Decoding and perturbing decision states in real time | Nature (2021)
Peixoto D, Verhein JR, Kiani R, Kao JC, Nuyujukian P, Chandrasekaran C, Brown J, Fong S, Ryu SI, Shenoy KV, Newsome WT.
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closed loopのフィードバックシステムを用いて、マカク脳内での状態の変化と行動選択の対応を調べた論文
動物がある行動を選択するとき、特定の行動に関する証拠を時系列に渡って蓄積していると考えられる
この研究では、マカクの運動野における細胞外記録を行い、DVに応じてリアルタイムに刺激条件を変化させた
単一試行の時間変動を説明変数に加えたモデルは、試行平均のみのモデルより選択する行動をよく予測できた
特に刺激で与える証拠が不確かな場合ほど、単一試行と試行平均の正答率に差があった
次に、DVが特定の値に達した場合に限定して、通常の刺激提示に加えてさらなる刺激を与える実験を行った
その結果、DVが小さいとき、そして時間が早いタイミングの時に追加刺激の効果が大きかった
Naa_tsure.iconDVが小さいということは、ある行動に対する不確かさが大きい・自信がない状態と考えられる
Naa_tsure.iconDVが小さい時に追加刺激を利用する→不確かさの解消？
Naa_tsure.icon藁にも縋る的な
Naa_tsure.icon時間的に早いタイミングで追加刺激の利用→時間が進むと選択が凝り固まってしまう？
Naa_tsure.iconこのDVという変数は、大規模の神経活動を線形デコーダーで重みづけて作ってるのが気になる Naa_tsure.icon神経活動からのデコード系論文でありがちなのが、使ったモデルと実際の脳の処理との関連が不明なところ
Naa_tsure.icon本論文では心の動き(仮)を見つけてきて、動物が刺激(証拠)をどのように行動選択へ利用するのかを調べてる
Naa_tsure.icon結局このアプローチは実際の脳での表現の問題にぶち当たってそれ以上進めない気がしてしまう
Naa_tsure.iconNeural Representationの問題は根深い
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