京都大学は、3Dスキャン技術を解剖生理学に応用し、細胞分布の解像度に迫る精度で、脳全体のスキャン画像を重ね合わせる技術を開発した。さまざまな規模の脳活動を連続的に分析できるようになるため、脳のシステムを深く理解するのに役立つ。});京都大学は2019年6月4日、3Dスキャン技術を解剖生理学に応用し、異なるスケールの脳活動を連結する技術を開発したと発表した。下野昌宣氏らの共同研究グループによるものだ。摘出直後の脳の3Dスキャン画像を撮像する場合、ノイズレベルを抑えるために脳の表面に付いている水分を拭き取る必要がある。摘出脳から作成したスライスで十分な活動を計測するには、脳摘出からスライス作成までのプロセスを迅速に進める必要がある。今回、同研究では、「3D-NEOプロトコル」という実験手順を用意し、ウェット系の生理実験に初めて3Dスキャナを導入。その結果、3D-NEOプロトコルでは、脳表面計測時のノイズレベルを小さく抑えつつ、スムーズに処理できた。脳を摘出する前のMRI計測データと、摘出した脳の表面を計測した3Dスキャンデータ、それぞれのデータから画像解析によって抽出した脳表面画像を重ね合わせることで、摘出した脳から作成するスライスの位置を摘出前の脳座標上に正確に埋め込むことができた。結果として、細胞分布の解像度に迫るほどの重ね合わせの精度を得られた。同技術により、ミクロな神経回路網とマクロな脳解剖領域との橋渡しをして、さまざまな規模の脳活動を連続的に分析できるようになる。脳のシステムを深く理解するのに役立つほか、細胞スケールおよび解剖学スケールの研究の間で、連携と情報交換が促進され、新たな発見につながることが期待される。研究グループは、今後、複数の技術を結集して、精神疾患や脳の発達過程などの探求に応用することも検討している。東京大学は、目で見た画像に対して脳細胞がどのように活動するかを深層ニューラルネットワークに写し取る手法を開発した。脳内における感覚情報の処理機構の解明や、人間に近い振る舞いをする人工知能の作成につながることが期待される。脳磁図データから神経疾患を自動診断、ディープラーニングで大阪大学は、脳磁図から神経疾患を自動診断するシステム「MNet」を開発した。これを用いて、脳磁図データから複数の神経疾患を自動判定できることを示した。慶應義塾大学が、目標の達成まで行動を続ける「根気」を生み出す脳内メカニズムを解明した。根気を継続するには、腹側海馬の活動を抑制する必要があり、その活動抑制にセロトニンが関与していることが分かった。ブラウン大学と共同で、脳イメージング法と人工知能技術を組み合わせた技術を開発し、視覚の訓練に伴う脳の変化について、新たな発見をしたと発表した。東京大学は、脳情報動態の多色HiFi記録を可能にする超高感度カルシウムセンサーの開発に成功したと発表した。自閉症などの精神疾患や、てんかんなど神経疾患の病態解明につながることが期待される。人がモノを見たり想像したりする時の脳活動を解読、人工知能への応用も京都大学は、ヒトの脳活動パターンを人工知能モデルの信号に変換し、どんな物体を見たり想像したりしているかを脳から解読する技術を開発した。脳からビッグデータを利用する先進的技術となり、脳型人工知能の開発が期待できる。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。