幸福感の「定量化」: カリフォルニア大学バークレー校は AI を使用してドーパミンの放出とドーパミンが放出される脳領域を追跡します

内容の概要:ドーパミンは神経系の重要な神経伝達物質であり、運動、記憶、報酬系と密接に関係しており、楽しいものを見ると体内でドーパミンが分泌され、それを追求するようになります。しかし、ドーパミンの正確な定量分析は依然として困難です。カリフォルニア大学バークレー校 (UCB) のマーキータ P. ランドリーの研究グループは、機械学習の助けを借りて、ドーパミン放出の量と場所の定量分析を実施し、幸福のコードに一歩近づきました。
キーワード:機械学習強化学習ドーパミン

著者｜薛蔡
編集者｜山陽

この記事は、HyperAI スーパー ニューラル WeChat パブリック プラットフォームで初めて公開されました。

「幸せですか？」という質問をよく受けます。最近の生活状況を振り返ってみると、比較的満足のいく答えが出せるかもしれません。しかし、幸福に関する別の質問、「あなたはどのくらい幸せですか?」に答えるのはそれほど簡単ではありません。

私たちは幸福についての善悪を比較的正確に判断することができますが、幸福を定量的に分析することは困難であり、程度を表す副詞を使用して大まかに評価することしかできません。

しかし、生理学的観点から見ると、幸福度は人間の体内のホルモンレベルによって判断できます。重要なホルモンの 1 つはドーパミンです。

ドーパミンは神経系の重要な神経伝達物質であり、細胞間のメッセージの伝達を担当します。ドーパミンは幸せのメッセンジャーです。楽しいものを見ると、脳はドーパミンを放出し、幸せなことを追求するように促します。したがって、ドーパミン作動性ニューロンによって制御される神経回路は報酬回路とも呼ばれ、この回路は学習、記憶、依存性行動に密接に関係しています。

人々はドーパミンの化学構造、分布領域、生理学的効果についてはすでに比較的明確に理解していますが、しかし、細胞レベルおよび分子レベルでのドーパミンの作用メカニズムはまだほとんど理解されておらず、神経回路におけるドーパミンの役割を正確に定量分析することは不可能です。

幸福感を「数値化」：AIがドーパミンコードを解読

1997 年に、Schultz らは、報酬回路の考えられる動作メカニズム、つまり報酬予測誤差仮説を提案しました。この仮説は、ドーパミン作動性ニューロンが、期待される報酬と実際の報酬との間の誤差に基づいてドーパミン放出量を調整し、それによって何かを追求する人々のモチベーションを調整することを示唆しています。

2020 年、DeepMind は、脳内の異なるニューロンが同じ刺激に対して異なる報酬期待を持っていることを発見しました。言い換えれば、脳には比較的楽観的なニューロンと比較的悲観的なニューロンが存在するということです。同じコップ半分の水に直面すると、楽観的なニューロンはコップ半分の水がまだあり、私たちの未来は明るいと考えるでしょう。一方、悲観的なニューロンは、コップに水が半分しか入っておらず、喉が渇いて死にそうだと感じます。そしてさらなる研究により、ニューロンによる報酬期待の分布は、実際の報酬の分布と基本的に一致していることが示されています。

AIの活用により、報酬回路の神経機構の解析が加速しています。

2021年、米国のヴァンダービルト大学（ヴァンディ）のエリン・S・カリパー研究グループは、サポートベクターマシン（SVM）を使用して、生物内のドーパミンレベルの変化をモニタリングすることで、同時に実験に基づいて生物の行動を予測した。その結果、研究チームは生理活性を調節するドーパミンの新しいモデルを提案した。

最近、AI はドーパミンの解釈を新たなレベルに引き上げました。カリフォルニア大学バークレー校（UCB）のマークタ・P・ランドリーの研究グループは、機械学習の助けを借りて、ドーパミンの放出量と脳領域の定量分析を実施し、神経画像と神経回路の研究に新しいアイデアを提供しました。 。

関連する研究は、「機械学習によるドーパミンシグナル伝達の神経署名の識別」というタイトルで「ACS Chemical Neuroscience」に掲載されています。

用紙のアドレス:https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acschemneuro.3c00001

この調査では主に次の 2 つの質問に対処します。

1. さまざまな刺激下で放出されるドーパミンの量を区別する(0.1 mA および 0.3 mA の電流刺激);

2. ドーパミンが放出される脳領域を決定する(背外側線条体 DLS および背内側線条体 DMS)。

まず、彼らは近赤外カテコールアミン ナノセンサー (nIRCat) でドーパミンを標識しました。標識後、ドーパミンは赤外顕微鏡下で蛍光を発し、蛍光強度はドーパミン濃度と正の相関があります。電気刺激が脳に加えられると、脳はドーパミンを放出し、その後リサイクルされます。このプロセスにより、赤外顕微鏡下で蛍光強度曲線が残ります。蛍光曲線を定量化することで、平均蛍光強度、ドーパミン放出部位数 (ROI、関心領域) など、2 つの統計的特徴を取得できます。蛍光強度が標準偏差の 2 倍を上回る期間と下回る期間を含む特性。これらの特徴値は、機械学習モデルのトレーニングに使用できます。

答え:電流刺激の前後で観察された蛍光結果

B:電流刺激前後の蛍光強度曲線

研究者らは、トレーニングと分析にそれぞれサポート ベクター マシン (SVM) とランダム フォレスト モデル (RF) という 2 つのモデルを使用しました。

SVM モデルは、複雑な非線形特性に基づいて結果を 2 つのカテゴリに分類し、トレーニングによって得られた境界条件をテスト データに適用できます。 RF モデルは複数のデシジョン ツリーで構成されており、各デシジョン ツリーによって行われた決定は最終的に一緒に並べ替えられて、最終的な出力結果が得られます。

RF モデルは、結果内の変数を包括的に解釈して正確な予測を保証できます。データと特徴をランダムに選択することで、元のトレーニング データに対するデシジョン ツリー モデルの感度が低下し、デシジョン ツリー間の差異が改善されます。

2 つのモデルは必要なトレーニング データの量が少なく、結果はこの研究の目的に合わせて 2 つのカテゴリに分類できます。

データセット A とデータセット B:異なる脳領域における異なる電流刺激またはドーパミン放出濃度を表します。

2 つのモデルをトレーニングした後、異なる電流刺激下で得られた蛍光強度曲線が入力として使用され、モデルは刺激の強度とドーパミンが放出される脳領域を判断できます。

図A:生後4週目のマウスの判定結果

写真B:8.5週齢マウスの判定結果

図C:12週齢マウスの判定結果

この結果から、マウスの年齢が上がるにつれて、刺激強度を判断する 2 つのモデルの精度が向上し続けていることがわかります。これは主に、マウスが年齢を重ねるにつれてホルモンレベルが徐々に安定し、予測しやすいためです。生後 12 週目のマウスでは、RF モデルの刺激強度の判定精度は 0.832 に達することがあります。

A&B：生後4週目のマウスの判定結果

CD：8.5週齢マウスの判定結果

E&F:12週齢マウスの判定結果

この図から、刺激強度の結果と同様に、機械学習による判定精度が最も高いのは、生後12週齢のマウスで0.708であることがわかります。同時に、入力特徴の違いもモデルの判断精度に影響します。さまざまな特徴パラメータの中で、ROI はモデルの判断精度にとって最も重要です。

研究者らは機械学習を通じて従来のデータ分析の制約を打ち破り、多数の特徴変数を選択し、従来のデータ分析では無視されていた特徴ROIを通じてモデルの判断精度を向上させた。さらに、このモデルはドーパミン以外の神経回路にも適用でき、神経イメージングと神経機構の研究に新しいアイデアを提供します。

ドーパミン：幸福と喪失の両刃の剣

ドーパミンは私たちに楽しい感情をもたらし、幸せなことを追求するよう促します。おいしい食べ物、素晴らしい景色、適切な運動、ポジティブな社会的交流など、それらはすべてドーパミンの放出に寄与し、それによって私たちの良い気分を維持するのに役立ちます。このため、ドーパミンは企業のマーケティングツールとしても使用できます。美しくパッケージされた「ドーパミン ケータリング」から、ソーシャル メディアを席巻した「ドーパミン アウトフィット」まで、明るい色は人々の生活を飾るだけでなく、気分も明るくします。

ただし、幸せになった後は、体内のドーパミンレベルが一時的に通常レベルよりも低下し、憂うつ感を引き起こす可能性があります。ドーパミンが長期にわたって頻繁に分泌されると、人体の幸福感が鈍くなり、人生のあらゆる美しさを認識することが難しくなり、イライラしやすくなります。そのため、仕事と休息を調整したり、娯楽の時間をコントロールしたり、ソーシャルメディアから遠ざけたりすることで、体内のドーパミンの放出を制御して元の状態に戻すことができる、という「ドーパミン離脱」という概念を提唱する人もいます。人生を生き、真の幸福を体験してください。

「ドーパミンドレッシング」であろうと「ドーパミン離脱」であろうと、誰もが人生の美しさを追求し、自分自身を幸せにしています。どちらの理論にも一定の生理学的根拠はありますが、実際の効果についてはまだ研究する必要があります。AI の助けを借りて、科学研究者は常に神経活動の背後にあるメカニズムを調査し、ドーパミンの謎を探求しています。いつか「あなたはどれくらい幸せですか？」と問われたら、人々は迷わず「100%」と答えるようになるだろうと私は信じています。

この記事は、HyperAI スーパー ニューラル WeChat パブリック プラットフォームで初めて公開されました。

参考記事：

[1]https://www.nature.com/articles/s41586-019-1924-6#追加情報

[2]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S096098222101188X

[3]https://www.science.org/doi/10.1126/science.275.5306.1593

[4]https://prezi.com/gxadjg6gz7li/nicotine-and-the-brain-reward-system/

[5]https://youtu.be/v6VJ2RO66Ag