平成30年度 生理学研究所研究会 「認知神経科学の …myoshi/workshop2018/program.pdf1 平成30年度 生理学研究所研究会 「認知神経科学の先端...

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平成 30 年度 生理学研究所研究会 「認知神経科学の先端 知覚学習と運動学習」 要旨集 ver. 1.00 [目次] 研究会概要 ---------------------- p. 1 生理学研究所までの交通案内 ---------------------- p. 2 生理学研究所の案内図 ---------------------- p. 4 参加者の方へ ---------------------- p. 5 講演者の方へ ---------------------- p. 6 研究会 プログラム ---------------------- p. 7 ポスター リスト ---------------------- p. 9 講演要旨 ---------------------- p. 11 [研究会概要] 日時： 2018 年 9月 21日(金) 13 時～18時、9月 22日(土) 9 時～12時 20分 (受付開始は21日 12時 30分) 場所： 自然科学研究機構 生理学研究所 大会議室 Web site： http://www.nips.ac.jp/%7Emyoshi/workshop2017/ 参加費：無料 懇親会：自然科学研究機構 生理学研究所 セミナーにて開催 (参加登録時に申し込みが必要です。 会費は給与あり 4000円、給与無し 2000 円です。 当日受付でお支払いください。) 提案代表者：柴田 和久 (名古屋大学・大学院環境学研究科) 所内対応教官：磯田 昌岐 (生理学研究所 認知行動発達研究部門) 世話人：吉田 正俊 (生理学研究所 認知行動発達研究部門) [Version history] ver. 0.9: 2018/9/9 公開バージョンを作成 ver. 0.96: 2018/9/14 要旨を追加、ポスターについてのインストラクションを追加 ver. 1.00: 2018/9/18 要旨を追加、最終版としました

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[生理学研究所までの交通案内] 〒444-8585 岡崎市明大寺町字西郷中 38 1) 名鉄東岡崎駅までの道のり ●関東方面から 豊橋駅（東海道新幹線「こだま号」停車）で名古屋鉄道（名鉄）に乗換え，東岡崎駅下車（豊橋駅－東岡崎駅間約２０分）。 ●関西方面から 名古屋駅で名古屋鉄道（名鉄）に乗換え，東岡崎駅下車（新名古屋駅－東岡崎駅間約３０分）。 ●中部国際空港から 名鉄空港バス「岡崎駅」行で「東岡崎駅」下車（所要時間約６５分 1600 円）、または、名鉄特急「豊橋」行で「東岡崎」下車（所要時間約６５分 1210 円）。

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2) 名鉄東岡崎駅から生理学研究所までの道のり • 徒歩で 地図のマゼンタの部分を歩いてください。10分程度で到着します。緩やかな上り坂です。 • タクシーで 駅の南口にタクシー乗り場があります。最低料金(650 円くらい)で到着します。 # コンビニでなにか買い込みたい方は駅南口のサークルＫが便利。岡崎コンファレンスセンターの南にあったローソンは閉店しましたので注意。

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[生理学研究所の案内図] • 正門から入場します。守衛所での書類記入は不要です。 • 生理研 研究棟(1番の建物)の 1Fが会場です。玄関でスリッパに履き替えていただきます。 • 受付：玄関に案内があります。1F南側の突き当りです。 • 講演：1F 大会議室 • 懇親会：1F 講義室

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[参加者の方へ] 当日の受付： • 9 月 21日(月)12 時から開始します。生理研 研究棟 1Fセミナー室前にて行います。 • 懇親会に参加される方は懇親会費の支払いを受付で済ませてください。参加登録時に申し

込みが必要です。会費は給与あり 4000円、給与無し 2000円です。 • 要旨集は用意しませんので、冊子が必要な方は御自身で印刷の上ご持参ください。 • クロークはありません。キャリーバッグなどの大きな荷物は荷物置き場を設置しますの

で、貴重品などは入れないようにして、自己責任でご使用ください。 講演会場： • ネットワーク接続は用意しませんので必要な方は自前でご準備ください。 懇親会： • 生理研 1Fセミナー室で18時開始、20時終了です。 宿泊： • 周辺のホテルを予約される方はご自分での予約をお願いします。生理研webサイトに生理

学研究所周辺の主なホテルのリストと地図があります。ご利用ください。http://www.nips.ac.jp/accommo/index.html

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[講演者の方へ] • 講演内容に関してはとくに縛りはありませんが、さまざまな領域の発表が並びますので、

その領域での基礎的な話や前提などについて言及していただけたらありがたく存じます。 • ラップトップ PCのご持参をお願いしております。PCが必要な方はあらかじめお申し付け

ください。 • PCのセットアップはセッションが始まる前の休憩時間のあいだにお願いします。 • 例年、講演途中での質問を許可しております。これはスライドの情報の確認などに絞って

おいて、議論が長引きそうな場合には後回しにするなど座長がさばいてゆきます。ご了承ください。

[ポスター発表者の方へ] • ポスターは英語、日本語どちらでもかまいません。 • ポスター用のボードのサイズは横 90cm * 縦 120cmとなります。 • ポスターボードは四隅をクリップで留めるタイプとなります。横幅が 90cmになるように

印刷しておいてください。作成したポスターの横幅が短いとクリップで留めることができなくなるのでお気をつけください。A4用紙などを複数印刷する場合はボードの内側はコルクボードになっているので画鋲の使用が可能です。

• ポスターセッション前にフラッシュトークを行います。ひとりあたり 1分間の割り当てです・スライドを使いたい方は9/20 昼 12時までに吉田 [email protected] までパワーポイント形式で送ってください。タイトル、氏名、所属込みで1枚までです。

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[研究会プログラム] 9 月 21 日(金) 生理学研究所 1F 大会議室 [Day 1: 日本語での講演 (Ben Seymour氏のみ英語講演)] 13:00-13:05 Opening remarks

磯田 昌岐 (生理学研究所 認知行動発達研究部門) 13:05-13:10 Introduction

柴田 和久 (名古屋大学・大学院環境学研究科) 13:10-14:00 “Pain: a precision signal for reinforcement learning and control”

Ben Seymour (情報通信研究機構(NICT） 脳情報通信融合研究センター 脳情報通信融合研究室, Computational and Biological Learning Lab, Department of Engineering, University of Cambridge, UK)

14:00-14:50 “Nonlinearity of neuroplastic adaptation of the sensorimotor system through musical training” 古屋 晋一 (Sony CSL)

14:50-15:10 コーヒーブレーク 15:10-16:00 「興奮と抑制の比率が知覚学習の安定性を制御する」

柴田 和久 (名古屋大学・大学院環境学研究科) 16:00-16:50 “The active inference in decision making by adult zebrafish revealed by

in-vivo imaging of the telencephalic neural activities in the closed-loop virtual reality environment” 岡本 仁 (理化学研究所 脳神経科学研究センター 意思決定回路動態研究チーム)

16:50-17:05 ポスターセッション前フラッシュトーク 17:05-18:00 ポスターセッション (生理学研究所 1F セミナー室) 18:00-20:00 懇親会 (生理学研究所1F セミナー室)

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9 月 22 日(土) 生理学研究所 1F 大会議室 [Day 2: 英語での講演] 9:00-10:15 “Balancing brain plasticity/stability across the lifespan”

Takao Hensch (Harvard University, US) 10:15-10:35 コーヒーブレーク 10:35-11:25 “Learning in the mouse cortex”

牧野 浩史 (シンガポール南洋理工大学) 11:25-12:15 “The science of brain-machine interface in primates”

牛場 潤一 (慶應義塾大学 理工学部 生命情報学科 リハビリテーション神経科学研究室)

12:15-12:20 Closing remarks and poster award announcement

吉田 正俊 （生理学研究所 認知行動発達研究部門）

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[ポスターリスト] 1 樋口 洋子 (名古屋大学) “Variability induces generalization in implicit learning of

spatial configurations” 2 富田 健太 (愛知大学文学部心理学科 関義正研究室) 「同調課題のタイミング精度および

EEGにタッピング方法の差異がもたらす影響」 3 林 正道 (大阪大学) “Neural adaptation in the right parietal cortex mediates

psychophysical duration aftereffects” 4 小林 琢磨 (理化学研究所 脳神経科学研究センター 意思決定回路動態研究チーム)

“Functional analysis of the intercortical communication by multi-point optogenetical manipulation toward elucidation of the cortical internal model formed by a novel motor - visual associational maneuver task.”

5 鳥居 拓馬 (北陸先端科学技術大学院大学) 「姿勢バランス能力にみるパーキンソン病の傾向：圧力中心データの動学的分析」

6 金沢 星慶 (東京大学大学院情報理工学系研究科) 「ヒト乳児における感覚運動ネットワークの初期発達」

7 酒井 誠一郎 (東京都医学総合研究所) 「脳梗塞後における大脳新皮質広域神経回路の再編」

8 木本 雄大 (上智大学) 「音楽家の優れた手指巧緻性に関わる神経筋要因」 9 渋江 遼平 (NTT コミュニケーション科学基礎研究所) 「注視点時系列のマーク付き点過

程によるモデリング」 10 近藤 崇弘 (慶應義塾大学) 「小型蛍光顕微鏡 nVista によるマーモセット脳深部Caイメ

ージングの開発」 11 Masako Isokawa (University of Texas Rio Grande Valley) “Ghrelin is the NMDA

receptor-stimulating peptide in the hippocampus” 12 武井 智彦 (京都大学医学研究科／白眉センター) 「巧みな運動制御を司る神経メカニズ

ム」 13 雨宮 薫 (NICT CiNet) “Local-to-distant development of cerebrocerebellar

sensorimotor network in typically developing brain”

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講演要旨

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Pain: a precision signal for reinforcement learning and control Ben Seymour (情報通信研究機構(NICT） 脳情報通信融合研究センター 脳情報通信融合研究室, Computational and

Biological Learning Lab, Department of Engineering, University of Cambridge, UK)

Since noxious stimulation usually leads to the perception of pain, pain has conventionally

been thought of as sensory nociception. But in this view, the variability of pain and its sensitivity to a broad array of cognitive and motivational factors have led to a common perception that it is inherently imprecise and intangibly subjective. Here, we argue that this view is misdirected, primarily since it fails to place primacy on the evolved function of pain - to direct behaviour away from harm. Computational models of how the brain achieves this - notably the reinforcement learning model - offer a mechanistic and quantitative understanding of the pain system. These models formalise the distinction between nociception and pain, and show how pain directs learning and decision-making with long-term minimization of harm as the ultimate objective. Importantly, this provides an explanation as to why pain is tuned by multiple factors, including attention, emotion and controllability, and why it is necessarily supported by a distributed network of brain regions. The result is a new view of pain as a precise and objectifiable control signal, offering a fresh approach to studying central contributors to chronic pain, and revealing new targets for therapeutics such as neurofeedback.

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Nonlinearity of neuroplastic adaptation of the sensorimotor system through musical training 古屋 晋一 (Sony CSL)

Plasticity and meta-plasticity of the motor and sensory systems have gained attention by

psychologists and neuroscientists over decades. To probe impacts of long-term training on the sensorimotor neuroplasticity, musicians provide a unique opportunity. In this talk, I start with introducing neuroplastic changes in the integration mechanism bridging between the motor, proprioceptive, and auditory systems, which was investigated by transcranial magnetic stimulation and electroencephalogram. Through combining the neurophysiological observations with sensorimotor skills that were assessed behaviorally, we attempted to understand functional roles of the neuroplastic changes in the sensorimotor integration. Along with this line of research, I will also briefly show our recent finding of modulation of auditory perception through specific motor actions by musicians, which can provide insights into functional roles of the internal forward model. I will then move on to a negative side of neuroplasticity; maladaptive changes in the sensorimotor system through development of musicians' dystonia. This includes impairment of both the proprioceptive-motor integration and fine motor control as well as their underlying pathophysiology of the sensorimotor system that was identified through transcranial magnetic and direct-current stimulation and functional magnetic resonance imaging. Through my present talk, I'd like to shed light on a non-linear nature of neuroplasticity in terms of acquisition and loss of sensorimotor skills.

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興奮と抑制の比率が知覚学習の安定性を制御する 柴田 和久 (名古屋大学・大学院環境学研究科)

記憶の形成や技能の獲得は、脳の可塑的な変化によって実現されています。一方で、既存の

記憶や技能を安定的に保持するために、脳は適度に安定的である必要もあります。可塑性と安定性のジレンマと呼ばれるこの古くて新しい問題を、脳はどのように解決しているのでしょうか。本トークでは、視覚知覚学習を例に、技能の安定性に視覚野の興奮と抑制の比率が関わることを示した一連の研究を紹介します。ひとつ目の研究（Shibata et al., Nat Neurosci, 2017）では、視覚訓練の直前、直後、数時間後に、磁気共鳴分光法（MRS）を用い、興奮性の神経修飾物質であるグルタミン酸と抑制性の神経修飾物質である GABAの濃度比率（興奮抑制比率）を測定しました。その結果、知覚学習が不安定な状態では視覚野の興奮抑制比率が高まり、安定的な状態ではその比率が低くなる、つまりより抑制的な状態になることがわかりました。ふたつ目の研究（Bang, Shibata et al., Nat Hum Behav, 2018）では、知覚学習の固定化が一度起こったあと、さらに再活性された状態の視覚野における興奮抑制比率を測定しました。一度固定された知覚学習が再活性によって再び不安定になると、視覚野の興奮性が上昇することがわかりました。このふたつの研究結果は、知覚学習の安定性は興奮抑制比率によって制御されていることを示唆しています。

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The active inference in decision making by adult zebrafish revealed by in-vivo imaging of the telencephalic neural activities in the closed-loop virtual reality environment 岡本 仁 (理化学研究所 脳神経科学研究センター 意思決定回路動態研究チーム)

Selecting a logical behavioral choice from the available options, i.e. decision making is

essential for animals. Recently, adult zebrafish has drawn attention as a model animal for the study of decision making due to its capability of various adaptive behaviors1) and the conservation of the basic telencephalic structure2) which is contributing to the decision making. In the present study, we aimed at directly addressing this process by establishing the closed-loop virtual reality system for the head-tethered adult zebrafish with the 2-photon calcium imaging system. The adult zebrafish harboring G-CaMP7 in the excitatory neurons were trained to perform visual-based active and passive avoidance tasks and simultaneously the neural activities were imaged in the cellular level. Furthermore, after learning was once established in the closed-loop condition, we suddenly removed the visual feed-back to make the system open-loop. The Non-negative Matrix Factorization analysis revealed the one ensemble of neurons whose activities were suppressed by the recognized backward movement of the landscape, and the other ensemble suppressed by reaching the goal compartment. These ensembles recovered throughout the trials under the open-loop condition. These results suggest that these two ensembles encode the prediction errors between the status represented by the real sensory inputs and the favorable status to successfully escape from the danger, i.e. visual inputs of the backward moving landscape and the red wall color of the goal compartment, and the behaviors are taken so that these errors become minimum. Our result supports that the adult zebrafish behaves in decision making based on the active inference in the free energy principle3), where agents take actions to suppress the prediction errors by trying to make the internal representation of the bottom-up sensory states match those of the top-down predictions, and demonstrate the strong conservation of the basic principle of decision making throughout the evolution. 1: Aoki, T. et al., Imaging of neural ensemble for the retrieval of a learned behavioral program. Neuron 78: 881-894 (2013) 2: Mueller, T. et al., The dorsal pallium in zebrafish, Danio rerio (Cyprinidae, Teleostei). Brain

Res. 1381: 95-105 (2011) 3: Friston, K.J. et al., The graphical brain: Belief propagation and active inference. Network

Neuroscience 1: 381-414(2017)

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Balancing brain plasticity/stability across the lifespan Takao Hensch (Harvard University)

Brain function is largely shaped by experience in early life. Our work has focused on the

biological basis for such “critical periods,” identifying both “triggers” and “brakes” on plasticity. Strikingly, the maturation of particular inhibitory circuits is pivotal for the onset of these windows. Manipulations of this excitatory-inhibitory balance can accelerate or delay timing regardless of chronological age. Closure of critical periods in turn reflects an active process, rather than a purely passive loss of plasticity factors. Lifting these brakes allows the reopening of plastic windows later in life. Both the shifted onset and brain rejuvenation provide novel insight into the etiology of mental illnesses and potential therapeutic strategies for recovery of function in adulthood.

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Learning in the mouse cortex 牧野 浩史 (シンガポール南洋理工大学)

The brain is considered to optimize an internal model of a constantly changing environment

to minimize potential cost. To achieve this, the brain interacts with the environment through perception and action, where perception updates the brain’s internal states representing how sensation is caused, while action allows the animal to explore the environment. Learning is essentially an iterative process of perception and action through intricate interactions with the environment and involves changes in communication strategies across different brain areas, where signals carrying different information take distinct routes. Here I highlight recent findings of how different forms of learning can alter activity propagation in the mouse cortex. The experimental evidence with 2-photon and wide-field calcium imaging suggests that even distinct forms of learning such as sensory learning or motor learning converge onto the same principle of the brain operation, namely recruitment of top-down control. Such a universal mode of operation shaped by learning may facilitate the cost-minimization process by changing computations of the local circuitry dynamics.

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The science of brain-machine interface in primates Junichi Ushiba (牛場 潤一) (Associate Professor, Department of Biosciences and Informatics, Faculty of Science and Technology,

Keio University, Japan; Keio Institute for Pure and Applied Sciences (KiPAS), Graduate School of Keio

University, Japan.)

Brain-Machine Interface (BMI) is a technology that decodes natural neural information from a

targeted sensorimotor-related brain area (NeuroImage 2018; Front Hum Neurosci 2017; J Neurophysiol 2013), and translates it into machine control signals. It has achieved telepathy-like machine control (BMC Neurosci 2010) or cyborg-like limb control, but also it achieves manipulation of the targeted neural activities via visual/somatosensory feedback (Front Neuroeng 2014; Clin Neurophysiol 2013). Retention of improved brain activity and motor behavior through BMI neural manipulation is feasible as medical application (Science 2017; Restor Neurol Neurosci 2016; Prog Brain Res 2016) for recovery from post-stroke hemiplegia (J Rehabil Med 2011), motor paralysis due to incomplete spinal cord injury, and dystonic writer's cramp (BMC Neurosci 2014).

BMI also have a potential impact on the science in motor control and learning, since BMI can characterize the spatio-temporal feature of the sensorimotor processing in a computational fashion (Brain Topogr 2015; J Rehabil Med 2014). Also, manipulation of a targeted brain activity though BMI can tell causal relationship between the brain activity and behaviors (J Rehabil Med 2015; J Rehabil Med 2014). In order to solidify neurobiological evidences of neural decoding and manipulation of BMI, we have recently been taking an optogenetic approach of large-scale neural recordings from primary motor cortex (M1) (Cell Reports 2018). So far, we established stable recording of activating ~100 cortical neurons in the M1 Layer 5 from naturally behaving non-human primates, Common Marmoset. The result of neural decoding tells us that M1 cortical neurons encoded movement direction information a few seconds after the offset of arm reaching movement. This suggests that M1 is not a simple final path of motor signal output to the muscles, but is an important node of post-processing in the sensorimotor system. Successful decoding of movement direction (~90%) promises to establish volitional control of machine devices in a BMI fashion, without presence of actual movement. Neurobiological natures of motor learning and motor recovery will be discussed deeply with this advanced BMI technology in near future, and clinical application of BMI in humans will be further promoted by such neurobiological reasonings.