研究課題情報
課題管理番号
25wm0625406h0002
統合プロジェクト(三期)

シーズ開発・基礎研究プロジェクト

統合プロジェクト(二期)

疾患基礎研究プロジェクト<第二期>

事業名

脳神経科学統合プログラム

タグ(2025)

研究開発目的: 基礎医学研究

研究の性格: 疾患を特定しない基礎医学研究<生命・病態解明研究>

研究モダリティ: in silico<データサイエンスやシミュレーション等>

ICD-10大分類: 神経系の疾患

対象疾患領域: 精神・神経疾患 ,  その他

特記的事項: DX<SaMD、AI、ICTを含む>

タグ(2024)

研究開発目的: 基礎医学研究

研究の性格: 疾患を特定しない基礎医学研究<生命・病態解明研究>

研究モダリティ: in silico<データサイエンスやシミュレーション等>

ICD-10大分類: 神経系の疾患

対象疾患領域: 精神・神経疾患 ,  その他

特記的事項: DX<SaMD、AI、ICTを含む>

代表研究機関
国立大学法人電気通信大学
研究代表者

(2025) 山崎匡, 国立大学法人電気通信大学, 大学院情報理工学研究科 情報・ネットワーク工学専攻 准教授

(2024) 山﨑匡, 国立大学法人電気通信大学, 大学院情報理工学研究科 情報・ネットワーク工学専攻 准教授

研究期間
2024年度 - 2029年度
課題への総配分額
90,220 千円
研究概要(2025)
当年度の研究開発目的は、R6年度からの研究開発を継続するとともに、回路の構造解析から機能解析へとターゲットを進めていくことである。項目1では、昨年度、マーモセットのトレーサー実験を完了し、前頭前野の連続電顕画像を1004枚撮影した。今年度は、stitchingやアラインメントなどの画像処理を実施する。さらに、余裕があれば、自動セグメンテーションを実行したい。項目2では、シミュレータの開発を継続するとともに、Allen研究所の大規模生物物理学的モデルの「富岳」上での実行を達成する。並行して、「富岳」上での性能チューニングをほどこす。さらに、当年度からは、神経回路の情報処理能力のベンチマーク手法を検討する。項目2,3はR6年度から継続して協働し、シンプレックスを抽出するためのプログラム作成とチューニングを実施する。
研究概要(2024)
当年度の研究開発目的は、これから必要となるデータ取得・解析・シミュレーションのための手法を確立することである。項目1では、マーモセットのトレーサー実験を完了し、前頭前野の電顕画像を1000枚程度撮影する。 マウスの前頭前野についても同様の手法で画像を取得する。並行して、開発中の自動セグメンテーションアプリの精度を向上させる。項目2では、神経回路シミュレータNeuliteの開発を継続し、Allen V1 モデルを「富岳」上で実行できるようにする。また、「富岳」向けのチューニングを施し、高速にシミュレーション可能にする。 項目2と3は協働し、先行研究を参考にして、与えられた回路構造のデータからシンプレックスを抽出し分布を計算する手法を確立する。
研究成果情報
2024