Neuronale Grundlagen belohnungsabhängiger Entscheidungsfindung des Menschen

Abstract

Menschliche Entscheidungsfindung wird ungeachtet ihrer herausragenden Komplexität und vielfach abstrakten Qualität maßgeblich von Belohnungserwartungen geleitet, die mit verschiedenen Handlungsoptionen verknüpft sind. Die Anpassungsfähigkeit von Individuen an deren Umwelt hängt besonders in dynamischen Umgebungen mit wechselnden Belohnungskontingenzen von der Fähigkeit ab, diese Erwartungen anhand tatsächlich erhaltener Belohnungen zu adjustieren. Die selbst bei erlernten Belohnungsstrukturen typischerweise verbleibende Unsicherheit über mögliche Handlungsausgänge erfordert zusätzlich zu der Verarbeitung früherer Fehler in Belohnungsvorhersagen die Abwägung von erwarteter Belohnung und assoziiertem Risiko einer Entscheidung. Menschliche Entscheidungsfindung kann überdies durch soziale Information beeinflusst werden, die hierzu mit individueller Erfahrung aus früheren Entscheidungen integriert werden muss. Diese drei zentralen Aspekte belohnungsbasierter Entscheidungsfindung des Menschen vertiefte ich im Rahmen der vorliegenden Arbeit durch Fokussierung der jeweils komplexen Untersuchungsgegenstände auf spezifische Hypothesen und reduzierte Paradigmen sowie durch gleichzeitige Verknüpfung komplementärer Untersuchungsebenen mittels modellbasierter funktioneller Magnetresonanztomographie. Gemeinsam mit meinen Kollegen befasste ich mich in Projekt 1 (Krugel et al., 2009) mit den neurobiologischen Mechanismen, die der Fähigkeit zu rascher und flexibler Anpassung von Entscheidungen an verfügbare Belohnungen in dynamischen Umgebungen zugrunde liegen. Durch pseudo-experimentelle Manipulation des Dopaminstoffwechsels anhand des Val158Met-Polymorphismus im Gen der Catecholamin-O-Methyltransferase entdeckten wir eine zentrale Rolle subkortikaler Dopaminausschüttung für die Gewichtung von Vorhersagefehlern. In Projekt 2 (Biele et al., 2011) identifizierten wir einen neuronalen Belohnungsbonus für das Befolgen vertrauenswürdiger Ratschläge und lieferten damit Evidenz für einen adaptiven sozialen Lernmechanismus, der sich in einer intrinsischen Belohnung für das Befolgen sozialer Information manifestiert. Die Ergebnisse von Projekt 3 (Mohr et al., 2010) bieten Anhaltspunkte für einen neuronalen Abwägungsmechanismus von erwartetem Gewinn und assoziiertem Risiko in komplexen Entscheidungen mit kontinuierlicher Verteilung der möglichen Handlungsausgänge. Vor dem Hintergrund veränderter Belohnungsverarbeitung und Entscheidungsfindung in neurologischen und psychiatrischen Leiden, die mit dem dopaminergen System assoziiert sind, vertiefen die durchgeführten Untersuchungen das Verständnis grundlegender Bestandteile dieser Leistungen im Gesunden. Sie offenbaren die ausgeprägte Kontextabhängigkeit belohnungsbasierter Entscheidungsfindung des Menschen und bergen durch Hinweise auf neuronal verankerte adaptive Mechanismen auch evolutionäre Implikationen.

Beyond its outstanding complexity and often abstract nature, human decision making is greatly driven by reward expectations that are associated with the different choice options at hand. The adaptability of an individual to his or her environment depends on the capacity to adjust reward expectations by actually received rewards. It is of particular interest in dynamic environments with changing reward contingencies. Yet, even if reward structures are learned, decision making is typically faced with uncertainty regarding the potential outcomes. Therefore, in addition to the processing of past reward prediction errors, individuals are required to weigh expected reward and associated risk of a choice. Moreover, human decision makers can be influenced by social information that needs to be integrated with individual experience from prior decisions. In the present work, I investigated these three pivotal aspects of reward-based decision making, both by scaling down the complex objects of investigation to specific hypotheses and reduced paradigms, and by combining complementary levels of observation via model- based functional magnetic resonance tomography. In the first project (Krugel et al., 2009), my co-authors and I addressed the neurobiological mechanisms that underlie the ability to rapidly and flexibly adapt decisions to available rewards in dynamic environments. Using a pseudo-experimental manipulation of the dopamine metabolism by exploiting the Val158Met polymorphism in the gene coding for the catechol-O-methyltransferase, we discovered a crucial role of subcortical dopamine release in the weighing of reward prediction errors. In the second project (Biele et al., 2011), we identified a neural outcome bonus for following a trustworthy advice, thereby providing evidence for an adaptive social learning mechanism that consists in an intrinsic reward for following advice. The results of the third project (Mohr et al., 2010) indicate a neural implementation of a risk-reward trade-off during complex decisions with a continuous distribution of potential outcomes. In the light of altered reward processing and decision making in neurological and psychiatric diseases that are associated with the dopaminergic system, our investigations deepen the understanding of fundamental components of these capacities in the healthy. They reveal the pronounced context-dependency of reward-based decision making in humans and carry evolutionary implications by indicating neural implementations of adaptive mechanisms.