Neural mechanisms of value-based choices : intracerebral electrophysiological and stimulation studies in humans

L’identification des facteurs dont les fluctuations sont associées à des choix incohérents est un enjeu majeur pour la théorie de la décision rationnelle. Dans cette thèse, nous avons étudié comment l’activité cérébrale peut contribuer à expliquer la variabilité des choix lors d’une tâche de choix multi-attributs en profitant de la possibilité rare d’enregistrer l’activité intra-corticale du cerveau humain ou de réaliser des stimulations intra-corticales pour sonder l’implication causale de régions corticales clés. Dans la première étude, nous avons examiné les mécanismes neuro-computationnels par lesquels les fluctuations de l’humeur peuvent influencer le comportement de choix humain. Nos résultats ont montré que 1) une activité gamma large bande (BGA) élevée dans le cortex préfrontal ventromédian (vmPFC) et l’insula antérieure dorsale (daIns) signalait respectivement les périodes d’humeur élevée et faible, et 2) qu’une activité BGA élevée dans le vmPFC et le daIns favorisait et tempérait respectivement la prise de risque en surpondérant les perspectives de gain/perte monétaires. Ainsi, ces observations révèlent que les feedbacks induisent des états cérébraux qui correspondent à différentes humeurs et biaisent la comparaison des options sûres et risquées. Plus généralement, cette première étude pourrait expliquer pourquoi les personnes qui expérimentent des événements positifs (ou négatifs) dans une partie de leur vie ont tendance à s’attendre à un succès (ou un échec) dans une autre. Dans la deuxième étude, nous nous sommes concentrés sur les corrélats neuroanatomiques qui sous-tendent les effets des fixations visuelles sur le choix en collectant simultanément les données d'EEG intracérébral avec des données de fixations oculaires pendant que les participants effectuaient une tâche de choix multi-attributs risquée. Les résultats de cette deuxième étude ont montré que 1) l’activité neuronale (BGA) dépendant du regard est corrélée positivement avec la valeur d’un attribut donné lorsqu’il est fixé et négativement avec la valeur de celui-ci lorsqu’il n’est pas fixé et ce, dans un large réseau cérébral, 2) l’activité neuronale dépendant du regard dans le vmPFC permet de prédire les choix risqués des sujets lorsqu’ils regardent les gains et 3) l’activité neuronale dépendant du regard dans l’aIns permet de prédire les choix vers l’option sûre lorsque les sujets regardent les pertes. Ainsi, nos résultats permettent de clarifier des éléments neuroanatomiques clés sur la façon dont l’attention visuelle interfère avec l’activité neuronale pour moduler nos choix. Enfin, dans la troisième étude de cette thèse, nous avons étudié l’effet de la perturbation ciblée du cortex insulaire antérieur et du vmPFC sur les choix risqués. L’effet de la stimulation électrique intracrânienne (iES) délivrée directement dans le cortex humain à 50 Hz chez un groupe de patients épileptiques (n = 13) a été examiné pendant que les sujets effectuaient une tâche de choix similaire à celle utilisée dans les deux études précédentes. Les résultats ont montré une dissociation fonctionnelle au sein de l’insula antérieure : la stimulation de l’insula antérieure dorsale (daIns) augmentait les choix risqués tandis que la stimulation de l’insula antérieure ventrale (vaIns) favorisait les choix plus sûrs. À l’inverse, la stimulation du vmPFC a eu tendance à favoriser la prise de risque (comme le daIns). Ces données exceptionnelles soulignent l’importance causale de ces zones cérébrales lors de choix multi-attributs impliquant une incertitude et fournissent des indices pour de futures études mécanistiques de l’anatomie et de la physiologie des choix. Dans l’ensemble, cette thèse a permis de mieux comprendre les mécanismes neuro-computationnels qui sous-tendent les choix multi-attributs en suggérant que des systèmes cérébraux dissociés pourraient être impliqués dans la représentation de la valeur des attributs appétitifs ou aversifs avant et pendant le processus de choix.Identifying factors whose fluctuations are associated with choice inconsistency is a major issue for rational decision theory. In this thesis, we investigated how brain activity partly explain choice variability during a multi-attribute choice task by taking advantage of the rare opportunity to either directly record intracortical activity in the human brain or to perform intracortical stimulation to probe the causal involvement of key cortical regions. In the first study, we investigated the neuro-computational mechanisms through which mood fluctuations may bias human choice behavior. Intracerebral EEG data were collected in a large group of participants (n = 30), as they performed interleaved quiz and choice tasks. Baseline neural activity preceding choice onset was confronted first to mood level, estimated by a computational model integrating the feedback received in the quiz task, and then with the weighting of option attributes, in a computational model predicting risk attitude in the choice task. Results showed that 1) elevated broadband gamma activity (BGA) in the ventromedial prefrontal cortex (vmPFC) and dorsal anterior insula (daIns) respectively signaled periods of high and low mood, and 2) increased BGA in vmPFC and daIns respectively promoted and tempered risk-taking by overweighting gain versus loss prospects. Thus, incidental feedback induces brain states that correspond to different moods and biases the comparison of safe and risky options. More generally, this first study might explain why people experiencing positive (or negative) outcomes in some part of their lives tend to expect success (or failure) in any other. In the second study, we focused on the neuro-anatomical correlates underlying the effects of visual fixations on multi-attribute choices. Intracerebral EEG data were collected simultaneously with gaze data in a large group of participants (n = 38), as they performed a multi-attribute accept/reject choice task. Results from study 2 showed that 1) gaze-dependent neural activity (BGA) correlated positively with the value of a given attribute when fixated and negatively with the attribute’s value when not fixated in a large brain network, 2) gaze-dependent neural activity in the vmPFC positively predicted subjects’ choices when looking at gains and 3) gaze-dependent neural activity in the aINS negatively predicted subjects’ choices when looking at losses. Thus, our findings specify key neuro-anatomical insights into how gaze pattern interferes with neural activity to bias multi-attribute choices. Lastly, in the third empirical study of this thesis, we investigated the effect of targeted disruption of anterior insular cortex and ventromedial prefrontal cortex on risky choices. The effect of intracranial electrical stimulation (iES) delivered directly to the human cortex at 50 Hz in a group of epileptic patients (n = 13) were examined while the subjects performed a choice task similar to that used in the previous two studies. Results showed a functional dissociation within the anterior insula: iES on the dorsal anterior insula (daIns) increased risky choices whereas iES on the ventral anterior insula (vaIns) promoted safer choices. Conversely, intracranial electrical stimulation on the vmPFC tended to promote risk-taking (as in daIns). These rare cases highlight the potential causal importance of these brain areas during multi-attribute choices involving uncertainty and provide clues for future mechanistic studies of the anatomy and physiology of choices under uncertainty. Overall, this PhD has expanded knowledge of the neurocomputational mechanisms underlying multi-attribute choice by suggesting that dissociable brain systems may be involved in representing the value of appetitive vs. aversive attributes both prior to and during the choice process