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基本信息

Title:Accumulation of virtual tokens towards a jackpot reward enhances performance and value encoding in dorsal anterior cingulate cortex

發(fā)表時間:2026-03-28

發(fā)表期刊:Nature Communications

影響因子:15.7

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研究背景

日常決策往往依賴特定情境下的動態(tài)參考點(diǎn)進(jìn)行價值評估。然而，在追求長期目標(biāo)時，多試次累積獎勵（如攢積分換大獎）如何動態(tài)改變主觀價值的內(nèi)部參考點(diǎn)，目前仍不清楚。盡管已知部分腦區(qū)參與相對價值計算，但背側(cè)前扣帶回皮層（dorsal anterior cingulate cortex, dACC）如何在單神經(jīng)元水平編碼參考依賴價值（Reference-dependent value, RDV），以及該編碼如何隨目標(biāo)進(jìn)度重塑風(fēng)險偏好與決策行為，仍存在關(guān)鍵缺口。

實驗設(shè)計與方法邏輯

研究人員記錄了兩只執(zhí)行代幣累積風(fēng)險選擇任務(wù)的獼猴的dACC單神經(jīng)元活動。獼猴需在兩個概率性選項中抉擇以增減虛擬代幣，累積代幣數(shù)（Accumulated tokens count, ATC）達(dá)6個時可獲果汁大獎。行為層面，研究分析了預(yù)期價值（Expected value, EV）、風(fēng)險與ATC對決策的影響，并對比了三種主觀價值預(yù)測模型。神經(jīng)層面，研究將單細(xì)胞放電率與行為模型回歸，通過ROC分析評估dACC神經(jīng)元對EV和風(fēng)險的編碼權(quán)重在預(yù)測選擇上的準(zhǔn)確性，重點(diǎn)考察RDV模型下“收益”與“損失”的表征差異。

任務(wù)設(shè)計及 dACC 位點(diǎn)

核心發(fā)現(xiàn)

發(fā)現(xiàn)一：代幣累積進(jìn)度顯著提升決策表現(xiàn)并降低風(fēng)險偏好

隨著ATC增加并逼近大獎閾值，獼猴在選擇最優(yōu)EV選項時反應(yīng)更快、準(zhǔn)確率更高，且表現(xiàn)出更強(qiáng)的風(fēng)險厭惡。行為數(shù)據(jù)表明，目標(biāo)進(jìn)度的推進(jìn)直接重塑了動物的決策策略。

Fig. 2 中，作者展示了正確選擇概率與任務(wù)執(zhí)行時間隨ATC的變化；這張圖說明隨著代幣累積，決策變得更準(zhǔn)更快。

模型比較顯示，獼猴的決策行為最佳由RDV模型解釋。在神經(jīng)層面，dACC細(xì)胞在編碼這種動態(tài)主觀價值時表現(xiàn)出明顯的不對稱性，對“收益”的編碼招募了比“損失”顯著更多的細(xì)胞。

Fig. 7B 中，作者展示了在選項呈現(xiàn)后的多個任務(wù)階段顯著編碼收益與損失的細(xì)胞比例；這張圖把dACC對相對收益的偏好性招募呈現(xiàn)得非常清楚。

dACC神經(jīng)元不僅偏好編碼收益，其編碼權(quán)重還與最終的決策行為高度一致。在RDV模型框架下，收益條件下的EV差異回歸權(quán)重對實際選擇的預(yù)測準(zhǔn)確性顯著高于損失條件下的EV差異，表明基于動態(tài)參考點(diǎn)的收益計算是驅(qū)動目標(biāo)導(dǎo)向決策的核心神經(jīng)信號。

Fig. 7D 中，作者展示了神經(jīng)編碼權(quán)重預(yù)測選擇行為的ROC分析結(jié)果；這張圖說明收益條件下的神經(jīng)信號對選擇的預(yù)測準(zhǔn)確性（AUC）顯著更高。

省流總結(jié)

本研究揭示獼猴在代幣累積任務(wù)中會根據(jù)距離大獎的進(jìn)度動態(tài)調(diào)整內(nèi)部參考點(diǎn)，目標(biāo)越近決策越穩(wěn)健。dACC神經(jīng)元通過參考依賴價值模型追蹤該過程，且對“收益”的編碼主導(dǎo)了決策預(yù)測。該發(fā)現(xiàn)為前景理論提供了神經(jīng)證據(jù)，但不可直接外推至人類復(fù)雜金融決策。

分享人：天天

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