2014 Fiscal Year Annual Research Report
培養神経系が形成する認知モデルの解析に基づく教師なし学習と統合失調症の融合的理解
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14J08435
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
磯村 拓哉 東京大学, 新領域創成科学研究科, 特別研究員(DC1)
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2014-04-25 – 2017-03-31
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| Keywords | 神経回路網 / 大脳皮質 / 細胞培養 / 微小電極アレイ / 独立性分分析 / 自由エネルギー原理 / 計算論的精神医学 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳を含む神経システムの記憶・学習が、機械学習の一種である教師なし学習との類推により説明できるとする仮説が提唱されているが、実際に示した例は少ない。中でも、複数の隠れた信号源を分離可能な独立性分分析(ICA)は、外界の知覚に重要である。そのため脳はICAと同等の感覚情報処理ができると考えられているが、実際のメカニズムは分かっていなかった。そこで本年度の研究ではICAに着目し、微小電極アレイ上に培養したラット大脳皮質由来神経回路網を用いて、in vitro神経回路網がICAを実行可能かを調べた。2つの信号を混ぜ合わせた電気刺激を複数の電極から十分な時間印加した結果、各ニューロンの誘発応答が徐々に変化し、背後にある2つの信号源の信号の内どちらか一方を表現する様になることでICAを実行できることが明らかになった。また、シナプス結合強度の統計推定により、この学習が自由エネルギー最小化仮説と一致し、従来考えられていたHebb則とは異なる学習則に従うことが示唆された。
次に、神経回路網によって実装可能なローカルな計算方法に基づく、ICAの数理モデルを新たに構築した。理論解析とシミュレーションにより、提案した数理モデルが広いパラメータの範囲で安定にICAが実行可能であり、既存手法より優れていることを示した。提案モデルは培養神経系で観察されたICAのメカニズムを説明する有力なモデルであると見込まれる。また、ドーパミン濃度に依存したシナプス可塑性の調節を考慮した神経回路網の数理モデルを構築し、統合失調症の原因のひとつと言われているドーパミン濃度の増加が教師なし学習に与える影響を、理論解析とシミュレーションにより評価した。結果、ドーパミン濃度の増加に伴い、神経回路網は入力信号の主成分の抽出が適切に行えなくなり誤った出力をすることが分かった。今後、統合失調症の数理モデルとしての応用が期待される。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究室所在地の移転のため一時期実験が行えない期間があったものの、予定通りICAのin vitroモデルを確立できた。また、理論研究は当初の予定以上に順調であり、来年度に行う予定だった時間発展推定のモデル構築を既に始めている。今後の課題として、ICAのin vitroモデルのドーパミン応答を調べる必要がある。以上の理由から、全体の進展としてはおおむね順調とした。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度構築したICAのin vitroモデルに対しドーパミンを添加することで病変モデルとし、学習能力の変化を調べる。また、提案数理モデルの結果と比較することで、数理モデルの妥当性を評価する。さらに、ICA以外の学習のin vitroモデルとして、培養神経系が入力信号の時間発展を推定可能かを調べる。
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Research Products
(10 results)
