[論文レビュー] Understanding Decision-Making Across the Lifespan Needs Theoretical Neuroscience

Michael Ryan, Letizia S. Ye+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 2, 2026

Embodied and Extended Cognition被引用数 0

ひとこと要約

論文は潜在状態モデルや再帰的ネットワークなどのツールを用い、年齢研究を理論神経科学と統合して寿命にわたる意思決定の機械的説明を開発することを主張する。

ABSTRACT

Understanding how decision making changes across the lifespan is a central challenge for neuroscience, yet research on cognitive aging has remained largely disconnected from the theoretical and computational advances that now shape modern systems neuroscience. Over the past two decades, theoretical frameworks have transformed how we study cognition in young, healthy brains, providing principled tools to model latent decision states, neural dynamics, population codes, and interareal communication. In contrast, aging research has often relied on single metric behavioral readouts, cross sectional comparisons, and descriptive neural analyses, limiting our ability to explain fundamental differences in individual aging trajectories. This gap represents a missed opportunity because aging offers a powerful platform for testing theories of neural computation, stability, and flexibility under changing biological constraints. Here, we argue that closer integration between aging research and contemporary theoretical neuroscience can move the field beyond descriptive accounts toward more mechanistic explanations of decision making across the lifespan. To this end, we outline how recent advances in behavioral quantification, latent state modeling, dynamical systems, encoding models, representational geometry, and recurrent neural networks offer a rich theoretical toolkit for neuroscientists studying decision making across the lifespan.

研究の動機と目的

• 年齢研究と現代的理論神経科学とのギャップを強調する。
• 寿命にわたる意思決定の機械的説明を提唱する。
• 行動の定量化とモデリングの進展を、年齢研究へ活用する方法を示す。
• 生物学的制約の変化の下での意思決定を研究する理論的ツールキットを概説する。

提案手法

• 行動定量化、潜在状態モデリング、ダイナミクス系における最近の理論的・計算的進展をレビューする。
• 符号化モデル、表現幾何、再帰的ニューラルネットワークを、寿命にわたる意思決定研究の道具として議論する。
• これらのツールを aging に適用して、記述的説明から機械的説明へ移行することを主張する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 年齢研究を現代的理論神経科学と統合して、寿命にわたる意思決定の説明を改善できるか。
• RQ2 現代神経科学のどの理論ツールを aging に適用して機械的な洞察を得られるか。
• RQ3 潜在状態モデリングとダイナミクス系は、年齢に関連する意思決定過程の変化をどう照らし出すか。

主な発見

• 年齢研究は現在、記述的指標に支配されており、機械的理解を制限している。
• 理論神経科学は、 aging と意思決定の研究に転用できる豊かなツールキットを提供している。
• 行動の定量化、潜在状態モデリング、ニューラルネットワーク手法の進展は、 aging 制約下での神経計算を検証できる。
• 符号化モデルと表現幾何は、神経表象と年齢関連の意思決定変化を結びつける方法を提供する。
• aging を理論神経科学と統合することは、単なる記述的説明ではなく機械的説明へ field を前進させる。