　京都大学は2019年10月4日、神経活動データからその背後にある脳神経回路を高精度で推定する解析法を開発したと発表した。解析プログラムは現在公開中で、webアプリケーションも提供している。同大学理学研究科准教授篠本滋氏、国立情報学研究所助教小林亮太氏が、理化学研究所、立命館大学、大阪市立大学、ユーリヒ研究所、米国立衛生研究所と共同で行った研究の成果だ。

　本研究では、2つのニューロンのスパイク時系列の相互相関を計算。次に、機械学習の基盤組織として確立してきた一般化線形モデルを相互相関に適用することで、外部信号の影響を消し去り、ニューロン間のシナプス結合を高精度に把握する。この解析プログラムを「GLMCC（Generalized Linear Model for Cross Correlation）」と名付けた。神経結合の強さをシナプス膜電位の単位で推定でき、求めたい膜電位レベルに応じて必要な計測時間を見積もることができる公式も導出した。

　次に、1000個のモデルニューロンからなる神経回路のシミュレーションを実施し、結合推定の精度を検証した結果、従来手法と比べて高い推定精度（精度：97％、MCC：0.7）を確認した。また、脳の局所回路に近い1万個のモデルニューロンからなる大規模神経回路のシミュレーションからも、本手法の有効性を確認した。

　さらに、ラットにおける計測データを適用し、海馬の神経細胞間の神経結合を推定。専門家が判定した結果と一致していることを確認した。また、神経細胞間の結合確率はスライス実験での結果と整合していることも確認した。

　脳の情報処理メカニズムを理解する上で神経回路の構造を知ることが重要だが、これまでは周囲のニューロンや外部信号の影響から高精度な推定はできなかった。本研究で構築された解析法により、脳内の異なる機能領域における情報処理や情報の流れの違いを明らかにすることが期待される。

並列計測される神経スパイク信号にGLMCCを適用し、脳の回路図を得られる（クリックで拡大）出典：京都大学

「医療技術」バックナンバー

夢はなぜ忘れる？　レム睡眠中に記憶が消去される仕組みを発見
名古屋大学は、レム睡眠中に、脳のメラニン凝集ホルモン産生神経（MCH神経）が記憶を消去していることを明らかにした。マウスを使った実験では、MCH神経の活動が活性化すると記憶が消され、抑制すると記憶が定着することが分かった。
緊張による運動・演奏のパフォーマンス低下を脳への刺激で防ぐことに成功
情報通信研究機構は、緊張による運動パフォーマンス低下と背側帯状回皮質の活動が相関関係にあることを発見した。また、背側帯状回皮質への経頭蓋磁気刺激（TMS）により、運動パフォーマンス低下を抑制することに成功した。
脳内の階層的な運動情報表現を「脳内運動情報地図」として可視化
情報通信研究機構は、ピアノ演奏のような複雑な指運動を行う際の脳内の階層的な運動情報表現を可視化することに成功した。また、大脳皮質領域の運動前野や頭頂連合野では、異なる階層の運動が同時に表現されていることが分かった。
3Dスキャンを用いて異なるスケールの脳活動を連結する技術
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。
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を開発
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。
大脳の領域同士のつながりを模倣した人工神経組織を作製
東京大学生産技術研究所は、ヒトiPS細胞を用いて、大脳の領域同士のつながりを模倣した人工神経組織を作製することに成功した。作製した人工組織は、大脳内の神経回路や関連疾患の研究などに役立てることができる。