| 研究領域 | 脳神経マルチセルラバイオコンピューティング |
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| 研究課題/領域番号 |
21H05165
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅳ)
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| 研究機関 | 同志社大学 (2022-2023)
岡山大学 (2021) |
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研究代表者 |
松井 鉄平 同志社大学, 脳科学研究科, 教授 (10725948)
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| 研究分担者 |
根東 覚 東京大学, ニューロインテリジェンス国際研究機構, 特任准教授 (20301757)
桂林 秀太郎 福岡大学, 薬学部, 教授 (50435145)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
35,490千円 (直接経費: 27,300千円、間接経費: 8,190千円)
2023年度: 13,650千円 (直接経費: 10,500千円、間接経費: 3,150千円)
2022年度: 10,920千円 (直接経費: 8,400千円、間接経費: 2,520千円)
2021年度: 10,920千円 (直接経費: 8,400千円、間接経費: 2,520千円)
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| キーワード | 自発活動 / マルチセルラ / 視覚 / シナプス / fMRI / 脳活動イメージング / カルシウムイメージング / 機能的MRI / 大脳皮質 / 神経科学 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，脳を模した深層神経回路が画像認識などにおいて人と同等かそれを凌駕する性能を実現している．しかし，現在の深層神経回路はそのエネルギー効率や学習効率に大きな問題があり，生体脳における深層神経回路がこれらの性能を実現するメカニズムを明らかにすることが次世代の課題だと言える．本研究では，大規模公開データおよびマウス等でのシナプスレベル活動計測を通して，生体脳の異なるレイヤーでの情報の伝達および単一ユニット（＝神経細胞）による入力の統合のメカニズムを解析する．これによりマルチセルラ系の学習則の生物学的基盤を明らかにする．
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| 研究成果の概要 |
生体脳の情報処理の特徴を理解することを目的として、シナプスレベル、細胞レベル、大脳ネットワークレベルでの多角的な研究を行った。特にシナプスレベルや細胞レベルでは、大脳皮質視覚野での感覚情報処理において、異なる脳部位での視覚情報の伝達機構や、そのための神経回路発達に対する知見を得た。シナプスレベルでは更に、培養細胞系におけるシナプス発達の新しい解析手法を提案した。また、生体脳の特徴である自発活動については主に大脳ネットワークレベルでの解析を行い、ヒト脳ビッグデータとモデル動物脳解析を組み合わせた研究を推進し、深層学習や機械学習を利用した新規解析手法の開発を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究は、生体脳の情報処理機構を深く理解するための基礎を築くことに貢献するものである。学術的には、シナプスや細胞の動作原理に関する新しい知見を提供し、大脳ネットワークを通じた情報の流れの解明に貢献する。社会的には、神経変性疾患の早期発見や治療法の開発、教育や人工知能技術の向上に役立つ可能性があり、幅広い分野に影響を与えることが期待される。
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