在子的高维空间眼动中解码精神药物的作用
Xu Liu1, Zhixian Cheng2, He Lin3
1Shanghai Key Laboratory of Psychotic Disorders, Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai 200030, China.
National science review
|December 4, 2023
概括
像PCP和胺这样的精神活性药物显著损害眼运动行为,模仿子中的精神分裂症症状. 机器学习准确地识别了这些药物诱导的状态,显示了诊断工具的潜力.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 精神病学是一个精神病学.
- 眼科医生 眼科 眼科
背景情况:
- 眼运动行为与精神障碍有关,这表明诊断潜力.
- 精神活性药物可以诱导与神经疾病相关的行为变化.
研究的目的:
- 开发和验证一种眼运动测试工具包,用于评估非人类灵长类动物中药物诱导的行为变化.
- 在子子中使用芬西克里丁 (PCP) 和胺来模拟类似精神分裂症的异常.
- 评估机器学习在分类药物诱导的眼运动状态中的有效性.
主要方法:
- 每天给两只子注射PCP,胺或盐水.
- 记录了眼睛在跳动,平滑的追逐和固定任务中的动作.
- 分析了眼运动参数,瞳孔反应和听觉唤起的潜能 (AEP).
- 用维度缩小和机器学习来进行状态分类.
主要成果:
- PCP和胺显著降低了任务准确性,增加了反应时间.
- 冲刺,平滑的追逐和固定稳定性受到损害;微冲刺的幅度增加并转移得较低.
- 在认知任务期间,瞳孔反应下降,AEPs对听觉线索的敏感性增加.
- 一个机器学习分类器在识别药物诱导状态时达到93%的准确性,在跨主体验证中达到90%的准确性.
结论:
- 药物诱导的子模型表现出类似于精神分裂症患者的眼运动异常.
- 开发的眼运动工具包和机器学习分类器显示出高精度和数据可转移性.
- 该模型为评估心理障碍治疗干预措施提供了一个强大的平台.


