Computational Psychiatry of Addiction Using Reinforcement Learning Model

DOI Web Site Web Site 1 Citations 44 References
  • Kato Ayaka
    RIKEN Center for Brain Science
  • Shimomura Kanji
    Physical and Health Education, Graduate School of Education, The University of Tokyo Department of Behavioral Medicine, National Institute of Mental Health, National Center of Neurology and Psychiatry
  • Morita Kenji
    Physical and Health Education, Graduate School of Education, The University of Tokyo

Bibliographic Information

Other Title
  • 強化学習を用いた依存症の計算論的精神医学研究
  • キョウカ ガクシュウ オ モチイタ イソンショウ ノ ケイサンロンテキ セイシン イガク ケンキュウ

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Description

<p>本稿では，強化学習を用いた依存症の計算論的精神医学研究について紹介を行う．依存症は，物質の摂取や高揚感を伴う行為などを繰り返し行った結果，それらの刺激を求める耐えがたい欲求や，得られないことによる不快な精神的・身体的症状を生じ，様々な損害を引き起こしてもやめられない状態に陥る重大な精神疾患である．この疾患の理解と治療法開発のために，臨床研究による病態の解明やマウスなどを用いたモデル動物によるメカニズムの解明が進められているが，本稿ではそれらの知見を元にして数理モデルを構築する研究アプローチを取り上げる．まずは導入として筆頭著者らが開発した計算論的精神医学研究データベースの使用例を示しつつ，主眼である依存症研究においてどのような数理モデルが多く用いられてきたのかについて分析する．その後，最もよく研究されている強化学習を用いた依存症の行動的特徴に関する具体的な研究の流れを紹介する．最後に，筆者らが最近提案した，非物質への依存（ギャンブル・ゲームなど）にも適用可能な計算論モデルの一例として，successor representation（SR）と呼ばれる状態表現を用いた依存症の計算論モデルを紹介する．今回紹介する研究は強化学習過程における状態表現に着目しており，不十分な状態表現を用いることで適応的でない報酬獲得行動につながるという観点を提示し，物質／非物質に共通する依存のメカニズムの解明などに寄与することが期待される．</p>

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