労力投資におけるコスト・ベネフィット・トレードオフのニューラル・ベース: 定量的な活性化確率推定メタ分析

科学分野:

• 認知神経科学とは
• 意思決定科学 意思決定科学
• 神経画像は,神経イメージングによるものです.

背景:

• 認知的努力に基づく意思決定理論は,コスト・ベネフィット・トレードオフを提案する.
• 中間前頭前皮質 (mPFC),特に背面前帯状皮質 (dACC) は,労力の分配に関与しています.
• mPFC/dACCの活動は,報酬とタスクの要求を独立して追跡するか,またはそれらを統合するかについては,議論が続いている.

研究 の 目的:

• 報酬主導の認知制御に関する神経イメージング研究を体系的にメタ分析する.
• mPFC/dACCが,潜在的報酬とタスクの要求に関する情報をどのように処理し統合しているのかを調査する.
• dACCが精神的労力の分配におけるコスト・ベネフィット・トレードオフを媒介するという仮説を検証する.

主な方法:

• 45件の神経画像研究の体系的なメタ分析.
• 脳活動を定量化するために使用される活性化可能性推定 (ALE) 方法.
• 分析は,報酬主導の認知制御における選択とタスクパフォーマンスを調査する研究に焦点を当てた (N=1,273人の参加者).

主要な成果:

• mPFC/dACC,プタメン,前インスラを大量に募集し,報酬とタスクの要求を処理する.
• 解剖学的に異なるmPFC/dACCクラスター:尾関節mPFC/dACCはタスクの要求を追跡し,横関節mPFC/dACCは報酬を追跡した.
• Caudal mPFC/dACCの活動は,コスト・ベネフィット・トレードオフ理論と一致する報酬とタスク・デマンド・シグナルを統合した.

結論:

• mPFC/dACCは,精神的な要求と報酬のための明確な神経信号を発揮する.
• これらの信号は,カダルのmPFC/dACCに統合され,全体的なコスト・ベネフィット分析を反映します.
• この統合は,精神的な努力を投資する決定の基礎にある神経機構をサポートします.