Computational markers of impulsivity and reward/pavlovian biases using reinforcement and inverse reinforcement learning
연구 내용
충동성과 보상 민감도, Pavlovian-과업 시스템 균형을 강화학습 및 역강화학습 관점에서 모델링하여 개인별 계산적 마커를 도출하는 연구
충동성과 중독의 인지·행동 특성을 계산적 파라미터로 표현하기 위해 강화학습 기반 과제와 역강화학습을 결합한 실시간 과제를 설계하고 분석합니다. self-report와 행동 과제 간 불일치를 줄이기 위해 딥러닝과 IRL을 활용하여 주관적 보상 가치의 시간적 변화를 추정합니다. 또한 계층 베이지안 모델링을 통해 지연 할인, 위험 선호, 보상/손실 민감도 등 의사결정 파라미터의 공통성과 약물군별 차이를 비교합니다. 나아가 fMRI와의 연계를 통해 보상 민감도·편향과 신경 상관을 해석하는 연구를 수행합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
5편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
3건
연구 흐름
초기에는 충동성 측정에서 self-report와 행동 과제 간 상관 약점이 발생하는 문제를 다루기 위해, 실시간 과제(고속도로 과제)와 inverse reinforcement learning을 접목한 추정 체계를 구축했습니다. 이후에는 substance use disorders에서 의사결정 취약성의 계산적 특성을 계층 베이지안 모델로 정량화하고, 형제 비교 설계를 통해 가족성 취약성 마커를 검증하는 방향으로 확장했습니다. 최근에는 Pavlovian과 instrumental 시스템의 균형 및 보상 민감도 관련 신경 상관을 fMRI 데이터로 연결하여, 계산적 마커의 신경 기반을 해석하는 연구를 수행하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Bridging the Gap Between Self-Report and Behavioral Laboratory Measures: A Real-Time Driving Task With Inverse Reinforcement Learning
Utility of Computational Approaches for Precision Psychiatry: Applications to Substance Use Disorders
Computational and familial phenotyping of impulsive decision-making in substance use disorders: similarities and differences between opioid and stimulant use disorders
542. Alterations in Reward Sensitivity and Pavlovian Biases are Associated With Smoking Cessation Outcomes: A Computational Modeling and fMRI Study
Correction: Causal role of the dorsolateral prefrontal cortex in modulating the balance between Pavlovian and instrumental systems in the punishment domain
관련 프로젝트
구분
제목
인지과학 및 임상과학을 위한 차세대 자율 실험 시스템 개발
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실생활 보상과 과제를 사용한 니코틴 사용 장애의 신경계산학적 기전 연구