2023年12月6日晚20點(diǎn)，中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院、腦認(rèn)知與腦疾病研究所研究員蔚鵬飛教授作為腦客中國科研第126位講者為大家?guī)碇黝}為《計(jì)算神經(jīng)行為學(xué)新技術(shù)與神經(jīng)調(diào)控》的報(bào)告。
尊敬的各位聽眾，非常榮幸今天晚上跟大家在腦客中國平臺(tái)上交流。我今天報(bào)告主要分為兩部分，一個(gè)是計(jì)算神經(jīng)行為學(xué)，另一個(gè)是神經(jīng)調(diào)控。前半部分的內(nèi)容會(huì)稍微多一點(diǎn)，因?yàn)樯窠?jīng)調(diào)控也是我這幾年在與臨床進(jìn)行合作的過程剛開始做的。 然后咱們有什么具體的問題，可以在報(bào)告后進(jìn)行交流。
1、語言腦機(jī)接口的必要性
首先從一些簡單的背景入手，無論是做神經(jīng)生物學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)或是臨床研究的過程中，其實(shí)對(duì)大腦觀測(cè)最直接的方法手段就是對(duì)主體行為進(jìn)行評(píng)估觀測(cè)。一方面，比如說做動(dòng)物實(shí)驗(yàn)，肯定是從動(dòng)物實(shí)驗(yàn)的一些臨床行為表情去入手它的一些機(jī)制和功能； 而在臨床上，基因疾病的篩選和評(píng)估，一般來說也主要是依賴于主觀或者客觀的評(píng)估量表。
所以說行為監(jiān)測(cè)，其實(shí)是一個(gè)最直接簡便去評(píng)估大腦的窗口。雖然它沒有那么精準(zhǔn)，但其實(shí)是在所有的研究中要做的第一步工作。
2、語言腦機(jī)接口框架
這樣就引出了目前在腦疾病藥物開發(fā)領(lǐng)域，從老鼠到人的實(shí)驗(yàn)對(duì)象的變化，存在大量臨床驗(yàn)證失敗的情況。大家就在考慮可能是動(dòng)物實(shí)驗(yàn)的行為研究結(jié)果不準(zhǔn)確引起的。
舉一個(gè)例子，抑郁癥的相關(guān)研究，所有研究抑郁癥的藥物都必須要用的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)研究范式。 叫強(qiáng)迫游泳行為學(xué)范式。 統(tǒng)計(jì)到2015年，平均每天都有用這個(gè)范式發(fā)表的研究論文。 其中很多藥物最終進(jìn)入到臨床，也是基于這個(gè)實(shí)驗(yàn)的發(fā)現(xiàn)結(jié)果。 但是現(xiàn)在這個(gè)范式被質(zhì)疑說其實(shí)它無法代表更加復(fù)雜的人類的抑郁狀態(tài)，已經(jīng)不太推薦作為抑郁癥藥物臨床前評(píng)價(jià)的模型使用。 所以說一個(gè)好的實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)行為范式模型，對(duì)于腦科學(xué)乃至腦疾病研發(fā)是非常重要的。
2019年，美國神經(jīng)學(xué)會(huì)在成立50周年特刊中特別提到了一篇文章。 現(xiàn)在我們?cè)谀X科學(xué)研究中，其實(shí)缺乏精準(zhǔn)的行為測(cè)量方法和同步神經(jīng)活動(dòng)記錄的工具，嚴(yán)重限制了神經(jīng)科學(xué)研究。 而未來50年，和對(duì)神經(jīng)環(huán)路機(jī)制的細(xì)致挖掘一樣，對(duì)行為也應(yīng)該進(jìn)行細(xì)致、自動(dòng)化的篩查、量化。
他們展望未來在包括AI等技術(shù)進(jìn)來以后，希望能夠助力整個(gè)無論是在臨床前的動(dòng)物實(shí)驗(yàn)，還是在實(shí)際的臨床中做篩查，都希望有更多的方法能夠更進(jìn)一步高效和快速的行為篩查相關(guān)工作。
3、國際語言腦機(jī)接口研究進(jìn)展
我們先簡單看一下，一般來說我們?cè)趧?dòng)物的腦科學(xué)研究中的行為范式是什么樣的。
主要分成幾大類，首先是預(yù)定義特征的行為。類似于做這種fair condition，就是條件恐懼。 我們會(huì)把動(dòng)物受到電擊以后，它在原地停留的時(shí)間定義為一個(gè)凍結(jié)狀態(tài)，拿它來去衡量動(dòng)物的恐懼以及恐懼記憶產(chǎn)生的程度。
第二類叫做與地標(biāo)（特定位置或物體）相關(guān)的行為。 主要是做社交類的行為，比如說做一些檢查是不是有自閉癥。 我們會(huì)把老鼠放在不同的箱體里面來看它對(duì)于新穎老鼠跟同伴老鼠的偏好性來去判斷他社交能力，主要看它是在不同箱體停留的時(shí)間來作為評(píng)價(jià)。
這兩類其實(shí)都是在非常有限的情況下去做的一些簡單的指標(biāo)評(píng)價(jià)。 而現(xiàn)在我們想做的就是第三類，自然（自發(fā)）行為。 也就是說通過一些更加精細(xì)的活動(dòng)，去分辨出來它是不是有一些腦功能疾病異常的狀態(tài)。
4、漢語的腦機(jī)接口合成
按照方法學(xué)進(jìn)行講解，研究行為學(xué)主要有幾個(gè)步驟：
第一就是行為的記錄。 等于是用攝像頭、傳感器先記錄下來，然后進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)，這是前面檢測(cè)的部分。 后面主要是針對(duì)這些數(shù)據(jù)，怎么對(duì)動(dòng)物姿態(tài)進(jìn)行追蹤，發(fā)現(xiàn)它特定的識(shí)別參數(shù)，最后基于這些參數(shù)對(duì)行為產(chǎn)生理解的過程。
在經(jīng)典傳統(tǒng)的行為學(xué)方法里面，我們一般會(huì)把動(dòng)物簡單的量化為一個(gè)點(diǎn)兒或是一個(gè)球。 因?yàn)檫^去的追蹤技術(shù)是比較簡單的，主要是看它的一些運(yùn)動(dòng)軌跡特征進(jìn)行評(píng)判。
2018年以后，得益于深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域里面的應(yīng)用，逐漸出現(xiàn)了包括Deep LabCut 、SLEAP、Moseq，這種基于深度學(xué)習(xí)對(duì)身體姿態(tài)點(diǎn)估計(jì)的技術(shù)。就能夠從原來只是一個(gè)量化的點(diǎn)或球，能夠看它一些更加精細(xì)的身體姿態(tài)特征以及三維特征。
所以2018年以后就產(chǎn)生了一門比較新的研究方向，就是今天的題目，叫計(jì)算神經(jīng)行為學(xué)，通過AI的方法，能夠更加精細(xì)地對(duì)動(dòng)物和人的行為進(jìn)行評(píng)價(jià)和研究。
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