2017 Fiscal Year Annual Research Report

ヒト意思決定における大脳皮質・皮質下領域の脳情報動態の解明と利用

Planned Research

Project Area	Brain information dynamics underlying multi-area interconnectivity and parallel processing
Project/Area Number	17H06314
Research Institution	National Institute of Information and Communications Technology
Principal Investigator	春野雅彦国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 研究マネージャー (40395124)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	吉田和子株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 主任研究員 (30379599)
Project Period (FY)	2017-06-30 – 2022-03-31
Keywords	脳情報 / 計算理論 / 7テスラMRI / ダイナミックス
Outline of Annual Research Achievements	本研究の目的は、（1）ヒトの情動や記憶に基づく意思決定と深い推論に基づく意思決定の統合モデル（強化学習とベイズ推論システムによる行動レベルモデル）を構築し、各要素が脳のどの領域で計算/統合され自己と他者の状態を表現し、意思決定に使われるのかを明らかにする。（2）興奮性ニューロンと抑制性ニューロンの相互統合を回想的に統合した回路モデルに基づき、意思決定における異なるレイヤーの働きをモデル化・検証する。の2項目からなる。本年度は7テスラMRI装置を用いて、標準的なvalue-based decision making中の脳活動をボクセルサイズ0.6mmのT1構造画像、ボクセルサイズ0.9mmの機能(EPI)画像で帯状回皮質、背外側前頭前野から計測出来ることを確かめた。まず歪みなく構造画像と機能画像が重なることを確認した。このことは皮質における表層・深層の入出力を区別するための必要条件となり極めて重要である。　つぎにvalueを示すcueを提示した時の活動を確認したところ、背外側前頭前野では表層/深層の両者から、帯状回皮質では主に表層に活動が見られた。　このことは皮質の場所による層の使われ方の違いを示唆している。　さらにcomputatonal modelを用いた解析によりvalue表現、誤差表現の層による違いを検討している段階である。被験者の精神的、心理的負担を軽減するため、実験は被験者の意思でいつでも中止できることを口頭、文面の両方で伝えた。データの処理はパスワードのあるコンピュータでで行い、データや処理結果の流出がないように管理している。個人データはパスワードをかけ保存し、紙面書類については鍵のかかった棚で管理している。研究結果の発表に際しては被験者個人を特定できる情報は一切公開しない。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 本年度は(1),(2)の研究テーマにとって基礎となる7TMRI装置を用いてサブミリの精度で意思決定中の脳活動計測が可能であることを示した。このことは極めて大きな進展であり、30年度に社会的なインタラクション課題を用いて計測を行う際の基礎となる。
Strategy for Future Research Activity	今後は社会的な実験課題である信頼ゲームにおいて、相手のモデル推定、情動・記憶の相互作用を考慮した計算モデルを構築し、モデルに対応した実験を継続する。実験課程に対し、3テスラ7テスラのfMRIによるmodel-based　fMRI解析を適用することでこのクラスのモデルでは、どの情報をどう結合し意思決定に用いるかを計算モデル自体が自動的に特定することを目指す。このモデルを用いたfMRI実験を実施することで人の意思決定における脳情報動態の概要を提示する。また、研究分担者である田村から霊長類の帯状回及び扁桃体のデータに関する情報提供を受けるための実験条件やデータフォーマットに関する打合せを開始し、ヒトfMRIと霊長類から得られるデータの統合を目指す。