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構成細胞のスパイク統計特性に着目した適応機能の要素回路抽出法の開発

公募研究

研究領域神経回路センサスに基づく適応機能の構築と遷移バイオメカニズム
研究課題/領域番号 22H05511
研究種目

学術変革領域研究(A)

配分区分補助金
審査区分 学術変革領域研究区分(Ⅲ)
研究機関立命館大学

研究代表者

坪 泰宏  立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (40384721)

研究期間 (年度) 2022-06-16 – 2024-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
キーワード神経回路 / スパイク統計 / 大規模神経活動データ / ヘテロジニティ
研究開始時の研究の概要

適応脳機能を担う脳神経回路において,いつ,どの領域で,どの細胞が,どのようにして,どうなることが要素なのかを明らかにすることを目的とした当該研究領域では,要素回路のネットワーク配線のような静的な構造を調べることと同時に,その要素回路で実現される動的な要素ダイナミクスを調べることが重要になる.そのダイナミクスを調べるためには,要素回路を構成している神経細胞の機能的特性を考慮することが重要になる.本研究では,機能的特性として神経細胞のスパイク時系列の統計特性に着目し,異なるスパイクパターンを生成する神経細胞が要素回路上でどのように振舞っているのかを明らかにすることを目指す.

研究実績の概要

適応脳機能を担う脳神経回路から,その要素回路と要素ダイナミクスをあぶりだすことを目的とした本研究領域において,本研究では,高集積電極によって得られた大規模神経スパイクデータに対し相関解析を適用することで神経回路を同定し,ヘテロジニアスな機能的固有特性をもつ神経細胞が神経回路上でどのように 配置されるかを明らかにし,そのネットワークから生成される適応脳機能に関わる要素ダイナミクスを明らかにすることを目的とする.2023年度は,改善された解析手法の実用性の検証と,その解析手法による神経回路構造の推定,そして解析プラットフォームの構築を計画した.Neuropixels電極の開発チームが公開している齧歯類のデータを利用して,静的な複雑ネットワーク的性質の一部を同定する方法を改善し,その一部を公開した.2022年度に,大規模神経スパイクデータのスパイク相関関数においてカスプ構造が一般的にみられることを発見し,それがネットワーク構造を推定する際に引き起こす問題を回避する方法を開発したが,2023年度はさらに拡張してこのカスプ構造こそが,発火率変動の微分不可能性という新たな神経情報処理上の重要な性質を反映し,神経細胞の情報処理様式の多様性を表す指標に使える可能性を示した.そしてこの成果を論文にまとめた.さらに,筑波大学から提供されたサルの大脳皮質から得られた別のデータセットに適用し,この手法の有用性を確認した.また,結合係数行列を基にしてネットワーク配線を有向グラフとして記述し,このグラフの特性を解析するために,次数分布,平均ノード間距離,クラスター係数,再帰結合率,モチーフ構造分布など,複雑な神経ネットワークの構造を詳細に理解するプラットフォームを構築した.これらの構造を,いくつかの脳領野間で比較した.

現在までの達成度 (段落)

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

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

    (6件)

すべて 2022 その他

すべて 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 1件、 査読あり 4件、 オープンアクセス 4件) 備考 (2件)

  • [雑誌論文] A neuronal prospect theory model in the brain reward circuitry2022

    • 著者名/発表者名
      Imaizumi Yuri、Tymula Agnieszka、Tsubo Yasuhiro、Matsumoto Masayuki、Yamada Hiroshi
    • 雑誌名

      Nature Communications

      巻: 13 号: 1 ページ: 1-11

    • DOI

      10.1038/s41467-022-33579-0

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Dual sampling neural network: Learning without explicit optimization2022

    • 著者名/発表者名
      Teramae Jun-nosuke、Tsubo Yasuhiro
    • 雑誌名

      Physical Review Research

      巻: 4 号: 4

    • DOI

      10.1103/physrevresearch.4.043051

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Detection and categorization of severe cardiac disorders based solely on heart period measurements2022

    • 著者名/発表者名
      Shinomoto Shigeru、Tsubo Yasuhiro、Marunaka Yoshinori
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 12 号: 1

    • DOI

      10.1038/s41598-022-21260-x

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Spatiotemporal dynamics of odor representations in the human brain revealed by EEG decoding2022

    • 著者名/発表者名
      Kato Mugihiko、Okumura Toshiki、Tsubo Yasuhiro、Honda Junya、Sugiyama Masashi、Touhara Kazushige、Okamoto Masako
    • 雑誌名

      Proceedings of the National Academy of Sciences

      巻: 119 号: 21

    • DOI

      10.1073/pnas.2114966119

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [備考] 立命館大学情報理工学部神経情報システム研究室

    • URL

      https://www.nips.ci.ritsumei.ac.jp

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [備考] 立命館大学神経情報システム研究室ホームページ

    • URL

      https://nips.ci.ritsumei.ac.jp/

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書

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公開日: 2022-06-20   更新日: 2024-12-25  

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