小型霊長類を対象とした他者の内的状態に応じた行動調整の神経機構の解明

• 研究課題/領域番号: 22K07325
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分51020:認知脳科学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 兼子 峰明 京都大学, ヒト行動進化研究センター, 特定助教 (50744372)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 自由行動定量化 / 他者認識 / 社会行動 / マーモセット / 神経回路操作 / 深層学習 / 自由行動 / メンタライジング

研究開始時の研究の概要

他者の心の状態は外部から直接観測不可能であるが、我々は相手の内的状態(情動状態など)の推定に基づいて自己の行動を調節している。これを実現する神経メカニズムについて、関連する領域が推定されているものの、詳しい動作原理は不明である。この問題にアプローチするための動物モデルと行動課題が乏しいため、種々の非侵襲的手法が使えないことが大きな障害となっている。そこで本研究では、小型霊長類マーモセットをモデルとして深層学習による人工知能（AI）を用いた行動解析法を開発することで、他者の内的状態に応じて自己の行動を柔軟に調整して安定した社会関係を保つ神経機構を明らかにすることを目的とする。

研究実績の概要

自由行動下の複数マーモセットの行動を、人工知能を用いて定量解析する手法の確立を進めた。構築したシステムは、８台のカメラによる同期記録システム、複数のディープニューラルネットワークを組み合わせた解析パイプライン、そしてネットワーク学習のための大規模な教師データの3つの要素で構成される。これらのシステムを用いることで、マーモセット身体の１８点の特徴点の時系列データを３次元的に解析することが可能となり、自由行動下のマーモセットにおいて様々な社会交渉行動の定量解解析が実現される。このシステムを用いて他者の行為と内的状態に応じて自己の行動を柔軟に調整する様を観察可能とする行動課題の開発を進めた。

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

AI解析のための頑健で信頼性の高いシステムの構築に成功した。さらに、このシステムを用いた行動課題によってマーモセットが他者の内部状態に応じて自己の行動を柔軟に変化させることを観察することができた。

今後の研究の推進方策

遺伝学的操作を用いて他者の内部状態に応じて自己の行動調節を行う際に重要となる神経回路の解明を目指す。アデノ随伴ウイルスベクターの局所注入により抑制性の DREAADである hM4Diを特定の皮質領野の神経細胞に発現させる。リガンドであるＤＣＺの全身投与により、その領野の因果的役割を調べる。さらに、その領野の投射先にカニューレの慢性留置を行い、ＤＣＺを局所的に注入する。これにより特定の神経路の役割を調べる。