社交派生情報の皮質移行が感情認識に対するゲーティング作用 背景説明 感情認識およびそれに伴う反応は、生存や社会機能の維持にとって重要です。しかし、社会的情報をどのように処理して信頼性のある感情認識を行うかについては、まだ完全には理解されていません。この新しい研究では、進化的に保存された長距離抑制/興奮性脳ネットワークが、これらの社会的認知プロセスにどのように関与しているかを明らかにしています。この研究は、内側前頭前皮質（medial prefrontal cortex, mPFC）から後脾皮質（retrosplenial cortex, RSC）への長距離投射ネットワークを詳細に分析し、感情認識プロセスにおけるその役割を明らかにしています。 この知見の背景の重要性は、感情認識能力の欠如が、同...

覚醒関連の皮質ネットワークにおける神経活動と血流動態の差異結合 学術背景 特定の感覚入力や行動タスクがない状態でも、脳は構造化された活動パターンを生成します。この組織化された活動は覚醒状態によって調節されます。覚醒と脳皮質活動の関係は神経ネットワークの機能を理解する上で重要な意義を持ちます。先行研究によれば、覚醒レベルは神経活動および血流動態の変化に影響を与えることが示されていますが、これらの影響が異なる皮質領域および行動状態で一貫しているかは不明です。 論文出典 この論文はLisa Meyer-Baeseらによって書かれ、著者らはエモリー大学およびジョージア工科大学の生物医学工学科および生物学科に所属しています。この論文は2024年5月に《Journal of Neuroscience》誌...

アルツハイマー病進行予測における単調性制約を用いた深層幾何学習の利用 背景紹介 アルツハイマー病（Alzheimer’s Disease, AD）は破壊的な神経変性疾患で、不可逆的な認知低下を引き起こし、最終的には認知症に至ります。この疾患の早期識別および進行予測は臨床診断と治療にとって非常に重要です。したがって、ADの進行を正確にモデル化することが研究の重要な焦点となっています。 現在、多くの研究では構造的磁気共鳴画像法（MRI）を使用してADの進行をモデル化しており、主に以下の3つの側面に集中しています：1）時間的変異性；2）不完全な観察データ；3）時間的幾何学特徴。しかし、既存の深層学習手法はデータの変異性と希少性の問題に対処する一方で、AD進行における脳領域の大きさ、厚さ、体積、形状...

パーキンソン病研究報告：基底核-言語ネットワーク機能接続予測ドーパミンによる言語機能の調節 背景紹介 パーキンソン病（Parkinson’s Disease, PD）は運動障害を主な特徴としており、同時に言語障害を含む非運動症状も伴います。これが患者の生活の質に深刻な影響を与えます。現在、ドーパミン薬（dopaminergic medication）は運動症状の緩和に顕著な効果を発揮していますが、言語機能への影響はまだ明確ではありません。本研究は、ドーパミンが視床下核（subthalamic nucleus, STN）と言語ネットワークの機能接続をどのように調節するかを明らかにすることで、言語機能の制御について探ります。本研究は、ドーパミンがPD患者の言語機能をどう調整するかという重要な知識...

学術ニュース報告 背景紹介 運動皮質（motor cortex）は長い間、運動制御研究の中心であり、主にその自発的運動遂行における役割が研究されてきました。しかし、人間が運動イメージ（motor imagery）を行う際、実際の運動出力がないにもかかわらず、運動皮質が活性化します。過去の行動学や画像学の研究により、この現象が確認されていますが、運動皮質の潜在的運動イメージ中の特定の活動パターンと実際の運動遂行におけるそれらのパターンや時間的動態がどのように関連しているかは依然として謎となっています。本論文では、著者は2名の脊髄損傷患者が等尺の手関節伸展運動を実行および想像する際の皮質内電気活動を記録し、この問題を探求しました。 論文出典 この論文は2024年4月に《Nature Human ...

背景紹介 長期にわたり、規範的（nomative）および記述的（descriptive）モデルは、人間が商品やギャンブルなどのリスク選択に直面したときの意思決定行動を説明し予測しようとしてきました。最近の研究では、新しい大規模なオンラインデータセットchoices13kを使ってニューラルネットワーク（Neural Networks, NNs）を訓練し、より正確な人間の意思決定モデルを発見しました。本研究では異なるモデルとデータセット間の関係を系統的に分析し、データセットバイアス（dataset bias）の証拠を発見しました。研究は、データセットchoices13kにおけるランダムなギャンブル選択の傾向が平衡化していることを示し、これが増加した意思決定ノイズを反映している可能性があることを示...

情報密度の高い言語はより速い通信速度を持つが会話の幅は低い 背景紹介 人類の言語は情報のエンコード方法において広範な差異があり、これらの差異は一部の限定された意味領域（時間、空間、色、人類の身体部位や活動など）について多くの研究が行われてきました。しかし、グローバルな意味情報構造およびその人類のコミュニケーションとの関係については、深い研究がありません。著者らはまず、約1000種類の言語サンプルを越えて、言語が情報エンコード密度において大きな差異を示すことを明らかにしました。次に、情報密度の高い言語がどのような方法で意味情報の配置をより密集させるかを探りました。最後に、言語情報密度とコミュニケーションモードの関係を追跡し、情報密度の高い言語はより速いコミュニケーションを行う傾向にあるが、会話...

深層神経ネットワークを用いた人間の知覚と記憶における視覚および意味情報の区別 序論 認知科学分野では、人間が知覚および記憶の過程で人物や物体の識別をどのように行うかについての研究が続けられています。人や物の識別の成功は、知覚システムによって生成された表象を記憶に保存された表象と照合することに依存しています。しかし、これらの心理表象は外部世界の正確なコピーではなく、脳による再構築です。この再構築の内容とプロセスを理解することは長年の課題となっています。この論文は、深層神経ネットワーク（DNN）を利用して、人間が馴染みのある顔や物体を知覚し記憶する際の心理表象の内容を明らかにしようと試みています。 論文出典 この論文は、Adva Shoham、Sidan Daniel Grossbard、Or ...

学術ニュースレポート: 脳内電気生理記録に基づくエフェクターに依存しない証拠蓄積動態の解明 研究背景 意思決定形成過程における神経表現の研究は、神経科学の重要な課題です。過去の研究では、非侵襲的電気生理学技術を用いて、人間において知覚決定形成に関連する神経信号を識別できることが示されていました。これらの信号は抽象的に処理でき、具体的な運動要求に依存しません。しかし、これらの信号の脳内での具体的な起源はまだ完全には解明されていません。この問題を解明するために、本研究では高時空分解能の頭蓋内脳波（intracranial electroencephalography, iEEG）技術を使用し、これらの抽象的決定信号の出どころを特定することを目指しました。 論文情報 この記事は “intracra...

背景紹介 現代神経科学研究において、ドーパミン（dopamine）とセロトニン（serotonin）は社会行動を指導する重要な神経調節物質と仮定されています。しかし、これらの神経調節物質が社会的相互作用過程においてどのように動的に変化するかについてはほとんど知られていません。既存の非侵襲的な機能神経イメージング方法（例：脳波図や機能的磁気共鳴イメージング）は、社会的タスクに関連する「社会脳」ネットワークを描くのに役立っていますが、これらの方法は通常空間および時間分解能にトレードオフがあり、得られるデータは電気的および化学的イベントの混合を反映しています。そのため、より細かい生物学的スケールでの人間の社会脳の理解は依然として不足しています。 研究チームは、人間の脳内でのドーパミンとセロトニンの...