神経データにおける情報抽出のための統計解析手法の開発と数理モデル選択

本年度は、大きく分類して理論と実験の2本立てで研究を行った。理論では、昨年度まで行っていた統計解析手法の応用として、単一神経細胞でしばしばみられるアダプテーション現象について、その発生源を弁別するアルゴリズムの構築を目指した。その結果、様々な仮定の下ではあるが、任意の神経スパイクデータについてそれを可能とする解析手法を開発した。そして、当アルゴリズムを実際の神経データに適用し、様々な生理学的示唆を与える結果が得られた。実験の方面では、パッチクランプ法を用いて単一神経細胞の入出力関係を詳細に調べた。昨年度まで行っていた神経数理モデル選択を行うにあたって、より詳細な神経入出力情報が必要であるとの結論に達し、英国・ケンブリッジ大学にて生理学実験を行った。具体的には、神経スライスに対し様々な種類の入力を与え、それによりスパイク応答がどのように変化するのかを詳細に解析した。特にスパイク波形や周波数、不規則性などに焦点を置き解析した結果、イオンチャネルに関する生理学的示唆や、神経情報の符号化に関して新たな知見が得られた。今後も解析を続けるとともにモデル化によってより詳細に結果を分析する予定である。

本年度は、大きく分類して理論と実験の2本立てで研究を行った。理論では、昨年度まで行っていた統計解析手法の応用として、単一神経細胞でしばしばみられるアダプテーション現象について、その発生源を弁別するアルゴリズムの構築を目指した。その結果、様々な仮定の下ではあるが、任意の神経スパイクデータについてそれを可能とする解析手法を開発した。そして、当アルゴリズムを実際の神経データに適用し、様々な生理学的示唆を与える結果が得られた。実験の方面では、パッチクランプ法を用いて単一神経細胞の入出力関係を詳細に調べた。昨年度まで行っていた神経数理モデル選択を行うにあたって、より詳細な神経入出力情報が必要であるとの結論に達し、英国・ケンブリッジ大学にて生理学実験を行った。具体的には、神経スライスに対し様々な種類の入力を与え、それによりスパイク応答がどのように変化するのかを詳細に解析した。特にスパイク波形や周波数、不規則性などに焦点を置き解析した結果、イオンチャネルに関する生理学的示唆や、神経情報の符号化に関して新たな知見が得られた。今後も解析を続けるとともにモデル化によってより詳細に結果を分析する予定である。