Lab)精神医学における症状は“ことば”で記述される。身体医学に比し、精神障害のほとんどは、診断や治療に役立つような生物学的知見は未だに得られていない。その可能性を見ている。Program”を開始している。Agency研究を主軸に据えて研究を進めて行く所存である。多様な臨床症状を呈する精神疾患であるが、神経生物学的には単一の疾患ではなく、複数の神経回路病態が併存する「統合失調症スぺクトラム」であり、患者ごとに異なる症状や臨床経過あるいは治療反応性を示していると考えられている。統合失調症の主訴である幻覚や妄想などの精神症状は「ヒト特有の病理現象である」という考えが一般的であり、健常人あるいは患者を対象とした脳画像研究が数多くなされているものの、マウスなど実験動物を用いた細胞・神経回路レベルでの研究とのギャップがあり、限界があるとも考えられてきた。実験動物をもちいた精神疾患研究では、精神疾患患者と類似の行動を示すという指標(表面妥当性)に基づき、疾患モデルを評価することが多いが、一見ヒトと似たように見えるマウスの行動が、実際にヒトの行動とどれだけ対応するのかは不明であり、その検証も困難である。申請者はこの限界に挑戦し、精神疾患研究における、マウスなどの実験動物と臨床研究との橋渡しをする双方向トランスレーショナル研究の一助となる神経生理学的指標として、ガンマ帯域オシレーションおよびノンレム睡眠スピンドル波に着目し、疾患横断的な共通病態の解明を目指している。概要:脳は、膨大な数のニューロンが協調して活動することにより、高度な情報処理を行っている。一般に、多数の素子が互いに相互作用を及ぼしながら時間発展していく系は、物理学において研究が進められてきており、様々な概念や解析手法が整備されている。脳を適切な数理モデルで表すことによって、統計物理学や非線形力学で開発された手法を適用することができ、直感を超えた、脳の深い理解が可能となる。本講演では、このような物理学の視点から脳のダイナミクスと機能について検討する。導入として、脳の自発活動に関する実験事実を概観し、脳をダイナミクスの視点から見る必要性を述べる。次に、非線形力学と統計物理学で用いられる、アトラクターと熱力学的極限(N→∞)の概念を紹介する。これらの導入の後、神経細胞の数理モデルとしてよく用いられる3つのモデル(スパイクモデル、発火率モデル、振動子モデル)を説明し、これらが多数結合したニューラルネットワークのダイナミクスを検討する。computing)の観点から、ニューラルネットワークのダイナミクスと計算性能との関係を検討する。最後に、脳のダイナミクスと精神疾患(特に統合失調症)との関係について、演者の考えを述べる。本講演では、いくつかの数式(微分方程式)が登場するが、式の表す意味を感覚的に理解できるよう説明するため、数学的な予備知識は不要である。概要:慶應精神科唯一の基礎研究室として生きているマウスを対象とした脳科学に取り組んでいます。研究会ではマウスだから可能な脳活動計測の成果と、最近取り組み始めた行動モデリングについて話します。具体的にはマウスの機能的MRIと神経科学的手法とを融合して見つけた、視床網様核の新規活動と安静時脳活動との関連を紹介します。(学会に参加された方は録画を視聴可能と思いますwww.ismrm.org/21/program-files/MIS-11.htm)。行動モデリングについてはマウス行動課題とドーパミン計測とを組み合わせた解析についてお話しします。ついてコメント・解説を加えていく。:伝統的な心理言語学では、人間の言語処理に対する実験的アプローチが専らの主流でした。人間の言語処理も究極的には脳内で実現される情報処理であるというアルゴリズムの観点が欠如しており、計算理論と行動データの間に説明のギャップが生じているという問題があります。Psycholinguistics)」の概要を紹介します。NLP)で開発された確率生成モデルや人工ニューラルネットワークを人間の言語処理の計算モデルとして構築し、実験心理言語学で蓄積された行動データで検証します。加えて、説明対象こそ異なるものの、問題意識や研究方法が酷似する計算論的精神医学との並行性を強調しつつ、言語の認知神経科学や神経心理学に対する計算論的アプローチに向けて展望を述べます。概要:恐怖症の生起メカニズムの説明には,古典的条件づけ(恐怖条件づけ)から説明がなされてきており,心理的介入においては,それに基づいたエクスポージャー療法が有効とされる。条件刺激の単独提示を行うエクスポージャー法によって,恐怖刺激との連合が解除されるとされてきたが,エクスポージャー後に恐怖の再発が生じることがあり,それを説明するモデルがいくつか提案されてきている。そのようなモデルの1つとして,ノンパラメトリックベイズの観点から,古典的条件づけにおける学習を潜在的な原因の推測過程であると考える潜在因果モデルも提案されてきている。本発表では,恐怖条件づけの消去と再発についてこれまで報告されている現象と提案されてきているモデルについて紹介し,ベイズ推論モデルの一種である潜在因果モデルの紹介をする。概要:近年、スマートフォンやウェアラブルデバイスを活用したストレス状態や精神状態の検知に関する技術開発が進んでおり、当分野では機械学習技術がコアな技術として利用されている。モデル、深層学習)の概要および説明可能なAI(XAI)や国際的なデータ分析コンペティション等の最新のトピックについて概説する。モデル選択、評価方法等)について紹介する。概要:データの背後にあると考えられる計算過程を表現するモデルを用いてデータを分析する枠組みを、計算論モデリングと呼ぶ。行動データの計算論モデリングにより、個人の行動を計算論モデルのパラメータにより特徴づけること、また計算過程に関する複数の仮説を比較検証することが可能になる。おいても主要な研究アプローチの一つとなりつつある。本研究会でははじめに、強化学習モデルやベイズ推論モデルを用いた行動データの計算論モデリングについて、その基本的な原理や方法について解説する。おける方法論としての可能性や限界、適用する際の注意点等について議論する。:ニューラルネットワーク・モデルは、ニューロン素子とシナプス結合により構成される計算モデルであり、生物の神経回路網を模している点では前回扱った生物物理学的モデルと類似している。生物物理学的モデルが、個々のニューロンのスパイクレベルをモデル化するのに対し、ニューラルネットワークは、ニューロン集団の発火頻度(周波数)を表現することで脳領域間の相互作用といったより抽象度の高いレベルをモデル化する。マッピング、時系列パターンの生成など、さまざまな知的情報処理を実現できる点である。これにより、複雑な認知・行動プロセスをモデル化し、その失調としての精神障害の病態理解に貢献することが期待される。研究会では、ニューラルネットワークの概要と代表的な精神疾患研究に加えて、最新の研究動向について紹介する。概要:生物物理学的モデルとは、ニューロンの膜電位などの生物学的システムの知見を数式で表し、ニューロンの発火のタイミングやニューロン同士の相互作用を時空間的に表現し、脳機能とこころを重ね描きしていく生成モデルである。数式には、受容体、イオンチャンネル、神経伝達物質や神経調節物質などが装備され、これらの機能を数値化する。これらの数値を変化させることで精神疾患をモデル化していく。このモデルの利点としては、統合失調症のドーパミン仮説、うつ病のセロトニン・ノルアドレナリン仮説などをシナプスレベルから、症状や治療の検証ができることであり、創薬や遺伝子治療においても、いきなり人や動物を対象に実験検証する前に、理論的示唆を与えることができるということがあげられる。modelの概要を説明する。必要最低限の数式を使用するが、研究会中に必ず理解できるようなゼミ形式をとる。次に、統合失調症、ASDなどに適用されている研究を紹介する。モデルの論文が読めるようなサポート体制もとる。研究室の名前である計算論的(Computational)からはわかりにくいと思います。有用性を強調しています。何か?精神医学に対して、どういう貢献をできるのか?をご紹介させていただきます。ご興味が少しでもある方々のご参加を期待しております。