「行動戦略依存的な動的神経回路シフトの解明」

我々の脳は、目・耳・鼻などへの感覚入力から自らの運動出力まで、不確実な情報から状況を予測し、行動を決定する。例えば、スイカ割りでは、スイカまでの距離の予測を、周囲の人のかけ声などの感覚情報だけでなく、自らの歩行運動でも随時更新・修正する。心理物理学の研究では、人間や動物の状態予測は、不確実性を最適に扱うベイズ推定に従うことが示唆されている。特に、スイカ割りのような時々刻々の状態予測は、逐次的な推定様式を持つベイジアンフィルタ （Bayes filter) で実装できる。私達はこれまで、大脳新皮質の階層型コラム構造が、ベイジアンフィルタを実装するという仮説を提案した。同仮説では、皮質１層・2/3層・５層がそれぞれ、ベイズ推定の事前分布・尤度・事後分布を実装する。また、皮質４層に入力するボトムアップ信号は、皮質コラムに感覚情報を伝える。一方、皮質1・5層に入力するトップダウン信号は、運動に基づく状態遷移を伝える。本研究は、この大脳新皮質ベイジアンフィルタ仮説を、二光子顕微鏡での神経活動の多細胞同時計測、光遺伝学手法での神経活動操作で実証する。この計算・実験神経科学の融合が、本研究の最大の特色である。なお、二光子顕微鏡法は、蛍光カルシウムセンサーGCaMPを用いて、状態予測の行動実験課題中のげっ歯類で、皮質１層から６層までの各層の情報表現を可視化・検証できる。光遺伝学手法は、チャネルロドプシン （ChR2) やアーキオロドプシン （ArchT) を用いて、大脳新皮質の神経活動を、光刺激で所望な時刻に促進・抑制する。状態予測における各皮質領野の因果的役割を検証できる。これらの実験では、新学術領域内での共同研究を通じて、最先端の技術・手法を活用させていただきたい。本研究は、大脳新皮質の計算原理の理解を深める。また、領野間の信号伝達の役割を、ベイズモデルを通じて明らかにする。本研究は、生物学・医学だけでなく、脳型人工知能・知能ロボットの開発への貢献も期待される。

 

 
最近の主要論文
1. 船水章大, 銅谷賢治 (2015) 予測―大脳新皮質のベイジアンフィルタ仮説. 生体の科学 66: 33-37.
2. Funamizu A, Ito M, Doya K, Kanzaki R, Takahashi H (2015) Condition interference in rats performing a choice task with switched variable- and fixed-reward conditions. Front Neurosci 9: 00027.
3. Funamizu A, Kanzaki R, Takahashi H (2013) Pre-attentive context-specific representation of fear memory in the auditory cortex of rat. Plos One 8: e63655.
4. Funamizu A, Ito M, Doya K, Kanzaki R, Takahashi H (2012) Uncertainty in action-value estimation affects both action choice and learning rate of the choice behaviors of rats. Eur J Neurosci 35:1180-1189.

投稿日:2015年12月20日