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：
池口徹
金额：
$ 16.31万
依托单位：
Tokyo University of Science
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．

这项研究主题的目的是（1）澄清为什么兴奋性和抑制性神经元的比率为4：1，以及（2）阐明发展各种精神疾病的机制，例如自闭症谱，阿斯伯格综合征，普遍性发育障碍和精神分裂症，基于澄清和精神分裂的知识，并基于澄清的知识，并基于澄清的知识，并基于澄清的态度，并基于澄清的理由，并基于澄清的理由来确定态度的依赖性和精神分裂的理由。各种精神疾病的发展机制，例如自闭症谱，阿斯伯格综合征，普遍发育障碍和精神分裂症。今年，我们进行了研究，重点是实现（1）的目标。首先，我们分析了当改变兴奋性和抑制性神经元比，以及兴奋性和抑制性神经元比对神经动力学的影响时，哪种处理将很困难。在这种情况下，由于神经元的反应（状态变化），在神经网络中的学习是输出的，并且神经元之间的突触连接得到增强并相应地减弱。因此，当更改兴奋性/抑制性神经元比时，通过分析输出信息统计数据的变化来量化动力学，并揭示了发射速率在生理比率上是最佳的，而在网络上传播的信息传播的信息的量是最大化的，并且网络结构被馈送到前线。除此之外，我们还一直在为大脑和神经系统建立数学模型，在此过程中，我们已经取得了结果，例如使用神经网络储层开发异常检测方法，将其应用于分类问题，并将其应用于胰腺β细胞。此外，作为实现（2）目标的准备阶段，新获得了60例精神疾病和健康个体患者的MRI图像，以分析精神疾病患者的脑功能数据。此外，考虑到大脑功能数据在网络分析中的应用，我们提出了一种预测时间网络结构的方法，以及一种估算网络中起重要作用的顶点的排名方法，并且在网络中起着重要作用的判决者场均已验证其在各个网络中的有效性。

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）

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

Detecting Determinism in Noisy Time Series with Variable Minimal Diagonal Line Length in Recurrence Quantification Analysis

在递归量化分析中检测具有可变最小对角线长度的噪声时间序列中的确定性

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
Proceedings of International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications 2022
影响因子：
0
作者：
Nina Sviridova;Tohru Ikeguchi
通讯作者：
Tohru Ikeguchi

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

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
In Proceedings of the BIBE2022: The Sixth International Conference on Biological Information and Biomedical Engineering
影响因子：
0
作者：
Nina Sviridova;Kazuya Sawada;Tohru Ikeguchi
通讯作者：
Tohru Ikeguchi

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

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
Proceedings of the 2nd International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME)
影响因子：
0
作者：
Honami Tsushima;Nina Sviridova and Tohru Ikeguchi
通讯作者：
Nina Sviridova and Tohru Ikeguchi

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

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通讯作者：
藤田実沙，木村貴幸，池口徹

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白井智史，佐藤大祐，金宮好和

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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