革新脳研究を踏まえた次の10年のチャレンジ
脳の機能情報を「多階層統合技術」を活用して「大規模回路データ」へと集約し、
データサイエンス・数理科学を活用して、生理・病態モデルを開発する

大規模神経回路データを活用した情報処理モデルの構築
A-1: 特定の行動タスクの下で、前頭葉を中心とした神経回路の活動を単一細
胞レベルで複数の脳領域を含む形で網羅的に測定、データを集積
A-2: マウスなどの霊長類とは異なる脳構造を持つモデルでの回路機能-行動連
関の測定、データ集積
A-3: データサイエンスと数理科学を活用することで、得られた神経活動デー
タが含む情報表現を解読、種間比較による霊長類特有の回路機能の抽出
A-4: 各脳領域が担う情報のダイナミクスと局所回路の関係を示し、最終的に
は単一細胞レベルでのコネクトーム情報と関連付ける

回路データの提供

A 大規模回路データ

統合技術の提供

B 多階層統合技術
新しい技術の導入に対応した「階層をつなぐ研究」の実現
B-1: 行動タスクと大規模脳活動を連結するための脳情報の読み出し技術の開発
（光イメージングの大規模化、MRIの解像度向上、電極技術の大規模化など）
B-2: 脳の情報表現の解読に資するデータサイエンス関連技術と数理モデルの開
発（異なるモダリティー・解像度のデータを統合する技術、因果関係・情報の
流れを推定する技術、リアルタイムでの解読情報のフィードバック技術など）
B-3: 特定の領野での情報処理を局所回路レベル、単一細胞レベルの情報表現へ
と還元する技術（局所回路・シナプスの分子・構造・機能の高効率解析技術、
神経細胞の遺伝子発現・分子分布・形態・膜電位変化等を統合する技術など）
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