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Research POSTER TITLE Reinforcement learning mechanisms of antidepressant treatments (RELMED) AUTHORS Abir Y, Qiu Z, Dercon Q, Mkrtchian A, Dolan R, Kessler D, Leurent B, Morriss R, Nazareth I, Nixon N, Watson S, Wiles N, Peddada A, Browning M, Huys Q ABSTRACT Two extensive literatures concern the neuromodulators 5-羟色胺，多巴胺和去甲肾上腺素。首先，许多双盲随机临床试验证实了针对这些神经调节剂抑郁症治疗的药物的功效。第二，同样令人信服的作品已经为这些神经调节剂在增强学习（RL）中确立了因果关系。计算精神病学的跨学科领域试图弥合这两个领域。然而，抑郁症治疗中RL机制的程度尚不确定。我们介绍了Relmed，该项目旨在确定针对各种神经调节剂的抗抑郁药是否参与RL的不同组成部分。Relmed包括在英国初级保健中进行的两次连续双盲随机临床试验。每个试验涉及516名随机接受安非他酮，依他普兰或安慰剂的抑郁症患者。最初的试验将探索广泛的RL域，随后的试验检查了特定的RL机制。在第一次试用期间，参与者将进行一系列在线行为RL任务。与标准方法不同，Relmed测量了单个连贯的任务框架内的多个RL机制，包括食欲和厌恶仪器学习，Pavlovian-工具传递，可控性，工作记忆和平均奖励效果。2。我们概述了任务序列，测试可靠性以及可接受性和用户测试的结果。本杰·巴内特（Benjy Barnett） - 人类神经影像学标题的惠康中心（Wellcome）中心创造了一些东西：人脑作者Barnett B中数值零的符号和非符号表示，弗莱明（Fleming）摘要代表零数量零，被认为是抽象人类思想的独特成就。尽管在理解支持自然数的神经代码方面取得了很大进展，但在人脑中如何编码数值零仍然未知。我们发现
UCL神经科学研讨会2024
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