Circuit mechanism of predicting regular/irregular rewards

• Project/Area Number: 23K27280
• Project/Area Number (Other): 23H02589 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 46030:Function of nervous system-related
• Research Institution: Tokyo Medical and Dental University
• Principal Investigator: 礒村 宜和 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (00415077)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2025: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000); Fiscal Year 2024: ¥7,930,000 (Direct Cost: ¥6,100,000、Indirect Cost: ¥1,830,000); Fiscal Year 2023: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
• Keywords: 報酬 / 大脳皮質 / 大脳基底核

Outline of Research at the Start

ラットは行動の報酬が１試行おきに与えられる状況を容易に理解できる。この特性を利用し、報酬と無報酬が規則的(交互)な試行群(ブロック)と不規則的な試行群を繰り返すオペラント学習課題に関連して、大脳皮質(前頭前野・海馬)と大脳基底核(黒質緻密部・腹側被蓋野、腹側・背内側線条体)の神経細胞サブタイプが示す報酬予測や報酬予測誤差のスパイク活動を解析する。これらの報酬情報の実装様態から、１）試行単位での報酬予測(前試行の結果から現試行の報酬を予測する)、２）試行群単位での報酬予測の制御(報酬予測が可能か不能かの状況判断)の２階層の報酬予測機能の神経回路基盤を解明する。