2019 Fiscal Year Annual Research Report

感覚刺激の不確実性を推定する神経回路機構に基づく精神疾患のロボットモデル研究

Research Project

Project/Area Number	19J20281
Research Institution	Waseda University
Principal Investigator	出井勇人早稲田大学, 理工学術院, 特別研究員(DC1)
Project Period (FY)	2019-04-25 – 2022-03-31
Keywords	神経発達障害 / 自閉スペクトラム症 / 計算論的精神医学 / 認知発達ロボティクス / 予測符号化 / 再帰型神経回路モデル / 不確実性 / 身体性
Outline of Annual Research Achievements	本研究は、神経回路モデルとロボットを用いて、精神神経発達障害をモデル化し、その症状形成メカニズムを理解することを目的としている。特に、予測学習を通して感覚情報の精度の予測が可能な神経回路モデルを用いることで、感覚精度の予測の異常と精神症状との関係性を調べている。本年度は、まず、感覚精度の過大・過小評価がロボットの適応能力に与える影響について解析を加えた。実験では、神経回路モデルを備えたロボットに４パターンの視覚運動パターンを予測学習させ、その後、視覚情報の変化に応じた行動の切り替え実験を行なった。実験の結果、感覚精度の過小評価は減弱された予測誤差による環境変化の無視、過大評価は肥大化された予測誤差シグナルによる予測制御処理システムの破綻という異なるプロセスを通じて、ともに同じ行動の繰り返しといった柔軟性に欠ける行動に帰結することが確認された。これらの結果は、多様な精神神経障害に観察される見かけ上似通った行動異常のメカニズムの違いについて示唆を与える。次に、学習を通じて感覚精度の過大評価に至る神経学的要因について調べた。具体的には、ニューロン間の発火閾値の分布に着目し、様々な精神神経発達障害との関連が示唆されている興奮抑制アンバランス仮説との橋渡しを試みた。実験では、ニューロンの発火閾値の分布が異なるネットワークを用意し、前述の研究と同様のロボット実験を行なった。実験の結果、閾値の分散が小さいネットワークにおいて、感覚情報に含まれるノイズに過剰適合したことによる感覚精度の過大評価がみられた。また、視覚運動パターンの階層的な神経表現にも異常が観察され、汎化能力の低下や運動制御のぎこちなさ、柔軟性の低下といった多様な行動異常に帰結することが確認された。この結果は、自閉スペクトラム症や他の神経発達障害に関して蓄積されてきた様々なレベルにおける観察と理論を結びつける結果である。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 1: Research has progressed more than it was originally planned. Reason 本研究課題では、予測学習における感覚情報の信頼性を学習可能な神経回路モデルを用いて、その感覚精度の予測の破綻が感覚過剰／鈍麻などの運動異常に繋がるモデルを検討している。今年度は、感覚精度の過小・過大評価が行動柔軟性に与える直接的な影響を調べたとともに、感覚精度の過大評価の神経系の原因とそこから説明可能となる症状についての関連性を明確化した。さらに、感覚精度の過大評価につながる神経系の原因を調査する過程で、そのような神経回路モデルにおけるシナプスの過剰発達が観察することができた。これは、今後予定していた、精神神経障害と神経発達における異常との関連を調べる研究を先取りする成果である。また、すでに国際ジャーナル１件、国内での論文誌１件、さらに国際ジャーナルへの投稿準備を進めており、予定を上回る成果を得ている。
Strategy for Future Research Activity	引き続き、神経回路モデルとロボットを用いて、感覚精度の予測の異常と精神神経発達障害との関連を調べるモデル研究を進める。具体的には、これまで同様、ロボットの視覚運動パターンの学習および行動切り替え実験の枠組みを使い、感覚精度の過小評価に至る神経系の原因について調べる。また、その過程で得られる、シナプス発達や視覚運動パターンの神経表現、行動異常の関連を調べ、これまで検討してきたモデルと比較し、様々なレベルにおける精神神経障害の知見との結びつけを行なっていく。
Remarks	2019年10月2日　CREST知的情報処理2019年度領域会議ポスターセッションにて発表.