2023 Fiscal Year Research-status Report
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23K03022
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| Research Institution | Otemon Gakuin University |
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Principal Investigator |
小野田 慶一 追手門学院大学, 心理学部, 教授 (60432712)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 統合情報理論 / 意識 / Complex / fMRI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
統合情報理論（Integrated Information Theory: IIT）は，意識の本質を解明することを目的とした理論的枠組みである。統合情報理論において，意識はシステム内の情報の統合から生じ，意識のレベルはシステム内の情報の統合の程度に依存すると仮定されている。この理論では，意識のコア，レベル，及びその内容を脳活動データから推定することが可能とされている。意識が失われると，意識のコア（統合情報理論ではComplexと呼ぶ）は崩壊し，統合された情報のレベルを反映するΦ測定値は低下すると予想される。本研究では、様々な作業中や睡眠中に機能的磁気共鳴画像法で得られたグローバルな脳ネットワークを用いて，統合情報理論の予測を検証した。Human Connectome Project(HCP)のデータセット，及び入眠時のfMRI/EEGの同時測定データを対象とした。Complexの推定には双方向結合コア（Kitazono et al., 2023）のアプローチを用い，意識レベルを反映するΦの評価にはOizumi et al. (2016)の手法を用いた。その結果，意識のコアとなるComplexは前頭頭頂ネットワーク内に位置し，タスクの内容に関わらず一定であったことがHCPデータによって確認された。さらにHCPデータから推定されたComplexと睡眠データから推定されたComplexを比較したところ，Complexの領域分布は睡眠初期から崩壊することが確認された。さらに，意識レベルの指標となるΦの測定値は睡眠が進むにつれて減少した。これらの知見は、統合情報理論による予測と一致し、その予測を支持するものである。
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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
これまでfunctional connectivityをベースとしたComplex推定しか報告されていなかったが、本研究によりeffective connectivityをベースとしたComplexの推定が実施された。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでComplexは因果性を仮定しないfunctional connectivityによって推定されてきたが，Kitazono et al. (2023)のアプローチにより因果を仮定できるeffective connectivityをベースとして推定可能になった。2023年度で実施した検討により，睡眠による意識消失では統合情報理論の予測が支持された。このComplexとΦの変化が，意識消失全般において観察されることを確認するため，麻酔時の脳活動データで同様の解析を行う。
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| Causes of Carryover |
端数を無理に使い切るよりも，次年度に合算し，より効率的な予算運用を行うため。データ保存用のストレージ購入費に当てる予定である。
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