國際電信技術研究所 (ATR)、信息和神經網絡中心 (NICT)、加利福尼亞州立大學、洛杉磯和劍橋大學等組織發現,記憶引起的恐怖反應不會讓受試者想起他們的痛苦經驗。開發了一種技術來削弱。

 到目前為止,緩解恐懼記憶最有效的方法是反复展示或想像恐懼的對象。但是,這樣的方法本身就有壓力的問題。

 這一次,應用了 ATR 開發的解碼神經反饋 (DecNef) 方法。它結合了磁共振成像 (fMRI) 和人工智能技術,在目標大腦區域誘導特定的活動模式。稀疏機器學習算法是人工智能技術之一,用於檢測模式。

 在研究中,首先體驗到某個物體(圖形)與不愉快的事件(弱電流)同時發生,形成對該物體的恐懼記憶。之後,讓受試者進行改變大腦活動的手術,每次觀察恐懼目標時大腦的活動模式接近模式時,受試者都會獲得金錢獎勵。這成功地減少了對恐懼記憶對象的恐懼反應。這種 DecNef 訓練方法是一種壓力較小的恐懼記憶擦除方法,無需直視恐懼對象。此外,所涉及的大腦區域與常規方法不同,有可能將記憶本身的痕跡轉化,而不是暫時抑制恐懼記憶。

 有了這一成就,我們可以期待開發一種新的 PTSD 治療方法,該方法在治療過程中的壓力比傳統方法要小。另一方面,由於它是一項針對大腦活動的新技術,我們希望將其確立為一項安全的技術,同時考慮副作用和症狀惡化以及倫理方面的問題。

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