| 研究領域 | 人工知能と脳科学の対照と融合 |
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| 研究課題/領域番号 |
19H04987
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 大阪市立大学 |
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研究代表者 |
松本 英之 大阪市立大学, 大学院医学研究科, 助教 (50511383)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
9,620千円 (直接経費: 7,400千円、間接経費: 2,220千円)
2020年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2019年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 行動選択 / 学習モデル / ドーパミン / 神経細胞 / 神経回路 / 電気生理学 / 光遺伝学 / 並列情報処理 / ラット / システム神経科学 / 人工知能 / 強化学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳内報酬系の主要コンポーネントであるドーパミン細胞の活動は、人工知能で利用される強化学習の強化信号に類似していることが知られる。本研究では、近年多様性が明らかになってきているドーパミン系の投射回路別の情報処理機構の解明を目指す。大規模神経活動記録法と光遺伝学を組み合わせ、自由行動中の動物の単一ドーパミン細胞活動をライブでモニタリングする系を確立する。さまざまな認知課題を行い、シンプルな外界入力から、より複雑な環境構造に関する情報など、ドーパミン細胞がどのようにコードしているのか調べる。報酬系が投射回路別に並列的に情報処理する仕組みを理解することで、汎用人工知能の構築に貢献することを目指す。
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| 研究実績の概要 |
精度の良い予測を学習することは、適切な意思決定、行動選択の実現に重要であると考えられる。中脳ドーパミン細胞は、予測の学習に重要な役割を果たすと考えられている。一方で近年の研究から、ドーパミン細胞の投射先別の異種性が明らかになってきている。このことは、適切な行動選択におけるドーパミン信号の役割が一つではない可能性を示唆する。しかし、その具体的な機序と役割は不明である。本研究は、報酬最大化のために試行錯誤する必要がある行動課題を用いて、行動選択におけるドーパミン細胞の投射先別の異種性を検証した。脳深部にある腹側被蓋野・黒質緻密部からドーパミン神経細胞特異的な活動を計測するため、電気生理学と光遺伝学を組み合わせた細胞活動計測技術を開発した。この手法を用いることで、同時計測される数十個の単一細胞活動のうち、どの活動がドーパミン神経細胞の活動なのか、さらに、そのドーパミン細胞がどの脳領域へ軸索を投射しているのか、同一個体から網羅的に同定することが可能となった。行動選択時、ドーパミン細胞は選択肢の価値、運動、あるいはその両方に応答し、全体として多様な応答パターンを示すことがわかった。また、行動選択時に手続き上のエラーが起きた時、強い抑制を示すドーパミン細胞や抑制のみられないドーパミン細胞など、誤差応答の多様性も観察された。光遺伝学的に同定された投射先からドーパミン細胞を分類すると、異なる投射先のドーパミン細胞は異なる応答を示すことが明らかになった。これらの結果から、ドーパミン細胞は均一な学習信号を投射先に一様に伝達するのではなく、投射先別に性質の異なる学習信号を伝達することで、行動選択を適切に制御している可能性が考えられた。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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