| 研究実績の概要 |
脳の神経細胞は、複数の細胞種から構成される神経回路上での情報伝達によりその機能が実現される。しかし、従来の計測技術では時間解像度と空間解像度を同時に高めることが難しかったため、計算の機能単位と推測される局所回路の活動は十分に捉えられていない。その結果、局所回路の演算様式は根本的問題として不明のまま残されている。
２年計画の２年目の本年は、これまでに実施してきた予備的研究を軌道に乗せるために、数理モデルの開発を行い、このモデルの適用に必要な実験データを取得し、モデルの検討を行った。モデルの検討の結果、次の成果を追加で得た。
昨年度の段階では、新規モデルの検討は神経集団ダイナミクス解析法を用いて行っていた。この際、神経活動の修飾要因のダイナミクスに特異的に注目して解析する手法を新たに開発した。開発したモデルは、特に、連続変数とカテゴリー変数の両者を説明する統合的なモデルとして、一般線形回帰モデルをベースとし、幅広い実験データに対応可能なモデル構築を実現した。従来の研究では、限られた使用条件でモデルを用いる事はできたが、制限少なくモデルを利用することは難しかった。本年度は、この結果を更に拡充するための解析を行うとともに、一部の結果を論文として出版した（２０２３，Chen et al, and Yamada）。
現在、出版後、別の検討を行っており、来年度の受理を目指す。この手法が広く普及すれば、今後更に神経集団ダイナミクス解析のユーザーの増加が見込まれ、より普遍的な知見の構築に繋がる事が期待される。
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