행복 "정량화": UC 버클리, AI를 활용해 도파민 분비와 뇌 영역 추적

내용을 한눈에 보기:도파민은 신경계의 중요한 신경전달물질로, 운동, 기억, 보상 시스템과 밀접한 관련이 있습니다. 행복의 메신저입니다. 우리가 기분 좋은 것을 보면 도파민이 몸에서 분비되어 그것을 추구하게 됩니다. 그러나 도파민의 정확한 정량적 분석은 아직 불가능합니다. 캘리포니아 대학교 버클리(UCB)의 마르키타 P. 랜드리 연구진은 머신 러닝의 도움으로 도파민이 분비되는 양과 위치에 대한 정량적 분석을 수행했고, 이를 통해 우리는 행복의 코드에 한 걸음 더 다가갔습니다.
키워드:머신러닝 강화학습 도파민

저자: 세츠나
편집자 | 산양

본 기사는 HyperAI WeChat 공개 플랫폼에 처음 게재되었습니다.

우리는 종종 "행복하세요?"라는 질문을 받습니다. 최근의 생활 상황을 검토해 보면 비교적 만족스러운 답을 얻을 수 있을지도 모릅니다. 하지만 행복에 대한 또 다른 질문인 "당신은 얼마나 행복합니까?"에 답하면, 그렇게 쉬운 일은 아니다.

행복에 대한 옳고 그름은 비교적 정확하게 판단할 수 있지만, 행복에 대한 정량적 분석을 하는 것은 어렵습니다. 우리는 정도를 나타내는 부사를 사용해서 대략적인 평가만 할 수 있습니다.

그러나 생리학적 관점에서 보면,행복의 정도는 인체의 호르몬 수치로 판단할 수 있는데, 중요한 호르몬 중 하나가 도파민입니다.

도파민은 신경계의 중요한 신경전달물질로, 세포 간에 메시지를 전달하는 역할을 합니다.도파민은 행복의 메신저입니다. 우리가 기분 좋은 것을 보면 뇌에서 도파민이 분비되고, 이로 인해 우리는 행복한 일을 추구하게 됩니다. 따라서 도파민 신경 세포에 의해 제어되는 신경 회로는 보상 회로라고도 불리며, 학습, 기억, 중독 행동과 밀접한 관련이 있습니다.

사람들은 도파민의 화학 구조, 분포 영역 및 생리적 효과에 대해 비교적 명확하게 이해하고 있지만,그러나 도파민의 세포 및 분자 수준에서의 작용 기전은 아직 잘 이해되지 않았으며, 신경 회로에서 도파민의 역할을 정확하게 정량화하는 것은 훨씬 더 어렵습니다.

행복 '정량화': AI가 도파민 코드를 해독한다

1997년에 슐츠 등은 보상 회로의 가능한 작동 메커니즘인 보상 예측 오류 가설을 제안했습니다.이 가설은 도파민 신경 세포가 예상 보상과 실제 보상 사이의 오차를 기반으로 도파민 방출을 조절하여 사람들이 무언가를 추구하려는 동기를 조절한다는 주장입니다.

2020년에 DeepMind는 뇌의 서로 다른 뉴런이 동일한 자극에 대해 각기 다른 보상 기대를 한다는 것을 발견했습니다.즉, 뇌에는 상대적으로 낙관적인 신경 세포와 상대적으로 비관적인 신경 세포가 있다는 뜻이다. 똑같은 반쪽 잔의 물을 마주했을 때, 낙관적인 뉴런은 여전히 반쪽 잔의 물이 있고 우리의 미래가 밝다고 생각할 것입니다. 비관적인 신경 세포는 물이 반 컵밖에 남지 않았고 우리는 목말라 죽어가고 있다고 생각합니다. 추가 연구에 따르면, 뉴런의 보상에 대한 기대 분포는 기본적으로 실제 보상의 분포와 일치한다는 것이 밝혀졌습니다.

AI의 도움으로 보상 회로의 신경 메커니즘에 대한 분석이 가속화되고 있습니다.

2021년, 미국 반더빌트 대학교(Vandy)의 에린 S. 캘리파 연구진은 생물체의 도파민 함량 변화를 모니터링하고 SVM(지원 벡터 머신)을 사용하여 생물체의 행동을 예측했습니다. 연구팀은 실험 결과를 바탕으로 생리 활동에 대한 도파민 조절에 대한 새로운 모델을 제안했습니다.

최근 들어 AI가 도파민을 해석하는 수준이 한 단계 높아졌습니다.캘리포니아 대학교 버클리(UCB)의 마르키타 P. 랜드리 연구진은 머신 러닝의 도움을 받아 도파민이 분비되는 양과 도파민이 분비되는 뇌 영역에 대한 정량적 분석을 수행하여 신경 영상 및 신경 회로 연구에 새로운 아이디어를 제공했습니다.

관련 연구는 "머신 러닝을 통한 도파민 신호 전달의 신경적 특징 식별"이라는 제목으로 ACS Chemical Neuroscience에 게재되었습니다.

서류 주소:https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acschemneuro.3c00001

이 연구는 주로 두 가지 문제를 다루었습니다.

1. 다양한 자극에 따라 방출되는 도파민의 양을 구별합니다.(0.1 mA 및 0.3 mA 전류 자극)

2. 도파민이 분비되는 뇌 영역을 확인하세요(등외측선조체 DLS 및 등내측선조체 DMS).

먼저, 그들은 도파민을 근적외선 카테콜아민 나노센서(nIRCat)로 표시했습니다.도파민은 표지된 후 적외선 현미경으로 관찰하면 형광을 방출하며, 형광 강도는 도파민 농도와 양의 상관관계를 보입니다.뇌에 전기 자극을 가하면 도파민이 방출되어 재활용됩니다. 이 과정을 거치면 적외선 현미경으로 보면 형광 강도 곡선이 남게 됩니다. 형광곡선을 정량화하면 평균 형광강도, 도파민 방출 부위(ROI, 관심영역) 수 등 8가지 통계적 특징과 형광강도가 표준편차의 2배보다 높고 낮은 지속시간을 포함한 2가지 시간적 특징을 얻을 수 있습니다.이러한 특징 값은 머신 러닝 모델을 학습하는 데 사용될 수 있습니다.

에이:전류 자극 전후에 관찰된 형광 결과

비:전류 자극 전후의 형광 강도 곡선

연구진은 훈련과 분석을 위해 각각 지원 벡터 머신(SVM)과 랜덤 포레스트 모델(RF)의 두 가지 모델을 사용했습니다.

SVM 모델은 복잡한 비선형 특징을 기반으로 결과를 두 가지 범주로 분류하고, 학습을 통해 얻은 경계 조건을 테스트 데이터에 적용할 수 있습니다. RF 모델은 여러 개의 의사결정 트리로 구성되며, 각 의사결정 트리에서 내린 결정은 최종 출력 결과를 얻기 위해 최종적으로 함께 정렬됩니다.

RF 모델은 결과의 변수를 완전히 해석하여 정확한 예측을 보장할 수 있습니다. 무작위로 데이터와 기능을 선택하면 원래 학습 데이터에 대한 의사결정 트리 모델의 민감도가 낮아지고 의사결정 트리 간의 차이가 커집니다.

두 모델 모두 적은 양의 학습 데이터를 필요로 하며 결과를 두 가지 범주로 구분할 수 있는데, 이는 본 연구의 목적과 일치합니다.

데이터 세트 A 및 데이터 세트 B:다양한 뇌 영역에서의 다양한 전류 자극 또는 도파민 방출 농도를 나타냅니다.

두 모델을 모두 훈련시킨 후, 서로 다른 전류 자극 하에서 얻은 형광 강도 곡선을 입력으로 사용하고, 이를 통해 모델은 자극 강도와 도파민이 방출되는 뇌 영역을 판단할 수 있습니다.

그림 A:4주령 생쥐의 결과

그림 B:8.5주령 생쥐의 결과

그림 C:12주령 생쥐의 결과

연구 결과에 따르면, 쥐의 나이가 증가할수록 자극 강도를 판단하는 두 모델의 정확도가 증가하는 것으로 나타났습니다.그 이유는 주로 쥐가 나이가 들면서 호르몬 수치가 더 안정적이고 예측 가능해지기 때문입니다. 12주 된 쥐의 경우, RF 모델을 통해 자극 강도를 판단하는 정확도는 0.832에 도달할 수 있습니다.

A&B:4주령 생쥐의 결과

CD:8.5주령 생쥐의 결과

이앤에프:12주령 생쥐의 결과

그림에서 볼 수 있듯이, 자극 강도의 결과와 마찬가지로 머신러닝은 12주령 쥐에서 최대 0.708까지 가장 높은 판단 정확도를 보였습니다. 동시에, 다양한 입력 특징도 모델의 판단 정확도에 영향을 미칩니다.다양한 기능 매개변수 중에서 ROI는 모델의 판단 정확도에 가장 중요합니다.

연구자들은 머신 러닝을 통해 기존 데이터 분석의 제약을 깨고, 많은 수의 특징 변수를 선택했으며, 기존 데이터 분석에서 무시했던 특징 ROI를 통해 모델의 판단 정확도를 향상시켰습니다.또한 이 모델은 도파민 이외의 신경 회로로 확장될 수 있어 신경 영상 및 신경 메커니즘 연구에 새로운 아이디어를 제공합니다.

도파민: 행복과 상실의 양날의 검

도파민은 우리에게 쾌감을 주고, 즐거운 일을 추구하도록 동기를 부여합니다.맛있는 음식, 아름다운 풍경, 적절한 운동, 활발한 사회적 상호 작용 등은 도파민 분비에 도움이 되어 좋은 기분을 유지하는 데 도움이 됩니다.이러한 이유로 도파민은 기업의 마케팅 도구로 사용될 수도 있습니다. 아름답게 포장된 "도파민 식품"부터 소셜 미디어를 휩쓴 "도파민 의류"까지, 밝은 색상은 사람들의 삶을 아름답게 꾸밀 뿐만 아니라 사람들의 기분을 밝게 해줍니다.

그러나 행복감을 느끼고 나면 신체의 도파민 수치가 일시적으로 정상 수준 이하로 떨어지면서 우울감이 유발됩니다.도파민이 장기간 잦은 분비가 지속되면 인간의 몸은 행복을 느끼는 감각이 둔해지고, 이로 인해 사람들은 삶의 작은 아름다움을 감상하기 어려워지고 길을 잃을 가능성이 커집니다. 그래서 일부 사람들은 '도파민 금단'이라는 개념을 제안했습니다. 이는 업무 및 휴식 일정을 조정하고, 오락 시간을 조절하고, 소셜 미디어에서 벗어나는 등 신체의 도파민 방출을 제어하여 삶으로 돌아가 진정한 행복을 경험하는 것입니다.

'도파민 드레싱'이든 '도파민 금단'이든, 모든 사람은 삶의 아름다움을 추구하고 행복하게 살아가고 있습니다.두 이론 모두 어느 정도 생리학적 근거를 가지고 있지만, 실제 효과는 아직 연구할 필요가 있습니다.연구자들은 AI의 도움으로 신경 활동의 메커니즘과 도파민의 신비를 끊임없이 탐구하고 있습니다. 저는 언젠가 "얼마나 행복하세요?"라는 질문을 받았을 때 사람들이 주저 없이 100%라고 대답할 수 있을 것이라고 믿습니다.

본 기사는 HyperAI WeChat 공개 플랫폼에 처음 게재되었습니다.

참고문헌:

[1]https://www.nature.com/articles/s41586-019-1924-61TP5추가 정보

[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/니코틴과 뇌보상시스템/

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