| 研究課題/領域番号 |
19K16299
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
吉澤 知彦 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 助教 (70825744)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | マルチユニット記録 / 機械学習 / マクロ状態 / 線条体 / 前頭前野 / 一次運動野 / 腹側被蓋野 |
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| 研究実績の概要 |
脳のしくみを理論的に理解するには、脳機能がどのような法則で実現されているのかを調べるアルゴリズムの研究が重要であるが、多数のニューロンから記録された大規模神経活動データをどのように活用し、どのように脳機能のアルゴリズム解明に繋げるかは大きな課題である。本研究では、脳が実現しているアルゴリズムを大規模集団神経活動から推定する新しい手法を開発する。具体的には、行動課題遂行中のラットから集団神経活動を多チャンネルマルチユニット記録し、各時刻における集団神経活動が生成された時のマクロな脳状態 (Macro Brain State: MBS) を、音声認識や画像認識などの分野で注目を浴びている機械学習の技術を用いて抽出することを目指す。
2019年度は、MBS抽出を行うのに最適な行動課題をラット用に開発した。この課題ではラットが行う運動を一定にした上で、報酬を獲得するルールを時事刻々と変化させていく。課題遂行中のラットの大脳皮質や皮質下のいくつかの領野に多チャンネル細胞外記録電極を刺入して神経活動の計測実験を行なったところ、同時に数十個の神経細胞から課題遂行中の活動を記録することに成功した。記録した神経活動を細胞毎に解析したところ、ドーパミン作動性神経細胞が多く存在する中脳の腹側被蓋野において、行動課題の報酬獲得ルールによって応答を変化させる細胞を発見した。この結果は報酬獲得ルールが脳活動に反映されることを示唆するものであり、今後は集団神経活動から報酬獲得ルールをMBSとして抽出するためにt-SNE法やAuto-Encoding Variation Bayes法などの次元圧縮手法を用いた解析を行っていく。
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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
2019年度に予定していた通り、MBS抽出に適した行動課題をデザインして、予備実験によってタスクパラメータを決定することができた。さらに、複数のラットの複数の脳領野から複数の神経細胞の活動を同時に記録することにも成功した。
以上のことから、おおむね順調に進展していると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
行動課題遂行中の神経活動の記録実験を引き続き実施する。得られた集団神経活動データにt-SNE法やAuto-Encoding Variation Bayes法などの次元圧縮手法を適用してMBS抽出を試みる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
1) 2019年度に所属研究室が玉川大学から東京医科歯科大学へ移転し、動物実験計画の承認や実験施設の整備のために数ヶ月の間、動物実験を実施することができなかったことから消耗品の購入が予定よりも少なくなったこと、2) COVID-19によって参加を予定していた学会が中止となったことから、次年度使用額が発生した。次年度使用額は2020年度に実施する動物実験の消耗品購入等に使用する計画である。
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