| Project Area | Frontiers in brain and life sciences on active information gain in an uncertain environment |
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| Project/Area Number |
21H05168
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (IV)
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥48,620,000 (Direct Cost: ¥37,400,000、Indirect Cost: ¥11,220,000)
Fiscal Year 2023: ¥15,470,000 (Direct Cost: ¥11,900,000、Indirect Cost: ¥3,570,000)
Fiscal Year 2022: ¥14,950,000 (Direct Cost: ¥11,500,000、Indirect Cost: ¥3,450,000)
Fiscal Year 2021: ¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000)
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| Keywords | 予測符号化 / 自由エネルギー原理 / 予測誤差 / 神経回路 / 階層性 / イメージング / 限定合理性 / 数理モデル / バーチャルリアリティー / 光遺伝学 / 状態空間モデル / 一般化線形モデル / 高次視覚野 / VR / 細胞 / Granger causality / 内部モデル / ベイズ推定 / 知覚 / 視覚運動誤差 / AAV / wide-field imaging / 全脳イメージング / バーチャル・リアリティー |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では「視覚と運動の情報はどのような神経回路により統合され、行動を正しく導くのか？」を明らかにする。同問題を計算論的に理解する枠組みとして「予測符号化」を自由エネルギー原理の立場から理解し、Virtual Reality内のマウスに独自開発したウイルス遺伝子工学と光学的手法を適用することで、予測と実際の感覚入力とのずれである「予測誤差」の脳内表現、「予測誤差ニューロン」の同定、その回路構造および情報処理機構を理解し、実際の神経回路における予測符号化の生物学的基盤を明らかにする。
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| Outline of Final Research Achievements |
Animals, including humans, actively and flexibly adapt to the external environment by estimating environmental conditions based on sensory information and past experience. The brain constructs an internal model and generates perception and cognition by comparing the predictions generated by the internal model with the actual sensory inputs. This idea has been formulated in predictive coding theory, but how it is implemented in the brain is unknown. In this study, we aimed to investigate the neural implementation of predictive coding theory. We revealed the hierarchical neural circuit structure responsible for predictive coding by using VR technology combined with viral vectors, optical imaging, electrophysiological recordings, optogenetics, and mathematical modeling.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究により、予測符号化の計算理論、アルゴリズム、脳内実装が明らかになった。予測符号化は知覚や感覚運動連関の理解のみならず、神経疾患や精神疾患を予測と観察のバランス異常として捉えることができる。本研究により、神経疾患や精神疾患の診断法や新たな治療戦略の創出に貢献できると期待される。
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