| Project Area | Hyper-adaptability for overcoming body-brain dysfunction: Integrated empirical and system theoretical approaches |
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| Project/Area Number |
19H05722
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Complex systems
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Ota Jun 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (50233127)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊佐 正 京都大学, 医学研究科, 教授 (20212805)
近藤 敏之 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60323820)
舩戸 徹郎 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40512869)
花川 隆 京都大学, 医学研究科, 教授 (30359830)
相澤 秀紀 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (80391837)
小池 康晴 東京科学大学, 科学技術創成研究院, 教授 (10302978)
今水 寛 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 教授 (30395123)
安 ち 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (70747873)
井澤 淳 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20582349)
関 和彦 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所 モデル動物開発研究部, 部長 (00226630)
筒井 健一郎 東北大学, 生命科学研究科, 教授 (90396466)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥90,610,000 (Direct Cost: ¥69,700,000、Indirect Cost: ¥20,910,000)
Fiscal Year 2023: ¥18,070,000 (Direct Cost: ¥13,900,000、Indirect Cost: ¥4,170,000)
Fiscal Year 2022: ¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
Fiscal Year 2021: ¥16,120,000 (Direct Cost: ¥12,400,000、Indirect Cost: ¥3,720,000)
Fiscal Year 2020: ¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000)
Fiscal Year 2019: ¥21,190,000 (Direct Cost: ¥16,300,000、Indirect Cost: ¥4,890,000)
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| Keywords | 脳科学 / システム工学 / 適応 / 脳神経科学 |
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| Outline of Research at the Start |
(1)領域内の研究者の相互交流の促進を目指す．総括班会議を開催し，領域の方向性の現状確認と見直しを行なう．CMSサーバを設置し，領域内部の情報交換を促進する．
(2)共有データベース化を行う．上述のCMSサーバにすべてのメンバーが研究結果を統合的に格納するデータベース機能を設置する．各研究者が自身の研究成果を共有データベースサーバに格納することを義務化することで，領域間，分野間の共同利用を促進する．
(3)国内外研究組織への情報発信を目指す．国際的に著名な当該分野の研究者を招聘して国際シンポジウムを開催する．国内一般公開シンポジウムを開催し，広く一般に向けたアウトリーチ活動にも力を入れる．
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| Outline of Final Research Achievements |
This research project aimed to elucidate the neural principles of “hyper-adaptability.”By integrating neuroscience and systems engineering, we developed a multidisciplinary framework to investigate this phenomenon. Shared infrastructures for behavioral and neural data analysis were established, enabling efficient cross-laboratory collaborations. We organized international symposia, including HypAd2021, 2023, and published special issues in peer-reviewed journals such as Advanced Robotics and Measurement and Control, contributing to the dissemination and theoretical development of the hyper-adaptability concept. Young researchers played key roles in planning and presenting results at domestic and international venues. Through these collective efforts, we achieved a deeper structural and functional understanding of hyper-adaptability and laid the groundwork for its translation into applications in rehabilitation, assistive robotics, and neuroadaptive systems.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、「超適応」という新たな適応概念の神経メカニズムを理論的かつ実証的に明らかにした。特に、光遺伝学・ロボット介入・脳刺激を用いた因果検証可能な実験環境の整備や、共通解析基盤の領域内共有など、研究インフラの実装と活用が横断的な連携を促進した点が学術的に重要である。さらに、若手主導の研究活動や国際シンポジウム、学会発表、特集号の企画を通じて、次世代研究者育成とグローバルネットワークの形成にも寄与した。これらの成果は、個別最適化されたリハビリ支援技術や身体・神経機能の補助機器の社会実装を見据えた、持続可能な研究・開発基盤の確立につながっている。
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