| 研究領域 | 大規模計測・シミュレーションによる脳の全体性の理解 |
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| 研究課題/領域番号 |
21H05138
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
森 裕紀 早稲田大学, 次世代ロボット研究機構, 客員主任研究員 (80610849)
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| 研究分担者 |
太田 聡史 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 特別嘱託研究員 (30391890)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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| キーワード | マウス / 全身筋骨格モデルシミュレーション / 統合情報量 / Scx-GFP蛍光遺伝子 |
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| 研究実績の概要 |
マウスの筋骨格系を全身で再現するためのモデルを開発し、計算機シミュレーションを行った。科学的に妥当なモデルを構築するため、実データに基づくモデリングとして蛍光遺伝子データに基づいた腱の付着部位推定を行った。ここでは、まずマウスにScx-GFP蛍光遺伝子を遺伝子組み替えにより導入することで、腱組織に蛍光物質を発現させる。そのマウスの冷凍スライスによりマウスの3D再構成を行い、蛍光イメージと白色光イメージ、さらにCTスキャンによる骨格イメージを組み合わせることで、マウスの全身を再構成した。Scx-GFP蛍光3Dイメージから筋の起始・停止を見分けて決定 Scx-GFP蛍光3Dイメージを解析し、筋の起始・停止点を見分け、正確に決定した。このモデルに基づいて、物理シミュレーションエンジンのMujocoにより尻尾を除くマウス筋骨格シミュレーションを構築し、神経系と筋骨格系の相互作用を評価するテストを行なった。
能動的注意モデルを開発しロボットにより検証した。サルの道具使用を実験を模した状況を学習させたといころ、モデルの注意は（a）ロボット自身の手、（b）環境に影響を与えるエンドエフェクタの先（状況に応じて手と道具の先が切り替わる）（c）操作対象物体に自律的に別れ、状況に変化と共に適応的に注意が変化した。身体認知のメカニズムが予測符号化と注意のモデルにより理解できることが示された。
蔵本モデルは複数ノードの相互作用によりカオスのない振る舞いからカオスが現れるモデルである。全体として統合されることによりカオスが生成される場合に統合情報量がどのように現れるかを検討した。リアプノフ指数と統合情報量（Φ*）の関係を見ることで、統合されることによりカオスが生成され、結果として統合情報量が増加していることが示された。この結果は、統合情報量が全体性による情報生成の解析に有用であることを示している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
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
マウス筋骨格モデルの構築について予定通り進捗している。ただし、全身筋骨格モデルに実装する筋肉の数が多く、766本に及ぶため、モデル化には時間と人手がかかっているため、現段階では全ての筋付着点をデータに基づいてモデル化できていなし。すべての筋付着点をデータに基づいてモデル化することは今後の課題である。最近では作業の要領が分かってきたため、自動化を含めた効率化策を検討している。2023年度中に、より効率的な手法を導入し、マウス筋骨格モデルを完成させる予定である。次年度は精度を高めた尻尾を含めた全身マウス筋骨格モデルの構築を目指す予定である。
統合情報理論による全体性解析では予定していた解析を終えている。しかし、計算に時間がかかり、多くのメモリを消費しているという課題に直面しているため、このままでは今後の神経系データ解析には困難が予想される。この課題に対し、モデルの工夫を行い、計算量の削減や並列化を進めている。これにより、計算時間の短縮を図り、統合情報理論の解析を効率的に行うことができるようになる予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
マウスモデル開発の加速化：マウスモデルの開発を加速するために、複数のツールの開発と導入を行う。既存の手法だけでなく、新たな技術やソフトウェアを活用することにより、モデルの構築作業を効率化する自動化ツールやデータ処理ソフトウェアの開発を進め、作業の手間を減らし、スピーディな進捗を実現する。
筋骨格モデルと五十嵐班の全脳モデルの統合：マウスモデル開発と並行して、筋骨格モデルと五十嵐班の全脳モデルを統合することを目指す。身体と神経系の相互作用モデルを構築することにより、より現実的かつ包括的なモデルを実現します。これにより、身体の動きと神経活動の相互関係を解析し、知能発達の全体性についての理解を深める。
統合情報量と多変量解析技術の応用：統合情報量を含む多変量解析技術を応用し、筋骨格系と神経系の相互作用によって現れる大自由度カオス系を解析する。この解析により、全体性としての知能発達に関わる要素や特徴を明らかにします。統合情報量による定量化や多変量解析による解析によって、系のダイナミクスや情報処理の特性を詳細に調査する。
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