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如何用自然语言识别裸盖菇素微剂量的特征

迷幻微剂量涉及消耗相对少量的 5-羟色胺能化合物,接近知觉阈值 - 通常为全剂量的 10-20%。5-羟色胺能迷幻药正在被研究作为治疗精神健康障碍的新方法,以及作为改善幸福感、心理功能和创造力的促进剂。最近的研究发现,关于低剂量迷幻药对这些领域的影响,结果喜忧参半。然而,通常使用旨在评估较大剂量迷幻剂的仪器来研究微剂量,这可能缺乏为此目的的敏感性和特异性。

在最近发表在《精神药理学》上的一项研究中,34 名健康成年志愿者在采用双盲和安慰剂对照实验设计(每个参与者两个测量周)后,获得了在微剂量裸盖菇素(0.5 克裸盖菇素蘑菇)下的自然语言。在每周的周三和周五,参与者服用活性剂量(psilocybin)或安慰剂(食用蘑菇)。感兴趣的特征是根据已知受较高剂量影响的变量定义的:冗长、语义可和情绪得分。机器学习模型用于区分条件和指标,在典型的活性微剂量和非活性安慰剂条件之间存在显着差异。

“这些结果构成了第一个证据,表明可以从不受限制的自然语言中识别出低剂量的 5-羟色胺能迷幻剂,具有广泛适用、负担得起和生态有效的微剂量计划监测的潜力。这些结果还强调了在之前记录自然语言的简短样本的价值,在迷幻化合物的急性作用期间和之后,”RNDr 说。露西Janečková,博士

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