 대한 보상 수준은 참가자의 다양한 보상 수준에 대한 민감도를 측정하기 위해 변경됩니다.
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가장 빠른 대기열
전향적 계획 및 학습 과제: 참가자들은 화면 중앙에 표시되는 서로 다른 속도로 이동하는 두 개의 대기열을 관찰합니다.
그들은 두 대기열 중 어느 줄에 설지 결정해야 하며, 개별 대기열 구성원이 목표에 얼마나 빨리 도달할 수 있을지에 대한 자신의 믿음에 대해 질문받습니다.
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보물찾기
순차적 및 점진적 목표 추구 과제: 참가자들은 포인트를 얻기 위해 보물로 표현된 여러 목표 중 어떤 것을 추구할지 결정해야 합니다.
보물은 가치가 다를 수 있으며 참가자는 다른 속도로 이동하게 됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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기능성 뇌 활동
기간: 기준선
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뇌 활동은 BOLD(혈중 산소 수준 의존적) 신호를 사용하여 간접적으로 측정되어, 우리의 인지 모델을 사용하여 추출한 주요 작업 변수의 신경적 상관관계를 테스트하고, 우리의 신경인지 모델에서 잠재적인 신경 메커니즘을 추론할 것입니다.
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기준선
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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팜링 게임에 관한 결정
기간: 기준치
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목표 추구의 인지 모델을 사용하여 목표 포기의 다양한 동기(특히 좌절감, 유혹, 회피)를 나타내는 회귀 변수를 구성할 것입니다.
이러한 모델 회귀 변수 간의 유의한 상관관계를 복셀 단위로 일괄적 단변량 방식으로 검정할 것입니다.
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기준치
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보물찾기 게임에 대한 결정
기간: 기준치
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동기와 활력의 인지 모델을 사용하여 참가자의 정서적 및 동기적 상태를 나타내는 회귀 변수를 구성할 것입니다.
이러한 모델 회귀 변수 간의 유의미한 상관관계는 대량 일변량 방식으로 복셀별로 검증될 것입니다.
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기준치
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가장 빠른 대기열 작업에 관한 결정
기간: 기준선
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보상 경향성의 인지 모델은 보상 경향성 정보의 사용을 나타내는 회귀 변수를 구성하는 데 사용될 것입니다.
이러한 모델 회귀 변수 간의 유의미한 상관관계는 질량 단변량 방식으로 복셀별로 테스트될 것입니다.
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기준선
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공동 작업자 및 조사자
협력자
수사관
- 수석 연구원: Nils Kolling, PhD, INSERM U1208, Ecological Cognition and Computation Team
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정된)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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