神经发育障碍小鼠模型中适应性决策的不同模式

内容形式：摘要译文

神经发育障碍（NDDs）由多种遗传改变引起，这些改变可影响适应性决策，但对认知过程的特定成分进行量化仍面临挑战。我们利用自动化操作性行为平台开发了一系列确定性和概率性逆转学习任务，并应用强化学习模型量化小鼠的潜在认知过程。我们将这一框架应用于三种神经发育障碍遗传模型：Mecp2+/-（雷特综合征）、MECP2-Tg1（MECP2重复综合征）和Kmt2c+/fs（KMT2C单倍剂量不足）小鼠。Mecp2+/-小鼠在确定性逆转学习的习得中表现出程度不一的损伤，并伴有任务参与度降低和过早反应增多。MECP2-Tg1小鼠表现出轻度的确定性逆转学习损伤，但其概率性逆转学习表现保持完好。尽管Kmt2c+/fs小鼠的行为表现总体上保持完好，强化学习建模却揭示，其从未获奖励的结果中学习的程度增强，且对未选择选项的遗忘速度加快，而这些变化无法从总体表现中显现。这些发现表明，将定量逆转学习任务与计算建模相结合，能够区分认知过程中的特定改变，为表征不同神经发育障碍小鼠模型的认知功能障碍提供有效框架。

关键词：神经发育障碍 · 适应性决策 · 逆转学习 · 强化学习建模 · 认知功能障碍 · 遗传小鼠模型

原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.14.759086v1?rss=1