Neural substrate of action intention in mouse !!! 2221026研究代表者東京大学 定量生命科学研究所統　師船水章大[研究の目的]ヒトと機械の協調行動では，機械がヒトからの要望に受動的に応えるだけでなく，ヒトの次の行動を「意図」から読み取り，能動的に対応することが重要である。しかし、現在の機械では，ヒトには備わっている「意図を読む力・空気を読む力」が足りないのではないだろうか。それでは，脳は，どのように意図を読み取るのか。本研究は，意図を理解する機械の構築を,脳の神経基盤解明というボトムアップ手法から目指す。意図の神経基盤の解明は，ヒトと協調行動する機械の開発だけでなく，脳活動でヒトの行動を支援するプレイン・マシン・インターフェイス(BMI)の向上に直結する。また，行動や意思決定に変調を持つ統合失調症など，脳疾患の基礎的理解に貢献する。さらに将来，脳活動計測による脳疾患の定量的評価・診断につながると考える。意図を読む機械の実現に向けて，本研究は，ヒトではなく，マウスの脳で，意図の神経基盤を解明する。理由を以下にまとめる。 (1)脳の感覚情報処理（例：事象関連電位や視覚野の回路）に比べて，行動を起こす前の脳では，意図がいつ・どこで始まるかがわかっていない。意図の神経基盤は，未だ不明瞭である。 (2)動物実験では,ヒト研究に比べて,外乱が少ない。マウスでは，均一な遺伝子や飼育条件，行動実験といった統制された環境で，意図の神経基盤を検証できる。一方ヒトでは，脳状態が環境に左右される。行動の意図の個体差が大きい可能性がある。なお，マウスでは，他の哺乳類に比べて，豊富な遺伝子改変技術や神経活動計測技術で，侵襲的・高精度に神経基盤を検証できる。本研究の目的は，意図の神経基盤解明に向けて，マウスの神経活動から，行動選択を最も早くできる脳領野を同定することである。この目的に向けた第１歩として，本研究は，マウスの行動実験中に，聴覚野の神経活動を計測した。同活動から，情報学的デコーディング手法で,マウスの左右選択を予測した。その結果，５秒以上前の神経活動から，マウスの行動選択を予測できた。ただし，マウスの身体運動では，聴覚野の神経活動よりも高精度に、行動選択を先読みできた。今後，複数の脳領野の神経活動を計測し，行動予測の精度と時刻を，領野間で比較する。行動選択の意図が，どの領野から始まるかを検証する。 [研究の内容,成果] [手法]行動実験系の構築本研究は，意図の神経基盤の解明に向けて，マウスの身体運動と脳活動の両方を、網羅的にの前方である。手前の３台のカメラで、マウスの左右の目やし動きを計測した。中央のカメラで、リック行動を計測した。後方2台のカメラで、マウスの胴体の動きを計測した。図1行動実験装置計測する実験系を構築した（図1）。同実験系で，マウスは，頭部を固定されて，円柱状のトレッドミルの上に設置された。マウスの前方に,水の出るスパウトを，左右２つ設置した。本研究は，左右スパウトの選択を，何秒前の身体運動・神経活動から予測できるかを検証した。マウスの身体運動計測では、行動課題中のマウスの動きを，５台のビデオカメラで同時計測した。３台のビデオカメラを，マウスの前方に設置した。前方の左右のカメラで，主にヒゲや眼球の動きを計測した。先行研究では，これらの動きが神経活動に大きく影響する[1]。また,前方中央のカメラで，スパウトを舐める舌の動き（リック行動）を計測した。左右スパウトの選択（デジタル）を，アナログで取得した。後方の２台のカメラで、マウスの胴体や尻尾の動きを計測した。カメラ２台での計測で，マウスの身体運動の３次元計測を目指した。上記の実験系で，本研究は，マウスの音周波数弁別課題を実施した[2, 3]。なお，この行動課題は，代表者の他の研究テーマである行動戦略の神経基盤解明にも用いた。本研究は、脳の各領野の神経活動で，マウスの行動選択を予測し、子測の精度と時刻から、意図の神経基盤解明を目指した。音周波数弁別課題で，マウスは，音刺激の周波数（低・高）に応じた左・右スパウトの選択で，報酬の水を得た。音刺激の周波数（低・高）と左・右スパウト報酬との連合は，各マウスで異なった。この行動課題では、各試行の音周波数が，直前の試行の音周波数に確率的に依存した。そのため，行動課題を学習したマウスは，直前試行の音周波数から，次の試行の音周波数をある程度予測できる。この音子測が，身体運動・神経活動からの行動選択予測に，寄与した可能性がある（後述,考察)。行動課題で，マウスは，0.6秒の音刺激の後， 0.5秒の無音区間を得て，スパウトを選択した。本研究は，音刺激の始まる前から（行動選択の1.1秒前から)，マウスの行動選択を予測できるかを検証した。行動課題の各試行では，スバウトが前後に移動した。また，各試行の初めに，高波長のLED刺激（マウスの可視光外）を提示した。スパウトの動き，または，LED刺激で，５台のビデオカメラの動画を同期させた。神経活動計測行動課題時に，マウスの神経活動を電気生理学的に計測した。同計測では，Neuropixels電極を用いた[4]。Neuropixelsは，384の計測点， 30 kHzのサンプリング周波数で，神経活動を多細胞同時計測できる。本研究は，実験の第一段階として，聴覚野の神経活動を計測した。マウスの身体運動と神経活動の解析5台のビデオカメラで計測した動画を解析した。まず，動画から，マウスの主要な身体部位の軌道を，DeepLabCutで抽出した[5]。舌・四肢・胴体など，合計34部位の2次元軌道(X・Y：合計68次元）を抽出した。本研究は、各試行のマウスの左右スパウト選択を，何秒前の身体運動から予測できるかを検証した。具体的には，マウスの行動選択を，５秒前から１秒後の身体運動で予測した（時間窓：0.197秒)。識別器には，Sparse Logistic Regression（SLR）を用いた（Stanford  Uni- versity, glmnet）[6]。SLRは，正則化係数で，識別に寄与する身体部位を自動で抽出する。過学習を回避して，高次元データから，左右選択を識別できる。SLRの識別性能は、10-fold cross validation（交差検証：CV）で評価した。なお、SLRの正則化係数も、CVの訓練データ内での交差検証で決定した。身体運動解析と同様に，Neuropixelsで計測した神経活動で，マウスの左右スパウト選択をSLRで予測した。さらに，身体運動と神経活動の両方から、身体運動を予測する識別器も構楽した。
[結果]
マウスの行動課題：音周波数弁別課題
マウスの左右スバウト選択の詳細な結果は,他の研究成果に記述する。ここでは概要のみを記述する。音周波数弁別課題で，マウスは，音周波数に応じて，左右のスパウトを選択した。また、マウスは、直前の音周波数から、次の試行の音周波数を先読みし，行動を適切にバイアスした。
マウスの身体運動と神経活動の解析
DeepLabCutで抽出したマウスの身体部位の軌道を，主成分分析で次元縮約した。主要な3主成分・10主成分でそれぞれ, 81.9%・95.4%の身体運動を説明できた（図2）。なお,本研究の識別器(SLR)の入力では,次元縮約したデータではなく、マウスの各身体部位の軌道を，そのまま用いた。Neuropixelsでは，1セッションで，聴覚野の306細胞の神経活動を計測した。機械学習によるマウスの行動選択の予測SLRで,マウスの身体運動や神経活動データから、マウスの左右スパウト選択を予測した(図3)。まず，身体運動では，左右スパウトの選択直後に，行動選択をほぼ100%予測できた。これは，舌の動きをカメラで計測したためだと考える。また，音刺激提示中だけでなく，それ以前の身体運動でも（選択行動の1.1秒以上81.9%と95.4%を説明できた。図2  主成分分析での次元縮約による身体運動解析マウスの行動選択を、何秒前から予測できるかを検証した。聴覚野の神経活動よりも、身体運動の方が、行動予測に優れた。図３　身体運動と神経活動によるマウスの左右スバウト選択の予測前）、選択行動を予測できた。行動選択の0から５秒前では、50%（チャンスレベル）以上の精度で，身体運動を予測できた。聴覚野の神経活動でも，身体運動と同様に,マウスの左右スパウト選択を予測できた。ただし，神経活動での識別精度は，身体運動での精度よりも低かった。また，聴覚野の神経活動での予測精度は，スパウト選択から0.4秒後に最大だった。最後に身体運動と神経活動の両方で，マウスの身体運動を予測した。両方での識別精度は,身体運動のみでの精度とほぼ同等だった。この+++結果は、聴覚野の神経活動は、マウスの行動選択に関して，身体運動と重複した表現しか持たない可能性を示す。
[考察・今後の方針]
本研究は，意図を読み取る機械の構築に向けて，マウスの神経活動から，マウスの行動選択の先読みを目指した。頭部固定下のマウスで,音周波数弁別課題を実施した。同課題時に，身体運動と聴覚野の神経活動から、マウスの左右スパウト選択を，機械学習のsparse logistic regression (SLR)で予測した。その結果，身体運動と聴覚野の双方で，５秒前から，マウスの行動選択を予測できた。この報告では，身体運動での行動選択の予測は，聴覚野での予測よりも優れていた。意図は，身体運動よりも早く，行動選択を決定する要素だと考える。脳活動からの意図の抽出に向けて，聴覚野以外の複数脳領野で、神経活動を計測する必要がある。本研究の行動課題では，各試行の音周波数が,直前の試行の音周波数に依存した。そのため,十分に訓練されたマウスは，各試行の音周波数を，直前試行から予測できる。この音子測に伴う行動準備が，本研究の身体運動・神経活動での行動選択予測に影響した可能性がある（図3)。今後，直前の音周波数で予測できる行動選択を定量化し、ベースラインを明確にする。身体運動や神経活動での行動予測と，ベースラインの予測精度を比較する。本研究は，意図の抽出に向けた神経活動計測の第一弾として，聴覚野の神経活動を計測した。代表者はこれまで、聴覚野での神経活動計測を多く実施した[2]。しかし，聴覚野の神経活動では，身体運動に基づく行動選択予測の識別精度を超えなかった（図3)。今後，運動野や線条体など，行動を司る領野での神経活動計測が必要である[7]。また，先行研究は，脳の一領野の情報を余すことなくデコードするには、数千細胞の活動が必要なことを示した[8]。広視野二光子顕微鏡で，一度に計測できる細胞数を増やすことが重要である[9]。
[結論]
本研究は，マウスの意図を司る脳領野の同定に向けて，行動課題中のマウスの身体運動と神経活動を大規模計測した。これらの計測データから、５秒後のマウスの行動選択を機械学習で子測した。その結果，身体運動でも，聴覚野での神経活動でも，５秒後の行動選択の予測に成功した。ただし、聴覚野の神経活動は，身体運動の予測精度を超えなかった。意図とは，身体運動よりも早く，行動選択を準備する脳活動だと考える。今後，運動野や線条体など，脳の複数領野の活動を大規模計測し，意図の神経基盤の解明に繋げる。
[引用文献]
[ 1 ]  Musall et al, "Single-trial neural dynamics are dominated by richly varied movements". Nat Neurosci. 22 , pp. 1677–1686  (2019). [ 2 ]   Funamizu et al, "Stable sound decoding despite modulated sound representation in the auditory cortex". bioRxiv ,  (2023). [ 3 ]    Funamizu, "Integration of sensory evidence and reward expectation in mouse perceptual decision- making task with various sensory uncertainties". iScience , 24 (8): 102826  (2021). [ 4 ]  Jun et al, "Fully integrated silicon probes for high-density recording of neural activity". Nature, 551 , pp. 232–236  (2017). [ 5 ]  Mathis et al, "DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning". Nat Neurosci, 21 , pp. 1281–1289  (2018). [ 6 ]    https://glmnet.stanford.edu/index.html [ 7 ]  Nonomura et al, "Monitoring and Updating of Action Selection for Goal-Directed Behavior through the Striatal Direct and Indirect Pathways" Neuron, 99 (6), pp. 1302–1304. e5  (2018). [ 8 ] Rumyantsev et al, "Fundamental bounds on the fidelity of sensory cortical coding". Nature, 580 pp. 100-105 (2020). [ 9 ]  Yu et al, "Diesel2p mesoscope with dual inde- pendent scan engines for flexible capture of dy- namics in distributed neural circuitry". Nat Commu 12: 6639  (2021).
[成果の発表,論文など]
[ 1 ]   Funamizu A, "Multi-scale analysis of Bayesian neuronal  computation." 次世代脳, オンライン. 2022/12/14. [ 2 ]    Funamizu A, "Theory-based behavioral task for understanding neural substrate of perceptual deci- sion making." Neuro2022 ,沖縄 2022/6/30.