[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,66 +2,146 @@
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id: wiki-2026-0508-neuroplasticity-in-addiction
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title: Neuroplasticity in Addiction
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-NPADD-001]
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aliases: [Addiction Plasticity, Reward Learning Plasticity, Drug-Induced LTP]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.94
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tags: [auto-reinforced, Neuroplasticity, addiction, synaptic-changes]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [neuroplasticity, addiction, dopamine, ltp, mesolimbic]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: brian2-rl
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# [[Neuroplasticity in Addiction|Neuroplasticity in Addiction]]
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# Neuroplasticity in Addiction
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "학습 기계의 오작동: 새로운 것을 배우기 위해 존재하는 뇌의 유연성이 중독이라는 파괴적인 루틴을 영구적인 하드웨어 설비로 구축해버린 비극."
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## 매 한 줄
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> **"매 reward 의 hijack — 매 mesolimbic LTP 의 maladaptive learning"**. 매 VTA→NAc dopamine surge 의 AMPA-receptor insertion 의 trigger, 매 cue→drug association 의 over-consolidation. 매 2026 의 ketamine / psilocybin assisted therapy 의 reverse-plasticity 의 promising clinical evidence.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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중독에서의 신경가소성(Neuroplasticity in Addiction)은 중독성 물질이나 행위가 뇌의 구조적, 기능적 연결성을 기형적인 방향으로 재구성하는 과정을 설명합니다.
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## 매 핵심
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1. **시냅스 수준의 변화**:
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* **LTP (Long-Term Potentiation)**: 보상 회로 내의 약물 관련 자극 시냅스가 비정상적으로 강화되어, 주변의 일상적 자극은 무시될 정도로 강력한 연결 구축.
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* **수상돌기 변화**: 측좌핵(NAcc)의 뉴런 수상돌기 분지가 늘어나 약물 관련 단서(Cues)에 극도로 민감해짐.
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2. **광범위한 네트워크 재편**:
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* **Frontal-Limbic Imbalance**: 전전두엽(통제)과 변연계(충동) 사이의 평형이 깨져 충동 조절 능력이 영구적으로 감퇴.
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3. **가소성을 이용한 치료**:
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* 환경 변화, 운동, 인지 훈련 등을 통해 약물 회로를 '가지치기'하고 건강한 회로를 강화하는 '재배선(Rewiring)' 전략.
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### 매 circuits
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- **Mesolimbic (VTA→NAc)**: 매 reward prediction error → 매 reinforcement.
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- **Mesocortical (VTA→mPFC)**: 매 craving, executive control 의 erode.
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- **Amygdala→NAc**: 매 cue-conditioning, withdrawal-anxiety.
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- **Hippocampus→NAc**: 매 contextual cues.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 중독으로 인한 뇌 손상은 영구적이라고 여겨졌으나, 최근 연구는 장기간의 금욕과 치료를 통해 손상된 가소성 기제(Neurogenesis 등)를 어느 정도 복구할 수 있음을 보여줌.
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- **정책 변화(RL Update)**: 중독을 '학습 장애(Learning Disorder)'의 일종으로 재정의함에 따라, 단순히 막는 것이 아니라 새로운 건강한 보상 경험을 '과잉 학습(Overlearning)'시켜 중독 회로를 덮어쓰는(Overwriting) 전략이 정책 수준에서 권고됨.
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### 매 plasticity mechanisms
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- **AMPAR trafficking**: 매 GluA1 surface 의 increase → 매 NAc MSN excitability.
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- **Silent synapses**: 매 NMDAR-only 의 cocaine 후 의 unsilencing.
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- **Dendritic spines**: 매 stimulants → 매 spine density 의 increase. 매 opioids → 매 decrease.
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- **Epigenetic** (ΔFosB, HDAC5): 매 long-term gene-expression 의 lock-in.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related**: [[Neuroplasticity|Neuroplasticity]], Neurobiology of Reward, Habit Formation, Cognitive [[Behavior|Behavior]]al Therapy (CBT)
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- **Modern Tech/Tools**: rTMS, Neurofeedback-based rewiring, Exercise-induced BDNF release.
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### 매 응용
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1. 매 cue-exposure therapy + reconsolidation blockade (propranolol, ketamine).
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2. 매 TMS / DBS (NAc, sgACC) 의 craving reduction.
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3. 매 contingency management + digital phenotyping.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Q-learning model fit (drug-bias parameter)
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```python
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import numpy as np
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def q_learn_ll(choices, rewards, alpha=0.3, beta=5.0):
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Q = np.zeros(2); ll = 0.0
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for c, r in zip(choices, rewards):
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p = np.exp(beta*Q) / np.exp(beta*Q).sum()
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ll += np.log(p[c] + 1e-9)
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Q[c] += alpha * (r - Q[c])
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return ll
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```
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Reconsolidation window detector
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```python
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from datetime import timedelta
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def in_reconsolidation_window(cue_t, now_t, win_min=10, win_max=60):
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dt = (now_t - cue_t).total_seconds() / 60
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||||
return win_min <= dt <= win_max
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Striatal MSN STDP (Brian2)
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```python
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from brian2 import *
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G = NeuronGroup(100, 'dv/dt=(El-v)/tau:volt', threshold='v>-50*mV', reset='v=El')
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||||
S = Synapses(G, G,
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'''w:1
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||||
dApre/dt=-Apre/tauPre:1 (event-driven)
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dApost/dt=-Apost/tauPost:1 (event-driven)''',
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||||
on_pre='Apre+=dApre; w=clip(w+Apost,0,wmax)',
|
||||
on_post='Apost+=dApost; w=clip(w+Apre,0,wmax)')
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### Cue-reactivity fMRI ROI extraction
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```python
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||||
from nilearn import input_data
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||||
masker = input_data.NiftiMasker(mask_img='nac_left.nii.gz', standardize=True)
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||||
ts = masker.fit_transform('subject_task.nii.gz')
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||||
craving_corr = np.corrcoef(beta_drug_cue_per_subj, vas_craving)[0, 1]
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Digital-phenotyping relapse-risk score
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```python
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def relapse_risk(z):
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# z: dict of z-scored features (gps_entropy, sleep_var, screen_night, hrv)
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||||
s = 0.4*z['gps_entropy'] + 0.3*z['sleep_var'] \
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||||
+ 0.2*z['screen_night'] - 0.1*z['hrv']
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||||
return 1 / (1 + np.exp(-s))
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### Ketamine plasticity-window dosing protocol stub
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||||
```python
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||||
from datetime import timedelta
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||||
class KetamineProtocol:
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window_h = 24 # BDNF / mTOR peak
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||||
def schedule_therapy(self, infusion_t):
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return infusion_t + timedelta(hours=2)
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### TMS dlPFC craving protocol
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||||
```python
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||||
def tms_session():
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||||
return dict(target='left_dlPFC', frequency_hz=10,
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||||
trains=20, pulses_per_train=50,
|
||||
inter_train_s=20, intensity_pct_rmt=110)
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||||
```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Intervention |
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|---|---|
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| Acute craving | TMS dlPFC 10 Hz |
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| Treatment-resistant | DBS NAc (case-by-case) |
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| Comorbid depression | Ketamine + therapy |
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| Stimulant-use disorder | Contingency management + counseling |
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| Opioid-use disorder | Buprenorphine + therapy |
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**기본값**: CBT + medication + digital tools — 매 multimodal 의 best evidence.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Neuroplasticity]] · [[Addiction-Neuroscience]]
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- 변형: [[Long-Term-Potentiation]] · [[Reward-Prediction-Error]]
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||||
- 응용: [[Cue-Exposure-Therapy]] · [[TMS-for-Craving]] · [[Psychedelic-Assisted-Therapy]]
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||||
- Adjacent: [[Mesolimbic-Pathway]] · [[Dopamine-System]] · [[Reconsolidation]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 mechanism teaching, 매 protocol scaffold, 매 patient-education content.
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**언제 X**: 매 clinical decision making — 매 licensed clinician 의 require.
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## ❌ 안티패턴
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- **Plasticity = bad**: 매 plasticity itself 의 healing 의 vehicle.
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- **Single-receptor focus**: 매 D2-only blockade 의 outcomes 의 weak. 매 circuit-level 의 think.
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- **Reconsolidation hype**: 매 window narrow, 매 boundary conditions 의 strict.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Lüscher & Malenka 2011 *Neuron*; Kalivas & Volkow 2005).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — circuits + reversal-therapy patterns |
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Reference in New Issue
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