Wir kombinierten anodische tDCS-Stimulation und simulierte tDCS-Stimulation auf einem biophysikalischen Modell der Entscheidungsfindung. Dieser rechnergestützte Neurostimulationsansatz ermöglicht es uns, zu testen , wie Stimulationseffekte auf Verhaltensdaten mit Änderungen in den Interaktionen neuronaler Populationen zusammenhängen.

Unser biophysikalisch realistisches Modell der Entscheidungsfindung (B) modelliert Entscheidungen in Bezug auf die Erhöhung der Feuerungsraten in zwei konkurrierenden neuronalen Populationen von Neuronen im Laufe der Zeit (D). Wir simulieren die Auswirkungen der anodischen Stimulation auf dieses Modell und postulieren eine Abnahme der Auswahlgenauigkeit aufgrund eines verringerten Einflusses der erwarteten Wertdifferenz auf die Entscheidungsfindung (F).

Dieser postulierte Stimulationseffekt wird in unserer Verhaltensstimulationsstudie (E) bestätigt, wenn über den medialen präfrontalen Kortex (C) stimuliert wird.

Ein computergestützter Neurostimulationsansatz ist besonders relevant, wenn versucht wird, die Wirkung der Stimulation auf Gehirne vorherzusagen, die sich z. B. mit dem Alter verändert haben.