最近知った技術たち

こんな技術・ツールがあったら良いなぁ、というウィッシュリストを、誰もが持っているかもしれない。

単調な実験を、不満をいわず、ひたむきに、しかも正確にやってくれるロボット
論文や研究費申請書を、セクシーに仕上げてくれるAI
とか。。。
（実現すると、科学者の失業者はさらに増えるか。。。）


それはともかく、
これまでできなかった研究ができるかも？という意味で、最近知ったすごい（かもしれない）技術を中心に、４つネタを。

１．ラマン顕微鏡
最近の論文を見て、ラマン顕微鏡なるものを知った。何となくすごそうな気がした。何がすごいかというと、蛍光顕微鏡と違って、複数の分子を同時に調べられそう。

基本をちょっと調べてみた。踏み込んだことはわかっていないし、たぶん誤解している部分もありそう。

情報源としては、英語版wikipediaのRaman spectroscopyやRaman scatteringが基本を知るのに役立ちそう。

光を分子にあてると光が散乱する。その時、もとの光と異なる波長の光も散乱するらしい。ラマンさんが見つけたからラマン散乱というらしい。

光が当たって分子が振動したり、回転したり、電気的なエネルギーが変化するのに伴って、光の波長が変わるらしい。レーザーで光をあてて、散乱してくる光の波長成分をスキャンすれば、どんな分子がどこにいるか知れるとか。

自分の理解では、それがラマン顕微鏡の基本原理。

ラマン顕微鏡では、跳ね返ってきた光の波長のスペクトラムを一気に知れるらしく、複数の分子を同時に可視化できるポテンシャルがあるらしい。もちろん、散乱時に波長を変える光の強さは非常にショボイらしく、検出の感度が当面の課題だったらしい。

が、SERSなるラマン顕微鏡の一種が、一つのブレークスルーになったようだ。
表面プラズモンなるものを応用するらしい。完全に化学や物理だな。。。もはやついていけず。。。

ようは、SERSだと感度が大幅に上がるらしい。おかげで、生物学・医学への応用に道が開けたらしい。

今回見た論文では、そのラマン顕微鏡を使って、マウスの生体から非侵襲的に分子（Nanoplex Biotagsとカーボンナノチューブ）の可視化に成功している。

論文の図を見ると空間解像度はまだ高くはなさそうだけど、レーザーを使うのだろうから、このあたりはどんどん上がりそう。例えば、MRIで分子イメージングするよりも小規模な装置でできそうだし（ホントか？）、少なくとも基礎研究という意味ではなかなか良い気もする。

神経科学にもきっと応用されるか。
将来、複数の分子局在や動きをリアルタイムで見れるのか？
レインボーカラーでたくさんの分子がゴチャゴチャ動き回るのが見れたら、科学的にどうこう以前に、とりあえず楽しそう。シナプスを刺激して、たくさんの分子たちがどう動き回るかワンショットで見たり。。。ボスの仮説を直接検証したり。。。

例えば、ニューロンのpotassiumチャネルかsodiumチャネルにナノ分子か何かでタグ付し、チャネルの開閉にあわせた振動を可視化してニューロンの活動を高時空間解像度で可視化したりできないだろうか？
勝手に夢を膨らませてみた。

文献
Proc Natl Acad Sci U S A. 2008 Apr 15;105(15):5844-9. Epub 2008 Mar 31.
Noninvasive molecular imaging of small living subjects using Raman spectroscopy.
Keren S, Zavaleta C, Cheng Z, de la Zerda A, Gheysens O, Gambhir SS.


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２．バクテリアで遺伝子治療
これは新しいわけではないらしいが、新しく知ったこと。

最近の総説に紹介されていた文献で知った。

遺伝子を導入するのにウィルスはよく使われる。
例えばハエやマウスなら、ノックイン、トランスジェニックとしてゲノムに直接DNAを入れれば良いけど、霊長類、特に人の病気の治療目的で遺伝子を導入したい場合、そうはいかない。

だから、ウィルスなどのDNAの運び屋を使う。
バクテリアもその運び屋に使われているらしいことを知った。

今はがん治療のための臨床試験が行われているらしい。

神経科学でも遺伝子導入は非常に大事。
バクテリアなら、ウィルスより長い遺伝子を持たせることができそうだから、例えば細胞種特異的に遺伝子導入をしたい場合、近い将来良い候補の一つになるのだろうか？
このあたりは全然知らないけど、万が一のための備忘録として。。。

文献
J Pathol. 2006 Jan;208(2):290-8.
Bacterial gene therapy strategies.
Vassaux G, Nitcheu J, Jezzard S, Lemoine NR.

Trends Biotechnol. 2008 May;26(5):267-275. Epub 2008 Mar 20.
Membrane-active peptides for non-viral gene therapy: making the safest easier.
Ferrer-Miralles N, Vázquez E, Villaverde A.

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３．光でタンパク質の編集
光合成関連のタンパク質を利用して、二つのタンパク質を光でつなげる技術、とでも言ったら良いか？
そんな方法を開発して、酵母で試した論文が報告されていた。論文の最後に、哺乳類の細胞でお試し中、と書かれている。

これも神経科学に応用できそうか？
アイデアしだいでいろんなことができそう。

文献
Nat Methods. 2008 Apr;5(4):303-5. Epub 2008 Feb 13.
Activation of protein splicing with light in yeast.
Tyszkiewicz AB, Muir TW.

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４．約十年前の予言
最後に最近読んだクリックの論文。意識に関する論文ではない。

この論文では、分子生物学でどんな「ツール」を用意すればハッピーか、クリックのウィッシュ・リストを紹介している。今読んでもすごいと思うから、ホントにすごい人だったんだ、というのがわかる。（むしろ今読むからすごいと思うのかもしれない）

おそらく５年、１０年後でもウィッシュ・リストのままかもしれないこともありそう。

クリックは視覚を中心に意識の問題に取り組んできたからか、サルを対象に研究している人向けに書いている節もある。例えば、分子生物学という文脈ではないが、マカクでグローバルレベルのコネクトームをやれ、と言ってたりもする。また、「この領野にはこんな反応をするニューロンがｘ％いました」、という研究はサイエンスではない、とか毒も吐いていたりする。。。（ついでに心理学者に対しても毒を。。。）

とにかく、これを読むと、如何に楽観的に深く考えるか（ついでに毒を吐くか？）、が重要なんだな、というのが伝わる。

もし今も生きていたら、どんなウィッシュリストなんだろう。。。

文献
Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 1999 Dec 29;354(1392):2021-5.
The impact of molecular biology on neuroscience.
Crick F.

大小の意思決定

意思決定　強化月間中。
ブレーンストーミングとして、脳と距離を置いてみた。

小さな意思決定：細胞の運命決定
アインシュタインが

I, at any rate, am convinced than He does not play dice.

と言って、量子力学支持者と論争を繰り広げたのは有名。

生命科学という意味でも、アインシュタインの「神はサイコロを振らない」という洞察は、正確ではなかったようだ。最近サイエンスに、細胞の運命決定の確率的な側面に関してまとめた総説が掲載されいた。すばらしく面白い。

バクテリアから哺乳類の網膜まで、サイコロを振るような不確実な確率的な過程が、細胞の運命決定にどう貢献するか、現時点での理解がまとめられている。

ポイントだと思ったのは、ノイズとその増幅。
「ノイズ」が、細胞の意思決定を左右するけど、それだけでは不十分で、そのノイズを「信号」にする増幅機構が本質か。

この総説で紹介されていた具体例は、バクテリアのベット・ヘッジング的戦略、嗅覚系や視覚系の感覚受容細胞レベルでのエコノミカルな戦略としての確率的遺伝子発現、線虫やハエの発生中の細胞間側方抑制による細胞運命決定、が取上げられていた。

この総説、次のように締めくくられていた。

in conrast to Einstein’s view of the universe, she also knows how to leave cerain decisions to a roll of the dice when it is to her advantage.

規律に厳格な神、気まぐれな女神。

文献
Science. 2008 Apr 4;320(5872):65-8.
Stochasticity and cell fate.
Losick R, Desplan C.

最近のニューヨークタイムズの記事もきっとこの総説にインスパイアされてる気がする。


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大きな意思決定：動物集団のコンセンサス

次は、動物のグループとしての意思決定。
Couzinの研究は、以前も少しだけ取上げたけど、やはり面白い。

個体同士が相互作用する時、どういうルールで自分の動く方向を決めるか、ごくごくシンプルなルールだけを仮定する。そして、動物がグループとしてどのように意思決定するか、シミュレーションで調べている。

各動物の動きの決め方に関するシンプルなルールだけで、情報（行き先を知っている個体の進行方向の情報）が伝播していき、自己組織的に集団の行動が決まる。

ごく少数の個体（リーダー、ボス）が行くべき方向を知っているだけで良く、残りの大多数は、近視眼的に、他者と衝突しないように協調していくだけで良い。

もしリーダー同士の競合がある場合、リーダーの好みの方向にフィードバックをかける仕組みをいれると、妥協的な意思決定ではなく、どちらかのリーダーの方向にコンセンサスが得られるようになる。

「リーダーの好みの方向にフィードバックをかける仕組み」
これはまさに、ノイズとその増幅。

細胞レベル、動物個体レベルでアナロジーが成り立つなら、その中間のレベルもアナロジーを当てはめて良い気がする（もちろん、さらに上？のヒトのグループ行動についても）。

地に足はついていないけど、真剣に考えて良い気もする。

文献
Nature. 2005 Feb 3;433(7025):513-6.
Effective leadership and decision-making in animal groups on the move.
Couzin ID, Krause J, Franks NR, Levin SA.

Trends Ecol Evol. 2005 Aug;20(8):449-56. Epub 2005 Jun 2.
Consensus decision making in animals.
Conradt L, Roper TJ.
エコロジーの総説だけど、動物集団の意思決定、特に二つ以上の選択肢がある状態（conflict of interest）からどちらかにコンセンサスを得るような集団行動について、包括的にまとめられている。上のCouzinの研究は、そのコンセンサス意思決定に自己組織的な要素があることをモデルで示した研究、という位置づけになるか。

tax return

タックスが返ってきた。
たくさん。。。

今年の申請フォームは３月中旬頃に送ったから、１ヶ月強でリターンということになる。

締め切り間近に申請すると、もっと時間がかかるのか？
早めにやると、もっと早く返ってくるのか？

ちなみに、州税に関しては電子的にやった。
だからか、すぐに戻ってきた。

連邦税については、娘（日本国産）がSSNを持っていないため、ITINなる番号も申請する必要があって、書類による申請をした。

フォームは1040Nowなるところで作成して（もちろんフリー）、そこで作ってくれたファイルをプリントアウトして送付。

そして今週チェックが送られてきた。

額を見て驚いた。
州税と連邦税をあわせると、ボーナス相当額が戻ってきた。

２期連続赤字でrecessionへ突入した我が家計への良いカンフル剤となった。

実は、タックスリターンをフォーム1040でしっかりやるのは今回が初めてだった。
申請したモン勝ちだな、というのがよくわかった。
やはりアメリカはテキトーな国である。

もちろん虚偽の申告はしてないと思うが、
これも申告して良いんか？
と、わからんことはとりあえず申請してみると良いようだ（こんなこと書いて良いのか知らんが）。

この上、景気対策のお金も戻ってくるのだろうから、一時的にややバブリーな家計になる。


ドーパミン細胞が激しく活動した。。。

タックスを払うと報酬系（腹側線状体）が活動するという話もある。
が、タックスがリターンされた時の方が、報酬系はもっと活動するな。

では、リターンを期待した「下心付きタックスペイ」はどうか？

賢いネズミたち

（注意：当初、２つ目に紹介していた論文は、思いっきり勘違いしていましたので、削除しました。すみません。。。JHクン、指摘サンクスです！）

最近、ネズミ（げっ歯類）の知性に関する研究がいくつか目に付いたので、２つまとめる。

道具を使うデグー
まずは、RIKENの岡ノ谷先生と入來先生たちのお仕事。

この研究では、デグー（Degus）をトレーニングしたら、手の届かないところにある餌を、「熊の手」を使ってとれるようになった。しかも、熊の手のサイズ・色・形が少々変わっても、同じように使いこなせる柔軟性を示すこともわかった。つまり、デグーは、手の届かない餌を「道具」を使って取れる能力を学習によって示したことになる。

このような道具使いの能力は、複数の認知能力が組み合わさった結果として発揮されるものであって、高度な知性から生じる特別な能力ではない、という可能性が考えられるようだ。

この研究は、アメリカのメディアでも紹介されたし、全く別のメンツで食事している時にも話題になった。一つは外人（正確には欧米人）。もう一つは日本人同士。アメリカでもすでにインパクトのある研究のようだ。

ちなみに、この論文の導入部分やwikipediaにもあるように、デグーは社会性が発達しているらしい。霊長類でもそうだが、ハイエナでも社会性が発達している種ほど前頭葉が大きい（新聞記事、論文）、という話がある。もしそうだとすると、このデグーの前頭葉は、他のげっ歯類に比べ発達しているのか興味があるところ。確かに、web上の写真を見ると、体の割に頭でっかちで、顔が前の方に長い気がするのは気のせいか。。。

文献
PLoS ONE. 2008 Mar 26;3(3):e1860.
Tool-use training in a species of rodent: the emergence of an optimal motor strategy and functional understanding.
Okanoya K, Tokimoto N, Kumazawa N, Hihara S, Iriki A.


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ラットの「エピソード記憶」再訪

今度は逆に、ラットの限界を突きつけたといえそうな研究を手短に。

エピソード記憶は、どんな出来事（what）が、どこ(Where)で・いつ(When)起こったかに関する記憶。さらには、それを想起する時にありありとしたフィーリング（専門的にはautonoetic consciousnessとも言うようだ）が伴う記憶とする説がある。

ラットも「エピソード記憶のような記憶（episodic-like memory）」をもっているのではないか？という論争がある。

しかし、最近サイエンスに報告された研究によると、ラットのそれは、ヒトのエピソード記憶とは質的に違うようだ。

ラットはメンタルトラベルをするというより、出来事がどれくらい前に起こったかを何らかの形で維持する形で記憶をもっていて、ヒトのエピソード記憶とは質的に違いそうだ、という結論のようだ。

ラットを含め動物のエピソード記憶というのは、意識的な体験の問題に踏み込まないといけないだろうから、実験方法論的にいろんな壁がありそう。ひょっとしたら、今後もこの議論は続くのかも。ラットに喋ってもらう方法を考え出さない限り。。。

文献
Science. 2008 Apr 4;320(5872):113-5.
Episodic-like memory in rats: is it based on when or how long ago?
Roberts WA, Feeney MC, Macpherson K, Petter M, McMillan N, Musolino E.

エピソード記憶に関してはpooneilさんのepisodic memoryのカテゴリーが非常に詳しくて勉強になります。
エピソード記憶の定義については、同じくpooneilさんのこちらのエントリーも参考になります。
（bloggerはTBをサポートしてなくて、勝手にリンクしてすみません。> pooneilさん）


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最後に、最近の研究というわけではないが、過去立てた関連エントリーもついでに。

ラットの知性について紹介した新聞記事の紹介
ラットのメタ認知を調べた論文の紹介

GoldとShadlenの総説を読んで

先日のスプリングカンファレンスもあって、今月は勝手に「意思決定　強化月間」実施中。関連文献を読んでは勉強中である。

今週はGoldとShadlenの総説を読んだ。えらく勉強になった。
今回は、そこから学んだことを中心に書いてみる。

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意思決定の定義

その総説で彼らはまず、”decision”を次のように定義して議論の範囲を決めている。

A decision is a deliberative process that results in the commitment to a categorical proposition.

熟慮のプロセスであり、その結果として一つのことにコミットする過程。

いきなり意味不明ではあるが、文章を噛み砕くと次の通りか：
deliberative processは、以下のcategorical propositionとあわせて考えると次のようなニュアンスだと思われる。白黒カテゴリーに分かれそうなことを、白か？黒か？あれこれ考える「熟慮の過程」。文字通り「熟慮」しなくても良いとは思うが、ニュアンスとして「直感」「反射的」とは違う「熟慮」という日本語がふさわしい気がする。

a categorical propositionは、２つ以上のオプションがある状況を考えて、そのうち一つのオプション、と考えれば良い。

commitmentは、文字通りといえば文字通りか。複数のオプションのうち、一つのオプションを選ぶ、そうすると決める、というニュアンスで良いと思う。

ということで、
意思決定は、二つ以上のオプションから一つのオプションを選ぶと決める、熟慮のプロセス
という定義で、それほど彼らの定義と間違っていない気がする。

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総説の概要と意思決定のモデル

そのような定義をもとに、この総説では、意思決定を「統計推定的な過程」ととらえ、各統計的なパラメーターを脳のどこのニューロンが計算していそうか、過去のサルの神経生理実験を中心に非常にわかりやすくまとめられている。

では、「統計推定的な過程」とはどういうことか？

総説中の図１に詳しい。そこでは、脳が環境と相互作用しながら、どのようなプロセスで意思決定していくか、フローチャートとしてまとめられている。

その中で、少なくとも３つのパラメーターが重要。
まず、priorsというもの。これは事前情報や事前確率と考えたら良いか。これまでの経験をもとに、これからある状況に直面しそうな確率、期待度、とでもとらえたら良いと思う。

次に重要なパラメーターはevidenceなる感覚情報から引き出される情報、証拠。意思決定のための状況証拠と考えたら良いだろう。

三つ目として重要なのは、事前情報と証拠を元に算出されるdecision variableという意思決定のパラメーター（ざっくり「意思の揺れ動きパラメーター」と言ってそれほど間違っていない気もする）。

そして、「意思決定のルール」を適応して文字通り意志を決定する。例えば、そのdecision variableなる量が、ある閾値に到達したら、例えばAかBのうちAという意思決定をする。そういうルールを適応する。

この総説では、その考えの一部をサポートする実験をいくつも紹介している。（昔エントリーを立てたこちらでもこのコンセプトと実験証拠を紹介しています。）


これでもピンとこない場合、次の例え話をするともっとイメージがつかめる。

この総説では、意思決定を裁判に例えているので、そのアナロジーを使ってみる。

裁判のとき、検察と弁護側が、いろんな証拠を裁判官に見せる、あるいは説明する。検察側は、被告が有罪になるような証拠を裁判官に見せる。逆に弁護側は被告が無罪になるよう証拠を見せる。そして、裁判官はその証拠に基づいて、熟慮の結果、白か黒か判決を下す、意思を決める。

このアナロジーで、検察・弁護側から裁判官へ提示される証拠が、evidenceにあたる。証拠を提示された裁判官は、有罪か無罪かという仮定をそれぞれ設定する。その仮定に基づいて、提示された証拠が得られる確率、あるいはもっともらしさを勘定する。その「勘定」がdecision variableという意思決定のパラメーターに相当する。

裁判では、証拠がどんどん蓄積されて、そのdecision variableである意思決定のパラメーターが徐々に無罪か有罪の方向かに動き、最終的な判決へ結びつく。

ちなみに、このもとの考えはもちろんGoldとShadlenが言い出したのではなく、von Helmholtzまでさかのぼれるようだ（von Helmholtzの教科書）。


この総説では、脳で行われている意思決定のプロセスは、そのような統計推定のようなプロセスだという仮説のもとで議論を展開している。そして、evidenceを計算するところは、例えば、初期感覚野（S1やMT野）だったり、decision variableを計算していそうなところは、例えばLIPと呼ばれる頭頂連合野の一部だったりしそうだ、という証拠をいくつも紹介している。

もちろん、それを信じるか信じないかは読者（裁判官）の判断にゆだねられているので、この総説はあくまでもこの分野の証拠（evidence）、それから背景知識（priors）を非常にわかりやすくまとめていると理解したら良いと思う。

読みながらdecision variableが揺れ動き、彼らの説を正しいと思うか、間違っていると思うか、それとももっと証拠がいると思うか、それは読者しだいである。

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sequential analysis

この総説を理解する上で他に重要なことは、sequential analysisというコンセプト。
総説中図２に詳しい。証拠が提示されるたびにdecision variableを計算。そしてそれが意思決定の閾値を超えたらそこで意思を決めて証拠を集めるのを止める、という発想。証拠を集める、閾値を超えたか判断、というシーケンスを続けるからsequential analysisと言うのだろう。

とにかく、証拠が集まるにつれ、意思決定のパラメーターdecision variableが、例えば有罪か無罪かどちらかの方向へ動いていく。そして、閾値を超えたら、判決を下す。

実際に、サルのLIP野で、そのdecision variableが徐々に上がっていくような振る舞いを示すニューロンを発見した研究も紹介されている（後述）。

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この総説の守備範囲について

この総説は、perceptual decisionの研究を中心にまとめている。perceptual decisionというのは、感覚刺激が物理的にどのような刺激かを知覚・判断して意思決定すること。

個人的に新鮮だったのは、刺激があるかないか検出（detection）して行動することもperceptual decisionの範疇として扱っていたこと。勉強になった。

総説の後半では、value-based decision、ヴァリューに基づく意思決定についても少し触れられている。そのvalue-based decisionの自分の理解はこう：
特定のもの（例えばアクション？）が他のものと比べてどれくらい価値があるかを勘定にいれて意思決定する過程、とでも言ったら良いのだろうか？アクションを評価して、つまりヴァリューを見積もって、それをもとに意思決定する過程。

より具体的に：
特定のアクションのコストとその結果得られるであろう報酬量・報酬確率をもとに算出されるのがバリューと考えてもそれほど間違っていないか？あるアクションを起こすと、これだけリスクとゲインが考えられ、別のアクションはこれだけ、、、、と考えながら意思決定する過程、という理解で良いと思う。

株取引はvalue-based decisionというと、最もわかりやすいか。

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逆に、この総説でほとんど扱っていないことは、ヒトのイメージング研究。少しは記載があるけど、時間解像度や空間解像度の問題を指摘して、まともに相手していない。けど、MRIを使って課題をうまくデザインすれば、decision variableに相当しそうな脳活動をとらえることは可能だと個人的には思った。そういう研究はあっても良い気がするな。おさえられていない。

perceputual decisionの話が出たが、この総説は主に視覚と体性感覚の話が中心となっている。特に視覚に関しては様々な実験パラダイムが紹介されている。（マカク）サルの研究以外としては、げっ歯類の嗅覚系の話が紹介されている。

けど、聴覚や味覚のperceptual decisionは扱っていない。味覚の意思決定の研究が行われているか知らないけど、聴覚に関しては、ParkerとNewsomeのちょっと古いけど有名な総説で扱っている。この総説もあらためて読み直したけど、えらく勉強になった。

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未解決問題

総説の最後に今後の課題を８つ挙げているので、そのまま紹介してみる。

１．事前情報（priors）、感覚刺激に基づく証拠（sensory evidence）、ヴァリューに関連した情報は、脳のどこで、どのように統合されるか？その際、どんな単位が使われるか？

２．decision variableは、単に便利な抽象化に過ぎないのか？それとも意思を形成する際の重要な量を明示的に表現したものなのか？

３．神経回路が時間と共に情報を統合していく仕組みは？

４．閾値などの意思決定のルールを実装している脳の場所はどこで、それはどのような仕組みか？

５．２つ以上（おそらく３つ以上）の選択肢があるときの意思決定の仕組みは？

６．最終決断時、意思決定のルールとしてランダムさを明示的に行使するのはどんな条件下か？

７．特定の行動のアウトプットと結びつかない意思が形成されるのはどこで、どのように形成されるか？

８．経験は特定のゴールを達成するための意思決定をどのように最適化するか？

興味深い指摘ばかり。
特に、６は興味深い。
個人的には、総説で少しだけ議論している直感的な（無意識的な？）意思決定というのは興味がある。
時間スケールが異なる意思決定が同時並行的に起こっていて、どちらを選ぶか意思決定するメタ意思決定的なものがあったりするようなしないような。。。こういう意思決定の階層性研究なんかもヒトを対象にするなら、面白い気もした。

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最後に、今回の総説を読みながら思ったこと３つほど書いてみる。

まず一点目。LIPニューロンはホントにdecision variableを表現しているか？

例えば、この総説では図５だったり、RoitmanとShadlenの論文の図４や７（こちらの論文は図を見ただけですが）。ここでは、LIPのニューロンがdecision variableを表現しているかのように徐々に発火頻度が上がっていくことを報告している。

けど、各試行のデータ（ラスタープロット）をみると、徐々に発火頻度が上がるというよりは、ステップ関数的な上がり方をしている印象を受けなくもない。

ホントは立ち上がりが急なステップ関数として捉えるのが良いのだけども、その立ち上がりが試行間で変動しているため、平均化すると徐々に上がっていくように見える、という可能性はないか？

もちろん、ニューロンの集団として、細胞ごとに立ち上がりのタイミングが違っていれば（シーケンス？）、細胞集団として徐々に上がるような出力になるから良いではないか、と言うなら悪くない。が、この点は必ずしも明らかではない。この問題は複数のニューロン活動を同時に計測した方が良い。

ちなみに、Shadlenのラボはこの論文の元データを公開しているようだから、matlabでデータを見てみると面白そう。（「あとでやる」）

一方で、昨年のネイチャー論文の話は、もっと説得力があるといえばあるか。
それでもやはり一試行単位、あるいはニューロン集団として現象を扱いたいところではある。


気になること二点目。
今回の総説の図５、MTの細胞とLIP細胞の活動のタイミング。
MTの細胞がピークになった時、LIPの細胞は一旦抑制されている。（同時計測ではないから、偶然の一致の可能性もあるけど）

これは、上の将来課題の１番目と特に関連しそう。

まるで、LIPのニューロンがMTからevidenceを受け取って、そこから「熟慮」し始めているかのような振る舞いをしているようにも見える。

このLIPの抑制はいったいどんな意味（機能）があるのか、そのメカニズムも興味があるところ。メカニズムに関しては、粗くて良いから局所回路レベルの解剖なり、少なくとも機能的な結合情報がわからないと何とも言えない気がする。

気になること三点目、これは将来課題４番目とも関わる。閾値とdecision variableの計算過程。
閾値などの意思決定ルールの問題に関しては、Wangたちのモデルが良いスタートポイントになりそう。

このWangたちの論文のメインポイントは閾値の問題ではあるが、LIP細胞の振る舞いを再現するようなモデルも立てていて、LIP細胞の活動のメカニズムを考える上で参考になる。

そのモデルのLIPでは、２種類の競合する情報をコードする興奮性ニューロン集団が相互結合し、抑制性入力もそれぞれ受け取っている。そして、いわゆるwinner-take-all、勝ち組と負け組ができあがる現象に近い、が起こってこの活動が再現されるようだ。少し強い入力を受けると一方はどんどんそれを増幅し、弱いものをどんどん抑え込んで負け組にするようだ。

だとすると、似た受容野を持ったLIPニューロンの多く（すべて？）はこの徐々に活動を上げる（下げる）振る舞いをするのだろうか。サンプリングバイアスの問題はないとすれば、Shadlenたちの論文の主張と矛盾しないけど、実際のLIPはどの程度多様な集団から形成されるのか気になるところ。

ちなみに、こういう相互結合したネットワークなら他の皮質領野にもあるので、なぜLIPなのか？という問題は自分にはあまり明確ではない。実際、LIP以外にも似た活動をするニューロンはたくさんいるのかもしれない。

それから、もしwinner-take-allなら、選択的注意の文脈で出てくるそれとどう違うのか？（これに関して、注意を向ける対象をコミットすることも「意思決定」と言って良いのか？よくわからん。これは上の７番目の課題とも関連するのか？）

それからメカニズムに関連して、例えばスライス実験で、LIP細胞のような振る舞いを示す細胞を計測できるようなモデル系を立ち上げると、意思決定の細胞・ネットワークレベルのメカニズム理解に大きく貢献できる気がする。

相互結合が強そうな連合野を使って、感覚野と比べると面白いかもしれない。実際ワーキングメモリーの研究はスライスレベルの研究に落ちているし、意思決定の研究をスライスレベルでやる、というのは、もうそれほどぶっとんだ考えではない気がする。自分が知る限り、そういう研究はまだないか。

とにかく、Wangのモデルの話は、まだ一つ読んだだけだけど、今後の研究の方向性を考える上でも非常に参考になりそう。perceptual decisionの課題で基底核からニューロン活動を調べる研究をやったりするのも面白い気がした。


という感じで、まだまだ誤解していること、知識不足なところがあるのは否めないけど、この総説はえらく勉強になりました。

（良い具合にvikingさんのところでも意思決定関連のエントリーが出て勉強中。。。）


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参考文献

Annu Rev Neurosci. 2007 Jul 21;30:535-574.
The Neural Basis of Decision Making.
Gold JI, Shadlen MN.
今回のテーマとした総説。とにかく読みやすく書かれていて、非常に勉強になる。

J Neurosci. 2002 Nov 1;22(21):9475-89.
Response of neurons in the lateral intraparietal area during a combined visual discrimination reaction time task.
Roitman JD, Shadlen MN.
LIPからdecision variableを計算しているかのような、徐々に活動を上げていく（下げていく）ニューロンを発見している。こちらにこの論文の図７を再現するためのデータとコードを公開している。

Nature. 2007 Jun 28;447(7148):1075-80. Epub 2007 Jun 3.
Probabilistic reasoning by neurons.
Yang T, Shadlen MN.
LIPに確率推定をしていそう、つまりはdecision variableを計算していそうなニューロンがいることを報告した重要論文。こちらで少し紹介済み。


Nat Neurosci. 2006 Jul;9(7):956-63. Epub 2006 Jun 11.
Cortico-basal ganglia circuit mechanism for a decision threshold in reaction time tasks.
Lo CC, Wang XJ.
意思決定の閾値の問題に、理論から取り組んだ非常に面白い研究。