公募研究
本年度では、LiNGAMを用いて高時間解像度の脳活動データに適合するモデルに拡張し、脳内ネットワーク推定法の開発に取り組んだ。まず、健常状態のサルの皮質脳波データからLiNGAMを用いて興奮性・抑制性神経回路を抽出した。さらにLiNGAMで推定できた結合性がどの程度生理学的な応答を反映しているかを検証した。すでに抑制性に働くことが明らかになっている大脳半球間経路を対象とし、ウイルスベクター二重感染法と化学遺伝学的手法を用いて運動前野間の半球間経路を一方向性かつ可逆的に遮断したときの脳活動を記録した。その脳活動データ（把持運動中におけるα帯域）に対してLiNGAMを適用した結果、半球間経路の遮断は興奮性結合を変化させず、抑制性結合のみ減少させることが確認できた。この結果より、本研究課題で用いるLiNGAMで推定される神経回路の結合性は、生理学的な活動を反映していることが明らかになった。
2: おおむね順調に進展している
本年度では、LiNGAMを実際の脳データに適用し、興奮性・抑制性神経回路を抽出した。さらに選択的回路操作技術を組み合わせることで、LiNGAMで推定される神経回路の結合性は、生理学的な活動を反映していることが明らかになった。
今後は本提案手法であるLiNGAMを実際の機能回復過程における脳活動データに適用し、機能回復に関わる興奮性・抑制性神経回路の働きを明らかにする。また、昨年度は把持課題遂行中の脳データを解析対象としたが、興奮性・抑制性神経回路の働きは経時的に変化していると考えられるため、100 msの時間幅を持つSliding windowを20 msずつずらしながら、それぞれの時間帯においてLiNGAMによって各周波数帯域での結合性を算出する。
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Neuroscience Research
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