機械学習による意思決定の新因子同定と神経基盤解明

点击翻译按钮获取中文摘要

1997年に中脳ドーパミン細胞による強化学習（報酬予測誤差）実装が発見されて以来，脳の意思決定研究は，神経細胞と強化学習の関係を調べてきた．しかし，強化学習は，動物の行動選択を100%説明できるわけではない．本研究は，脳の意思決定モデルの再構築に向けて，深層学習で，マウスの行動選択を予測する．情報学的手法と，マウスの神経活動計測を組み合わせて，脳の意思決定の新因子同定を目指す．意思決定の新因子同定に向けて，本年度は，前年度に構築した行動実験系で，マウスの身体運動データを計測した．この行動実験系では，カメラを4台から5台に増設し，前後左右から (前方3台，後方2台)，マウスの身体運動を140 Hzのサンプリングレートで計測した．なお，複数のカメラで，異なる位置から身体運動を計測し，マウスの身体運動の3次元軌道を取得した．行動課題中の4匹以上のマウスで，データを計測した．また，身体運動計測と同時に，マウスの神経活動を電気生理学的に計測した．意思決定の因子同定に向けて，必須なデータの取得が完了した．身体運動データの解析では，前年度と同様に，DeepLabCutで，マウスの主要な身体部位の軌道を抽出した．また，身体運動軌道と神経活動の同期を取り，解析用データセットを作成した．今後，深層学習や線形回帰，スパース性を持つラッソ回帰といった機械学習で，マウスの選択行動の100%予測を目指す．また，深層学習の素子の挙動から，行動選択に重要な非線形神経回路網を予測・モデル化し，マウスの実際の神経活動と対応付ける．