| 研究課題/領域番号 |
20H00521
|
|---|
| 研究機関 | 高知工科大学 |
|---|
研究代表者 |
竹田 真己 高知工科大学, 総合研究所, 特任教授 (00418659)
|
|---|
| 研究分担者 |
中原 潔 高知工科大学, 情報学群, 教授 (50372363)
長谷川 功 新潟大学, 医歯学系, 教授 (60282620)
地村 弘二 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (80431766)
渡邊 言也 高知工科大学, 総合研究所, 助教 (90637133)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| キーワード | 記憶 / 睡眠 / fMRI / EEG / tCS |
|---|
| 研究実績の概要 |
記憶の固定とよばれる、睡眠中に起きている際に経験した事柄を長期記憶として貯蔵するための情報処理が行われていると考えられているが、いまだ全容解明されていない。我々は、記憶想起中に出現する周波数依存的な協調的脳活動が睡眠中にも再現（リプレイ）されることで記憶固定が促進されるとの仮説を立てた。本研究計画では、ヒトとサルにおいて、高い時空間スケールの脳活動計測と脳活動の位相に合わせたclosed-loop電流刺激法を組み合わせることで、この仮説を検証する。ヒト研究ではfMRIとEEGの同時計測による高い時空間分解能脳活動計測を実現し、サル研究では高密度ECoGによる脳活動計測を行う。記憶想起に関連する脳活動パターンの特徴を深層学習ニューラルネットワークにより同定する。睡眠中の脳活動から記憶想起脳活動パターンを検出し、closed-loop交流電流刺激を行うことで、睡眠後の記憶想起パフォーマンスが増大するか検証する。本研究により、睡眠時リプレイ活動の人為的ブーストを実現し、種横断的な睡眠時リプレイ活動の記憶固定に果たす役割を解明する。コロナウィルス感染症拡大に伴い、一時的に研究に大きな遅延が発生したが、その後研究はおおむね順調に推移し、以下の成果を得た。fMRIとEEGの同時計測系を立ち上げ、得られたmultimodal脳活動データを深層学習によりデコードすることに成功した。さらに、サルを用いた共同研究がスタートし、まずはラットを用いた予備的試験を始めることとなった。
|
| 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
fMRIとEEGの同時計測系を立ち上げ、得られたmultimodal脳活動データを深層学習によりデコードすることに成功した。視覚情報のカテゴリ分別デコードは、脳活動の空間的パターンにより効果的に行うことができること、またサブカテゴリ分別デコードは脳活動の時間的パターンにより効果的に行うことができることを明らかにした。この成果は現在論文投稿中である。また、関連してヒトを対象とした脳機能イメージング論文を複数発表した。さらに、サルを用いた共同研究がスタートし、まずはラットを用いた予備的試験を始めることとなった。動物実験開始のための環境整備を実施した。
|
| 今後の研究の推進方策 |
睡眠時の徐波を対象とした同位相電流刺激および逆位相電流刺激を行うシステムを開発する。同システムを用いて、睡眠時脳波の操作が睡眠後の記憶成績に影響を与えるか検証する。動物を用いた研究では、まずはラットを用いて電流刺激の脳内効果範囲および位相特性について検証する。
|
