マウスで感覚情報が物理的行動に変換される脳の意思決定ネットワークの解明

TokyoUCLのSainsbury Wellcomeセンターの科学者たちは、マウスにおいて感覚入力がどのように運動行動に変わるかを解明しました。この研究はNature誌に発表され、意思決定は脳全体で行われ、学習によって影響を受けることを示しています。研究者たちは、高度な技術であるNeuropixelsプローブを用いて、意思決定を伴う課題をマウスに与える際、様々な脳領域の数百のニューロンの活動を記録しました。

この研究は以下の点を示しています。

感覚情報を統合する役割を担う特定の脳の領域は存在しません。意思決定に関与するニューロンは、脳全体にまばらに、かつ広く分布しています。学習を通じて、脳全体で感覚情報の処理や統合のされ方が変化します。

研究者たちは、ニューロピクセルプローブを用いて、訓練されたマウスの52の脳領域から15,000以上の細胞の脳活動を測定しました。実験では、マウスは報酬を得るために静止し、変化する視覚パターンに反応する必要がありました。この実験設定により、科学者たちは感覚処理と運動制御を明確に区別することができ、意思決定過程の詳細な観察が可能になりました。

未学習のマウスは主に視覚刺激を処理するために視覚および一部の中脳の領域を使用しました。これに対し、学習済みのマウスは脳全体での活動を示し、学習が意思決定に必要な精神的努力を広げることを示しています。

関連記事:

今日 · 6:05

重度肥満に対する減量手術の安全性と有効性を検証する研究が明らかに

この研究は重要な意味を持っています。それは、特定の脳領域が特定の作業を担当しているという古い考えを覆します。代わりに、脳がより連携した方法で働いており、複数の領域が協力して情報を処理し、行動を制御していることを示しています。この見解は、複雑な作業が異なる重なり合う脳ネットワークによって管理され、作業が信頼性を持ちつつ柔軟に行われることを支持する理論を裏付けます。

この発見は、人工知能の分野において、より柔軟で分散的なネットワークを構築する手助けとなる可能性があります。現在のAIモデルは、特定のタスクのために中央集権的なシステムに依存していますが、脳の意思決定方法を模倣することで、不確実なデータや変化するデータをより効果的に処理するAIが実現するかもしれません。

この研究は、脳の特定の部分がどのようにして感覚と行動を結びつけるかを理解するのに役立ちます。この結びつきを理解することは、意思決定や感覚処理に影響を与える脳疾患の治療法を開発する上で重要です。

研究者たちは、学習が進むにつれてニューロンがどのように変化するかを研究する予定です。また、感覚情報の処理において期待がどのような影響を与えるかを見ることも目指しており、脳全体がどのように意思決定を行うかをより良く理解しようとしています。

この研究は、脳がどのように柔軟かつ広範に意思決定を行うかを理解するのに役立ちます。また、神経科学と人工知能の両分野における新たな進展の可能性をもたらします。