幼年發育時期，多巴胺如何影響大腦中社交意識的形成？受限於無法觀察，這一科學問題之前難以研究。北京腦科學與類腦研究所李瑩、吉妮團隊，通過開發出AI精細社交行為分析平台，將復雜自然社交行為轉化為可識別、可分析的行為數據，首次捕捉到大腦伏隔核中的多巴胺能夠以亞秒級時間精度對應不同類型的社交行為。該研究成果11日發表於國際期刊《細胞》。

幼年時期的社交玩耍絕不是“消磨時間”，而是學習社會互動、促進大腦神經發育的關鍵環節，也是神經科學關注的重要課題。但玩耍動作不斷切換，科學家一直難以精細量化並進行神經機制的解析。同時，人們已經知道多巴胺參與獎賞，但對於它如何參與自然社交行為，認識非常有限。

此次，研究團隊利用AI算法結合多視角三維姿態追蹤技術，對動物社交過程進行自動分析。該平台能區分36種社交動作，使研究者准確分析行為變化及其對應的腦活動。

“我們利用AI算法分析動物運動軌跡、身體姿態和行為模式，通過計算機視覺等方法識別復雜社交行為，獲得了過去難以獲取的數據。”李瑩告訴記者，基於這些數據的關聯分析，發現多巴胺能夠以亞秒級時間精度參與調控不同類型的社交行為﹔如果與社交行為相關的多巴胺強化模式出現異常，可能誘發孤獨症等精神發育障礙。

為了進一步探究多巴胺異常與行為異常之間的關系，團隊還構建了多智能體強化學習模型，讓其進行虛擬仿真。吉妮說：“模擬孤獨症的虛擬智能體，更容易表現出孤獨症模型常見的社交回避行為，這與生物實驗中的現象相互印証。”

同時，團隊採用精准配對的閉環光遺傳學技術，靶向多巴胺投射通路，進行與自然玩耍相一致的亞秒級多巴胺信號刺激，結果改善了孤獨症模型小鼠的社交能力。

“亞秒級多巴胺強化信號能夠調控自然狀態下的社交行為，這為神經發育障礙患者提供了一種干預策略。”李瑩說。（記者張佳星）