大規模集団神経活動データからの脳アルゴリズム推定

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近年の神経科学においては、神経活動をモニターするカルシウムイメージング法の技術発展により、同時にモニターできる神経細胞の数が飛躍的に増加している。このような大規模集団神経活動データを、どのように解析すれば同時に計測されているという利を活かせるかが、今後の大きな課題となっている。本研究提案は、ラットから大規模神経活動データを収集し、脳マクロ状態という新しいコンセプトを用いて、脳のアルゴリズム解明に迫る解析を提唱するものであった。平成28年度において、餌探索課題と餌待ち課題遂行中の海馬CA1から集団神経活動データを収集した。これらのCA1集団神経活動データは、神経細胞1つの活動を1つの次元と見なした高次元時系列データとみなせるが、非線形の次元圧縮法(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)で3次元に落とし込み、主成分分析法によって空間軸を分散の大きい順番に振りなおすと、第一成分と第二成分で、ラットの位置座標そのものが表されていることを示した。この位置座標表現は、餌探索課題と餌待ち課題の両方で抽出することができた。この結果は、集団神経活動から、脳で計算されているアルゴリズムを知るうえで重要なマクロ情報を抽出できたことを意味し、脳のアルゴリズム解読に向けての重要な貢献となると考える。本研究成果は、平成28年度における、日本神経科学学会、北米神経科学学会、光操作研究会で報告した。