Forskere rammer computere med skizofreni for bedre at forstå den menneskelige hjerne
Forskere rammer computere med skizofreni for bedre at forstå den menneskelige hjerne
Anonim

Computernetværk, der ikke kan glemme hurtigt nok, kan vise symptomer på en slags virtuel skizofreni, hvilket giver forskere yderligere fingerpeg om den indre funktion af skizofrene hjerner, har forskere ved The University of Texas i Austin og Yale University fundet.

Forskerne brugte en virtuel computermodel eller "neuralt netværk" til at simulere den overdrevne frigivelse af dopamin i hjernen. De fandt ud af, at netværket genkaldte minder på en udpræget skizofren-lignende måde.

Deres resultater blev offentliggjort i april i Biological Psychiatry.

"Hypotesen er, at dopamin koder for vigtigheden af ​​oplevelsen," siger Uli Grasemann, en kandidatstuderende ved Institut for Datalogi ved University of Texas i Austin. "Når der er for meget dopamin, fører det til overdreven fremtræden, og hjernen ender med at lære af ting, som den ikke burde lære af."

Resultaterne understøtter en hypotese kendt i skizofrenikredse som hyperlæringshypotesen, som hævder, at mennesker, der lider af skizofreni, har hjerner, der mister evnen til at glemme eller ignorere så meget, som de normalt ville. Uden at glemme, mister de evnen til at udvinde det, der er meningsfuldt, ud af de enorme stimuli, hjernen møder. De begynder at skabe forbindelser, der ikke er rigtige, eller drukner i et hav af så mange forbindelser, at de mister evnen til at sy enhver form for sammenhængende historie sammen.

Det neurale netværk, som Grasemann og hans rådgiver, professor Risto Miikkulainen bruger, kaldes DISCERN. Designet af Miikkulainen til at lære naturligt sprog, blev det brugt i denne undersøgelse til at simulere, hvad der sker med sproget som følge af otte forskellige typer neurologisk dysfunktion. Resultaterne af simuleringerne blev sammenlignet af Ralph Hoffman, professor i psykiatri ved Yale School of Medicine, med det, han så, da han studerede menneskelige skizofrene.

For at modellere processen begyndte Grasemann og Miikkulainen med at lære en række simple historier at DISCERN. Historierne blev assimileret i DISCERNs hukommelse på meget måde, hvorpå den menneskelige hjerne lagrer information - ikke som adskilte enheder, men som statistiske forhold mellem ord, sætninger, scripts og historier.

"Med neurale netværk træner du dem dybest set ved at vise dem eksempler igen og igen og igen," siger Grasemann. "Hver gang du viser det et eksempel, siger du, hvis dette er input, så skal dette være dit output, og hvis dette er input, så skal det være dit output. Du gør det igen og igen tusindvis af gange, og hver gang justerer det en lille smule mere mod at gøre det, du vil. I sidste ende, hvis du gør det nok, har netværket lært."

For at modellere hyperlæring kørte Grasemann og Miikkulainen systemet igennem dets hastigheder igen, men med en nøgleparameter ændret. De simulerede en overdreven frigivelse af dopamin ved at øge systemets indlæringshastighed - i det væsentlige fortæller det, at det stopper med at glemme så meget.

"Det er en vigtig mekanisme at kunne ignorere ting," siger Grasemann. "Det, vi fandt ud af, er, at hvis du øger indlæringshastigheden i DISCERN højt nok, producerer det sproglige abnormiteter, der tyder på skizofreni."

Efter at være blevet genoplært med den forhøjede indlæringsrate, begyndte DISCERN at sætte sig selv i centrum for fantastiske, vrangforestillinger, der inkorporerede elementer fra andre historier, den var blevet fortalt at huske. I et svar påtog DISCERN for eksempel ansvaret for en terrorbombning.

I et andet tilfælde begyndte DISCERN at vise beviser for "afsporing" - svar på anmodninger om et specifikt minde med et virvar af adskilte sætninger, bratte digressioner og konstante spring fra første- til tredjeperson og tilbage igen.

"Informationsbehandling i neurale netværk har en tendens til at være som informationsbehandling i den menneskelige hjerne på mange måder," siger Grasemann. »Så håbet var, at det også ville bryde sammen på lignende måder. Og det gjorde det."

Parallellen mellem deres modificerede neurale netværk og menneskelig skizofreni er ikke et absolut bevis på, at hyperlæringshypotesen er korrekt, siger Grasemann. Det er imidlertid støtte for hypotesen, og også et bevis på, hvor nyttige neurale netværk kan være til at forstå den menneskelige hjerne.

"Vi har så meget mere kontrol over neurale netværk, end vi nogensinde kunne have over menneskelige emner," siger han. "Håbet er, at denne form for modellering vil hjælpe klinisk forskning."

Populær af emne.