Papel da recompensa e dos núcleos da base na tomada de decisão

• Processo: 13/10694-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2013
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2016
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Fisiologia - Fisiologia de Órgãos e Sistemas
• Pesquisador responsável: Nestor Felipe Caticha Alfonso
• Beneficiário: Carolina Feher da Silva
• Instituição Sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Recompensa Tomada de decisão Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: núcleos da base | Recompensa | Redes neurais | Tomada de Decisão | Neurociência computacional

Resumo

Em tarefas de escolha binária repetida, o voluntário deve escolher repetidamente entre duas opções e é recompensado por cada escolha correta. Em geral, cada opção contém a recompensa com probabilidade fixa ao longo das apresentações; por exemplo, a opção esquerda contém a recompensa com probabilidade 0,7 e a opção direita, com probabilidade 0,3. Foi observado que neste tipo de tarefa seres humanos raramente obtêm desempenho ótimo. Além disso, voluntários pertencentes a diferentes faixas etárias empregam diferentes estratégias e obtêm diferentes desempenhos, tanto quando cada opção contém a recompensa com probabilidade fixa como quando as sequências de escolhas corretas são geradas por cadeias de Markov (VICTORINO, 2012). Tal resultado pode dever-se ao declínio na atividade do sistema dopaminérgico e componentes dos núcleos da base ao longo de uma vida, já que, na tomada de decisão, estas estruturas estão relacionadas à expectativa de recompensa e à avaliação dos resultados. O presente projeto justifica-se pela necessidade de se compreender cada vez melhor os mecanismos neurofisiológicos subjacentes à tomada de decisão humana, sendo um aspecto especialmente relevante o estabelecimento ontogenético de estratégias decisionais. Para este fim, propomos a realização de simulações computacionais e experimentos decisionais em voluntários humanos. Os experimentos computacionais propostos consistem em modelar os aspectos relevantes dos núcleos da base e da ontogênese decisional por meio de redes neurais artificiais a fim de reproduzir as condições associadas a diferentes faixas etárias em tarefas de escolha binária repetida. Os resultados obtidos pelo uso deste modelo ajudarão a entender os resultados obtidos em experimentos com seres humanos. Os experimentos decisionais em voluntários humanos buscam avaliar a influência de diferentes esquemas de recompensa e punição na tomada de decisão. A tarefa também será realizada de forma a deixar claras as probabilidades envolvidas e o papel da aleatoriedade na determinação da escolha correta. Com isso, buscamos diminuir o comportamento de busca de padrões na sequência de escolhas corretas, amplamente reportado em estudos anteriores.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

DA SILVA, CAROLINA FEHER; VICTORINO, CAMILA GOMES; CATICHA, NESTOR; BALDO, MARCUS VINICIUS CHRYSOSTOMO. Exploration and recency as the main proximate causes of probability matching: a reinforcement learning analysis. SCIENTIFIC REPORTS, v. 7, NOV 10 2017. (13/10694-0, 13/13352-2)

DA SILVA, CAROLINA FEHER; BALDO, MARCUS V. C.. Computational models of the Posner simple and choice reaction time tasks. FRONTIERS IN COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE, v. 9, JUL 2 2015. (13/13352-2, 13/10694-0, 06/04505-6)

DA SILVA, CAROLINA FEHER; SILVA MORGERO, KELLY CRISTINA; MOTA, AMANDA MANZINI; PIMENTEL PIEMONTE, MARIA ELISA; CHRYSOSTOMO BALDO, MARCUS VINICIUS. Aging and Parkinson's disease as functional models of temporal order perception. Neuropsychologia, v. 78, p. 1-9, NOV 2015. (03/11139-8, 13/10694-0)