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バーチャルリアリティーを用いた海馬の場所細胞の新しい機能の解析

研究課題

研究課題/領域番号 22KJ1900
補助金の研究課題番号 22J15487 (2022)
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分基金 (2023)
補助金 (2022)
応募区分国内
審査区分 小区分46030:神経機能学関連
研究機関京都大学

研究代表者

立木 佑宇人  京都大学, 生命科学研究科, 特別研究員(DC2)

研究期間 (年度) 2023-03-08 – 2024-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2023年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
キーワード強化学習 / シミュレーション / 神経科学 / 空間学習 / 脳 / 海馬 / 数理モデル / 場所細胞 / 動物行動学 / マウス / イメージング
研究開始時の研究の概要

本研究は、場所細胞が空間中における状態遷移をコードするという仮説を検証するため、仮想現実(VR)空間を用いた行動実験系や海馬のカルシウムイメージングによる神経活動計測を行う。研究計画では、VRを用いた実験課題において、物理的空間と状態空間を分離し、場所細胞の神経活動が状態遷移の表現として説明できるかどうかを検証する。また、状態空間をコードしていると考えられる場所細胞が発見された場合、光遺伝学的な神経操作により刺激または抑制し、行動課題の成績の変化を比較する。

研究実績の概要

昨年発表した論文では、マウスの大規模空間学習における空間学習の特徴の違いを取り上げた。本年度ではさらに空間学習の詳細を明らかにするために強化学習の手法の一つであるSR学習エージェントを用いたシミュレーションを活用した。シミュレーションの結果、小規模と大規模の空間学習におけるマウスの空間学習能力の差異は、脳内の空間解像度と関連していることが示唆された。また、空間解像度は環境の大きさに固有で最適な値が存在することも示された。これは、海馬の場所細胞が背腹軸に沿って、または空間の大きさに応じて受容野の大きさが異なるという既存の知見の理由づけとなる可能性が示された。

本研究のシミュレーションは、現在の実験室環境では難しい超大規模環境における動物の空間学習の振る舞いを再現し、研究するための可能性を示した。これにより、従来の研究方法では難しかった大規模な環境での学習戦略の検証が可能となると考えられる。

また、実際の動物で超大規模環境の空間学習の振る舞いを観察する手段としてバーチャルリアリティが挙げられている。バーチャルリアリティでは実験室環境の大きさに制限されない自由な空間スケールが構築できる。
今後の展望としては、シミュレーションとバーチャルリアリティによる、モデリングと実際の動物の両方向のアプローチにより、超大規模環境における空間学習を詳細に解析することが考えられる。これにより、生物の空間学習をより深く理解し、新たな知見を得る可能性が期待されている。

報告書

(2件)
  • 2023 実績報告書
  • 2022 実績報告書
  • 研究成果

    (3件)

すべて 2024 2023 2022

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Scale Space Calibrates Present and Subsequent Spatial Learning in Barnes Maze in Mice2023

    • 著者名/発表者名
      Tachiki Yuto、Suzuki Yusuke、Kurahashi Mutsumi、Oki Keisuke、Mavuk Ozg?n、Nakagawa Takuma、Ishihara Shogo、Gyoten Yuichiro、Yamamoto Akira、Imayoshi Itaru
    • 雑誌名

      eneuro

      巻: 10 号: 6 ページ: 0-0

    • DOI

      10.1523/eneuro.0505-22.2023

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Scale space calibrates present and subsequent spatial learning in Barnes maze in mice2022

    • 著者名/発表者名
      Tachiki Yuto、Suzuki Yusuke、Kurahashi Mutsumi、Oki Keisuke、Mavuk ?zg?n、Nakagawa Takuma、Ishihara Shogo、Gyoten Yuichiro、Yamamoto Akira、Imayoshi Itaru
    • 雑誌名

      bioRxiv

      巻: -

    • DOI

      10.1101/2022.12.14.520510

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • オープンアクセス
  • [学会発表] Simulating Spatial Learning with Different Spatial Resolutions Through Reinforcement Learning2024

    • 著者名/発表者名
      Yuto Tachiki
    • 学会等名
      The Biostudies Student Symposium
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2022-04-28   更新日: 2024-12-25  

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