大脳皮質多階層回路における誤差情報の生成・伝搬とその深層学習との類似性

プログラム

医学系研究助成　精神・神経・脳領域

所属機関

東京医科歯科大学

所属部署

医歯学総合研究科細胞生理学分野

キーワード

大脳皮質　階層性　電気生理　深層学習　光刺激

研究結果の概要

Neuropixelsプローブを用いた小脳核(吉田ら、日本神経科学学会2022)、大脳基底核の出力核であるSNr(杉野ら,日本生理学会2023)、上丘(杉野ら、東京生理学談話会2023)を大脳皮質の光刺激時と同時に記録することに成功した。また、2光子カルシウムイメージングを用いて、課題中のV1- HVA -PPC-M2-M1の同時計測に成功した(今村ら、日本神経科学学会2023)。これらのデータを説明する深層神経回路モデルを構築することで、大脳皮質が大脳基底核および小脳と協調的に学習する仕組みを解明した。また、再帰的な深層神経回路を用いることで、大脳皮質の階層性が前頭葉における可塑性なしのルール依存的判断を可能としている可能性を見出した(宮村ら, 日本神経回路学会2023)。

公表論文

Hira, Riichiro. "Closed-loop experiments and brain machine interfaces with multiphoton microscopy." Neurophotonics 11.3 (2024): 033405-033405.