2017 Fiscal Year Research-status Report
異なる運動制御と学習に関わる小脳内部メカニズムとその汎用性に関する研究
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17K12781
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| Research Institution | Chubu University |
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Principal Investigator |
稲垣 圭一郎 中部大学, 工学部, 講師 (10568942)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 小脳 / モデルシミュレーション / 運動学習 / 前庭系 / 空間定位 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度は，小脳の運動制御・学習の基本メカニズムとその汎用性の理解を目指して正弦波刺激を対象とした前庭動眼反射(VOR)時の眼球運動とその学習と並進運動と傾き運動の識別メカニズムの双方を実現しうる小脳数理モデルの構築を行うとともに，それらの計算機シミュレーションを実施した．
VORに関する研究では，この運動学習にかかわるとされる小脳平行線維とプルキネ細胞間の可塑性によって，VORに関連する入力信号が学習のゴールに対応するように調整されることで運動学習が成立していることを明らかにした．また，VOR運動制御にかかわる文脈のうち，頭部回転方向に着目し，左右頭部回転に対して異なる学習目標を提示し同時学習を行う頭部運動選択型運動学習のシミュレーションも実施し，サルで確認されている実験結果を再現できることを示した．こうした進捗によりVOR運動学習に関する小脳内の信号処理様式を明らかにでき，さらに文脈が絡む同運動学習の評価まで研究を進めつつある．次年度以降は文脈が絡む同運動学習に関しても，前述した小脳平行線維とプルキネ細胞間の可塑性による入力信号調整の枠組みで説明可能か否かを評価することで，同信号処理様式の汎用性が明らかになるものと考えている．
一方で，同小脳片葉モデルを小脳虫部モデルへ拡張し，虫部で実現されると考えられる並進・傾き運動の識別メカニズムについても評価を実施した．計算機シミュレーションから並進・傾き運動競合刺激に対して並進運動のみに選択的に応答するプルキンエ細胞応答の再現に成功した．今後は，並進・傾き運動の識別メカニズムが前述した信号調整の枠組みで説明可能か否か，構築した小脳モデルの内部解析などさらなる解析を行うことで，小脳運動学習メカニズムの汎用性に言及できるものと考えている．
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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
VOR運動学習やと並進運動と傾き運動の知覚を再現する数理モデルの構築は，本研究の目標の重要部分を占めており，本年度ほぼこれを達成している．さらに，VOR運動学習については，小脳内におけるその信号処理を示すことができた．また，並進運動と傾き運動の識別課題に関しては動物実験で確認されている現象を十分に再現できる状況にあり，今後のモデルの内部解析などさらなる解析を行うことで，小脳運動学習メカニズムの汎用性に言及できるものと考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，すでにVOR運動学習の計算機シミュレーションで明らかにしている小脳平行線維とプルキネ細胞間の可塑性による入力信号のチューニングの枠組みで，並進・傾き運動の識別メカニズムが前述した信号調整の枠組みで説明可能か否か，構築した小脳モデルの内部解析などさらなる解析を行うことで，小脳運動学習メカニズムの汎用性に言及できるものと考えている．
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| Causes of Carryover |
(理由）
以下の理由により繰越が生じている．1.MATLABtおよびそのツールボックスの更新費用を計上していたが，所属大学によって包括ライセンスの利用が可能になったこと，2.本年度は主として計算機シミュレーションによる実験を進めたため，予算計上していた生理実験に伴う費用利用がなかったこと
(使用計画)
並進・傾き運動の識別にかかる小脳内部の信号処理メカニズムの評価に関しては，現行のワークステーションでは莫大なデータの保管と処理時間に難がある．処理速度向上やデータの保存性を鑑みてワークステーションのメモリ増設やHDD増設などに余剰費用を割り当てる予定である．
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[Presentation] Online simulation environment for computational neuroscience and data analysis2017
Author(s)
H. Ikeno, T. Yamazaki, T. Kannon, Y. Okumura, Y. Kamiyama, A. Ishihara, K. Inagaki, Y. Hirata, S. Satoh, H. Wagatsuma, Y. Asai, Y. Yamaguchi, S. Usui
Organizer
10th INCF Congress of Neuroinformatics
Int'l Joint Research
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