脳の高次機能創出は、多種多様な神経細胞が特異的な相手とシナプス結合を介して形成した緻密で巨大な神経回路により担われています。この神経回路は、個体の発達や新たな経験など、様々な生理的な状況の中で絶えず構造的にも機能的にも変化しています。従って、脳の高次機能創出のメカニズムを解明するためには、この緻密且つ強大なネットワークの全体像を時間動態と共に明らかにすることが必要です。現在までの知見を集めてもその全容の解明には遠い状態であると言わざるを得ません。私は、この様な複雑で緻密な機能構造体である脳内神経回路の動作メカニズムの理解には、脳内の多種多様な神経回路やシナプス結合にみられる構造上の共通性と多様性を定量的構造解析により数値化し、その機能との対応関係(構造機能連関)を調べ、この構造機能連関を基に計算論的アプローチにより脳内回路の動作原理の理解を試みることが、脳内回路を一つ一つ解析するこれまで行われてきたアプローチと共に重要であると考えています。関係について調べることで、高次脳機能の創出機構の一端を明らかにしようとしています。いて定量的に解析することで、このシナプス結合種に共通の構築則と各シナプス結合の特徴を数値化します(図)。固定脳ではない真(生)の構造情報の取得も目指します。