2015/09/30 木村

明日は、「扁桃体システムの機能に関する考察」として、以下の論文を中心に紹介しながら、機能について視点を提案します。

The Framing of Decisions and the Psychology of Choice

Amos Tversky and Daniel Kahneman
SCIENCE, VOL. 211, 30 JANUARY 1981

A Genetically Mediated Bias in Decision Making Driven by Failure of Amygdala Control

Jonathan P. Roiser, Benedetto de Martino, Geoffrey C. Y. Tan, Dharshan Kumaran, Ben Seymour, Nicholas W. Wood, and Raymond J. Dolan
The Journal of Neuroscience, May 6, 2009 • 29(18):5985–5991 • 5985

The Good, the Bad, and the Irrelevant: Neural Mechanisms of Learning Real and Hypothetical Rewards and Effort

Jacqueline Scholl, Nils Kolling, Natalie Nelissen, Marco K. Wittmann, Catherine J. Harmer,
and Matthew F. S. Rushworth
The Journal of Neuroscience, August 12, 2015 • 35(32):11233–11251 • 11233

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2014/11/04 渡邊

Dissociable effects of surprise and model update in parietal and anterior cingulate cortex
O'Reilly JX, Schüffelgen U, Cuell SF, Behrens TE, Mars RB, Rushworth MF.
Proc Natl Acad Sci U S A. 2013 Sep 17;110(38):E3660-9. doi: 10.1073/pnas.1305373110. Epub 2013 Aug 28.

Rushworthラボの眼球運動(サッケード課題)と瞳孔変化を用いた論文です。
いつも同じ場所で魚が釣れるなど、同環境における繰り返しの結果の観測は環境のモデルを作り出し、そこから逸脱する刺激は「驚き」を生み出し、そして時には「環境モデルの変化」として認識され、再学習が始まります。驚きと環境モデルのリセットは同時に起こることが多いですが、決して同一の現象ではありません。
本研究ではその２つの現象を独立に変動させるとことで、それぞれの要因が眼球運動野、瞳孔サイズ変化、そして脳活動の違いとしてとらえることができるというお話です。

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2014/07/01 高岸

Competitive and cooperative dynamics of large-scale brain functional networks supporting recollection
Fornito A1, Harrison BJ, Zalesky A, Simons JS.
Proc Natl Acad Sci U S A. 2012 Jul 31;109(31):12788-93. doi: 10.1073/pnas.1204185109. Epub 2012 Jul 17.

default mode networkとexternal attention systemの2つの大規模ネットワーク間の結合が、記憶の課題を行っているときにどう変化するか、という内容です。


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2014/06/17 渡邊

Fear from the Heart: Sensitivity to Fear Stimuli Depends on Individual Heartbeats
Sarah N. Garfinkel, Ludovico Minati, Marcus A. Gray, Anil K. Seth, Raymond J. Dolan, and Hugo D. Critchley
Journal of Neuroscience, May 7, 2014  34(19):6573-6582


脳と心臓の関係のお話をします。

ジェームズ=ランゲ説とキャノン=バード説のように、昔から身体と脳にはどのような関係があるか(どちらが先か)というのはメジャーな問いでした。現在では基本的にはキャノン=バード説のように「脳の変化⇒身体反応」という考えが主要かと思いますが、それでもひとたび脳から身体へ命令が届けば、実際は一方向ではなく、脳と身体は相互作用し始めます。その中には「身体反応⇒脳の変化」というジェームズ=ランゲ的な現象も起こっているわけです。

今回は心拍リズムが脳(特に扁桃体)に影響を与え、情動に関する知覚能力や主観的情動の強度を変えるというお話をさせていただきます。

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2014/06/10 春野

Separate amygdala subregions signal surprise and predictiveness during associative fear learning in humans
Boll S, Gamer M, Gluth S, Finsterbusch J, Büchel C.
Eur J Neurosci. 2013 Mar;37(5):758-67. doi: 10.1111/ejn.12094. Epub 2012 Dec 21.

Rescola-WagnerとPearce-Hallのハイブリッドモデルでヒトの恐怖条件付けのfMRデータを解析して扁桃体CMとBLAの差について議論する論文です。

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2014/05/27 池上

Corticostriatal Output Gating during Selection from Working Memory
Chatham, C. H., Frank, M., and Badre, D. (2014).
Neuron　81, 930-942, Feb 19.

この論文は、Working Memoryに保持された情報から、状況に応じた適切な情報を選択するための処理機構として提案されてきたoutput gatingが皮質線条体回路によって実現されていることを示したヒトｆMRI研究です。

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2014/05/27 寺田

Semiparametric detection of significant activation for brain fMRI
Zhang, C and Yu, T. (2008).
Annals of Statistics, Vol. 36, pp1693--1725.

１つのvoxelのfMRI時系列データの畳み込みモデルに関するsemiparametricな推定法とその漸近的性質（activationの検定を含む）をご紹介させて頂きます．

血行動態反応関数(HRF)に対してガンマ関数の線形結合やsplineを仮定し，それらの関数のパラメータを推定する方法が提案されていますが，既存の方法では統計的性質が議論されていないことに加え，特定の関数表現を用いているため，真のHRFが推定される保証はありません．
例えば，畳み込みモデルの誤差は，i.i.d.とは考えにくいため，通常の漸近論を適用して，パラメータの一致性（漸近的に真のパラメータを推定可能という性質）は得られません．さらに，ドリフト項にも特定の関数形の仮定や前処理で完全に消えていると仮定するため，ドリフト項の影響もバイアスとして推定量に影響を及ぼす可能性があります．

本論文では，HRFをsemiparametricに（semiparaですが関数の特定の形を要求しない），ドリフト項をnonparametricにモデル化し，ある程度弱い仮定の下で，HRFの一致推定とHRFに関する検定を構成しています．

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2014/01/24 榎本

The behavioral and neural mechanisms underlying the tracking of expertise.
Boorman ED, O'Doherty JP, Adolphs R, Rangel A.
Neuron. 2013 Dec 18;80(6):1558-71.

　確率的に増減する資産の変動を推定するエージェントの成績を当てる課題において、エージェントがヒトの場合とコンピュータアルゴリズムの場合（じっさいはどっちもアルゴリズム）で被検者の行動と脳活動がちがった、という話です。被検者の行動は（準最適な）ベイズ則によってよく記述できました。エージェントがヒトの場合は、被検者と同じ予測で正解したときにアルゴリズムよりも良く評価され、間違えたときも大目に見てもらえるのに対して、エージェントがアルゴリズムの場合は、被検者と違う予測をして不正解だったときに、ヒトよりもペナルティが大きい。そんでfMRIイメージングにおいて、右側のOFCとmPFCがこれらの行動パターンと似た活動を示した、という。あとはTPJとか線条体とかまあいろいろ。

　いぜん紹介した鈴木さんの論文や、ベーレンスの過去の仕事とも深く関係するものです。モデル比較や強化学習モデルでの試算なんかもいろいろやってるので興味のある向きはSIもよく読んでみてください。それでは都知事選、相手がヒトだからといって甘くみずに、よく考えて投票しましょう。

Assessing Others: Evaluating the Expertise of Humans and Computer Algorithms


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2013/12/13 田中

Neural traces of stress: cortisol related sustained enhancement of amygdala-hippocampal functional connectivity
Vaisvaser S, Lin T, Admon R, Podlipsky I, Greenman Y, Stern N, Fruchter E, Wald I, Pine DS, Tarrasch R, Bar-Haim Y, Hendler T.
Front Hum Neurosci. 2013 Jul 5;7:313. doi: 10.3389/fnhum.2013.00313. eCollection 2013.

今流行の resting stateの論文で、扁桃体と海馬のコネクションがストレス直後に強くなり、それが2時間経っても元のレベルに戻らないグループが存在するという事、そして元に戻らないグループは、ストレスをかけてもコルチゾル濃度が上昇しないグループだったという事を示しています。

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2013/11/22 春野

Stimulus-specific enhancement of fear extinction during slow-wave sleep
Hauner KK, Howard JD, Zelano C, Gottfried JA.
Nat Neurosci. 2013 Nov;16(11):1553-5. doi: 10.1038/nn.3527. Epub 2013 Sep 22.
Department of Neurology, Feinberg School of Medicine, Northwestern University, Chicago, Illinois, USA.

contextual fear conditioningで与えたcontextを睡眠中に与えるとcontext-specificにfear extinctionを増強するというNature Neuroscienceの論文についてお話します。


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2013/11/22 池上

Neural representations of events arise from temporal community structure
Schapiro AC, Rogers TT, Cordova NI, Turk-Browne NB, Botvinick MM.
Nat Neurosci. 2013 Apr;16(4):486-92. doi: 10.1038/nn.3331. Epub 2013 Feb 17.
Department of Psychology, Princeton University, Princeton, New Jersey, USA. schapiro@princeton.edu

event parsingに関する論文を紹介します。
これまでは、prediction errorやsurpriseをもとにevent parsingを行なっていると考えられてきましたが、この研究ではeventの構成要素が共有する要素間の時間的関係性がevent parsingのkeyになると主張しています。


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2013/09/13 高見

Seeing is believing: Neural mechanisms of action-perception are biased by team membership.
Molenberghs P, Halász V, Mattingley JB, Vanman EJ, Cunnington R.
Hum Brain Mapp. 2013 Sep;34(9):2055-68.

集団的な一体化はときにバイアスのかかった世界の見方を引き起こします。論文紹介をとおして、このようなin-group biasについての神経科学からのアプローチついて考えてみたいと思います。

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おまけです
イヤなイヤなイヤな奴 - ウィキペディア - Wikipedia

2013/08/07 春野

Multi-task connectivity reveals flexible hubs for adaptive task control.
Cole MW, Reynolds JR, Power JD, Repovs G, Anticevic A, Braver TS.
Nat Neurosci. 2013 Sep;16(9):1348-55.

Introduction

• Decades of neuroimaging studies suggested that a core set of brain regions is centrally involved in implementing a wide variety of distinct task demands, including lateral prefrontal cortex (LPFC), posterior parietal cortex (PPC), anterior insula and medial prefrontal cortex.
• Here, authors focus on the fronto-parietal network (FPN). A fundamental mystery is that the FPN is most active during novel and non-routine tasks that the system could not have been shaped by practice.
• They examined the hypothesis that FPN is composed of “flexible hubs”: brain regions that flexibly and rapidly shift their brain-wide functional connectivity by combining functional connectivity, graph theory and machine learning.

What will be done in this paper?

• They show FPN involves greater variable connectivity across networks and across tasks than other networks.
• These connectivity changes maps systematically to the currently implemented task components.
• They examined compositional coding by first testing whether connectivity patterns encoded the similarity relationships between tasks, and then testing whether these distributed connectivity patterns can be used to reliably decode which task was being performed.

Discussion

• The FPN had the highest GVC, an index of global variable connectivity, of all the major brain networks. This pattern was robust (i.e., individual FPN region, connectivity measures and the participation coefficient).
• Brain-wide FPN functional connectivity patterns across 64 task states encoded the similarity relationships between tasks.
• A limitation is the inclusion of only the major brain networks, and subcortical networks were not included.

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2013/07/19 鮫島

The Neural Representation of Unexpected Uncertainty during Value-Based Decision Making.
Payzan-Lenestour E, Dunne S, Bossaerts P, O'Doherty JP.
Neuron. 2013 Jul 10;79(1):191-201.

明日のセミナーは、unexpected uncertainty, estimation uncertainty, riskを分離しLocus Coeruleusの活動とunexpected uncertaintyとの相関を見いだした下記の論文を読みます。RL(model free)とBaysian model のvalue updatingの違いと解析について考えてみたいと思います。

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2013/07/12 渡邊

こんばんは。夜分遅く失礼します。渡邊です。

明日の発表では「学習性無力感」とその脳内メカニズムについていくつかの研究を紹介しながら、これまで明らかになっている点、未だ明らかになっていない点についてお話したいと思います。
というのも、自分が現在計画している実験系において罰(電気ショック)を使った課題を考えているのですが、そのような学習過程では、学習性無力感に陥ってしまう可能性もあり、それは自分が見たい現象と切り分けられるかディスカッションさせていただきたいと思っています。

添付は今回の話の元にしたReview

Helplessness: a systematic translational review of theory and evidence for its relevance to understanding and treating depression.
Pryce CR, Azzinnari D, Spinelli S, Seifritz E, Tegethoff M, Meinlschmidt G.
Pharmacol Ther. 2011 Dec;132(3):242-67.

それと学習性無力感について特に重要な論文

Medial prefrontal cortex determines how stressor controllability affects behavior and dorsal raphe nucleus.
Amat J, Baratta MV, Paul E, Bland ST, Watkins LR, Maier SF.
Nat Neurosci. 2005 Mar;8(3):365-71.

です。
よろしくお願いします。

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2013/06/14 深代

Dissociable medial prefrontal contributions to judgments of similar and dissimilar others.
Mitchell JP, Macrae CN, Banaji MR.
Neuron. 2006 May 18;50(4):655-63.

—基本的には、他者を推測するときよりも自分に関して評価するときのほうがreaction timeがはやい。
—平均的にliberalな人のほうがはやい。
—また、平均的にself with liberalに対してより強くassociateする人が多い。
—→けれども、なかにはself-with-conservativeに強く反応する人もいた。

—Similarity と　dissimilarityに関しては述べられているが、そのおのおのに対して、positiveな感情をもっているのかどうかまではわからない。
—
—共感や、利他性に関しては、similarityだけではなく、定義づけや他の要素がどうなるか、なども考えなければならないのではないか。

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2013/06/4 春野

Computational phenotyping of two-person interactions reveals differential neural response to depth-of-thought.
Xiang T, Ray D, Lohrenz T, Dayan P, Montague PR.
PLoS Comput Biol. 2012;8(12):e1002841.

Level0の被験者はstriatumに1st order errorの活動を示した。ナイーブな被験者が行動の変化にこのタイプの情報を使うことを示唆

Level2の被験者のstriatumは 2nd order errorの活動を示した。　高度なプレイヤーは相手の行動の直接的影響を割引き、相手の信念と行動をシミュレートし、制御することを重視する。

この研究は社会的意思決定の論理的側面をモデル化した。しかし、例えば(Delgado et al. 2005)は、trusteeの道徳的記述(good, bad)がinvestorの行動と、decision, feedback時の線条体活動を(neutralの場合と比べ)変化させることを報告している。

このような情動と論理的側面を計算モデルで統合する必要

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2013/05/23 高見

研究は「いじめの脳科学」をテーマにしたいと考えています。
そこで今回のセミナーでは以下の論文を紹介します。

The interactive effect of social pain and executive functioning on aggression: an fMRI experiment.
Chester DS, Eisenberger NI, Pond RS Jr, Richman SB, Bushman BJ, Nathan C.
Soc Cogn Affect Neurosci. 2013 Apr 17

社会的排他をされるとdACC（背側前帯状皮質）が賦活化されることは報告されていましたが、本研究では社会的排他と攻撃性との関係を心理学的課題とfMRIを使って神経科学的に初めて示したと著者たちは主張しています。

今まで分子生物学的なことをやっていて、
まだこの分野について不慣れな部分が多いですが、
どうぞよろしくお願いいたします。

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2013/04/19 春野

A distinct role of the temporal-parietal junction in predicting socially guided decisions.

Carter RM, Bowling DL, Reeck C, Huettel SA.

Science. 2012 Jul 6;337(6090):109-11.

• TPJの予測性はヒト相手に選択的という意味で社会認知のネットワークにおいて特別 
• TPJは他のエージェントが持つ行動的な適切性に感度を持つ 
• TPJ のtDCS刺激で他者への感度を上げられる?

2013/03/26 渡邊言也

Neural pattern similarity predicts long-term fear memory.

Visser RM, Scholte HS, Beemsterboer T, Kindt M.

Nat Neurosci. 2013 Feb 24.

ヒトの恐怖学習後の長期記憶(平均22日)の保持レベルの個人差を、学習中の脳活動から予測しようした試みです。そのためにMVPAの一種であるRepresentational similarity analysisを用いて解析しています。結果としては、特にvmPFC, Amygdala, HippocampusのBOLD信号から、長期恐怖記憶の保持の有無を予測できる可能性が示されています。