幼年时期的社交玩耍绝不是“消磨时间”，而是学习社会互动、促进大脑神经发育的关键环节，也是神经科学关注的重要课题。但玩耍动作不断切换，科学家一直难以精细量化并进行神经机制的解析。同时，人们已经知道多巴胺参与奖赏，但对于它如何参与自然社交行为，认识非常有限。
此次，研究团队利用AI算法结合多视角三维姿态追踪技术，对动物社交过程进行自动分析。该平台能区分36种社交动作，使研究者准确分析行为变化及其对应的脑活动。
为了进一步探究多巴胺异常与行为异常之间的关系，团队还构建了多智能体强化学习模型，让其进行虚拟仿真。吉妮说：“模拟孤独症的虚拟智能体，更容易表现出孤独症模型常见的社交回避行为，这与生物实验中的现象相互印证。”
同时，团队采用精准配对的闭环光遗传学技术，靶向多巴胺投射通路，进行与自然玩耍相一致的亚秒级多巴胺信号刺激，结果改善了孤独症模型小鼠的社交能力。
“亚秒级多巴胺强化信号能够调控自然状态下的社交行为，这为神经发育障碍患者提供了一种干预策略。”李莹说。
（原标题为《大脑研究首次捕捉到亚秒级多巴胺响应信号》）
