| 研究課題/領域番号 |
19K16292
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分46030:神経機能学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
鈴木 裕輔 京都大学, 生命科学研究科, 助教 (90723669)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 空間表象 / ネットワーク / 空間スケール / 空間学習 / メタ学習 / バーンズ迷路 / 尺度空間 / ネットワーク解析 / カルシウムイメージング / ナビゲーション / 認知地図 / 空間記憶 / ネットワーク表現 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
鉄道の路線図のように，場所情報を"要約"したネットワーク表現は，素早く精確な経路検索に欠かせない．本研究では，ネットワーク構造を表現する神経細胞群の同定を目的とし，空間探索中のマウスの行動データから，探索地点をノード，それらの間の遷移をリンクとするネットワークを一連の構造パラメータによって定量化するとともに，それらと神経細胞群の応答との間の相関を検証する．本研究の成果は，多種膨大な場所情報をいかにして表現するかという脳の計算メカニズムの新たな一側面に迫る．
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| 研究成果の概要 |
場所をネットワークとして表現することは，空間探索を効率化することは経験的に知られている．しかしスタンダードとなりうる実験パラダイムは確立されていない．本研究では，マウスを対象とした空間学習パラダイム，バーンズ迷路での空間探索のネットワーク構造が，空間スケールによって調整されることを報告した．
バーンズ迷路において各個体は，探索地点をノード，探索地点間の遷移をリンクとするネットワークを生成する．直径 1 m サイズのバーンズ迷路では，学習に伴ってネットワークの媒介中心性が減少するのに対し，直径 1 m サイズのバーンズ迷路では一定であり，その傾向は，学習後の空間探索傾向でも維持された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
場所をネットワークによって表象することは，場所同士の接続関係を維持したまま，場所の持つ物理的・幾何学的な特徴を要約することであり，これによって所望の場所への経路検索を容易にする．場所のネットワーク表象を探る研究によって，従来の認知地図モデルのアップデートが期待される．
本研究は，ネットワーク表象が空間スケールによって異なることを示唆した．これらの結果は，生物が長い距離や広大な空間の中で，どのようにナビゲーションを可能にしているかについての洞察を与える．
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