CIRCLE
Choice and information as cognitive rewards improving control level (ANR Projet de Recherche Collaborative, with Brian Lau & Jerome Munuera, 2019-2022)
Summary
Predictions and control of impending reward require accumulating information about one’s environment and choosing actions that maximize the outcomes of these actions. Since information intake and choice seeking promote survival, agents should prefer contexts where these variables are available. Choice and information can be viewed as “cognitive rewards”, i.e. an abstract form of reward that is not directly related to immediate satisfaction such as food or water (basic rewards). In this research project, we seek to understand the neural mechanisms involved in cognitive reward encoding and their role in choice behavior.
Humans and monkeys will express their preferences for cognitive rewards in experimental trials manipulating either choice or amount of information about upcoming basic reward. Combining this task with both computational modelling and functional neuroimaging (fMRI) in healthy adult subjects, we will first ask whether regions coding for basic rewards overlap with those encoding cognitive rewards, and whether these regions communicate with each other using functional and effective connectivity analyses. Our ambition here is to better understand how large-scale brain networks interact to shape behavioral preferences for either information or choice, or for both. Neuroimaging data will benefit from the modelling work carried out on behavioral data, which aims to provide a model-based characterization of such preferences through designing, testing and comparing different models of learning and decision-making.
We will then use state-of-the-art neurophysiological techniques to investigate further how the dopaminergic system, known to encode basic reward, represents cognitive rewards in cortical and sub-cortical areas of non-human primates (NHPs). To do so we will perform high-density electrophysiological recordings in midbrain dopaminergic neurons. We will also use fiber photometry to measure specifically dopaminergic activity at their axon terminals in downstream structures including the striatum and prefrontal cortex. Finally, we will investigate how cognitive reward representations may be impaired when the dopaminergic system is altered in Parkinson’s disease patients, who will perform the task while they are ON or OFF treatment (levodopa and deep brain stimulation). Taken together, these data should significantly advance our understanding of the neurocognitive determinants of the so-called “intrinsic motivation”, and of why people value information and choice, as opportunities to exercise control over events that affect their lives.
Résumé
Prédire et contrôler l’apport de récompenses exigent d'accumuler de l'information et de choisir l'action qui maximise ces apports. La prise d'information et la possibilité de choix favorisant la survie, les agents préfèrent donc les contextes où ces variables sont disponibles. Cela fait de l’information et du choix des “récompenses cognitives”, e.g., une forme abstraite de récompense non liée à une satisfaction immédiate comme la nourriture ou l'eau (récompense de base). Nous étudierons les mécanismes neuronaux impliqués dans le codage de ces récompenses cognitives en soumettant des humains et des singes à des essais manipulant le choix ou la quantité d'information relative à de futures récompenses de base.
Les participants pourront ainsi exprimer leurs préférences envers des essais contenant des récompenses cognitives. En combinant cette tâche à des modèles computationnels et de la neuroimagerie fonctionnelle (IRMf) chez des adultes sains, nous visons d’abord à identifier le réseau d’aires cérébrales impliqué dans le traitement de la récompense cognitive. Nous testerons si les régions codant pour les récompenses de base sont similaires aux régions qui encodent les récompenses cognitives, et si ces régions communiquent les unes avec les autres en utilisant des analyses de connectivité fonctionnelle et effective. Notre ambition ici est de mieux comprendre comment les réseaux cérébraux à grande échelle interagissent les uns avec les autres pour façonner les préférences comportementales pour l’information ou le choix, ou pour les deux. Les données acquises en neuroimagerie bénéficieront par ailleurs du travail de modélisation réalisé sur les données comportementales, travail qui vise à produire une caractérisation computationnelle de ces préférences via l’élaboration, le test et la comparaison de différents modèles d’apprentissage et de prise de décision.
En utilisant les techniques d’enregistrement neurophysiologiques les plus récentes, nous étudierons la manière dont le système dopaminergique, connu pour encoder les récompenses de base, représente les récompenses cognitives dans les aires corticales et sous-corticales de primates non-humains. Pour ce faire, nous effectuerons des enregistrements électrophysiologiques à haute densité au sein des neurones dopaminergiques du mésencéphale. Nous utiliserons également la photométrie à fibre (fiber photometry) pour mesurer spécifiquement l'activité dopaminergique au niveau des terminaisons axonales des neurones mésencéphaliques situés dans des structures de sortie comme le striatum et le cortex préfrontal. Enfin, nous essaierons de déterminer si ces représentations sont perturbées lorsque le système dopaminergique est altéré chez les patients atteints de la maladie de Parkinson. Ces derniers effectueront notre tâche pendant qu'ils seront sous traitement (lévodopa et stimulation cérébrale profonde) ou sans traitement. Prises dans leur ensemble, ces données devraient nous permettre de mieux comprendre les déterminants neurocognitifs de ce qu'on appelle la « motivation intrinsèque » et les raisons pour lesquelles les gens apprécient le choix ou l’information lorsqu‘elles leur permettent d'exercer une forme de contrôle sur les événements qui touchent leur vie.
Collaborators:
Brian Lau (Brain and Spine Institute, Experimental Neurosurgery team)
Jerome Munuera (Brain and Spine Institute & Institut Jean Nicod)
Carine Karachi (Brain and Spine Institute & CHU Pitié-Salpétrière)
Eric Bardinet (Brain and Spine Institute, CENIR)
Marie-Laure Welter (Brain and Spine Institute, Experimental Neurosurgery team)