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Research.

我々の研究の主テーマは、脳の情報処理を明らかにすることである。 我々は、神経回路網の力学系が脳の認知機能を引き起こすと仮定し、その機能の発現メカニズムの解明を目指している。これまで我々は、シナプス可塑性のある 神経回路網力学系とスパイクパターンの発現パターンとの関係を研究してきた。例えば、海馬の再帰的回路網における可能な記憶メカニズムを示した。また、神 経回路網力学系の状態が、シナプス荷重に記憶された情報の想起に影響を与えること も示した。おもしろいことに、力学系がカオス的であるほど、平均発火率の空間パターンが安定する。生きている動物の皮質において、 同期発火パターンが時々観察される。我々は、スパイクタイミングに依存するシナプス可塑性(STDP)が、神経回路網における同期発火の生成に関与してい るかもしれないことを示した。計算機シミュレーションによれば、STDPによって、特定の時空間パターンが同期発火に変換される神経回路網に変化するの だ。

現在、我々は、動作の意図をめぐる問題に、理論的あるいは実験的 に挑戦している。これは、動こうとする計画を脳がどのように立案 し、行動を起こすのかという問題である。これは、行動を起こす回路 が脳内でどのようにして自己組織化され、活性化されるのかという 問題とも言える。我々は、動作意図が神経回路網の非線形力学系か ら駆動され、脳内を高速に伝達されていると考えている。

以上の目標を達成するため、我々は次の２つのアプローチで研究を行っている。


Brain Imaging
Brain Imaging
心理学的実験を行い、実際の脳を観測する方法である。 行動を起こそうと脳が準備を始める時の脳波などを詳しく 解析して、どうやって自発的行動の回路が駆動されるか を明らかにする。
BrainNonlinearDynamicsSimulation
Brain Nonlinear
Dynamics Simulation
(神経回路シミュレーション)		 これは、脳の神経回路網の構造と力学系を模倣 するモデル化の方法である。自発的行動を始める時の 脳の数理モデルの力学的特性を、コンピュータシミュ レーションによって調べることによって、脳の創発的 情報処理機能を明らかにするのである。