Multidimensional Recording (MDR) and Data Sharing: An Ecological Open Research and Educational Platform for Neuroscience【#2 論文サーベイメモ】

どうもこんにちは、Megです。

Meg

機械学習と脳疾患を専門に勉強している、理系男子大学院生です。

大学の学部では生命工学を学び、男子の中で成績1位を取るほどの勉強好き。

主に機械学習と生活改善を中心に、日々の学びで得た知識やヒントをブログで共有していきます！

以下の論文のサーベイメモをまとめていきます。

内容の解釈違いの可能性があることをご容赦ください…！

Contents

研究の概要

Multidimensional recording (MDR) の新しい分析手法の提案とデータ共有サービスNeurotycho.orgの開始。

霊長類の電気的生理学において、従来はMDRを用いた単一細胞の活動を継続的に記録していた。神経活動を記録する前にタスクの長期トレーニングを行うことがあり、記録された神経活動が元の脳機能を反映したものか、トレーニングによるものかが不明であった。

また、単一細胞からの神経活動の記録は時間的・空間的に情報の偏りがあり、信号の品質の不安定さがある。

これらの問題を解決するために、本実験では、最新のMDRシステムの開発と、データ共有サービスNeurotycho.orgを開始した。

32ch, 64ch, 128chのECoGアレイを開発した。

32chの実験では、ECoGが安定して記録できることを示唆した。

64chの実験では、電極配置が適切ならば多くの電極は必ずしも必要でないことを示唆した。

128chの実験では、脳の内壁を含む左側の外側皮質を覆うことができた。

作成したMDRの有効性を確認するため、

が実施された。

データの共有において、

があるが、Neurotycho.orgでは誰でもデータにアクセスできるようにしたため、上記2点の問題は解消された。

MDRは従来よりも幅広い情報を取得できるが、パラメーターを制御しないので使用を考えている情報とは別の不要なデータを収集してしまう。しかし、著者らは多くのデータを観察することで、データを用いた研究の解析可能性を残していると考えている。

Neurotycho.orgは分析済みと未分析のデータをアップロードしている。またPythonを使用した分析環境を設定する手順を公開しており、学生などが神経メカニズムを学び始める一助を担っている。

研究に使用している実験タスクに関する論文を読む。