2019 Fiscal Year Research-status Report
多様な意思決定則による行動制御への前頭前野～皮質運動野、～頭頂連合野投射系の関与
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17K07060
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| Research Institution | Tohoku Medical and Pharmaceutical University |
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Principal Investigator |
松坂 義哉 東北医科薬科大学, 医学部, 教授 (30312557)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
坂本 一寛 東北医科薬科大学, 医学部, 准教授 (80261569)
虫明 元 東北大学, 医学系研究科, 教授 (80219849) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 前頭前野 / 頭頂連合野 / 意思決定則 / ニューロン / サル / 機械学習 / 自己組織化マップ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1) 行動生理学実験について
3頭のニホンザルを訓練しながら、行動解析を行い、動物が異なる課題を学習するときに、既に学習した行動則を新しい課題の学習に援用する仕組みを、行動データ(刺激条件、サルの反応(reaction time, error rateなど))から解読しつつある。
2) ニューロンデータ解析への機械学習の応用について
脳高次機能を対象とした研究では、行動課題の複雑化によって、神経活動との関連を考えなければならない要素が激増している。また、近年の実験技術の進歩によって、i)行動中の覚醒動物の脳から同時に多数のニューロンの活動データが取得できるようになってきた、ii)個々のニューロンについても多数のデータ(活動電位の時系列パターン、local field potentialとのphase locking、他のニューロンとの同期活動、細胞種、線維連絡など)が得られるようになってきた。このことは、今後の神経科学研究において多数の特徴値をもつ大規模データを取り扱わなくてはならない事を意味する。しかし従来の研究では行動に関係するニューロンの機能の分類が解析を行う人間の主観にゆだねられており主観的である上に、多数の特徴値を持つデータの解析では重要な情報を見逃す恐れがある。そこでKohonenの自己組織化マップを用いて既存のニューロンデータのクラスター解析を行った。解析の結果、従来の方法では見えてこなかった特徴値同士の関連性や共通する性質を持つと考えられてきたニューロン集団(クラスター)の中に機能的に異なったクラスターが含まれていることが可視化でき、脳領域の機能分担・分散についての見方を改める必要性が判明しつつある。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
サルの訓練の途中で飼養室の大規模補修が必要な事態が発生したため、訓練を一か月強集団しなければならなくなった。その間にそれまでの訓練内容を忘れてしまい、再訓練でも著しく学習に困難を来している様子が見られため、行動訓練課題を変更して研究を再開している。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画通り行動課題の訓練を進め、神経活動データの取得解析を進める。又、機械学習によるニューロンデータのクラスター解析を進め、多様な知的課題の遂行に応じて神経回路網が機能を切り替える仕組みの研究に発展させることも検討している。
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| Causes of Carryover |
動物の飼養施設修繕によって研究が遅れた為、生理学実験機器の購入・設置を予定より延期しなければならなくなった。本年度は購入予定だった機器の購入に計画通り使用する予定である。
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