Systems modelling of hyper-adaptation mechanism for reconstruction of neural structure

• Project Area: Hyper-adaptability for overcoming body-brain dysfunction: Integrated empirical and system theoretical approaches
• Project/Area Number: 19H05727
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: Tokyo University of Agriculture and Technology
• Principal Investigator: 近藤 敏之 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60323820)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 千葉 龍介 旭川医科大学, 医学部, 准教授 (80396936) ; 矢野 史朗 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (90636789)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥138,190,000 (Direct Cost: ¥106,300,000、Indirect Cost: ¥31,890,000); Fiscal Year 2021: ¥25,610,000 (Direct Cost: ¥19,700,000、Indirect Cost: ¥5,910,000); Fiscal Year 2020: ¥25,610,000 (Direct Cost: ¥19,700,000、Indirect Cost: ¥5,910,000); Fiscal Year 2019: ¥36,010,000 (Direct Cost: ¥27,700,000、Indirect Cost: ¥8,310,000)
• Keywords: マルチモダリティ解析 / 姿勢制御シミュレータ / 協調運動学習実験 / ガウシアングラフィカルモデル / グレイボックスモデリング

Outline of Research at the Start

本研究では、主に生体構造の再構成の観点から広汎な脱抑制による脳の超適応機構をモデル化することに取り組む。脳のような大規模・複雑なネットワークシステムの適応過程を明らかにするには、現象を必要最小限の自由度でモデル化し、計算機シミュレーションによりモデルの挙動を検証する構成論的研究手法が有用であり、これにより生理学的理解を深化することが期待される。具体的には、脳活動・筋活動・行動などの長期マルチモーダルデータの統計的モデル化とその解釈性の確保、生理学的知見をもとに構成する脳内ネットワークのグレイボックスモデルと加齢シミュレーション、人を対象とした協調運動学習実験によるモデルの妥当性検証に取り組む。