| 升屋 結女 | M, 2回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, | 安本 慶一, | 内山 英昭, | Perusquia Hernandez Monica, | 平尾 悠太朗 |
| 新明 勇翔 | M, 2回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一, | 清川 清, | 諏訪 博彦, | 佐々木 航 | |
| 椋本 純 | M, 2回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一, | 清川 清, | 諏訪 博彦, | 松井 智一 | |
| PEREIRA MANUEL ALEXANDRE RAMOS | D, 中間発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, | 安本 慶一, | 内山 英昭, | Perusquia Hernandez Monica, | 平尾 悠太朗 |
| ZHANG ZHIJIAN | M, 2回目発表 | 脳・行動モデリング | 田中 沙織, | 藤原 幸一, | CAI LIN, | 荻島 大凱 | |
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title: Serotonin’s Influence on Human Decision-Making under High Temporal Uncertainty
abstract: In this study, we plan to use fMRI to image brain activity of participants under different serotonin level conditions, both at rest and during task performance, as follows. First, we will recruit participants, conduct health examinations, and administer multiple psychological tests to quantitatively assess individual traits and measure various psychopathological tendency scales. Then, each participant will take part in three experimental sessions on separate days under three different conditions: one with reduced serotonin levels through acute tryptophan depletion (ATD), a control condition using placebo, and another with increased serotonin levels through tryptophan loading. During the experiment, participants will perform a decision-making task involving delayed rewards. Using a reinforcement learning model, we will fit behavioral data obtained under the three conditions, adjust model parameters, and attempt to interpret how serotonin modulates human behavior based on the model parameters. Furthermore, we will analyze the fMRI data collected during task performance to identify, within the most up-to-date functional brain atlas, networks that are particularly influenced by serotonin. This study aims to deepen our understanding of the neural basis of serotonin from a multidimensional perspective and is expected to contribute to clinical applications such as clarifying the role of serotonin in psychiatric disorders and treatment evaluation. language of the presentation: Japanese 発表題目:時間的不確実性が高い状況下におけるセロトニンによる人の意思決定への影響 発表概要: 本研究では、fMRIを使って、セロトニン水準が異なる条件で、安静時と行動タスク遂行時の被験者の脳活動の撮像を以下のように予定している。まず、被験者を募集し、健康診断をし、複数の心理テストで、各被験者の異なる精神疾患傾向尺度を測り、個性を量的に評価する。そして、それぞれATDを使ったセロトニン水準を下げた条件、プラセボを使った対象条件とトリプトファンローディングを使ったセロトニン水準を上げた条件と、三つの条件で違う日に3回実験に参加させる。さらに、遅延報酬を含んだ意思決定タスクをさせ、強化学習モデルを使い、三つの条件下における行動データに照らし合わせ、パラメタを調節し、行動をモデルで再現することで、モデルのパラメタを使った、セロトニンによる人の行動へ対する影響の解釈を試みる。さらに、タスク時のfMRI画像データを解析し、最新の主流な機能的脳アトラスの中で、特にセロトニンに影響されるネットワークの特定を目指す。本研究は、多角的な視点でセロトニンの神経基盤へのさらなる理解を目指し、精神疾患におけるセロトニンの作用、セロトニンを利用した薬物療法のより正しい評価、新たなバイオマーカーの発見など、臨床への応用も期待できる。 | |||||||
| 古礒 紗楽 | M, 2回目発表 | 数理情報学 | 池田 和司, | 藤原 幸一, | 久保 孝富, | 佐伯 千寿, | 山川 俊貴 |
| 東堤 瑞花 | M, 2回目発表 | 数理情報学 | 池田 和司, | 藤原 幸一, | 久保 孝富, | LI YUZHE | |