【概要】
東京大学大学院総合文化研究科の神谷俊輔 大学院生、大泉匡史 准教授、株式会社アラヤの笹井俊太朗 取締役CRO兼研究開発部部長らは、脳活動の状態遷移を制御する際に必要な制御コストを定量化する新たな数理的手法を提案しました。
私たちは日々、多種多様な認知や行動を行うことができます。なぜ脳は様々な認知や行動を実現することが可能なのでしょうか？この問いを脳の「制御」という観点から解釈すると、脳は自らの状態を適切に制御して、様々な状態に切り替えることが可能であるからと言えます。ある状態から別の状態への状態遷移の制御にどの程度の「コスト」が必要かを定量化すること、あるいは、状態遷移の制御に重要な役割を果たす脳部位を同定することは、脳がどのように認知や行動を実現しているかを理解する上で重要と考えられます。 これまでも、脳の状態遷移の制御コストを定量化する研究はありましたが、脳活動はノイズを含み確率的な振る舞いをする事実を考えていなかったことが問題でした。本研究では、脳活動の確率的な振る舞いを考慮して制御コストを定量化する、新たな手法を提案しました。提案手法を、人間が様々な認知タスクを行っている最中のfMRIデータに適用し、脳状態の制御に貢献する脳領野を同定しました。
「脳がある状態から別の状態に移り変わる制御の難しさ」を定量化する本研究を足がかりに、今後、人間が様々な認知タスクを実行する上での負荷や精神的疲労、あるいは精神病など、一見全く異なる現象に、制御という統一的観点から新しい理解を与える可能性があります。また本研究は、脳に外部入力を与えることで、ある目的の状態に遷移させることを目指す研究にも理論的な基盤を与えるものです。
【論文情報】
雑誌名：「The Journal of Neuroscience」（1月11日）
論文タイトル：Optimal Control Costs of Brain State Transitions in Linear Stochastic Systems
著者：Shunsuke Kamiya, Genji Kawakita, Shuntaro Sasai, Jun Kitazono, Masafumi Oizumi*
DOI番号：10.1523/JNEUROSCI.1053-22.2022
雑誌名：「The Journal of Neuroscience」（1月11日）
論文タイトル：Optimal Control Costs of Brain State Transitions in Linear Stochastic Systems
著者：Shunsuke Kamiya, Genji Kawakita, Shuntaro Sasai, Jun Kitazono, Masafumi Oizumi*
DOI番号：10.1523/JNEUROSCI.1053-22.2022