| 研究課題/領域番号 |
19K12737
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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90030:認知科学関連
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| 研究機関 | 東邦大学 |
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研究代表者 |
我妻 伸彦 東邦大学, 理学部, 講師 (60632958)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 大脳初期視覚野 / 選択的注意 / 抑制性細胞 / 環境富化介入 / 神経回路ネットワークモデル / 計算論的モデル / 大脳視覚野局所神経回路 / 視覚入力 / 視知覚 / 情報統合 / 神経回路モデル / 第1次視覚野第2/3層 / 局所神経回路 / 視覚情報処理 / 抑制生細胞 / 大脳視覚野 / 初期視覚野第2/3層 / 視覚的注意 / シミュレーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
視覚野は、視覚情報をボトムアップ的に処理するだけでなく、トップダウン的注意信号も統合し、外界を理解する。情報統合における初期視覚V1表層第2/3層の構造を研究する。V1を構成する様々な細胞とその連絡特性が、情報統合に果たす役割を研究する。本研究では、(1)V1第2/3層内における細胞間の相互作用により、情報統合が促進されるという仮説に立脚し、V1第2/3層の厳密な神経回路構造を計算論的に明らかにし、(2)脳型階層構造における階層内・間の相互作用を通して、神経回路が視覚情報と注意を統合するモデルを構築する。これから、視覚情報処理の基盤となる初期視覚野V1の神経回路構造と皮質表現を明らかにする。
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| 研究実績の概要 |
視覚情報と選択的注意の統合における神経回路の皮質表現特性を計算論的に検証するため、本研究では、脳視覚野V1第2/3層の神経回路モデルを構築した。このモデルは、近年の神経科学的知見に忠実に基づき、性質が異なる3種類の抑制性細胞と興奮性細胞により構成される。さらに、興奮性細胞間のシナプス結合強度は、計算論的知見に基づき対数正規分布に従う。これまでの研究では、網膜から伝達される視覚入力や高次視覚系からの信号である選択的注意を神経回路モデルに適用することにより、特定の抑制性神経細胞が情報統合に重要な役割を果たす皮質メカニズムを予測した。この提案モデルを用いて、生物が視覚入力と選択的注意を統合し、実環境に適応するための神経活動とその特性を検証した。特に、実験動物の飼育環境の改善、いわゆる環境富化による神経活動変調特性とメカニズムについて研究した。環境富化は、脳の成熟欠陥や不安症などを軽減する。そのため、その神経メカニズムの理解は、神経活動の変容に起因する疾病の症状を改善させる介入法の開発などを可能としうる。本研究で開発した視覚情報と選択的注意が情報を統合する神経回路モデルは、環境富化介入によるマウスV1第2/3層の特徴的な神経活動変調特性を定量的に再現した。さらに、モデルが示す応答を解析した結果、対数正規分布に従う興奮性細胞間のシナプス結合強度が、この環境富化介入による神経活動変調の根幹となることが示唆された。これは、環境富化により増大する視覚情報と促進される注意選択活動を統合するV1第2/3層内の神経回路構造を示唆する点で重要である。これらの成果は、ニューロコンピューティング研究会などで発表された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
研究開始当初に想定したよりもより複雑かつ実環境に近い状況のモデルシミュレーションを実現し、環境富化介入の神経メカニズムの解析と予測が可能となったため。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの研究で構築した神経回路モデルは、視野内の特定領域に呈示された視覚情報を処理する基本的な情報処理ユニットに相等する。より複雑な視知覚を実現するためには、より広範囲の空間領域に示された視覚情報を統合する、そのため、特定領域を担当する情報処理の神経回路ユニット間が相互に作用するモデルの解析が重要となる。今後は、現在の神経回路モデル2つを連結することで、特定の視野領域間を横断して呈示される視覚刺激に対する情報統合のメカニズムとその皮質表現を計算論的に検証する。特に、2つの神経回路ユニットの連結を仲介する抑制細胞種類により、神経回路間の同期や活動特性、また注意選択による活性化と情報伝達の方向がどのように変調されるかを解析し、脳情報統合の皮質メカニズムを計算論的に研究する。また、環境富化を想定したシミュレーションを実行する。
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