MÉCANISMES NEURONAUX ET PRISE DE DECISION BASEE SUR LA VALEUR CHEZ LA MOUCHE

NEURAL MECHANISMS FOR VALUE-BASED DECISION-MAKING IN FLIES

• Auteur / Autrice : Clara Guiraud
• Direction : Emmanuel Perisse
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Biologie Santé
• Date : Inscription en doctorat le 30/09/2024
• Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences Chimiques et Biologiques pour la Santé (Montpellier ; Ecole Doctorale ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IGF - Institut de Génomique Fonctionnelle
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Circuits neuronaux et codage de la valeur

Mots clés

Mots clés libres

Imagerie in vivo

Optogénétique

Comportement

Apprentissage et mémoire

Prise de décision

Dopamine

Decision-making

Optogenetics

Dopamine

Learning and memory

Behaviour

In vivo imaging

Résumé

La survie dépend de la capacité des animaux à faire le meilleur choix parmi les nombreuses options disponibles, en fonction de la valeur subjective accordée à chaque option. L'apprentissage associatif permet d'attribuer une valeur aux stimuli qui peut être utilisée pour guider des choix appropriés. Un comportement orienté vers un but, modulé par des états internes, peut également influencer les décisions. Bien que le domaine de la neuroéconomie fournisse des modèles de computation et des circuits pour comprendre les décisions basées sur la valeur, en revanche une vue d'ensemble fait encore défaut. Nous avons précédemment proposé un modèle dans lequel des circuits spécifiques dans les corps pédonculés de la drosophile sont utilisés pour comparer des options aversives permettant de prendre des décisions appropriées (choisir la moins mauvaise option). Néanmoins, un mécanisme complet fait toujours défaut. Ce projet examinera donc les circuits neuronaux précis et les mécanismes qui sous-tendent la prise de décision basée sur la valeur chez les mouches. Pour répondre à cette question, le candidat utilisera des outils génétiques puissants combinés à une analyse comportementale à haute résolution, à l'optogénétique, à la caractérisation anatomique et à l'imagerie in vivo.

Survival depends on the ability of animals to make the best choice among many available options based on the subjective value placed on each option. Associative learning provides a mean to assign value to stimuli which can be used to guide appropriate choices. Goal-directed behaviour, modulated by internal states, can also influence decisions. While the field of neuroeconomics provides computational and circuit models for value-based decisions, a comprehensive overview is still lacking. We previously proposed a model in which specific circuits in the Drosophila mushroom body are used to compare aversive options to drive appropriate decisions (choosing the least bad option). Nevertheless a comprehensive mechanistic is still missing. This project will therefore examine the precise neural circuits and mechanisms underlying value-based decision-making in flies. To tackle this question the candidate will employ powerful genetic tools combined with high-resolution behavioural analysis, optogenetics, anatomical characterisation and in vivo imaging.