研究領域 | 神経回路センサスに基づく適応機能の構築と遷移バイオメカニズム |
研究課題/領域番号 |
21H05246
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研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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配分区分 | 補助金 |
審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅲ)
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研究機関 | 京都大学 (2022-2024) 北海道大学 (2021) |
研究代表者 |
島崎 秀昭 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50587409)
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研究分担者 |
田中 琢真 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (40526224)
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研究期間 (年度) |
2021-09-10 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
74,880千円 (直接経費: 57,600千円、間接経費: 17,280千円)
2024年度: 14,430千円 (直接経費: 11,100千円、間接経費: 3,330千円)
2023年度: 14,560千円 (直接経費: 11,200千円、間接経費: 3,360千円)
2022年度: 14,300千円 (直接経費: 11,000千円、間接経費: 3,300千円)
2021年度: 17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
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キーワード | 適応原理 / 状態空間モデル / 神経活動ダイナミクス / 学習則 / 理論モデル / 神経スパイクデータ解析 / 回路推定 / 高次相関 / ベイズ脳仮説 / 自由エネルギー原理 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は、生物の環境への適応を担う神経細胞集団・回路は何であり、適応の原理は何か、という問いに対して、詳細な細胞プロファイルを取り込んだデータ解析と、適応理論に基づく予測を組み合わせて答えを出すことを目指す。そのために、多様な細胞情報を活用した神経細胞集団活動の時系列解析技術を開発する。これを適応・学習中の動物から記録された大規模神経活動データに適用して、学習のダイナミクスを可視化し、変化を担う細胞種を明らかにする。加えて、適応学習の理論モデルを構築して原理に基づく学習則を導出し、理論予測と観測を比較することで適応原理の仮説を検証する。これにより適応を担う基盤回路とその原理を明らかにする。
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研究実績の概要 |
本研究は、刻々と変化する環境に効率的かつ柔軟に適応する生物の適応能力の情報論的な機構を遺伝子・回路レベルで明らかにすることを目的とし,そのために必要な神経細胞集団の時系列解析技術と適応学習の理論を一貫した数理モデルで構築することで,データに基づく統一的な適応理論を構築することを目標としている.これにより先鋭的な神経回路活動の計測・操作技術と網羅的な遺伝子発現の解析技術に基づいて,適応を担う基盤回路を解明するという学術的な問いに答える. 2年目にあたる本年度は状態空間イジングモデルの高速化に加えて,イジングモデルを用いて神経細胞集団活動の巨視的な状態を定量化する目標に向けて,非線形な神経活動ダイナミクスの時間非対称性を定量化可能な「エントロピー生成」を指標として取り上げ,理論的な解析を行った.さらに,神経スパイク活動データの高次相関構造から背後の局所神経回路網の構造や構成神経細胞の細胞種別を特定する手法についての研究・開発を行い,その成果を出版した(Shomali, Ahmadabadi, Rasuli, Shimazaki. Communications Biology, 2023).本研究では記録された神経細胞の活動データだけから,記録していない神経細胞からの入力の構造やタイプ(興奮・抑制)が判別できることを示し,サル・マウスの視覚野には興奮性の局所的な共通入力が存在することを示した.本論文は当該雑誌で注目論文としてトップページに掲載された.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
神経スパイク活動から回路網構造を特定する手法の開発が終了し,論文が出版された.
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今後の研究の推進方策 |
神経細胞集団が多様かつスパースな神経活動パターンを示すために必要な統計構造の条件を明らかにし、観測された神経細胞集団活動の特徴を捉えた新たな統計モデルを構築する.これをもとに,神経細胞集団活動を,外界の生成モデルを構築し推論を行なっているとする観点から解析するための統計・数理モデルの構築に着手する.
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