計算神経科学研究室

三浦 佳二 (みうら けいじ) 准教授

計算神経科学研究室

研究分野:
データサイエンス、ブレインマシンインターフェース、数理脳科学、脳を模倣したAI設計
研究室サイト

 本研究室では「解読できる程に脳活動を理解する」ことを目指して、計算機を用いた研究を行っています。合目的に計算する脳を解明するには、脳活動時系列から、その「機能」を捉える数理モデリングが必要となるからです。これまでも例えば、脳活動のゆらぎや同期現象に着目することで、実験データを眺める視点を変えることを目指してきました。

1.背景活動が大きく変動する中で,脳はどう感覚認識できるのか?
 脳は安静時であっても背景活動が大きく揺らいでおり、刺激への応答は相対的に小さい事が報告されています。この背景活動の変動は、感覚刺激を解読することへの障壁となりえます。はたして脳は、背景活動が大きく変動する中で、どのように感覚刺激を認識しているのでしょうか?この難問に答えを与えるために、背景活動を除去して感覚刺激を解読できる数理モデルを構築しています。

2.価値ニューロンを検出するための新規統計検定の開発
 動物の生存競争は、どこに餌を探しに行くのかなど複数の選択肢から最適な行動を選ぶことの繰り返しです。脳は、「ある行動をとった際に、未来に期待される報酬の量を予測するニューロン」を持つことが近年報告されています。しかし、学習とともに変化し続けるニューロンの活動時系列を見て、正確に価値ニューロンであると断定することは容易ではありません。そのため、世界で初めての統計検定を自作しています。

3.ドーパミンニューロンへの入力を推定して、やる気を制御し鬱病を治療する
 ドーパミンニューロンの電気活動が、餌などの報酬を得た喜びを表し、未来の行動を駆動していることは、世界中の研究者に認められています。特にドーパミンニューロンが信号を送る先、すなわち出力については既によく知られていました。しかし、ドーパミンニューロンへの入力、つまり、どのようにして活性化されるのかは、まだほとんど知られていません。喜びの起源を求めて、ドーパミン神経細胞に入力する神経の繋がりを機械学習のスパース回帰分析により解明しています。

研究室の風景