神経発達障害の神経レベルと認知行動レベルの特性について，観察に基づいた生物学的知見が蓄積されているが，これらの間には

Computational psychiatry is an interdisciplinary field that applies computational approaches to the research of mental disorders. The four types of generative models used in computational psychiatry and the benefits of using generative models were explained. As an example of computational psychiatry research, a latent cause model in the return of fear was explained. Latent causal models are generative models of the process by which organisms infer latent causes from observed data, and can explain fear conditioning. As the future challenges in computational psychiatry, the making open of data, analysis codes, and materials and methods for accumulating knowledge about computational psychiatry were discussed.

本論文では、計算論的アプローチについて紹介する。計算論的アプローチとは、刺激と反応との間にある脳の情報処理過程を明示的に数理モデルにする研究手法である。この計算論的アプローチを精神医学研究で用いると計算論的精神医学となる。認知行動療法のモデルでは、刺激と反応との間の過程を言語的にモデル化しているが、計算論的アプローチを用いることで、モデルの洗練化、シミュレーションを通した新たな現象・介入の予測なども可能になることが期待される。まず、本論文では、計算論的アプローチについて説明し、その代表的な4つの生成モデルについて解説する。さらに、計算論的アプローチを用いた認知行動療法研究として、うつ病と強迫症に対して強化学習モデルを用いた研究について紹介する。また、計算論的アプローチを研究で用いる際の推奨実践法について、4つのステップに分けて解説する。最後に、今後の計算論的アプローチの課題について議論する。

In this paper, we evaluate R.M. Veatch’s new physician-patient model. The model was first introduced in Veatch’s paper titled “Abandoning Informed Consent” in 1995. The core idea of this model is that the patient chooses the physician which shares the same deep value. The main purpose of establishing this model is to restrain physicians’ paternalism and to respect for the patients’ decision making right more strictliy. This model has weak points. The main is that it costs high. Finally, we present our approach to improve the model.

本稿では，強化学習を用いた依存症の計算論的精神医学研究について紹介を行う．依存症は，物質の摂取や高揚感を伴う行為などを繰り返し行った結果，それらの刺激を求める耐えがたい欲求や，得られないことによる不快な精神的・身体的症状を生じ，様々な損害を引き起こしてもやめられない状態に陥る重大な精神疾患である．この疾患の理解と治療法開発のために，臨床研究による病態の解明やマウスなどを用いたモデル動物によるメカニズムの解明が進められているが，本稿ではそれらの知見を元にして数理モデルを構築する研究アプローチを取り上げる．まずは導入として筆頭著者らが開発した計算論的精神医学研究データベースの使用例を示しつつ，主眼である依存症研究においてどのような数理モデルが多く用いられてきたのかについて分析する．その後，最もよく研究されている強化学習を用いた依存症の行動的特徴に関する具体的な研究の流れを紹介する．最後に，筆者らが最近提案した，非物質への依存（ギャンブル・ゲームなど）にも適用可能な計算論モデルの一例として，successor representation（SR）と呼ばれる状態表現を用いた依存症の計算論モデルを紹介する．今回紹介する研究は強化学習過程における状態表現に着目しており，不十分な状態表現を用いることで適応的でない報酬獲得行動につながるという観点を提示し，物質／非物質に共通する依存のメカニズムの解明などに寄与することが期待される．