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本研究の目的は、神経細胞集団による情報処理、特に意思決定/運動制御に至るまでの行動選択の過程の計算論的解明にある。これは、高次脳機能の解明の根本的課題の一つであり、理論的蓄積、特に実験と共同した理論研究の蓄積は、この課題解明には必要不可欠である。研究目的として、大別して(I):多電極同時記録からの細胞集団の相互結合の推定、(II):細胞集団活動の相互作用に基づく意思決定と運動制御の二つがある。2年にわたる初年度の研究として、本年度では、各々の研究目的で基礎となる研究を進めた。
目的(I)では、現在行っている時系列解析と神経モデルを併合した解析手法のvitroデータへの適用を進めた。これにより、vitroデータでの相互結合の推定方法の確立を目指した。情報量選択基準(AIC)などを用いつつ適切なモデル選択を行いながら、同時に諸処の統計解析の指標を用いて、推定の良し悪しを定量的に評価した。特にこの研究では非常に大規模なデータを高速に処理することが大変重要で、計算機の導入・研究補助者を通じてソフトの高速化などで、効率化を図った。目的(II)では、眼球運動の行動変数(例:潜時)と線条体の神経細胞の発火活動を関連づける"rise-to-threshold model"の数理解析の研究をまとめ、論文発表を行うことができた。またこれに関連し神経回路ダイナミクスの研究も行い、論文発表に至った。判別課題での集団符号化の最適性について、チャーノフ・ディスタンスなどを利用しながら情報理論的観点から評価する研究を促進した。その関連で、神経細胞発火活動の相関と情報量の関係について研究を進め、論文発表を行った。最後に、本研究は、申請者一人が推進する研究であり、本研究費によって、諸処の数理計算用のハード/ソフトの諸費用、マンパワーとしての研究補助などが得られていて、非常に有効に機能していることを述べておきたい。
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