本研究では、高密度・多次元の患者脳機能データを分析することで、「正常脳の多様性」と「てんかん病態の異質性」をネットワーク構造として区別し、新規のネットワーク治療介入法の開発とてんかん病態メカニズムの検証を目指す。具体的には、 １）脳表から記録される高密度電位データを脳機能構造回路情報としてフォーマット化 ２）ネットワーク機能の特徴抽出と異常性分析のための数理モデル・機械学習法の開発 ３）てんかん発作に至るネットワーク状態遷移の力学的解明 ４）脳コネクトームMRI技術との融合による、患者データと健常者データの比較方法論の確立 ５）適切な動物モデルを用いた種間比較と、新規ニューロモデュレーション技術（静磁場刺激・時間的干渉刺激）の最適化 を推進する。 本研究により、言語機能ネットワークとてんかん病態ネットワークの関連性および相違点が明らかになり、てんかん病態の根本的メカニズム解明と、正常組織と病的組織を精密に区別する診断法・治療法の開発につながる。