2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of fast and accurate functional cluster/hub cell detection method in brain network
| Project Area | Morphological features and gene expression patterns underlying hub neurons |
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| Project/Area Number |
20H05776
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| Research Institution | Ibaraki University |
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Principal Investigator |
竹田 晃人 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 准教授 (70397040)
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| Project Period (FY) |
2020-10-02 – 2023-03-31
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| Keywords | 神経科学 / 統計物理学 / データ解析 / クラスタリング / ネットワーク推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究期間の2年目は以下の各項目の研究を重点的に実施した。それぞれの進捗状況を以下に記述するが、成果は日本神経科学大会、日本物理学会秋季/年次大会および情報論的機械学習に関する研究会等で公表済である。なお下記項目以外の研究も実施したが詳細は割愛する。
(1)神経クラスタ推定アルゴリズムの高速化：これまでの成果として、神経細胞の活動/非活動状態を表す2値の神経活動データから神経クラスタを推定するアルゴリズムの高速化に成功していた。当該年度は、本アルゴリズムに関し先行研究との計算時間の比較を厳密に行い、かつ本アルゴリズムを公開データへ適用した結果の妥当性を確認した。これらの成果は学術誌論文として出版済である。
(2)神経クラスタ推定アルゴリズムの拡張性・挙動の解析・実データへの適用可能性：既に開発したアルゴリズムについて、Ca2+イメージング蛍光強度データへの適用を考慮した連続データ拡張、神経クラスタの非定常性を考慮したモデル拡張、および推定アルゴリズムの収束性とニューロン数との関係についての研究を行った。加えてマウスの自発的活動を記述した神経活動データに本開発手法を適用し、実験的に妥当と考えられるクラスタ推定結果を得た。
(3)Ca2+イメージング画像からの神経細胞位置同定と神経活動推定：2光子顕微鏡によるCa2+イメージング画像から隠れマルコフモデルを用い神経細胞位置と活動状態を推定するアルゴリズムをベイズ統計学に基づいて構築した。加えて、単純な問題設定下では人工的に作成した蛍光強度データから神経細胞の活動状態が推定可能なことを確認した。
(4)神経ネットワーク推定アルゴリズムの構成：これまでの成果として、連続データへ適用可能な神経ネットワーク推定アルゴリズムを構築していたが、当該年度は推定モデル中のハイパーパラメータの決定に関する研究を行った。しかし問題の解決にはまだ至っていない。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究期間の2年目として多くの研究課題を実施した。まず神経クラスタ推定アルゴリズムの高速化の成果に関しては学術誌論文が出版された。他の研究項目に関しても若干の進度の差はあるが順調に進行している。特に、神経クラスタ推定モデルの連続データ拡張およびCa2+イメージング画像からの神経細胞位置/神経活動推定について多く成果が得られている。また、領域研究内の他の計画研究班との共同研究も当初の計画に沿い進行している。
実績概要で記述したこれまでの研究成果については数多くの学会等で公表しており、神経科学/統計物理学/情報論的機械学習等の関連研究者への成果の周知も行っている。
研究環境の増強に関しては、まず人的資源の強化のために当該年度に博士研究員を採用しており、既に当研究員との共同研究の成果も得られている。加えて、神経クラスタ/ハブ解析用の高性能計算機システムの構築も完了し解析環境を整えることができた。本システムは実際に稼働中である。
以上より、研究計画はおおむね順調に進展していると判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は本計画研究の最終年度なので、以下の研究項目を重点的に実施しつつ、得られた成果を論文化および学会等での発表により周知することに努める。
(1) 神経活動データ中の機能的神経クラスタの特定：これまでの成果として、提案手法を用い神経活動データ中の神経クラスタの抽出に成功している。そこで次年度は神経科学的/生理学的に有意な機能的神経クラスタを特定し、背後にある大域的神経ネットワークの機能的構造を探る研究を行う。本課題については領域研究内の他の計画研究班と協力し、生理学的知見も参考にしながら進めていく。
(2) Ca2+イメージング画像からの神経細胞位置同定/神経活動推定法の確立：本課題は現在も継続中であり、簡単な人工データに対しては推定が成功することを確認している。次年度はより大規模な人工データに対して本手法を適用し、どのような条件下で推定が成功するかを確認しかつ推定法の問題点を修正しつつ手法を完成させる。最終的に実際のCa2+イメージング画像への適用を目指す。
(3) 神経ネットワーク推定モデルの完成：ハブ細胞推定のための神経ネットワーク推定モデルの構築についてはまだ成功していない。今後の方針として、まずアルゴリズムに用いた推定モデルを再検討および再構築し、モデルに事前情報を組み込むなどの工夫で問題点を克服できないかを探る。なお神経ネットワーク推定法については本手法以外にも提案されているので、他手法との関連性も同時に考察する。
(4) 神経活動データ解析システムの構築：計画研究の当初の目的として、実験的に得られた神経活動データから神経クラスタおよびハブ細胞を高速に推定するための計算機システムの構築を掲げていた。次年度は本計画研究の最終年度となるので、導入した計算機システムをベースに本システムを構築し、他の計画研究班が取得した神経活動データを対象とした運用を目指す。
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[Presentation] Fast and wide field-of-view two-photon imaging revealed functional network proprieties with the single-cell resolution2021
Author(s)
Keisuke Ota, Yasuhiro Oisi, Muneki Ikeda, Yoshiki Ito, Hiroyuki Uwamori, Shun Kimura, Kenta Kobayashi, Yoshinori Kuroiwa, Masaru Horikoshi, Junya Matsushita, Hiroyuki Hioki, Masamichi Ohkura, Junichi Nakai, Koujin Takeda, Masafumi Oizumi, Atsushi Miyawaki, Toru Aonishi, Takahiro Ode, Haruhiko Bito, Masanori Murayama
Organizer
The 44th Annual Meeting of the Japan Neuroscience Society
Int'l Joint Research
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