篠本滋 理学研究科 准教授、小林亮太 国立情报学研究所 助教は、理化学研究所、立命馆大学、大阪市立大学、独?ユーリヒ研究所、米国立卫生研究所の研究者と共同で、神経活动データからその背后にある脳神経回路を高精度で推定する解析法を开発しました。
计测技术の进展により、神経科学においては多数のニューロンの信号を长时间にわたって计测できるようになりました。神経活动にはニューロン间のつながりが影响するため、计测された神経信号を分析すれば结合を推定することができるはずです。この考え方は50年以上前から提案されていましたが、信号にはシナプス结合の影响だけではなく、周囲のニューロンの影响や外部信号の影响も加わっているため现象が复雑で、これまでには信頼性の高い推定は得られていませんでした。
本研究では机械学习理论で発展した一般化线形モデルを用いて外部の影响を消し去り、ニューロン间のシナプス结合（脳の回路図）を把握することに成功しました。大规模シミュレーションデータや実験データに适用した结果、新手法が従来手法に比べてはるかに高い推定精度を有することを确认しました。
最新の计测技术を駆使して様々な脳领野から多くの神経信号が计测され始めているため、この解析法によって各脳领野における情报の流れと情报処理の様式が明らかにされていくと期待されます。解析プログラムは研究者が自由に使えるように公开されており、奥别产アプリケーションも提供されています。
本研究成果は、2019年10月2日に、国際学術誌「Nature Communications」のオンライン版に掲載されました。
図：並列計測される神経スパイク信号に本研究の解析プログラム「GLMCC」（Generalized Linear Model for Cross Correlation）を適用することにより脳の回路図を得ることができる
详しい研究内容について
书誌情报
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Ryota Kobayashi, Shuhei Kurita, Anno Kurth, Katsunori Kitano, Kenji Mizuseki, Markus Diesmann, Barry J. Richmond & Shigeru Shinomoto (2019). Reconstructing neuronal circuitry from parallel spike trains. Nature Communications, 10:4468.
