興奮性・抑制性ニューロン比率の最適性原理に基づく精神疾患発症メカニズムの解明

基于兴奋/抑制神经元比例最优原理阐明精神障碍发病机制

基本信息

  • 批准号:
    22K18419
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 16.31万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-06-30 至 2026-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

本研究課題の目的は,(1)なぜ興奮性ニューロンと抑制性ニューロンの比率は4対1なのかを明らかにすること,(2)興奮性・抑制性ニューロン比率の存在理由を明らかにする過程で得た知見を元に,自閉症スペクトラム,アスペルガー症候群,広汎性発達障害,統合失調症などの種々の精神疾患の発症メカニズムをニューラルネットワークレベルからの解析により明らかにすることである.本年度は,(1)の目的を達成することを中心に研究を遂行した.まず,興奮性・抑制性ニューロン比率を変化させた場合,どのような処理が困難となるのか,興奮性・抑制性ニューロン比率がニューラルダイナミクスに与える影響を解析した.その際,ニューラルネットワークでの学習は,ニューロンの応答 (状態変化) によりスパイクが出力され,それに応じて,ニューロン間のシナプス結合が増強,減弱される.そこで,興奮性・抑制性ニューロン比率を変化させた場合に,出力情報の統計量の変化を解析することで,ダイナミクスを定量化し,生理学的比率において,発火率が最適となること,ネットワーク上を伝播する情報量が最大化されること,ネットワーク構造がフィードフォワード化されることなどを明らかにした.これに加えて,脳・神経系の数理モデル構築を進め,その過程でニューラルネットワークリザバーを用いた異常検知手法の開発や分類問題への応用、膵β細胞への応用などの成果を得た.また,(2)の目的を達成するための準備段階として,精神疾患患者の脳機能データ解析のために,精神疾患患者・健常者総計60名分のMRI画像を新たに取得した.さらに,脳機能データのネットワーク解析への応用を念頭に,テンポラル・ネットワーク構造の予測手法,およびネットワーク中で重要な役割を担う頂点を推定するためのランキング手法を提案し,種々のネットワークに対してその有効性を検証した.
The purpose of this research topic の は, (1) な ぜ excitatory ニ ュ ー ロ ン と inhibitory ニ ュ ー ロ ン の ratio は 4 1 seaborne な の か を Ming ら か に す る こ と, (2) the excitability, inhibitory ニ ュ ー ロ ン ratio の rationale を Ming ら か に す る た で doing knowledge を yuan に, autism ス ペ ク ト ラ ム, ア ス ペ ル ガ ー syndrome, hiroo pansexual 発 handicap, Identity disorder な ど の kind 々 の mental disorders の 発 disease メ カ ニ ズ ム を ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク レ ベ ル か ら の parsing に よ り Ming ら か に す る こ と で あ る. This year, を, (1) を objective を achievement する とを とを center に research を implementation た. ま ず, excitability, inhibitory ニ ュ ー ロ ン ratio を variations change さ せ た occasions, ど の よ う な 処 Richard が difficult と な る の か, excitability, inhibitory ニ ュ ー ロ ン ratio が ニ ュ ー ラ ル ダ イ ナ ミ ク ス に and え る effect を resolution し た. そ の interstate, ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク で の learning は ニ ュ ー ロ ン の 応 answer (state -) に よ り ス パ イ ク が output さ れ, そ れ に 応 じ て, ニ ュ ー ロ ン between の シ ナ プ ス が raised strong, abate さ れ る. そ こ で, excitability, inhibitory ニ ュ ー ロ ン ratio を variations change さ せ に た situations, output intelligence の の statistics - the を parsing す る こ と で, ダ イ ナ ミ ク ス を し ration, the ratio of physiology に お い て, the optimal と 発 fire rate が な る こ と, ネ ッ ト ワ ー ク on を 伝 sowing す る intelligence maximum amount が さ れ る こ と, ネ ッ ト ワ ー ク tectonic が フ ィ ー ド フ ォ ワ ー ド change さ れ る こ と な ど を Ming ら か に し た. こ れ に plus え て, 脳 経 god is の mathematical モ デ ル build を into め そ の process で ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク リ ザ バ ー を with い た abnormal 検 known technique の open 発 や classification problem へ の 応 へ, Cui beta cells with の 応 with な ど た を の achievements. ま た, (2) の purpose を reach す る た め の prepare Duan Jie と し て, mental disorders の 脳 function デ ー タ parsing の た め に, mental disorders, the healthy person that often 総 meter 60 portraits birthright の MRI を new た に obtain し た. さ ら に, 脳 function デ ー タ の ネ ッ ト ワ ー ク parsing へ の 応 with を thought に, テ ン ポ ラ ル · ネ ッ ト ワ ー の ク structure to measure technique, お よ び ネ ッ ト ワ ー ク で important な presumption "を cut bear う vertex を す る た め の ラ ン キ ン グ を proposal し, kind of 々 の ネ ッ ト ワ ー ク に し seaborne て そ の have sharper sex を 検 card し た.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
abu search for solving multiple-vehicle bike sharing system routing problem with real port distribution
abu搜索利用真实端口分布解决多车共享单车系统路由问题
神経スパイク列に対する因果性検出に関する検討
神经脉冲序列因果关系检测研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Niida Takuya;Wakiyama Yoshifumi;Takata Hyoe;Taniguchi Keisuke;Kurosawa Honoka;Fujita Kazuki;Konoplev Alexei;澤田 和弥,島田裕,池口徹
  • 通讯作者:
    澤田 和弥,島田裕,池口徹
グラフ間距離を用いたテンポラルネットワークの辺予測手法の検討
基于图间距离的时序网络边缘预测方法研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    塩田葵;西前文敬;櫻井文教;水口裕之;猪狩 大気,島田 裕
  • 通讯作者:
    猪狩 大気,島田 裕
Detecting Determinism in Noisy Time Series with Variable Minimal Diagonal Line Length in Recurrence Quantification Analysis
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Consistency of Determinism Detection in Sparse Photoplethysmogram Recordings
稀疏光电体积描记图记录中确定性检测的一致性
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minmax型の目的関数を用いた公職選挙ポスター掲示問題の解法
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  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    郭 豊愷;對馬 帆南;足立 淳;松浦 隆文;木村 貴幸;池口 徹
  • 通讯作者:
    池口 徹
枝媒介中心性を使用したShortest Path Heuristic
使用分支介数中心性的最短路径启发式
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Dragomir N. Nenchev;Atsushi Konno;Teppei Tsujita;山崎 凌,島田 裕,池口 徹;Ryota Nomura,Ying-Zong Liang,Kenji Morita,Kantaro Fujiwara and Tohru Ikeguchi;Tohru Ikeguchi,Yutaka Shimada,Kantaro Fujiwara,Sakura Rai,Toshihiro Kobayashi;池口 徹;藤田 実沙,木村 貴幸,池口 徹
  • 通讯作者:
    藤田 実沙,木村 貴幸,池口 徹
人型ロボットのための二次計画問題における計算コストの評価
人形机器人二次规划问题计算成本的评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kazuya Sawada;Yutaka Shimada;and Tohru Ikeguchi;池口 徹;中村 拓真,金宮 好和;白井智史,佐藤大祐,金宮好和
  • 通讯作者:
    白井智史,佐藤大祐,金宮好和
Convolutional Autoencoderを用いた心電図波形モデルの構築と病気診断への応用
利用卷积自编码器构建心电图波形模型及其在疾病诊断中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Dragomir N. Nenchev;Atsushi Konno;Teppei Tsujita;山崎 凌,島田 裕,池口 徹;Ryota Nomura,Ying-Zong Liang,Kenji Morita,Kantaro Fujiwara and Tohru Ikeguchi;Tohru Ikeguchi,Yutaka Shimada,Kantaro Fujiwara,Sakura Rai,Toshihiro Kobayashi;池口 徹;藤田 実沙,木村 貴幸,池口 徹;宮 南風;笠原 宏太朗;金丸 志生;山本 紘平;山崎 凌;Sakura Rai;牧野晃希,金憂大,岡田吉史;杉本階嗣,李セロン,岡田吉史
  • 通讯作者:
    杉本階嗣,李セロン,岡田吉史
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关于周期振子和混沌振子的同步及其实验

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    $ 16.31万
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    1991
  • 资助金额:
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    2024
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    $ 16.31万
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顔貌の変化が顎変形症患者の認知機能と精神疾患傾向に与える作用メカニズムの解明
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    2024
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    $ 16.31万
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    23K24205
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    2024
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  • 批准号:
    AH/Z505420/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.31万
  • 项目类别:
    Research Grant
Women's mental illness in pregnancy: Exploring contact with secondary mental health services and links with offspring health and education outcomes
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  • 批准号:
    ES/Z502492/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.31万
  • 项目类别:
    Fellowship
Building recovery and resilience in severe mental illness: Leveraging the role of social determinants in illness trajectories and interventions
建立严重精神疾病的康复和复原力:利用社会决定因素在疾病轨迹和干预措施中的作用
  • 批准号:
    MR/Z503514/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.31万
  • 项目类别:
    Research Grant
環境要因を用いた精神疾患の発症・増悪予測モデルの構築
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  • 批准号:
    24K13503
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.31万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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知道了