Zrozumienie odpowiedzi neuronów przedczołowych i skroniowych na algorytmiczne zmienne poznawcze u pacjentów z padaczką

Ludzie mają niezwykłą zdolność do elastycznego współdziałania ze środowiskiem. Przekonującym dowodem tej elastyczności poznawczej jest zdolność człowieka do poprawnego reagowania na nowe sytuacje kontekstowe za pierwszym razem, bez uprzedniej próby. Badacze określają tę zdolność jako „samoprogramowanie ad hoc”: „ad hoc”, ponieważ te nowe repertuary behawioralne są łączone razem w locie, w oparciu o natychmiastowe zapotrzebowanie, a następnie odrzucane, gdy nie są już potrzebne; „samoprogramujące się”, ponieważ mózg musi się odpowiednio skonfigurować w oparciu o wymagania zadania i pewną kombinację wcześniejszego doświadczenia i/lub instrukcji. Ogólnym celem naszych wysiłków badawczych jest zrozumienie neurofizjologicznych i obliczeniowych podstaw samoprogramującego się zachowania ad hoc. Poprzedni projekt U01 (NS 108923) koncentrował się na tym, jak te programy działania są początkowo tworzone. Dotychczasowe wyniki ujawniły kuszące koncepcje tego, jak mózg reprezentuje te programy i porusza się po nich. Dlatego w tej propozycji badacze skupiają się na pytaniu, w jaki sposób te mentalne programy są wykonywane. Na podstawie wstępnych ustaleń i krytycznej pracy koncepcyjnej badacze proponują, aby przyśrodkowy płat skroniowy (MTL) i brzuszna kora przedczołowa (vPFC) tworzyły reprezentacje krytycznych elementów tych programów umysłowych, w tym pojęć takich jak „reguły” i „lokalizacje”. , aby umożliwić efektywną nawigację po algorytmie. Dane te sugerują istnienie „algorytmicznej przestrzeni stanów” reprezentowanej w przyśrodkowych obszarach skroniowych i przedczołowych. Ta propozycja ma na celu zrozumienie neurofizjologicznych podstaw tej algorytmicznej przestrzeni stanów u ludzi. Badając ludzi, badacze skorzystają z potężnej zdolności naszego gatunku do uogólniania, aby zrozumieć, w jaki sposób konstruowane są takie przestrzenie stanów. W związku z tym badacze wykorzystują wyjątkowe możliwości dostępne w badaniach neuronaukowych ludzi, aby rejestrować sygnały z pojedynczych komórek i na poziomie populacji, a także wykorzystywać stymulację wewnątrzczaszkową do testowania przyczynowego, aby rozwiązać ten trudny problem. W Celu 1 badacze badają podstawowe reprezentacje algorytmicznej przestrzeni stanów za pomocą nowego zadania behawioralnego, które wymaga natychmiastowego stworzenia unikalnych planów działania. Cel 2 bezpośrednio porównuje reprezentacje algorytmicznej przestrzeni stanów z reprezentacjami przestrzeni fizycznej poprzez zestawienie zrównoważonych wersji zadań przestrzennych i algorytmicznych w środowisku rzeczywistości wirtualnej (VR). Wreszcie, w Celu 3, badacze testują hipotezy dotyczące interakcji między vPFC i MTL za pomocą stymulacji wewnątrzczaszkowej.