Operante protocolos para evaluar el análisis de costo-beneficio en decisiones reforzadas por roedores
Özet
Un análisis de costo-beneficio es un enfoque de balanza que el cerebro lleva a cabo durante el curso de la toma de decisiones. Aquí, proponemos un protocolo para entrenar a las ratas en un paradigma de toma de decisiones basado en la operante en ratas elegir recompensas más altas a costa de esperar 15 s para recibirlos.
Abstract
Guiada por el refuerzo de la toma de decisiones es la capacidad de elegir entre cursos de competencia de acción basada en el valor relativo de los beneficios y sus consecuencias. Este proceso es parte integral de la conducta humana normal y se ha demostrado para ser interrumpidas por trastornos neurológicos y psiquiátricos tales como depresión, esquizofrenia y adicción. Roedores han sido utilizados para descubrir la neurobiología de la cognición humana. Para ello, se han desarrollado varias tareas conductuales; sin embargo, la mayoría es no automatizados y mano de obra intensiva. El reciente desarrollo del microcontrolador open source ha permitido a los investigadores automatizar las tareas basado en la operante para evaluar una variedad de tareas cognitivas, estandarizar la presentación de estímulos, mejorar la grabación de datos y por lo tanto, mejorar los resultados de la investigación. Aquí, describimos automatizada basado en la demora guiada por el refuerzo de toma de decisiones tarea, usando un operante T-laberinto controlada por programas de software de medida. Mediante estas tareas de toma de decisiones, mostramos los cambios en las actividades potenciales de campo local en la corteza cingulada anterior de una rata mientras realiza una tarea de toma de decisiones y costo-beneficio basado en la demora.
Introduction
Toma de decisiones es el proceso de reconocer y seleccionar decisiones basadas en los valores y preferencias de las decisiones y las consecuencias de la acción seleccionada1. Aunque la toma de decisiones ha sido extensamente estudiada en diferentes campos (es decir, economía, psicología y neurociencia), mecanismos neuronales subyacentes a tales capacidades cognitivas no se entienden todavía completamente. Dos subcategorías de toma de decisiones son decisiones perceptuales y guiada por el refuerzo de la toma de decisiones. Aunque incorporan conceptos y elementos de superposición considerable, perceptivo de la toma de decisiones se basa en la información sensorial disponible1,2, considerando que la toma de decisiones guiada por refuerzo aborda el valor relativo de acciones durante un plazo específico3. Un aspecto importante del armado de la toma de decisiones es el análisis de costo-beneficio que se realiza de forma intuitiva por el cerebro calculando los beneficios de las opciones dadas y restando los costes de cada alternativa1.
El T-laberinto (o la variante laberinto) es uno de los laberintos más utilizado en experimentos cognitivos con roedores. Animales se colocan en el brazo de arranque (la base de la T) y permite elegir el brazo de objetivo (uno de los brazos laterales). Tareas como una alternancia forzada o discriminación izquierda y derecha se utilizan principalmente con los roedores en la T-laberinto a la prueba de referencia y trabajo memoria4. T-laberintos son también ampliamente utilizados en experimentos de toma de decisiones5,6,7. En el diseño más simple, la recompensa se coloca en el brazo de un único objetivo. La elección es predecible, y animales sin duda prefiere la recompensa más que nada, independientemente del valor de la recompensa. Otra opción es colocar recompensas en ambos brazos del objetivo y dejar que los animales tomar una decisión de qué camino tomar dependiendo de varios parámetros (es decir, la preferencia natural de los animales, la diferencia en el valor de las recompensas y los costos a pagar). En el diseño basado en el valor, la tarea se complica más por tener propiedades de escala de pesaje. De esta manera, un animal recibe recompensas diferentemente valorados por elegir entre dos alternativas, así como los costos de las acciones [es decir, la cantidad de espera (delay-basado) o la cantidad de esfuerzo (esfuerzo-basado) necesario para recibir recompensas], cada uno contribuye a la decisión que se hace de5,6.
Tradicional basada en el retraso T-laberinto toma de decisiones, los animales están capacitados para seleccionar el brazo de la recompensa alta (HRA) y evitar lo contrario brazo baja recompensa (del Señor LRA). Los lados de la HRA y el LRA permanecen sin cambios durante todo el experimento. Aunque la tarea descrita anteriormente ha sido bien documentada en la literatura, sufre de varios inconvenientes procesales. En primer lugar, por tener un brazo de objetivo fijo, el animal sabe que el brazo para elegir desde el comienzo de cada ensayo. En este escenario, los animales pueden seleccionar el brazo objetivo basado en su memoria y no en la toma de decisiones. Por lo tanto, en un paradigma de toma de decisiones basado en la demora, si un animal selecciona la recompensa baja debido a la intervención del estudio, no será claro si esto es debido a una pérdida de memoria o a la intervención del estudio. Puede ser considerada como un grupo de control de memoria para segregar el comportamiento observado por el problema de memoria, pero esto afecta investigadores y animales por igual debido a los trabajos adicionales7. Una segunda preocupación es el momento de la toma de decisiones por el animal: una vez los animales a la zona de decisión (la Unión de los tres brazos), suelen mirar a la izquierda y a la derecha, pesan los costos y beneficios con respecto a cada brazo y entonces tomar su decisión. Sin embargo, después de unos pocos ensayos, realizan tal cómputo antes de llegar a la zona de decisión y ejecuta directamente en el brazo de recompensa. Como resultado, estos dos inconvenientes — un sesgo previo a uno de los brazos y encontrar el momento de la toma de decisiones, ambos altamente interrumpen la interpretación del electrofisiológicos y los datos de neuroimagen.
En el método explicado en este artículo, el brazo preferido (HRA) se localiza por una señal auditiva y puede variar de ensayo a ensayo. Animales inician los ensayos al entrar en la zona de prueba (figura 1) y dispara la señal auditiva pinchándola”nariz-” una puerta infrarrojos que se ha colocado en el cruce de los tres brazos. La señal de audio (20 dB, entre 500 y 1.000 ms) se juega desde un altavoz en el extremo del brazo de meta.
Protocol
Representative Results
Discussion
Roedores han sido utilizados en estudios neurocientíficos que tratan diferentes temas, desde las habilidades cognitivas como el aprendizaje y la memoria2,14 y comportamiento reforzado7,15,16 para el control central de órganos17,18 y Neurofarmacología19,20</s…
Açıklamalar
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Esta investigación fue apoyada por la Fundación de Neurociencias de RMH, Australia; la Fundación australiana del cerebro; la RACP Thyne Reid beca, Australia; y por un proyecto del Consejo de tecnologías, Irán a Abbas Haghparast y ciencias cognitivas.
Materials
| T-maze | Self made | ||
| Dustless Precision Sugar Pellets | TSE Systems Intl. Group | F0023 | 45 mg, Sucrose |
| Ketamine Hydrochloride Injection, USP | Sigma-Aldrich | 6740-87-0 | |
| Xylazine | Sigma-Aldrich | 7361-61-7 | |
| stereotaxic device | Stoelting | ||
| Isofluran | Santa Cruz Biotechnology | sc-363629Rx | |
| PFA-coated stainless-steel wires | A-M systems | ||
| acrylic cement | Vertex, MA, USA | ||
| (wooden or PVC (polyvinyl chloride)-made) | local suppliers | ||
| Mini-Fit Power Connector | Molex | 15243048 | |
| ethannol 70% | Local suppliers | ||
| buprenorphine | diamondback drugs | ||
| Arduino UNO | Arduino | https://www.arduino.cc/ | |
| Infrared emitting diode | Sharp | GL480E00000F | http://www.sharp-world.com/ |
| Chronux Toolbox | Chronux.org | ||
| Arduino codes | https://github.com/dechuans/arduino-maze |
Referanslar
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