| Project Area | Holism in neuroscience: Large-scale recording and simulation |
|---|
| Project/Area Number |
21H05134
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (III)
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
|---|
Principal Investigator |
Hira Riichiro 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 准教授 (80712299)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堤 新一郎 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, 副チームリーダー (20862676)
五十嵐 潤 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 上級研究員 (60452827)
森 裕紀 早稲田大学, 次世代ロボット研究機構, 客員主任研究員 (80610849)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-08-23 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
|
|---|
| Keywords | 大規模計測 / 2光子カルシウムイメージング / 大規模シミュレーション / 筋骨格モデル / 精神疾患 / 神経活動大規模データ / 全体性 / 発達ロボティクス |
|---|
| Outline of Research at the Start |
脳は獲得した情報を常に整理・一般化し、既存の情報との整合性を常に維持するといった、脳全体を調停する動的性質(全体性)を備えることで生涯にわたる汎用的知能を実現していると考えられる。この全体性こそがAIに汎化性能を与え、その崩壊が精神病態の実体ではないだろうか。本領域は、世界最大視野の2光子顕微鏡による10万細胞同時計測と、スパコン「富岳」による1億細胞の脳シミュレーションを融合し、史上最大のデータ駆動科学を実現することでこの脳の全体性を解明する。さらに精神疾患モデルと発達ロボティクスの知見を統合することで、全体性の正常・異常を叙述し、汎用知能の発達過程の構成的理解を目指す。
|
| Outline of Final Research Achievements |
Through 2.5 years of joint research in this area "holism in neuroscience", we have realized large-scale simulations based on the connectome, created precise rodent musculoskeletal models using CT data, large-scale recordings for the cerebrum, cerebellum, basal ganglia and superior colliculus, and large-scale two-photon calcium imaging of psychiatric disease models. We have revealed various findings on the brain's hoslistic features. In particular, the simulation of the body, brain, and environment and the acquisition of real data were the most important part of the joint research. The behavior of the musculoskeltal model was confirmed by inverse kinematics based on the posture information of real data. Also, we got results by comparing the data with simulations via a medium-scale spiking network model.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
AIの爆発的な発展が近年続いているが、脳はAIに比べ桁違いに効率的であり、高い汎化性能を有している。本研究では、大規模脳・身体シミュレーションを融合し、AIに無い脳の性質である全体性の原理を探求した。平・五十嵐・森班は、共同研究にて、大脳-小脳ループと大脳皮質-基底核ループが同期するメカニズムを発見した。このことは脳が異なるモジュールを時間的に協調させながら動作していることを示す。堤班が行った精神疾患モデルの研究は精神疾患の病態理解に全体性の視点を新たに持ち込む点で将来的な治療方法の開拓につながると考えられる。このように本領域の成果はAI分野・医療分野の双方に貢献することにつながった。
|
