2019 Fiscal Year Annual Research Report
Identification of electrical activity pattern in a cultured neural network by the combination of 3D-clustering and deep neural networks.
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19H04185
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
工藤 卓 関西学院大学, 理工学部, 教授 (10344110)
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2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 3Dクラスタリング / 培養神経回路網 / 神経誘発応答パターン / 自発性神経活動パターン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は主として， ラット海馬分散培養系の前提的な活動状況の解析と，この神経回路網における自発性細胞外電位の時系列データについて，時間窓の一定幅に依存することのないデータ駆動アプローチによる手法として，3次元時空間クラスタリング手法による神経活動パターンの抽出を中心に解析を進めた．前項については，培養日数に伴う自発発火数と発火検出電極数の変化から，神経回路網の形成状況を解析した．その結果，培養開始後10-20日において，多くの電極から活動が検出され，その後は自発活動の検出電極が減少しつつ発火活動数は増大することを明らかにした．これらの結果は，神経回路網内の機能的結合の増加と整理統合が進行する過程を反映していると考えられ，従来の知見とも一致する．これらの結果は国内学会にて報告し，現在論文執筆中である．
次の項目では，神経回路網形成に伴う自発性活動パターンの変化を解析する手法として3次元時空間クラスタリング法を開発し，参照型階層クラスタリングとしてまとめた．具体的には，タイムスタンプと電極座標情報からなる 3Dデータセットに参照的かつ再帰的に X-means アルゴリズムを適用し, 神経細胞同士の相対的な位相ずれを考慮して時空間方向に連続した電気活動をセル・アセンブリ(同期的な神経活動パターン)として抽出することに成功した．その結果，神経活動パターンの大部分は，時間ドメインを超えて複数の電極に渡って構成されるものが多く，各セル・アセンブリ(クラスタ)が異なる情報 を表象していることが示唆された．研究成果は国内学会発表（及び予稿論文），国際学会発表として報告した．
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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
研究の大項目である，時間窓の一定幅に依存することのないデータ駆動アプローチによる手法として，3次元時空間クラスタリング手法の開発が順調に進行し，これによる神経活動パターンの抽出に成功した．また，この手法の改良点，問題点を洗い出すことが出来，次年度以降の研究すべき項目がより明確になった．さらに，実験材料である海馬初代分散培養神経回路網の条件設定が順調に進行した．また，その他の実験環境も順調に整った．以上から，初年度の研究進行状況としては良好であると判断する．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は主として開発した参照型階層クラスタリング手法の改良/修正を中心に行う．特に，階層構造の再帰的解析を終息させる条件の検討，抽出されたセルアセンブリの空間的なマッピング手法などを中心に改良を行う．また，深層学習を適用するための前処理としてのデータ集約手法を完成させるため，その対象となる2時限神経回路網時空間発火パターンデータを収集する．このために，自発性電気活動と誘発応答の関連性を解析する．この手法については主として三年目を中心に進める．研究の4年目にはこれらの手法を統合し，神経回路網におけるセルアセンブリが外界の事象を表象する様式について考察を進める．
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