300387 20240928181113.0 G:(GEPRIS)392464380 G:(GEPRIS)392464380 392464380 GEPRIS http://gepris.its.kfa-juelich.de Neuronale Grundlagen von Entscheidungsverhalten im Kontext von Futtersuche 2017 - 2021 Dr. Sarah Starosta DFG project G:(GEPRIS)392464380 d 2017 - 2021 Deutsche Forschungsgemeinschaft I:(DE-588b)2007744-0 DFG Im Alltag sind wir kontinuierlich mit der Entscheidung konfrontiert, ob wir die Option, die wir einmal gewählt haben beibehalten oder zu einer neuen Strategie/ Option wechseln. Soll ich mein altes Auto behalten, dessen Wert kontinuierlich sinkt, oder sollte ich Geld investieren, um ein neues zu kaufen? Diese Entscheidung hängt unter anderem davon ab, wie hoch der subjektiv empfundene Wertverlust ist, wenn man das alte Auto behält, wie viel man für ein neues investieren muss und welche Autos auf dem Markt sind. Trotz der Bedeutung dieser Art von „stay-or-leave“ Entscheidungen im Alltag konzentrieren sich die meisten neurowissenschaftlichen Studien auf die Erforschung von Entscheidungen, die auf perzeptuellen Informationen oder dem Wert, der mit zwei verschieden Optionen assoziiert ist (two-alternative-forced choice Aufgaben) basieren. Aber Entscheidungen zwischen der Beibehaltung der akutellen Option im Gegensatz zum Wechsel der Option sind weitaus weniger erforscht. Daher hat das hier vorgeschlagene Forschungsprojekt zum Ziel, die neuronale Basis dieser „stay-or-leave“ Entscheidungen im Futtersuchkontext zu erforschen. Das Projekt basiert auf einer klassischen ethologischen Theorie – dem Marginal Value Theorem (MVT). Studien berichten einheitlich, dass Entscheidungsverhalten im Kontext von Futtersuchverhalten durch die von der MVT postulierte Entscheidungsregel umfassend beschrieben werden kann. Auf neuronaler Ebene weisen Studien auf eine Beteiligung eines Teils des präfrontalen Kortex (anterior cingulate cortex, ACC) bei der Entscheidungsfindung im Futtersuchkontext hin. Allerdings fehlt ein umfassendes Verständnis der behavioralen und neuronalen Mechanismen, das auf der Kombination von theoretischen, elektrophysiologischen (korrelativer Zusammenhang) und Inaktivierungsdaten (kausaler Zusammenhang) beruht. Zur Erforschung der Mechanismen von Entscheidungsverhalten auf diesen drei Ebenen möchte ich drei Ziele verfolgen: Als erstes beabsichtige ich, den Verhaltensalgorithmus für die Entscheidungsfindung in einem Modellierungsansatz zu identifizieren. Zweitens sollen neuronale Aktivierungsmuster auf Einzelzellebene im ACC untersucht und getestet werden, ob diese Aktivitätsmuster Verhalten voraussagen. Schließlich werde ich überprüfen, ob das zuvor beschriebene neuronale Aktivitätsmuster im ACC für optimales Entscheidungsverhalten notwendig ist, d.h. ich werde die neuronale Aktivität im ACC hemmen und die auftretenden Verhaltenseffekte beschreiben. oai:juser.fz-juelich.de:967130 authority:GRANT authority G AUTHORITY oai:juser.fz-juelich.de:967130