| 研究課題/領域番号 |
19K12212
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
三分一 史和 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 准教授 (30360647)
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| 研究分担者 |
尾家 慶彦 兵庫医科大学, 医学部, 助教 (50396470)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | ニューロインフォマティクス / 多変量時系列解析 / 因果解析 / 生体イメージングデータ / 動的因果推 / ブートストラップ法 / 非線形因果性 / セミパラメトリックモデル / 動的因果推定 / 吸息性ニューロン / ニューロンネットワーク / 自励的同期現象 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
呼吸リズムを生成する脳領域間、ならびに、ニューロン間のネットワーク構造を調べるのは生理学的に重要な課題である。そのためには、脳領域間やニューロン間の因果的結合性を時空間解析により推定すれば良いのであるが、推定だけでは仮説の域を出ない。そこで、本研究では、薬剤の添加や物理的な方法で脳領域やニューロン間の結合を離断させる阻害実験を行う。そして、阻害実験を行う前と後のデータに適用した時系列モデルのパラメータを定量比較することにより、ネットワークの実在性の検証を目指す。本研究で得られる結果は、脳神経疾患や損傷に起因する症状の予測や、機能補完を目指した再生医療などの臨床応用への発展が期待される。
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| 研究成果の概要 |
本研究での成果は、因果関係解析と神経活動解析の両分野で大きな進展をもたらしており、これらの手法と知見が今後の科学研究において重要な役割を果たすことを示している。特に、ブートストラップ手法の適用における新たなガイドラインや、神経活動の時空間解析における新しい手法の提案は、これからの研究において非常に重要な基盤となる。また、これらの成果は、神経ネットワークの理解を深めるだけでなく、実際のデータ解析における信頼性を向上させるための具体的な指針を提供している。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果は、因果関係解析と神経活動解析の分野で重要な進展をもたらし、新たなガイドラインを提供した。これにより、神経ネットワークの構造と機能の理解が深まり、データ解析の精度と信頼性が向上する。また、神経疾患の診断や治療法の開発に貢献し、医療分野における革新を促進する点が期待される。さらに、本成果は神経科学以外にも広く適用可能であり、経済学や社会科学、気候科学など多様な分野での因果関係の解明と予測への貢献が期待される。
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