2020 Fiscal Year Annual Research Report
Simulation analysis and interspecies comparison of neural communication over macroscopic structural brain connections
Publicly Offered Research
| Project Area | Brain information dynamics underlying multi-area interconnectivity and parallel processing |
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| Project/Area Number |
20H05066
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
福嶋 誠 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (70836452)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 脳構造ネットワーク / コネクトーム / 離散事象シミュレーション / パケット情報通信 / 経路選択戦略 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，脳内の情報はどのような経路選択戦略に基づいて領野レベルの巨視的脳構造ネットワーク上を進んでいくと考えることが妥当であるのかを，離散事象シミュレーションモデルを用いたシミュレーション解析を通して検証した．各経路選択戦略の脳情報通信モデルとしての妥当性については，ネットワーク上におけるパケット情報通信への適性の有無を基準に評価した．より具体的には，ある経路選択戦略のもとで，情報を分割して送受信する「パケットスイッチング」の方式での情報伝達に要する時間が，情報をひとまとめにして送受信する「メッセージスイッチング」の方式での情報伝達に要する時間よりも短くなったときに，当該経路選択戦略がパケット情報通信への適性をもち，脳情報通信モデルとして妥当なモデルであるとみなした．本評価基準は，脳内の情報はバースト状の細かなスパイク列を通してやりとりされており，そのようなパケットベースの情報通信に適した経路選択戦略が実際の脳情報通信にも反映されているのではないかという仮説に基づいている．シミュレーション解析の結果，これまでの脳情報通信モデリングでよく用いられてきた単純なランダムウォークモデルや最短経路選択モデルにはパケット情報通信への適性がみとめられなかったのに対し，ランダムウォークモデルの拡張版であるインフォームド・ランダムウォークモデルやバイアスド・ランダムウォークモデルにはパケット情報通信への適性がみとめられることが示された．これらのモデルは単純なランダムウォークモデルや最短経路選択モデルとは異なり，両者とも互いにトレードオフの関係にある通信時間と情報コスト効率性の両面で優れた経路選択戦略であり，本結果はこのような性質をもつ経路選択戦略が脳情報通信モデリングにとって有用であることを示唆している．
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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
脳情報通信のモデリングにおいて仮定することが妥当な経路選択戦略を明らかにするためのシミュレーション解析を，当初予定していた通りに実行できたため．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，今年度までに得られた知見を原著論文としてまとめることに加えて，得られた知見の種間比較（ヒト・マカクザル間の比較）にも取り組む．
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Research Products
(7 results)
