In Search of Reward: Are Prediction Errors Metabolically Scaled in Women and Men?

01.11.2021 bis 31.10.2024

Die Entdeckung neuer Nahrungsquellen ist eine zentrale Herausforderung für viele Organismen. Obwohl stoffwechselbezogene Zustände bei der Motivation eine klare Rolle spielen und hungrige Tiere erkennbar motivierter sind Belohnungen zu erhalten, ist die Rolle von Hunger beim menschlichen Belohnungslernen weitgehend unklar. Gleichzeitig gibt es Hinweise auf verändertes Belohnungslernen bei Adipositas, wobei die zugrundeliegenden Mechanismen ebenfalls ungenügend verstanden sind und Widersprüche den Fortschritt in Richtung einer übergeordneten Theorie behindern. Wir schlagen deshalb vor, diese Lücke durch eine ausführliche Erhebung des über Dopamin vermitteltem Belohnungslernens in unterschiedlichen metabolischen Zuständen bei Frauen und Männern zu schließen (“deep phenotyping”). Dazu soll ein neu entwickeltes Smartphone-Spiel verwendet werden, welches uns erlaubt das Belohnungslernen von Essens- und Geldbelohnungen bei 80 Versuchsteilnehmenden
wiederholt über einen ganzen Monat (einen Menstruationszyklus) hinweg, zu erfassen. Parallel dazu planen wir mittels kontinuierlichem Glukosemonitoring die Erfassung von Glukosespiegeln, um Auswirkungen metabolischer Zustände auf das Lernen zu bestimmen. Diese detaillierten Messungen ergänzen wir durch experimentelle Testungen, bei denen metabolische Zustände gezielt manipuliert werden, um Veränderungen in belohnungsbezogenen Vorhersagefehlern mittels fMRT zu erfassen. Basierend auf Vorergebnissen und Tierstudien erwarten wir, dass Hunger mit höheren Lernraten und einem schnelleren Rückgang von Vorhersagefehlern für neu erlernte Handlungen einhergeht. Des Weiteren erwarten wir, dass dieser Lernvorteil durch Hunger mit höherem BMI (d.h. bei Adipositas) abgeschwächt wird (Hunger x BMI Interaktion). Als entscheidenden Vorteil nutzen wir hierzu natürlich auftretende Schwankungen im Verlaufe des weiblichen Menstruationszyklus, um eine metabolische Komponente bei der Steuerung von Belohnungssignalen besser auflösen zu können. Wir erwarten, dass sich bei einer Kopplung von Energiestoffwechsel und Belohnungslernen stärkere Schwankungen von Östradiol und Progesteron ebenfalls stärker im Belohnungslernen niederschlagen werden. Zusammengenommen würde das vorgeschlagene Projekt neue Erkenntnisse bezüglich eines wichtigen Mechanismus liefern, der das Lernen und die Motivation mit metabolischen Anforderungen über die Dopaminausschüttung im Gehirn logisch verknüpft. Weitere Fortschritte im Verständnis von zentralen Unterschieden im Belohnungslernen, die durch Veränderungen im Stoffwechsel hervorgerufen werden, könnten in Zukunft dabei helfen, die Therapie von Störungen zu verbessern, die wie Adipositas von Veränderungen in der Belohnungsverarbeitung geprägt sind. Durch das Aufzeigen von möglichen Geschlechts- und Zykluseffekten im Rahmen der metabolischen Steuerung von Belohnungssignalen, könnte das vorgeschlagene Projekt ebenfalls neue Erkenntnisse zu Risikofaktoren von Essstörungen oder affektiven Störungen liefern.