| 研究課題/領域番号 |
20H00521
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分51:ブレインサイエンスおよびその関連分野
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| 研究機関 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
竹田 真己 高知工科大学, 情報学群, 教授 (00418659)
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| 研究分担者 |
中原 潔 高知工科大学, 情報学群, 教授 (50372363)
長谷川 功 新潟大学, 医歯学系, 教授 (60282620)
地村 弘二 群馬大学, 情報学部, 教授 (80431766)
渡邊 言也 静岡理工科大学, 情報学部, 准教授 (90637133)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
45,370千円 (直接経費: 34,900千円、間接経費: 10,470千円)
2023年度: 8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)
2022年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
2021年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
2020年度: 18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円)
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| キーワード | 記憶 / 睡眠 / fMRI / EEG / tCS |
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| 研究開始時の研究の概要 |
記憶想起中に出現する周波数依存的な協調的脳活動が睡眠中にもリプレイされることで記憶固定が促進されるか検証する。本検証を行うために、高い時空間スケールの脳活動計測と脳活動の位相に合わせたclosed-loop電流刺激法を組み合わせる。記憶想起に関連する脳活動パターンの特徴を深層学習デコーディングネットワークにより同定する。睡眠中の脳活動から記憶想起脳活動パターンを検出し、交流電流刺激法による位相を合致させた外部刺激を行うことで、睡眠後の記憶想起パフォーマンスが増大するか検証する。
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| 研究成果の概要 |
ヒトとサルにおいて、高い時空間スケールの脳活動計測と脳活動の位相に合わせたclosed-loop電流刺激法を組み合わせることで、睡眠時の記憶固定メカニズムを検証した。まずfMRIとEEGの同時計測系による脳活動デコーディングに関する論文を出版した（Watanabe et al, 2023, Neuroimage）。またもう一報は論文投稿中である（Watanabe et al, submitted）。さらに、電流刺激を脳にリアルタイムにフィードバックするclosed-loopシステムを開発し特許出願を行った。さらに、サルを用いた共同研究がスタートしており、ラットを用いた試験を進めている。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、fMRIとEEGの同時計測系により、それぞれ単一の脳機能計測法を用いた場合よりも、より高精度に脳活動のデコーディングを行うことを示すことができた。また、Closed loop刺激法を開発したことで、神経調節法の効果が脳波の位相依存的であることを実験的に確かめることができた。これらの知見は、睡眠時の脳活動を適切に操作することで、起床後の記憶固定を操作可能であることを示している。
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