研究者と共同で、神経活動データからその背後にある脳神経回路を高精度で推定する解析法を開発しました。計測技術の驚異的進展により、神経科学においては多数のニューロンの信号を長時間にわたって計測できるようになりました。神経活動にはニューロン間のつながりが影響しますから、計測された神経信号を分析すれば結合を推定することができるはずです。この考え方は50年以上前から提案されていましたが、信号にはシナプス結合の影響だけではなく、周囲のニューロンの影響や外部信号の影響も加わっていて現象が複雑で、これまでには信頼性の高い推定は得られていませんでした。把握することに成功しました。大規模シミュレーションデータや実験データに適用した結果、新手法が従来手法に比べてはるかに高い推定精度を有することを確認しました。最新の計測技術を駆使して様々な脳領野から多くの神経信号が計測され始めていますので、この解析法によって各脳領野における情報の流れと情報処理の様式が明らかにされていくと期待されます。解析プログラムは研究者が自由に使えるように公開しており、Webアプリケーションも提供しています。Communications」にオンライン掲載されます。分析することは脳の情報処理メカニズムを理解するうえで重要だが、周囲のニューロン(神経細胞)や外部信号の影響があり、高精度な推定は従来できなかった。相互相関解析と一般化線形モデルを融合させた解析法GLMCCを開発。外部の影響を消し去り、ニューロン間のシナプス結合を高精度に把握することに成功した。この解析法によって各脳領野における情報の流れと情報処理の様式が明らかにされていくことが期待される。脳の情報処理メカニズムを理解するためには、神経回路の構造を知る必要がありますが、これまでその大規模な分析はなされていませんでした。推定できることが期待されています。これは、ニューロンAからニューロンBに正の(興奮性)シナプス結合があれば、Aが活動した後にはBが活動する頻度が上がり、負の(抑制性)シナプス結合があれば活動頻度が下がりますので、信号時系列の相関を調べることによって神経結合を推定することができるはずです。高精度で推定する解析法を構築しました(図1)。相互相関にある、ゆっくりと変動する外部信号成分と神経結合成分を分離することに新たに着目することにより、スパイク信号から神経結合を自動的に抽出することに成功しました。Correlation)と名付けられたこの解析法は、神経結合の強さをシナプス膜電位の単位で推定することができます。求めたい膜電位レベルに応じて必要な計測時間の見積もりを与える公式(*3)も導出しました。