平成20（2008）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	20−共研−2043		分野分類			統計数理研究所内分野分類			f
						主要研究分野分類			3
研究課題名	膜電位イメージング情報からの機能的神経回路網の再構築
フリガナ 代表者氏名	オク　ヨシタカ 越久　仁敬				ローマ字		OKU YOSHITAKA
所属機関	兵庫医科大学
所属部局	生理学講座　生体機能部門
職　　名	教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		50千円		研究参加者数		6　人

研究目的と成果（経過）の概要

神経活動の同期現象や周期性発火現象は大脳皮質から脳幹に至るまで脳組織全域で認められる。本研究では、これらの現象を生み出す神経回路網の構造を解明し、構成的に脳情報制御機構を理解する新手法を確立することを目的としている。具体的には、ラットの脳幹脊髄摘出標本あるいは脳スライス標本から自発的な周期性の神経活動である呼吸中枢活動を光学的に膜電位計測し、その時系列変化パターンを多次元自己回帰モデルやパラメトリックモデルを用いて解析している。方法論的には、先験的なモデルを前提とせず、ARモデルで解析する方法と、閾値関数＋一次遅れモデル（STFモデル）に当てはめて解析するパラメトリックな方法の両面からアプローチしている。昨年度には、前者からは膜電位感受性色素の退色と計測システムの構造的ノイズを同時に効率よく除去する技術が、後者からは呼吸ニューロンの動的特性を相互相関法より詳細に同定する技術が確立された。本年度は、注目する脳活動が起こっていない区間にNNARXモデルを適用して計測システムのノイズ構造を同定し、それを光学的信号全体に当てはめイノベーションを求め、ある時間におけるイノベーションがノイズレベルより統計的に外れているか否かによって脳活動の状態転換点を見出す方法を確立し、特許申請を出すに至った。また、STFモデルを多峰性の呼吸運動出力を持つ標本の光学計測時系列データに当てはめ、モデルパラメータ推定値から呼吸ニューロン活動の動特性を評価することによって、多峰性の呼吸運動出力が吸息性ニューロンの非同期性に起因することを明らかにした。この成果は、Neuroscience Researchに投稿し、アクセプトされた。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

論文発表
[1] Kawai S, Oku Y, Okada Y, Miwakeichi F, Tamura Y, Ishiguro M. A novel statistical analysis of voltage-imaging data by structural time series modeling and its application to the respiratory neuronal network. Neurosci. Res. 63, 165-71, 2008.
[2] 川合成治, 石黒真木夫, 越久仁敬 (2008) Hodgkin-Huxley モデルにおけるパラメータと外部入力電流の同時推定. 計測自動制御学会論文集, 44, 838-845.
学会発表
[1] 越久仁敬 (2008) 呼吸ニューロンネットワークの光学的イメージングデータ時系列の統計数理学的解析とシミュレーション.第48回日本呼吸器学会学術講演会, 6.15-17, 神戸.
[2] Kawai, S., Oku, Y., Okada, Y., Miwakeichi, F. and Ishiguro, M. (2008) Parametric modeling approach to optical imaging data finds close input output relation between the central neuronal activity and the respiratory motor output in the neonatal rat brainstem. Conference on Computational Neuroscience 2008, 2.20-21, Gainesville, FL, U.S.A.
[3] Miwakeichi, F., Oku, Y., Okada, Y., Kawai, S., Tamura, Y. and Ishiguro, M. (2008) Innovation approach to detect the respiratory related neuronal activity in the brainstem based on optical imaging data. 14th Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping, 6.15-19, Melbourne, Australia.
[4] Oku, Y., Miwakeichi, F., Kawai, S., Okada, Y., Ishiguro, M. and Tamura, Y. (2008) Autoregressive and parametric modeling approaches to optical imaging data characterize the dynamic process of the respiratory central pattern generator in the neonatal rat brainstem. 6th Forum of European Neuroscience (FENS 2008), 7.12-16, Geneva, Switzerland.
[5] 三分一史和, 川合成治, 越久仁敬, 岡田泰昌, 石黒真木夫, 田村義保 (2008) 時空間イメージングデータにおける状態変化抽出方法, 可視化システム. 統計関連学会連合大会, 9.7-10, 東京.
特許
[1] 三分一史和, 越久仁敬, 岡田泰昌, 石黒真木夫, 田村義保, 川合成治. (2008) イメージングデータからの状態変化抽出方法, 状態変化の可視化システム, および, コンピュータプログラム. 出願日:2008年5月13日 出願番号: 特願2008-125453.
その他
[1] 三分一史和, 越久仁敬, 岡田泰昌, 石黒真木夫, 田村義保, 川合成治 (2008) 時空間イメージングデータにおける状態変化抽出方法,可視化システム. イノベーションジャパン2008, 9.16-18, 東京.

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

[1] 共同研究カンファレンス「STFモデルによる呼吸ニューロン分類」平成20年4月23日、統計数理研究所セミナー室、7名参加
[2] 共同研究カンファレンス「HBM2008研究発表報告他」平成20年6月25日、統計数理研究所セミナー室、6名参加
[3] 共同研究カンファレンス「フロリダ学会発表集論文作成とイノベーションジャパン出展について」平成20年7月31日、統計数理研究所セミナー室、8名参加
[4] 共同研究カンファレンス「STFモデルの論文修正、特に多重比較補正について」平成20年9月18日、統計数理研究所セミナー室、6名参加
[5] 共同研究カンファレンス「新規リサーチプロポーザルとイノベーションアプローチでの解析結果」平成20年10月27日、統計数理研究所セミナー室、7名参加
[6] 共同研究カンファレンス「pacemaker neuron modelの正規ノイズの影響について」平成20年12月24日、統計数理研究所セミナー室、7名参加
[7] 共同研究カンファレンス「AICで評価した多峰性のC4VRの推定結果について」平成21年1月26日、統計数理研究所セミナー室、7名参加
[8] 共同研究カンファレンス「イノベーションアプローチによるスライス標本1回計測による呼吸ニューロン活動の検出について」平成21年3月9日、統計数理研究所セミナー室、7名参加

研究参加者一覧
氏名	所属機関
Amit　　Lal	兵庫医科大学
石黒　真木夫	統計数理研究所
岡田　泰昌	慶應義塾大学
田村　義保	統計数理研究所
三分一　史和	千葉大学