2012/10/18「バイオスーパーコンピューティング研究会」第四回講演会

背景：生物が生む適応的行動「京」による無脊椎動物嗅覚系シミュレーションについて

背景と現状と将来への展開

脳内
情報

脳活動の
予測と操作

脳＋ロボット
神崎亮平
東京大学先端科学技術研究センター

出典：放送大学、移動知、nerve、神崎研究室

Research Center for Advanced Science and Technology,
The University of Tokyo

時々刻々と変化する環境への多様な適応機能は動物にとってもっとも重要な能力

背景：生物が生む適応的行動

モデル生物
モデル生物の脳モデル生物：動物の系統と脳の進化

感覚器

モデル生物
カイコガ
(Bombyx mori)

脳反射
プログラム行動ヒト（1000億個の神経細胞）

情動行動

モデル生物

研究のモーティベーション

認知行動

身 体

環 境

(行 動)

(相互作用)動物の適応的な行動は神経系（脳），
身体と環境の相互作用の結果として創発される．

 適応能（知能）の生成を神経系機構として解明したい．
 多様な生物が持つ適応的行動を比較したい（比較による理解）．
 適応機能の構築，任意に操作する手法を確立したい．
 多様な生物の適応能の設計や操作を通して産業的，医療的に利用したい．

目 的AN（触角神経）

シミュレーション

オワンクラゲ

昆虫（10万個の神経細胞）
カイコガ： 文科省ナショナルバイオリソースプロジェクトにおけるライフサイエンスのモデル生物．
わが国にオリジナリティのある実験動物．世界に発信すべきモデル生物．
4
脳をつくる神経細胞（ニューロン）の形やはたらきは昆虫・哺乳類をとおして共通．
（参考：新課程高校生物の教科書でカイコガの研究が詳しく取りあげられている．）

将来の展望：IOSSIMの活用

モデル生物であるカイコガの脳を対象とし，嗅覚入力から行動出力に至る神経ネット
ワークをニューロンレベルの詳細モデルとして構築し，実験と比較しながら脳機能を予測し，理解するためのシミュレーションをおこなう．方法論の確立．
分析（実験）

刺胞動物

統合（モデル化・理論）

PC（前大脳）脳シミュレーションに基づく脳機能の予測と操作（ニューロリハビリテーション）• ニューロンレベル(群）での精緻な神経回路のシミュレーションを用いて神経回路の機能予測．一部に損傷や欠損が生じた場合でも，損傷・欠損部位を予測する．
• 特定のニューロン（群）の操作による機能修復のシミュレーションを可能とし，その上で特定のニューロン（群）の活動を遺伝子操作技術（たとえばジェネティクス）により実施し，機能を操作する新しい技術の創出を目指す．
IOSSIMによる
神経回路シミュレーション

AL（触角葉）カイコガの脳．約10万個のニューロンからな
り，約1万個が嗅覚系に関与する．

シミュレーション

出
力

1 mm

単一ニューロン活動のシミュレーション

単一ニューロンから神経ネットワークの再構築

神経回路モデル
遺伝子操作等による神経回路の修飾・改変出力脳を構成する機能素子であるニューロン（左）と機能単位であるニューロピル（右）．
神経ネットワーク活動のシミュレーション

1 mm

脳内への嗅覚入力から行動出力までの経路

シミュレーションに基づく神経回路の修飾・改編

1 mm

脳機能の操作修飾・改変した神経回路モデル

1

2012/10/18

昆虫脳をモデルに使用するメリット

脳への入力と出力信号が明瞭なモデル脳

１．脳に対する入力およびび出力の対応が明瞭

脳への嗅覚情報の入力と行動出力信号• 反射• 定型的行動パターン• 学習行動♀
• 情動行動

カイコガ
♂

脳

感覚入力

運動出力

20 mm

2． さまざまなレベルからの分析・アプローチが可能
GFPを発現させた嗅覚受容細胞．受容細胞の活動はスパイクレベルで制御できる．
GFPmarked
Neuron遺伝子

嗅覚受容細胞の脳内投射部位．

脳から行動指令情報を伝達する
同定ニューロン

脳で生成された行動指令信号により制御される移動ロボット
複数のニューロン

ニューロン

行動

同定ニューロン

Membrane potential(mV)

3． 同定ニューロンから神経回路の再構築，シミュレーション・ロボットによる評価・検証

神経回路の再構築

ロボット

神経回路モデルのシミュレーション

全脳リアルタイムシミュレーションに要する計算資源

項目

ヒトの全脳

カイコガ全脳カイコガ
嗅覚・運動系

細胞数
コンパートメント数
必要計算量（FLOPS/S)

10^11
10^4

10^5
10^4

10^4
10^4

10^21

10^16

10^15

脳で生成された行動指令信号によ
風洞内を匂い源に向かって進むロボット
り制御される移動ロボット

脳で生成された行動指令信号

モデル：カイコガの匂い源探索行動

ボンビコール (bombykol)
フェロモン腺

計算科学研究ロードマップ白書
http://open-supercomputer.org/wp-content/uploads/2012/03/science-roadmap.pdf
ボンビカール (bombykal)♀
♂
ムーアの法則を適用すれば、2030年から2040年ごろにヒトの全脳シミュレーション（1011
ニューロン）が可能なレベルに到達すると予測できるが，そこに至る過程として昆虫クラスの脳（104ニューロン）を対象にすることは現実的なアプローチとして重要である．

カイコガ(Bombyx mori)

カイコガは，文科省「ナショナルバイオリソースプロジェクト（NBRP)」のバイオリソースの１つで，ライフサイエンス研究の基礎・基盤のモデル生物．

匂い源探索は難問

匂い源定位の行動戦略｢ファーブル昆虫記｣以来のなぞ匂いの空間分布匂い源探索の行動戦略
１．匂いによって起動するジグザグプログラム
２．プログラムは匂いを受けるたびにリセットされる
反射

10 cm

匂いの再受容ジグザグ
匂いプルームから離脱

匂いの頻繁な受容プログラム行動

直進 ジグザク歩行 ターン

回転歩行
NHK教育高校生物， 高校生物教科書(Modified: Wyatt TD. Nature (1994) 369:98)
Kanzaki, Sugi, Shibuya (1992) Zool Sci 9: 515
Kanzaki (1998) J Comp Physiol A 182: 267

匂い源から放たれた匂いは，複雑に絶え間なく分布状態を変化させる．
匂い源探索は， CPT(Chemical Plume Tracking) といわれる工学分野の難問．

環境下で時々刻々と変化する匂いの分布状態に依存して，プログラム化された歩行パ
ターンのセットとリセットを繰り返すことにより，匂い源を探索する．

2

2012/10/18

匂い源探索の視覚による補正能力

昆虫の匂い源探索の能力のテスト

昆虫-操縦型ロボット

昆虫-操縦型ロボット

白い紙

前方が見える状態で運転前方が見えない状態で運転

昆虫-操縦型ロボット

風 (70cm/s)

カイコガ（パイロット）

透明シート

Gain
x1

フェロモンの匂い源に定位する
カイコガ（左）と昆虫-操縦型ロボット(右）

gain
x1

Gain
x4

gain
x1

gain
x4

gain
x4
バイアス

バイアス

バイアス

左右のモータのゲインを操作することにより、カイコガはまっ
すぐ進もうとしてもロボットは回
転する

X1.5

Emoto et al (2007) Journal of Robotics and Mechatronics 19: 436

昆虫-操縦型ロボットは，匂い源探索を適切に再現できる．

カイコガは視覚情報により，瞬時に（<1秒）匂い源探索行動を補正する．

非対称ゲイン操作に対するカイコガとロボットの応答の時間変化

応答遅れの匂い源探索行動への影響
匂い源定位の移動軌跡
応答遅れ：なし

匂い源への定位の成功率

goal

定位成功率(%)

start

応答遅れ：600 msec

90%
ゲイン 1 : 1

応答遅れ (ms)Gain
Manipulation

Recoverturn angular ratioof the moth (%)

応答遅れ：800 msec
100

100

50

50

0

0

*P < 0.05(n=10)

500msecの応答遅れ操作をしたロボット

Time (s)Time (s)カイコガは視覚情報により，瞬時に（<1秒）で匂い源探索行動を補正する．

600msec以下の応答遅れではカイコガの匂い源定位成功率は90％以上．
プログラム化された匂い源探索行動は時間遅れに対して頑強．

昆虫脳研究アプローチ
in vivo 脳 （昆虫）昆虫脳の階層的構造
in silico 脳

ニューロンデータベース

行動
分析

統合

脳

1 mm

神経回路モデルシミュレーション

脳神経細胞（ニューロン）

評
価
・
検
証

昆虫-操縦型ロボット
昆虫脳-操縦型ロボット

昆虫脳モデル-操縦型ロボット

比較

評
価
・
検
証

100mm

連続画像
脳内の神経叢 銀染色像（水平切片）

触角葉（匂い識別）

生物-機械融合アプローチ

分析-統合アプローチ

500mm

キノコ体（記憶学習）

神経叢（ニューロピル）

主要神経叢の三次元再構築

3

2012/10/18

昆虫脳の神経回路の調べ方

ニューロンの構造と機能情報の蓄積
神経活動に関する実測データ

同一糸球体からの出力神経（同定ニューロン）

1 mm

昆虫脳

Linalool

近赤外微分干渉顕微鏡ビデオ映像
IR-CCD（C2741）

電気生理学

(sec)

イメージング

10mV

膜特性（チャネル）に関する実測データ

HiSCA＆EMCCD（C9100)

K+ currents

Na+ currents

37 %

DF/F

Ca2+ currents

10 %

100mm

単一ニューロンの分析

100mm

複数ニューロンの分析

100mm

局所領域の分析

Namiki and Kanzaki (2008) Frontiers in Neural Circuits 2, 1

脳内のフェロモン情報経路

神経細胞データベースBoNDの構築と整備
神経細胞データベース(BoND)

形態情報
Brain
脳
脳

AN
触角神経

>1581 Identified Neurons
Recorded

Neck Motor System
頸運動系

行動指令信号

生理情報

前運動中枢

左縦連合

右縦連合
VNC
腹髄神経節
Thoracic ganglion
胸部神経節
胸部神経節

頸運動系
胸部運動系

1 mm

• Morphology: Single-Neuron-3D-Structure, Cell Clusters• Electrophysiology: Olfactory, Visual , Mechanosensory Responses, Channels• Imaging: Voltage-Sensitive Dye, Ca-Indicator (dye or transgenic (GCaMP))• Immunohistochemistry: GABA, 5HT, FMRFamide, tyramine, histamine, proteins

INCF Japan Node

匂いニューロインフォマティクス国際統合機構（INCF）日本ノード：理研・神経情報基盤センターに構築する
プラットフォームの１つとして情報公開している（IVB-PF委員会・委員長：神崎）

脳から胸部運動系に下降するフリップフロップ (Flip-Flop) 信号
脳＊
触角葉(AL)（匂いの識別）

前大脳（DILPC
Ca,MB,LHなど）
記憶学習
異種感覚統合前運動中枢
LAL/VPC（行動パターンの生成）

行動

フリップフロップ応答を前運動中枢から
胸部神経節に運ぶニューロン（下降性神経）

匂い源定位を指令する神経信号
触角神経

触角
（匂いの
検知）

Flip-Flop 応答
左縦連合

頸運動系

行動指令信号

右縦連合

左縦連合

右縦連合
L

前運動中枢
(LAL/VPC)

フェロモン刺激
5 sec

T-Flip-Flop タイミングチャート
胸部運動系

フリップフロップ応答（Group-IID）
High

High

縦連合

Q

Low

1 mm
トリガー
50 mm
Olberg (1983) J Comp Physiol A 152: 297

プログラム化された歩行パターン

Low
Spike Freq.(Hz)Q

Time(s)Kanzaki , Ikeda, Shibuya (1994) J Comp Physiol A 175:1
Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A 184: 143
Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168

Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A 184: 143
Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168

直進
歩行

ジグザグ
ターン

回転
歩行

4

2012/10/18

匂い源探索行動の神経基盤

直進
歩行
反射

ジグザク
ターン

Flip-Flop
(FF)

回転
歩行

匂い源探索行動の神経基盤

Brief Excitation
(BE)

直進
歩行

プログラム行動

ジグザク
ターン

反射

Flip-Flop
(FF)

回転
歩行

プログラム行動

頚運動神経
(NMN)

Flip-Flop

BE

頚運動神経
(NMN)
BE

胸部神経節

50

左右のNMNsの神経応答

40

BE FF BE FF BE FF BE FF BE FF BE

30
20

RNMNs

10
0

-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5

時間（秒）

LNMNs

発火頻度(Hz)

発火頻度(Hz)BE

Brief Excitation(BE)

Flip-Flop

BE

胸部神経節

50

匂い源探索行動の神経基盤
カイコガのフェロモン源定位行動は，２つの異なる指令信号によって制御される．
BE応答は直進歩行を， Flip-Flop 応答
はジグザグターンと回転歩行を指令する．

40
30
20
10
0

-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5

時間（秒）

STIM

頚運動神経の発火頻度

頚運動神経の発火頻度

Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A 184: 143
Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168

Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A 184: 143
Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168

昆虫脳操縦型ロボットによる検証

脳操縦型ロボット（サイボーグ昆虫）

昆虫脳-操縦型ロボット
アンプ

Spike-Behavior Conversion Rule

アンプ
マニピュレータ

マニピュレータ・・電極

Flip-Flop
(FF)

電池

DCモータ

50 mm

発火頻度(Hz)BE

20mm

Flip-Flop

電極

Brief Excitation(BE)Electrode(RNMNs)BE

Electrode(LNMNs)

電池

DCモータ

50 mm

in the robot

e-puck education
robot

compoundeye

左右のNMNsの神経応答

40・ : Angular velocity
20mm

amplifiers

antennae

胸部神経節

50

: No. of spikes in 0.1 [s]: Forward velocity

BE FF BE FF BE FF BE FF BE FF BE

30
20

RNMNs

10
0

-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5

時間（秒）

LNMNs

autonomous robot

STIM

頚運動神経の発火頻度
Minegishi et al. (2012) Robotics and Autonomous Systems 60(5):692-699

昆虫脳-操縦型ロボットの匂い源定位

Walking velocity of the silkmoth vo is proportional to nspikes_right + nspikes_left
・Angular velocity θ is proportional to nspikes_right - nspikes_left

フリップフロップ応答を形成する神経回路の構築
銀染色像（背側像）

アンプ

両側性神経 Bilateral Neuron （正面像）

マニピュレータ

電極

電池

50 mm

DCモータ

x4

20mm

スパイクの発火数/0.1秒

左右NMNsの活動

赤: 左NMNｓの0.1秒間の発火数 (nl)
白: 右NMNｓの0.1秒間の発火数 (nr)Flip-FlopおよびBE応答はカイコガの匂い源定位の行動指令情報として機能する．
Minegishi et al. (2012) Robotics and Autonomous Systems 60(5):692-699

介在神経 Local Interneuron （正面像）

前運動中枢(LAL/VPC)

500mm

脳内の神経叢の配置（前面像）
Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168
Iwano et al. (2010) J Comp Neurol 518：366

5

2012/10/18

前運動中枢を構成するニューロンの網羅的分析
両側性神経フリップフロップ応答を形成する神経回路の構築

介在神経

両側性神経
Code Responses Morphology

Output

Input

介在神経

Code Responses Morphology

Code Responses Morphology

Output

Input
100mm
100mm
dlLAL

dlLAL
vmLAL

dlLAL

vmLAL

vmLAL

lVPC

lVPC
mVPC

lVPC

mVPC

mVPC

dlLAL

vmLAL

vmLAL

dlLAL

lVPC

mVPC

mVPC

lVPC

input
output

dlLAL

vmLAL

mVPC

lVPC

outputinput

Iwano et al. (2010) J Comp Neurol 518：366

Iwano et al. (2010) J Comp Neurol 518：366

昆虫脳モデル-操縦型ロボット

匂い源探索をおこす行動指令信号を形成する神経回路の推定再構築した神経回路

推定される機能的神経回路
フェロモン刺激Local
Interneuronによるフィードバック回路

Bilateral neurons
1) serotonergic2) GABAergic

プログラム化された歩行パターン
1) 相反抑制 (Reciprocal inhibition)（抑制性の両側性神経の作用）

2) 長期興奮 (Long-lasting excitation)（介在神経のフィードバック回路
または神経修飾物質セロトニンの効果）
直進
歩行

ジグザグ
ターン

回転
歩行

1)と2）の特徴的な性質からプログラム化された歩行パターンが発生するように神経回路モデルを構築した．

触角

Kanzaki R et al. (2008) Advanced Robotics 22: 1605
Iwano et al. (2010) J Comp Neurol 518：366

2cm

触角

Kanzaki, Nagasawa, Shimoyama (2004) In “Bio-mechanisms of Animals in Swimming and Flying”

触角を嗅覚センサとする

昆虫脳モデル-操縦型ロボット
フェロモンの匂い源に定位する移動ロボット

触角電図(EAG:Electro-Antennogram)
空気
フェロモン

80 ng

EAG 計測法

160 ng
アンプへ

アンプへ

240 ng
320 ng

1 mV
1 sec

400 ng
金属電極(φ25 - 40μm)

2.5 mm匂い(フェロモン)刺激

触角

触角
基本的な匂い源探索のプログラム行動により，複雑に変化する匂い環境下で定位行動が実現された．
Kanzaki, Nagasawa, Shimoyama (2004) In “Bio-mechanisms of Animals in Swimming and Flying”

6

2012/10/18

細胞形態抽出ソフトウェアの開発

嗅覚系全脳シミュレーター（仮想脳）の構築
昆虫嗅覚系全脳シミュレーター（Insect Olfactory System SIMulator）
神経細胞データベースの構築と整備

BoND/IVBPF

三次元の細胞形態抽出

細胞形態抽出

標準脳・マッピング

KNEWRiTE

Brain
Composer

Extracted
NeuronStack Images
手動，自動，半自動での抽出が可能（自動抽出にはRay Burst Sampling Algorithm (Rodriguez et al., 2006.) を採用

自動抽出

抽出時間 [h]半自動による正確かつ高速な形態抽出

細胞膜情報推定・結合強度推定

領域を限定し再自動抽出

大規模シミュレータNEURON_K+

6420

抽出時間の短縮

手動

半自動

Ikeno et al. (2012) Computational Intelligence and Neuroscience (in press)

三次元画像として得られた神経細胞の形態を，シミュレーション用のマルチコンパートメントモデルに自動・半自動・手動で44変換するためのソフトウェアを開発した．その結果，半自動で行うことで，高速かつばらつきの少ない抽出を行うことができた．

単一細胞シミュレーション
細胞形態を円柱近似で表現する（マルチコンパートメントモデル）

京を用いた神経回路大規模シミュレーション

膜特性に関する実測データ
K+ currents

ベンチマーク用回路の構築

Na+ currents

細胞一つ当たり50個のシナプスを作成

BN #1056

Ca2+ currents

Extracted
Neuron3889 comps.

SIMD化による単体性能の高速化
単一ニューロン活動のシミュレーション

1,000 – 400,000個の細胞と50,000 – 20,000,000個のシナプスにより回路を構成

OpenMP化による並列性能の向上

マルチコンパートメントモデル等価回路方程式

神経細胞シミュレータ「NEURON」 （www.neuron.yale.edu）をベースに，SIMD化やOpenMP対応など京向けの高速化を施した「NEURON_K+」を構築した．これにより，自動最適化時の約3倍の単体性能と大規模実行に耐えうる並列性能が得られた．

京を用いた神経回路大規模シミュレーション

細胞膜情報推定ソフトウェアの開発
実数値GAによるパラメータ推定

ベンチマーク用回路の構築
細胞一つ当たり50個のシナプスを作成

BN #1056
3889 comps.

1,000 – 400,000個の細胞と50,000 – 20,000,000個のシナプスにより回路を構成

遺伝子

NEURONでの（GK ，GNa，GCa ，…）
シミュレーション（0.02，0.111，0.0020，… ）（0.03，0.111，0.0020，… ）（0.12，0.124，0.0024，… ）（0.13，0.111，0.0061，… ）（0.036，0.161，0.0064，… ）（0.066，0.111，0.0011，… ）（0.002，0.256,0.0023，… ）（0.005，0.162，0.0014，… ）：パラメータ探索の並列性能の評価
P(t)シミュレーションと生理実験結果との比較

16384 genes
500 generation
32 cores / NEURON
T(t)SIMD化による単体性能の高速化

OpenMP化による並列性能の向上

現状：単体性能で1,080MFLOPS/core（実行効率6.7%)を達成．
並列性能チューニングを行い，最終的に24,576ノード利用時に約65TFLOPSを達成した．

選択・変異・交叉シミュレーションによる仮想的な電流クランプ応答波形を用いた推定ソフトウェアの評価

シミュレーションに必要なイオンコンダクタンスなどの情報を，生理・形態データから実数値GAを用いて推定するためのソフトウェアを開発し，京コンピュータに実装．これに対してパラメータが既知のモデルデータを適用し，推定アルゴリズムを評価．

7

2012/10/18

標準脳の構築と神経細胞マッピング

シナプス強度推定
・前運動中枢の５領域モデル

標準脳の構築Bilateral Neuron

標準脳

形態的な情報による結合可能性の推定

フィルタリング
位置合わせ（剛体変形）

平均化処理

Local Interneuron領域（左脳）領域（右脳）

細胞ごとの平均活動度を元にすべてのパターン遷移をニュー
ラルネットワークとして表現

・生理実験結果

結合強度推定(生理応答を再現す
る結合を推定）推定されたシナプス結合強度

標準脳への神経細胞の登録
位置合わせ（非剛体変形）
標準脳上に
マッピング

JNNS2012年度最優秀研究賞
ISLiM成果報告会2011
49 49
カイコガ嗅覚系の前運動中枢回路のシミュレーションを構築した．５領域モデルを採用し，形態情報により接続可
ISLiM成果報告会2011
能性を推定し，生理波形を再現できるシナプス強度をニューラルネットワークにより求めた．

個体差を吸収し，統一したシミュレーションを行うため，カイコガ標準脳を構築した．
また，神経細胞を標準脳上にマッピングしていくことで，形態的特徴を反映させた神経回路の再構築を行った．

嗅覚系シミュレーション

リアルタイムシミュレーションへの見通し

前運動中枢の神経活動の京によるシミュレーション

Bilateral Neuron

カイコガ嗅覚行動系リアルタイムシミュレーションに向けて

Local Interneuron

 カイコガ嗅覚系の主要神経細胞に相当する5,000個の神経細胞（各5,000コンパートメント）を0.025msec 単位でリアルタイムに計算するためには，約300TFLOPS必要と見積もっている．
 現在は最大約65TFLOPS（24,576ノード時）を達成しており，(1)単体性能のさらなる向上，(2)より多くのノードの利用（最大80,000ノード），(3)細胞分割時のロードバランシング，(4)通信手法の改善，など
により，十分達成可能であると考えられる．

前運動中枢を構成するニューロン

単一ニューロンの複数ノードへの分割

前運動中枢

実行時間 [sec]

行動指令ニューロン

12ニューロンx2を192ニューロンに拡張
1step=0.05ms
Simulation time:
1000setp(50msec)
86nodesで実行シミュレーション

遺伝子操作によるセンサ・神経回路の改変
統合データベース

改変・修復・設計

Multicompartment
model

通信手段の改善

配置最適化

Determine thelocations to
split

使用コア数

通信を行う細胞どうしを，ネットワーク上で近くに配置することで，通信時間の低減を計る．

(Hines et. al., 2008)

チャネルロドプシン（ChR2)による神経活動の制御
ChR2を発現させた細胞の光による活動制御

コントロール

光刺激 (470nm)

Ca++, Na+

毛状感覚子

神経活動の誘起細胞外
dendrite

細胞内Bombykol
Receptor

ニューロンデータベース＋

Bombykal
Receptor

光駆動性陽イオンチャネル

光によるボンビコール受容細胞の活動制御
遺伝子改変カイコガ

to Brain

嗅覚センサの改変

dendrite

Bombykol
Receptor

ゲノムデータベース

神経回路の改変

シミュレーションに基づく神経回路機能の予測・検証・操作

Bombykal
Receptor

to Brain

ChR2をBombykol受容細胞に発現させることにより，光のオン・オフにより活動を個々のスパイクレベルで，高い時間分解能で制御できる．

Single Pulse of Light stimulation:
470nm, 1.19 mW/mm2, duration: 5msec

Sakurai et al. PLoS Genetics 2011: 7(6):1 ; Tabuchi et al (in preparation)

8

2012/10/18

謝 辞

モデル脳による脳の理解と設計・制御のためのアプローチ
昆虫嗅覚系全脳シミュレーション
開発チーム

遺伝子工学技術「京」シミュレーション

シミュレーションと遺伝子工学技術の融合により，脳の設計図を基にした神経回路機能の検証と予測，そして予測に基づく修飾・改変・修復，行動制御技術の確立．

■東京大学先端科学技術研究センター
神崎亮平
並木重宏 ハウプト・S・周一 加沢知毅
高嶋聰 櫻井健志 岩月知香 佐藤陽平
宮本大輔 森友亮 田渕理史 藤原輝史
峰岸諒 佐藤秀仁 三上晃久
■兵庫県立大学環境人間学部
池野英利
石井愛弓 新田倫子■立命館大学情報理工学部
西川郁子 小林亮太
五十嵐吉輝 山岸嘉彦
計：２３名
小野島隆之 小杉展弘

• 京は現在開発中であり，スライド中の数
字は現状の値である．
• 本ソフトウェアの開発に際しては，京速コンピュータ京の試験利用，理化学研
究所情報基盤センターのRICC，東京大学情報基盤センターのT2Kを用いた．
• 京上の実装におけるISLiM高度化チー
ム，特に舛本氏，大野氏のサポートに感謝する．

コアメンバー：アンダーライン
太字：大学教員，他：学生

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