2013/09/20 野々村

明日のセミナーは，添付した論文を紹介したいと思います．
SNc背外側領域のdopamine neuronがcognitice signalを，腹内則領域が
motivational signalを表象していることを発見した論文です．

Distinct representations of cognitive and motivational signals in midbrain dopamine neurons.
Matsumoto M, Takada M.
Neuron. 2013 Sep 4;79(5):1011-24.

Highlights

• Dopamine neurons represent cognitive and motivational signals
• Activity of dorsolateral dopamine neurons reflects working memory demand
• Ventromedial dopamine neurons encode conventional reward prediction signals
• These data are in favor of the functional segregation of dopamine neurons

また，これらの領域と他の領域（皮質と線条体）との解剖学的結合を踏まえた上で，cognitive signalとmotivational signalがどのように情報処理されているかを議論したいと思っています．

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2013/09/20 深代

An experimental study of the coloring problem on human subject networks.
Kearns M, Suri S, Montfort N.
Science. 2006 Aug 11;313(5788):824-7.

明日のセミナーは、添付した論文を紹介したいと思います。
脳の論文ではないのですが、人間を用いた色分け問題（となりの人と色がかぶらないように、色をぬっていく）において、ネットワーク構造がどのように機能し、また、ヒューリスティクスがどのような影響を与えるのか、についてお話したいと思います。

Abstract

Theoretical work suggests that structural properties of naturally occurring networks are important in shaping behavior and dynamics. However, the relationships between structure and behavior are difficult to establish through empirical studies, because the networks in such studies are typically fixed. We studied networks of human subjects attempting to solve the graph or network coloring problem, which models settings in which it is desirable to distinguish one's behavior from that of one's network neighbors. Networks generated by preferential attachment made solving the coloring problem more difficult than did networks based on cyclical structures, and “small worlds” networks were easier still. We also showed that providing more information can have opposite effects on performance, depending on network structure.

My Discussion

• Discussionにあったとおり、今回の論文では、ネットワークが事前に与えられ、その際のパフォーマンスがはかられている。
• みんながみんな、signalingを発して、自分の色を変えずらい人（頑固な？）人でもだめだし、みんながみんなsignalingはあまりださないが、色をすぐに変える人でも、この問題はすぐに解けないのではないかと思う。
• この問題に対する戦略とpersonalityとの相関がみられ、また、どういった組み合わせがいいのか（どういう組み合わせだとどういうネットワークになるのか）がわかれば面白いなあ・・・と思う。

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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 山中

Canceling actions involves a race between basal ganglia pathways
Schmidt R, Leventhal DK, Mallet N, Chen F, Berke JD.
Nat Neurosci. 2013 Aug;16(8):1118-24. doi: 10.1038/nn.3456. Epub 2013 Jul 14.

Stop-Signal taskにおける行動のキャンセルプロセスが
大脳基底核の回路の中でどのように実現されているかというところに焦点を当てている論文です。


大脳基底核のあらゆるところにマルチ電極を刺して同時記録。
(1) SNrニューロンは線条体からの運動関連の抑制入力と視床下核(STN)からのSalient Cue(Stop signal)に対する興奮性入力を受ける
(2) これらの抑制性・興奮性入力の相対的な入力タイミングが行動をストップできるかどうかを決める(行動のゲーティング)
(3) SNrへの抑制性・興奮性入力を単純に加算するだけではこのゲーティングは起こらない
（Shunting inhibitionのようなことが起きている？）
(4) このような入力を受けるSNrの細胞はdorsolateralの部分(上丘の中間層に投射する領域)に位置している

STNのStop signalに対する超短潜時(15ms)の入力がどこから入ってくるのか、気になります。著者らはSubcorical、特にThalamus・PPNからの投射を考えているようです。
あとGP(サルだとGPe)があんまり関与していない結果でしたが、彼らはある刺激に従って行動をストップすることと行動をしないこと(NOGO)は別の回路だと考えていて(Berke, JDのHP)、indirect pathwayは行動をしないことに関与しているのではないかというようなことが書いてありました。

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参考：行動のストップに関するAronのレビュー
From reactive to proactive and selective control: developing a richer model for stopping inappropriate responses.
Aron AR
Biol Psychiatry. 2011 Jun 15;69(12):e55-68. doi: 10.1016/j.biopsych.2010.07.024. Epub 2010 Oct 8.

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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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2013/08/02 池上

① 離散運動（例：手を伸ばす、ボールを蹴る）と周期運動（例：歩行、拍手）の間の学習効果の転移
② 運動の視覚フィードバックの与え方が周期運動の学習に与える影響
③ 他者の運動観察が自分の運動に与える影響

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2013/08/02 杉本

CiNetの杉本です。

明日の発表で用いる資料を添付します。このセミナーでの発表は初めてですので、自己紹介を兼ねて自分の研究を軽く紹介しようと思います。

私の興味(夢)は、自律的に動く人型ロボットの開発です。とは言っても現段階では運動機能の研究が主で、皆さんが研究されているような高次認知機能にはまだ到達できていません。SF映画に出てくるようなロボットを造るためには何が足りないのか、運動機能から一つ上の階層に上がるためのアドバイスを頂ければと思います。

よろしくお願いします。

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