水谷 治央

ヒトから得られるウェアラブルデバイス等を用いた非侵襲的に計測可能な生体情報に着目し、生活リズムから心身の健康状態を定量化する手法の開発に取り組んでいます。特に概日性のある睡眠覚醒リズムに着目しており、そのリズムに関わる生体指標を脳の健康と結び付けられないかと考えています。最も身近な自然環境である概日運動と生体リズムとの同期性が健康に影響を与える可能性を明らかにすることで、脳に活力を与えることができる方法論を導き出すことを目指しています。

これまでは、X線顕微鏡CT法を用いて、実験的にコネクトームデータを解読すると同時に、深層学習技術等を駆使して電子顕微鏡を使用した神経ネットワークの再構築手法にも携わりました。画像取得スピートが大幅に向上してきたため、大脳皮質カラム構造を高精度で再現できる日も近いと考えています。

脳のシステムが神経ネットワークから生み出されるとするならば、そのネットワークの構造を理解することが、脳の機能を理解することにつながると考えられます。神経細胞は、シナプスと呼ばれる小さい構造を介して結合していますが、ネットワークとしての拡がりは大規模であるため、高解像度でかつ広範囲に及ぶ脳内の3次元観察が可能にならない限り、その構造の全容を明らかにすることはできません。そこで、メゾスコピックレベルで、神経の結節点におけるシナプス強度や情報伝達の方向性を明示し、情報処理システムの素子として機能を明確にしたいと思っています。