Background: Decision-making plays a key role in the human experience and the quality of our choices has a fundamental impact on our future. To better understand the decision-making process, the field of decision neuroscience has focused on the concept of decision value and found that the overall value of a choice option correlates with neural activity in ventromedial prefrontal cortex (vmPFC). However, it is still unclear how exactly this neural signal is computed. Methods: Two studies using functional magnetic resonance imaging (fMRI) were conducted to investigate this process from different angles. The first study is based on the idea that the overall value of a choice option is typically determined by evaluating and integrating different attributes. In particular, the goal was to investigate whether attribute values are computed in vmPFC, like overall values, or whether they are computed in distinct attribute-specific regions. The experiment consisted of a choice task with abstract stimuli, which were associated with monetary rewards and varied with respect to the attributes motion and color (associated with the brain regions V5 and V4, respectively). The second study investigated how the computation of decision value is affected in patients suffering from alcohol dependence. The task required the evaluation of monetary offers with respect to dynamically changing constraints and different levels of uncertainty. Results: The first study could replicate the finding that overall values correlate with activity in vmPFC. However, I did not find that attribute values were systematically represented in attribute-specific regions. Instead, attribute values were associated with activity in the posterior cingulate cortex, ventral striatum, and posterior inferior temporal gyrus. In the second study, there were no group differences in value-related neural activity or task performance, but patients showed lower activation associated with model-based decision processes in the caudate nucleus. Discussion: The results support the idea that the neural mechanisms for choices should be studied from the perspective of neural networks instead of investigating the functional properties of brain regions in isolation. Further, the findings of the second experiment demonstrate that clinical conditions like alcohol dependence can affect regional activations related to choices even in the absence of alcohol-related stimuli. However, this did not significantly affect behavioral task performance in the choice task, which suggests that the dynamic properties of decision-making networks can allow for compensatory mechanisms.
Hintergrund: Die Entscheidungsfindung spielt eine zentrale Rolle in unserem Leben und die Qualität unserer Entscheidungen hat einen großen Einfluss auf unsere Zukunft. Um den Entscheidungsprozess besser zu verstehen, hat sich die kognitive Neurowissenschaft bisher auf das Konzept des Entscheidungswerts konzentriert. Einer der wichtigsten Befunde ist, dass der Gesamtwert einer Entscheidungsoption mit der neuronalen Aktivität im ventromedialen präfrontalen Kortex (vmPFC) korreliert. Es ist jedoch immer noch unklar, wie genau dieses Signal im Gehirn berechnet wird. Methodik: Um diesen Prozess besser zu verstehen, wurden zwei Studien durchgeführt, welche die funktionelle Magnetresonanztomographie nutzen. Die erste Studie basiert auf der Idee, dass der Gesamtwert einer Entscheidungsoption sich in der Regel aus den Werten von verschiedenen Attributen zusammensetzt. Insbesondere sollte untersucht werden, ob die Werte von Attributen im vmPFC berechnet werden, wie Gesamtbewertungen, oder in abgegrenzten, Attribut-spezifischen Regionen. Das Experiment bestand aus einer Entscheidungsaufgabe mit abstrakten Stimuli, die mit monetären Belohnungen verbunden waren und hinsichtlich der Attribute Bewegung (assoziiert mit der Hirnregion V5) und Farbe (Hirnregion V4) variierten. Die zweite Studie untersuchte, wie die Berechnung des Entscheidungswerts bei Patienten mit Alkoholabhängigkeit beeinflusst wird. In der experimentellen Aufgabe mussten Entscheidungen zu verschiedenen Geldangeboten unter Unsicherheit gemacht werden. Ergebnisse: In der ersten Studie konnte repliziert werden, dass Gesamtwerte mit der Aktivität im vmPFC korrelieren. Allerdings wurde nicht bestätigt, dass Attributwerte systematisch in Attribut-spezifischen Hirnregionen repräsentiert werden. Stattdessen waren Attributwerte mit Aktivitäten im posterioren cingulären Kortex, ventralen Striatum und posterioren inferioren temporalen Gyrus verbunden. In der zweiten Studie gab es keine Unterschiede in der wertbezogenen neuronalen Aktivität oder im Verhalten zwischen gesunden Probanden und Patienten, aber die Patienten zeigten während modellbasierter Entscheidungsprozesse eine geringere Aktivierung des Nucleus caudatus. Diskussion: Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Charakterisierung der Funktionen von isolierten Hirnregionen für die Beschreibung von neuronalen Entscheidungsprozessen weniger geeignet ist und Entscheidungsprozesse stattdessen innerhalb dynamischer Netzwerke berechnet werden. Die Ergebnisse des zweiten Experiments zeigen außerdem, dass Krankheiten wie Alkoholabhängigkeit die neuronalen Prozesse von Entscheidungen auch dann beeinflussen können, wenn keine alkoholbezogenen Stimuli vorliegen. Dies hatte in der Studie allerdings keinen signifikanten Einfluss auf die Qualität der Entscheidungen, was darauf hindeutet, dass die dynamischen Eigenschaften von neuronalen Entscheidungsnetzwerken Kompensationsmechanismen ermöglichen können.
