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他者の心の状態は外部から直接観測することができないが、我々は相手の内的状態（情動状態など）の推定に基づいて自己の行動を調節している。これを実現する神経メカニズムについて、関連する脳領域が推定されているものの、その詳しい動作原理は不明である。この問題にアプローチするための適切な動物モデルや行動課題が乏しく、また、種々の非侵襲的手法が使用できないことが大きな障害となっている。そこで本研究では、小型霊長類マーモセットをモデルとして、深層学習による人工神経ネットワーク（ANN）を用いた行動解析法を開発し、他者の内的状態に応じて自己の行動を柔軟に調整し、安定した社会関係を保つ神経機構を明らかにすることを目的とした。開発したシステムでは、複数カメラによる映像から3次元姿勢を推定する姿勢推定ANNを用いて、行動を定量化した。また、実験的に動物の内的状態を満腹もしくは空腹状態として操作し、これらの状態を姿勢データのみに基づいて読み解く状態推定ANNを作製した。内的状態を操作した動物に対する別の個体の応答と、状態推定ANNの出力値を比較することで、マーモセットにおいて他者の内的状態に応じた柔軟な行動調整が行われていることを明らかにした。すなわち、見かけ上同様な他者の行動に対する応答であっても、その応答は他者の内的状態に応じて変化することを示した。さらに、このような他者の状態に応じた柔軟な行動調整に因果的に関与する脳領野を同定することに成功した。留置カニューレを用いたムシモール注入により内側前頭前野の機能を一時的に阻害したところ、他者の状態に応じた行動調整が有意に減弱することが確認された。今後、本研究で開発したシステムや得られた知見を基盤として、モデル動物を用いた社会的認知機構の研究がさらに進展することが期待される。
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