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La motivation dans tous ses K : Approche computationnelle des pathologies neuropsychiatriques

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Date
2018
Auteur
Le Bouc, Raphaël
Pessiglione, Mathias
Voir/Ouvrir
MS_2018_03_238.pdf (2.450Mo)
MS_2018_03_238.html (98.73Ko)
Metadata
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Résumé
La motivation peut être définie comme la fonction qui oriente et active le comportement. Nous résumons dans cette revue les acquis récents des neurosciences concernant les bases cérébrales des fonctions motivationnelles. En clinique neuropsychiatrique, les troubles de la motivation sont fréquents et actuellement évalués par des échelles qui ne renseignent pas sur les mécanismes sous-jacents. Nous présentons ici une nouvelle approche, dite computationnelle. Elle consiste à phénotyper le comportement des patients dans des tests de motivation, au moyen de modèles computationnels. Ces phénotypes computationnels caractérisent l’état du patient et pourraient aider au suivi et à la personnalisation du traitement.
 
Motivation can be defined as the function that orients and activates the behavior. Motivation deficits such as apathy are pervasive in both neurological and psychiatric diseases, and are currently assessed with clinical scales that do not give any mechanistic insight. Here, we present another approach that consists in phenotyping the behaviour of patients in motivation tests, using computational models. These formal models impose a precise and operational definition of motivation that is embedded in decision theory. We then review basic and clinical studies that have investigated the neural bases of motivation processes and shown the involvement of specific cortical, subcortical and neuromodulatory systems. Finally, we emphasize the promises of computational phenotyping for clinical purposes, as it may not only give insight into motivation deficits but also help personalize treatment.
 
Pour citer ce document
Le Bouc, Raphaël ; Pessiglione, Mathias ; La motivation dans tous ses K : Approche computationnelle des pathologies neuropsychiatriques, Med Sci (Paris), , Vol. 34, N° 3 ; p. 238-246 ; DOI : 10.1051/medsci/20183403012
URI
http://hdl.handle.net/10608/9754
Collections
  • MS 2018 num. 03
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