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本研究开发了一种名为AutoTI的自动化行为装置，以解决传统范式依赖人工呈现刺激、耗时费力且易出错的问题。研究人员通过此项研究，实现了对小鼠传递性推理任务事件和响应的精确控制与记录，获得了高成功率，并观察到小鼠展现出与人相似的符号距离效应和序列位置效应。该工作为探究推理的神经生物学基础提供了经济、可扩展的工具，并对研究自闭症、精神分裂症和阿尔茨海默病等疾病中的推理障碍具有转化价值。
推理能力，作为一种依赖于已有知识进行逻辑推演的高级认知功能，在人类乃至多种动物的生存与适应中都扮演着关键角色。其中，传递性推理是一种经典范式，它要求个体在习得A>B、B>C等成对关系后，能够推断出未直接经历过的A>C关系。这种能力不仅关乎智力表现，其损伤也与自闭症、精神分裂症和阿尔茨海默病等多种神经精神疾病密切相关。为了深入探究其背后的神经机制，科学家们将这一原本为人类设计的任务成功移植到了小鼠身上，从而得以利用小鼠模型丰富的遗传学、光学和电生理学等先进工具进行精细的机制研究。然而，现有的小鼠传递性推理研究范式存在一个明显短板：它们大多依赖实验人员手动呈现视觉或嗅觉刺激。这种方式不仅使实验过程极为耗时、费力，还容易引入人为误差，难以精确控制刺激呈现的时机，也无法实现长时间、无人干扰的连续行为监测。这些问题阻碍了研究的标准化、规模化以及对行为细节（如运动轨迹）的深入分析。那么，能否构建一个全自动化的系统，来精准、高效地研究小鼠的传递性推理呢？近期发表在《Scientific Reports》上的一项研究给出了肯定的答案。
为了开展这项研究，研究人员主要运用了行为神经科学中的自动化行为装置设计与构建技术，开发了名为AutoTI的专用系统。该系统能够全自动地控制任务事件的时序，并精确记录所有事件和动物反应的时间戳。同时，研究还建立了针对小鼠的稳健行为训练程序。
研究人员通过AutoTI系统，开展了一系列实验，得出了以下主要结果：
他们成功开发了AutoTI，一个全自动、经济、开源的行为装置。该系统实现了对任务事件时序的精确控制和事件、响应时间戳的自动记录。
利用AutoTI，他们发展出了一套稳健的训练方案。该方案能够使小鼠在传递性推理测试中可靠地达到很高的成功率。
通过对自动化记录的精细行为数据分析，他们发现，成功训练的小鼠表现出了与人类相似的标志性行为模式。这包括符号距离效应（在推理链中相隔越远的项目，判断难度越低、正确率越高）和序列位置效应（位于推理序列开头和结尾的项目比中间项目更容易判断）。
最后，他们归纳了研究的核心结论并进行了展望。研究表明，AutoTI为研究推理的神经生物学基础提供了一个经济、可扩展的系统。它不仅使得对小鼠推理行为的自动化、高通量、精细化分析成为可能，所观察到的小鼠与人类相似的行为效应也加强了该模型的有效性。这项工作具有重要的转化医学潜力，为研究自闭症、精神分裂症和阿尔茨海默病等疾病中推理能力的损伤提供了新的工具和视角。同时，它也可能为提升人工智能的推理能力提供来自神经科学的启示。
