全脳ネットワーク分析

2018 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 15K00418
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 生命・健康・医療情報学
• 研究機関: 国立研究開発法人理化学研究所
• 研究代表者: 岡本 洋 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, 客員研究員 (00374067)
• 研究期間 (年度): 2015-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: 複雑ネットワーク / コネクトーム / コミュニティ / モジュール / ランダムウォーク / マルコフ連鎖 / 機械学習 / 階層構造

研究成果の概要

全脳アーキテクチャ（全脳が情報を処理する仕組み）を明らかにするための「全脳ネットワーク分析」の方法を構築した．この方法は、ネットワークからコミュニティ（密につながったかたまり部分、個々のコミュニティには個々の機能モジュールが対応する）を抽出することに基づくものであり、全脳アーキテクチャの機能構成図を描き出すことを可能にする。この方法を実際の全脳ネットワークデータに適用して新規な知見を得ることにより、その有効性を確認した：マウスの視覚野はヒトやサルと同様に腹側経路と背側経路とに機能分化している；全脳の機能階層構造は非木型であり、これは脳情報処理の効率性・柔軟性を示唆する．

自由記述の分野

ネットワーク科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

脳は情報をネットワークとして処理する。本研究の目的は、脳情報処理の仕組みに脳ネットワークの分析を通じてせまる方法を構築することである。コミュニティ構造抽出方法を確立することによりこの目的をほぼ達成し、脳情報処理を全面的に解明するための橋頭保を築くことができた。さらに、本研究が構築した方法は、現実世界における脳以外の様々なネットワーク（例えば、文書引用関係、SNSにおける知人関係、購買履歴における商品と消費者との関係）にも適用可能であり、社会・産業における様々な価値にもつながることが期待される（例えば、購買履歴から特徴的な購買層・商品群を見つけてそれを販売・宣伝戦略立案に役立てる）。