A decision-space model explains context-specific decision-making

Dirk W Beck

doi:10.1038/s41467-025-61466-x

A decision-space model explains context-specific decision-making

2025-08-14

0

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AI

Shreeya Umashankar Beck

Raquel J. Ibáñez Alcalá

DOI：10.1038/s41467-025-61466-x

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最优决策需要考虑内部和外部情境。偏倚决策是神经精神障碍的跨诊断症状。我们创建了一个计算模型，展示了纹状体的纹状体区如何构建一个依赖情境的数学空间用于决策计算，以及基质区如何利用该空间定义行为价值。该模型解释了多项实验结果，并将其他理论（如奖励预测误差、直接通路与间接通路的作用、纹状体区与基质区的作用）统一在一个框架下。我们还通过新的分析发现，在困难任务期间，纹状体区和基质区神经元增加了它们的同步性，这是由空间维度的必要增加引起的。该模型对个体在易损性、神经精神障碍中共享的决策症状以及神经精神障碍症状表现差异方面做出了可检验的预测。该模型为纹状体区在神经经济学和受障碍影响的决策中扮演的核心角色提供了证据。Beck等人开发了一个模型，其中纹状体区创建了一个灵活的“决策空间”，该空间适应环境情境和内部状态。它解释了我们如何做出选择以及决策为何因人而异，并在神经精神障碍中存在差异。

A decision-space model explains context-specific decision-making

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