BMI研究から学ぶ神経情報処理の８つの原則！？

Nicolelisが過去10年間のブレーンマシーンインターフェース（BMI）研究から学んだ神経集団による情報処理の原則をまとめている。

その原則として以下の８つを挙げている（＊日本語訳は私が勝手に考えたものです）：
１．分散表現則（distributed coding）・・・一つの情報があちこち分散的に表現されていること。

２．単一細胞不十分則（single-neuron insufficiency）・・・1個のニューロンの活動は不安定過ぎて一つの処理をするには不十分なこと。

３．マルチタスク則（multitasking）・・・1個のニューロンで複数パラメータを同時に表現していること。

４．集団効果則（mass effect principle）・・・ある程度の数がないとそれなりの効果は期待できない一方、その閾値を超えると数が増える効果は低減すること。

５．変性則（degeneracy principle）・・・同じ情報処理をできる集団はいろんなところにいること。冗長な情報表現と等価。

６．可塑性則（plasticity）・・・神経集団の活動が可塑的に変化すること。

７．活動保存則（conservation of firing）・・・活動が可塑的に変化しても、集団全体の活動は一定に保たれる傾向があること。

８．文脈依存性則（context principle）・・・動物の置かれた環境・文脈によって神経活動が変化すること。

各トピックについて、主に自身たちの研究を例に挙げながらまとめている。一部、現在進行中の未発表プロジェクトの話も出ていたりと面白い。

---
ボヤキ

非常に冗長な原則たちな気がした。。。
（「冗長さ」を強調する原則が多いから？？）

BMIのような大げさなことをやって学べたのはこれか？と批判されると、返答に困るのではないか、という気もする。。。

「シリコンプローブ派」や他の「マルチ派」はこの総説を読むと怒る、たぶん。。。

それはともかく、
個人的な意見として、BMIはともかく、神経集団の活動を同時計測して脳を知ろうとする場合、少なくとも回路のことをしっかり考えないと何十年続けても、技術的な進展はあっても、またセクシーな論文を発表できても、「原則」についての進歩はないのでは？という気がする。

Nicolelisたちの研究のフォローアップとしては良い総説だけれども、情報処理のことを考えていく上では・・・という総説だった。（たぶん、たくさんやっきた自身の研究を総説としてまとめるための策として、８つの原則を打ち立ててやれ、といわゆる「スピン」を考えたのだろう。。。そのスピンがうまく機能したかどうか。。。）

ちと辛口。
Nicolelisは非常にリスペクトしてますが。。。

---
参考情報

Nature Reviews Neuroscience 10, 530-540 (July 2009) | doi:10.1038/nrn2653
Principles of neural ensemble physiology underlying the operation of brain–machine interfaces
Miguel A. L. Nicolelis & Mikhail A. Lebede
今回扱った総説。
plasticityのところはしっかりフォローしてなかったので面白かったです。

＜関連書籍＞
ブレイン‐マシン・インタフェース最前線―脳と機械をむすぶ革新技術
日本語で読める最前線の日本人研究者たちがまとめたBMIの教科書。全部読みましたが、BMI研究の過去と現状を学ぶのに最適で非常に読みやすい一冊です。Nicolelisが如何にしてBMI研究の第一人者になったか、その具体的な研究も紹介されています。

関係ないといえばないですが、ついでに、、
Deep Brain Stimulation – A New Treatment Shows Promise in the Most Difficult Cases
2ヶ月ほど前に読んだ本で、深部脳刺激（DBS）の歴史と現状が非常にわかりやすくまとめられていて、英語でも一気に読めました。超お薦めです。ちなみにどういう内容かというと、パーキンソン病の治療として応用された歴史から、意識障害も含めた他の病気への応用の現状が非常に簡潔にまとめられてます。

Print this post