学習や意思決定の脳内メカニズムに興味があります。齧歯類を使い、線条体のストリオソーム・マトリックスニューロンを対象に細胞種特異的な神経活動計測に取り組んでいます。
【研究内容】
人間や動物は不慣れな環境で探索を行う中で、良い結果や悪い結果につながる状況や行動を学習し、新しい行動を学びます。例えば、熱い鍋と知らずにそれを触ってしまったとしたら、二度とそうした行動をしないと学習します。好ましい結果であれ、好ましくない結果であれ、試行錯誤によって学ぶことは「強化学習」として知られています。脳の深部にある大脳基底核は、生物の強化学習において重要な役割を果たしています。大脳基底核の大部分を占める線条体は、「ストリオソーム」と「マトリックス」と呼ばれる2種類の区画が合わさって構成されています。私はこれらの区画が強化学習に果たす役割を、ファイバーフォトメトリー、電気生理学、光遺伝学等を駆使して調べています。
【実験設備】
ファイバーフォトメトリー装置、32ch電気生理実験装置、頭部固定式行動実験装置など
News
・bioRxivにプレプリントを公開しました (Working memory-based and -free reward prediction in a dual dopamine system in the basal ganglia).(03/07/2023).
・bioRxivにプレプリントを公開しました (Neuronal representation of a working memory-based decision strategy in the motor and prefrontal cortico-basal ganglia loops). (09/07/2022).
・新しい論文が出版されました (An engineered channelrhodopsin optimized for axon terminal activation and circuit mapping. Communications Biology, 2021 Apr 12;4(1):461. doi: 10.1038/s42003-021-01977-7). (04/12/2021)
・新しい論文が出版されました (Effects of methyl methacrylate on the excitability of the area postrema neurons in rats. Journal of Oral Biosciences, 2020 Dec;62(4):306-309. doi: 10.1016/j.job.2020.09.003. ). (12/01/2020)
・研究成果が 2018 年にMendeleyに最も多くセーブされたSfN論文ベスト 10 に選ばれました (Reward-predictive neural activities in striatal striosome compartments. eNeuro, DOI: 10.1523/ENEURO.0367-17.2018.). (07/01/2019)
研究紹介ムービー
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