規則的／不規則的な報酬獲得を予測制御する神経回路基盤

• 研究課題/領域番号: 23K27280
• 補助金の研究課題番号: 23H02589 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分46030:神経機能学関連
• 研究機関: 東京医科歯科大学
• 研究代表者: 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)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2025年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円); 2024年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円); 2023年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
• キーワード: 報酬 / 大脳皮質 / 大脳基底核

研究開始時の研究の概要

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。