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Dissertação

{en_GB=Study of habit learning impairments in Tourette syndrome and obsessive-compulsive disorder using reinforcement learning models } {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Atualmente a investigação psiquiátrica enfrenta diversos problemas. As doenças psiquiátricas e neurológicas são extremamente heterogéneas e o seu diagnóstico é muitas vezes feito com base nas manifestações sintomáticas dos pacientes, e não na sua patofisiologia. Além disso, a medicação origina diversos efeitos secundários e é muitas vezes refratária, pelo que é essencial definir objetivamente estas doenças. Esta tese teve precisamente como objectivo o desenvolvimento de uma metodologia que permitisse o estudo quantitativo de deficiências na aprendizagem por reforço (RL) em pacientes com síndrome de Tourette (TS) e perturbação obsessivo-compulsiva (OCD). Para tal, foi criado um modelo computacional que permitiu a análise do comportamento destes pacientes e de sujeitos saudáveis durante uma tarefa de classificação probabilística, a Weather Prediction Task (WPT). Os dados comportamentais analisados encontravam-se divididos num conjunto de crianças de controlo e diagnosticadas com TS, e num conjunto de adultos de controlo e diagnosticados com OCD. Como tal, duas análises independentes foram realizadas. Diversos modelos de RL foram ajustados aos dados empíricos e comparados entre si e, deste processo, resultaram dois modelos que explicaram os dados empíricos moderadamente bem e que permitiram uma comparação paramétrica entre grupos. Deficiências da WPT, entre outros factores, impediram a aquisição de alguns dos resultados esperados. No entanto, uma maior tendência para alternar entre ações, independentemente da sua valência, foi detectada nas crianças com TS. Este resultado foi corroborado por uma análise dos dados que não envolveu modelos de RL e é consistente com o excesso de dopamina estriatal que caracteriza estes pacientes., en=Psychiatric research is currently facing multiple challenges due to the heterogeneity that characterizes most psychiatric and neurological disorders. Diagnosis of these disorders is mainly based on symptomatic manifestations instead of on the underlying pathophysiology and medication is often refractory or reported to induce severe side effects in the patients. Therefore, new methods for the objective evaluation of these conditions are necessary. This thesis aimed at developing a reinforcement learning framework that allowed the study of habit learning impairments in patients with Tourette syndrome (TS) and obsessive-compulsive disorder (OCD), and to evaluate the accuracy of the developed methodology. To perform this study, subjects’ performance during a probabilistic classification learning task, the Weather Prediction Task (WPT), was analyzed. The analyzed behavioral data was divided in two datasets, a dataset concerning control (NC) and OCD adults, and a dataset regarding TS and NC children. Multiple reinforcement learning (RL) models were fitted to the data and compared, and two models capable of reasonably explaining the behavioral data were selected. These were then used to perform parametric comparison between the control subjects and the patients who had been previously diagnosed with TS and OCD. Several problems, particularly of the analyzed behavioral task, compromised the attainment of some of the expected results. Nonetheless, an increased tendency for switching between competing actions was shown to occur in TS patients, consistently with the striatal hyperdopaminergia hypothesis of this disorder. This result was corroborated by an RL-independent analysis of the data.}
Keywords: {pt=Aprendizagem por reforço, Dopamina, Perturbação obsessivo-compulsiva, Síndrome de Tourette, en=Dopamine, Obsessive-compulsive disorder, Reinforcement learning, Tourette syndrome}

Discussão: novembro 21, 2014, 14:0