2023 Fiscal Year Final Research Report
Holism in neuroscience: Large-scale recording and simulation
| Project Area | Holism in neuroscience: Large-scale recording and simulation |
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| Project/Area Number |
21H05134
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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 (III)
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
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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)
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| 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)
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| Project Period (FY) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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| 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 |
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| 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.
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| Free Research Field |
脳神経科学
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| 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。
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