147. Abnormal Frontal Cortical Activity During Rapid Flexible Decision-Making in Schizophrenia: Relationships With Motivational Deficits
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a rapidly amassing body of evidence suggesting that reinforcement learning may be impaired in schizophrenia (SZ). Reinforcement learning not only depends on the ability to signal reward prediction errors (RPEs), but also on the ability to modulate the impact that RPEs have on learning, especially in a volatile environment. Here, we investigated the ability of individuals with SZ to use RPEs to rapidly update their decision-making strategies and the neural correlates thereof. Methods: In a 3T MRI environment, 22 SZ and 22 matched controls (HC) performed a monetary probabilistic reversal learning task, during which participants attempted to seek out the most rewarding card deck out of three options (similar to Krugel et al., 2009 PNAS). Reward rates for the three decks were 90%, 50%, and 10%. When participants reached a hidden criterion, another deck became the best deck. Trial-by-trial estimates of learning rate were generated using a model-based approach. Parametric regression analyses were conducted in AFNI (Cox et al., 1995) to identify brain regions that tracked dynamic updates in learning rate. Results: In the entire sample and in accordance with previous work, whole-brain analyses revealed that dynamic estimates of learning rate covaried with activity in multiple brain regions, including posterior parietal cortex, intraparietal sulcus, and orbitofrontal cortex. In frontal pole, controls showed greater learning-rate-associated activity than patients (voxel-wise threshold, P < .005). Analyses performed in regions of interest showed that controls exhibited greater learning rate-associated activity than patients in dorsomedial prefrontal cortex (dmPFC according to Mars et al. Neuroimage 2005; P < .05). In patients, we observed a negative correlation between clinical symptom ratings for anhedonia and learning-rate-associated activity in frontal pole (P < .05). We observed a strong trend toward a significant negative correlation between total score on the Scale for the Assessment of Negative Symptoms and learning-rate-associated activity in dmPFC (P = .06). Conclusion: These results demonstrate that the neural signature of rapid and flexible learning-rate adjustment is altered in SZ. Abnormal learning-rate-related activity in dmPFC and frontal pole could reflect changes in the ability to use RPEs to assess the stability of the environment and adaptively update beliefs. The fact that these abnormalities are predicted by the severity of motivational deficits suggests that alterations in a frontal cortical network may play an important role in the pathophysiology of negative symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».