東京大学 神崎・高橋研究室
所属
東京大学 大学院
研究内容
研究キーワード:神経工学,神経科学,脳科学,電気生理学,大脳皮質,聴覚皮質,聴覚野,神経回路,神経活動パターン,知覚,聴覚,音脈分凝,錯聴,知能,情動,感情,記憶,学習,てんかん,微小電極アレイ,イメージング,皮質脳波(ECoG),多点同時計測,LFP,生体信号,条件付け,行動実験,機能マップ,位相同期,可塑性,ブレイン-マシン・インターフェース (BMI),サイボーグ,機械学習,デコーディング,情報理論
私たちの研究チームは,時空間的な神経活動パターンを計測・解析し,脳の情報表現を解明することを目指しています.これらの研究の担い手は,主に機械系の教育を受けた学生です.私たちの研究チームのように,機械系のエンジニアが脳科学に活躍の場を求めるのは珍しいと思われるかもしれません.
しかし言うまでもなく,脳科学研究は,革新的な実験手法や数理的解析手法の新規開発により支えられてきました.その研究の歴史において,エンジニアは,革新的な手法を確立するために,中核的な役割をしばしば担ってきました.このような技術的な貢献が,脳科学に果たすべきエンジニアの重要な役割であることは言うまでもありません.
それと同時に,脳機能を実験的に解明していくプロセスも,エンジニアは得意としているはずです.何故なら,それは,リバース・エンジニアリングそのものだからです.「脳の構造やそこから得られる時空間的な神経活動パターンは,どんな『機能』を実現するための『設計解』なのか」という設計論的な視点で脳を考察することも,これからの脳科学でエンジニアが担うべき役割であると考えます.
現在,脳科学研究の方法論は急激に変化しつつあり,エンジニアの活躍の場を拡げる絶好の好機でもあります.例えば,長時間に渡る神経活動パターンの計測・解析手法の成熟により,大量の実験データを容易に扱えるようになりました.この膨大なデータから,データマイニング手法を駆使して,特定の機能に関連する神経活動を探索することができるようになってきました.また,私たちの研究チームでは,小規模な培養神経回路,中規模なラットの脳,大規模なヒトの脳と,マルチスケールに神経活動の時空間的パターンを考察しています.脳のリバース・エンジニアリングでは,機能を介して,スケール間の現象を結び付けることが,有効な戦略であると考えています.
私たちは,神経細胞集団による知覚情報処理の諸機能に特に興味をもって研究を進めています.知覚時のオブジェクト形成,嗜好,感情などの高次機能を対象として,マルチスケールな神経活動パターンをリバース・エンジニアリングすることを目指しています.そのような「応用脳科学」とでも呼ぶべきアプローチにより,脳科学研究の知見を産業界に還元することが,脳科学分野のエンジニアの新たな使命になるはずだと考えています.
私たちの研究グループの活力は,専門分野を問わない学生たちの旺盛な好奇心と飽くなき探求心です.機械屋による脳科学に興味が湧いた方は,是非,一緒に研究しましょう.