国際電気通信基礎技術研究所（ATR）、脳情報通信融合研究センター（NICT）、カリフォルニア州立大学ロサンゼルス校、ケンブリッジ大学などのグループは、被験者につらい経験を思い出させずに、記憶によって引き起こされる恐怖反応を弱める技術を開発した。
これまで、恐怖記憶を和らげるには、恐怖の対象を繰り返し見せたり、イメージさせたりする手法が最も効果的とされていた。しかし、そうした手法自体がストレスになるという問題があった。
今回、ATRが開発していたデコーディッドニューロフィードバック（DecNef）法を応用。これは磁気共鳴機能画像法（fMRI）と人工知能技術を組み合わせ、対象の脳領域に特定の活動パターンを誘導するもの。パターンの検出には人工知能技術の一つであるスパース機械学習アルゴリズムを用いた。
研究では、まず、ある対象（図形）を不快な出来事（微弱電流）と同時に経験させ、対象への恐怖記憶を形成させる。その後、被験者に脳の活動を変化させる操作を行わせ、脳の活動パターンが恐怖対象を見ているときのパターンに近づくたびに被験者に金銭報酬を与えた。これにより恐怖記憶の対象への恐怖反応の低下に成功。このDecNef訓練という方法は恐怖の対象を直接見なくてすむ、ストレスが少ない恐怖記憶消去法だ。また、従来法とは関与する脳の領域が異なり、恐怖記憶の一時的抑制ではなく記憶の痕跡自体を変容できた可能性があるという。
今回の成果により、従来法よりも治療中のストレスが少ない、新たなPTSDの治療法の開発が期待できる。一方、脳活動を対象とする新技術であるため、副作用や症状悪化の検討、さらには倫理的側面を考慮しながら安全な技術として確立したいとしている。
