本研究は、精神疾患の複雑な病態解明と治療法開発を目指し、ミクロな生物学的要因とマクロな脳計算理論を統合した、個人ごとの「デジタルツイン脳」モデルの構築を目指すものです。従来のモデル構築には、生物学的情報から積み上げるボトムアップアプローチと、脳計算理論に基づくトップダウンアプローチがありましたが、それぞれ予測精度の低さや生物学的個人差の反映が困難という課題がありました。本研究では、この両者を統合します。まず、予測処理などの脳計算理論を実装した人工ニューラルネットワークを用い、神経活動・感覚・行動を統一的に、かつ高い精度でモデル化します。次に、イオンチャネルや受容体といったミクロな生物学的プロセスを数式として組み込み、さらにハイパーネットワーク技術を用いてPET画像などの患者個人の生物データを反映させます。これにより、ミクロな生物学的個人差に基づき、マクロな行動変化までを精密に予測するデジタルツインを実現します。このモデルを活用し、症状から治療標的を探索したり、仮想的な介入による治療効果を予測したりするシミュレーションを行い、革新的な治療開発へと繋げることを目指します。