| 研究領域 | 脳情報動態を規定する多領野連関と並列処理 |
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| 研究課題/領域番号 |
20H05077
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
木村 梨絵 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任助教 (60513455)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2021年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 神経生理 / 神経回路 / 学習 / 行動 / マルチユニット記録 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、視覚と運動の関係を学習して獲得した機能を、再学習させて機能転換させることで、保存回路と再編回路を明瞭に区別し、それぞれの回路の特徴を捉える。頑強性と柔軟性の相反する視点から脳情報動態の実体を解き明かすことを目指す。多脳領野・多細胞の神経活動解析に加えて、光活性化タンパク質を特定の細胞群に発現させて神経活動を操作することで因果性の解析も行い、学習に伴う視覚情報処理システム動態の理解を深める。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、視覚と運動の関係を学習して獲得した機能を、再学習させて機能転換させることで、保存されるものと再編されるものを区別し、それぞれの回路の特徴を捉え、頑強性と柔軟性の相反する視点から脳情報動態の実体を解き明かすことを目指す。これまでの研究において、頭部を固定したラットに、高コントラストの視覚刺激を用いて、縦縞でレバーを押し、横縞でレバーを引くことを学習させた。その後、低コントラストの刺激も提示すると、低コントラストでも視覚弁別課題を正解することができた。コントラストが低下して、入力情報が多少変化しても、学習後には、一次視覚野において低コントラストで強く応答する細胞の数が増えることによって、細胞集団としては、縞の傾きの情報を表現することができた。また、この時、高次運動野M2と一次視覚野V1のLFPとの相互作用が学習後には強くなる傾向が観察された。これについては、さらに解析を進めているところである。
さらに、二つの縞の方位の傾きの差分を保った状態のまま、連続的に徐々に回転させて、視覚と運動の関係を再学習させたところ、比較的高い正答率を維持した。令和３年度に、この時の一次視覚野の神経活動を解析したところ、一部の細胞では、回転させても、回転前の縦縞・横縞の視覚応答を比較的維持するような神経活動を示した。今後、例数を増やし、多脳領野の神経活動も含めた詳細な解析が必要と考えている。
このような脳の柔軟な情報表現を、今後、モデル化することで、より人間の視知覚に近い機能をコンピュータ上に再現することにも役立つと考えられる。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3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3年度が最終年度であるため、記入しない。
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