スケジュール:

1月13日（火）
Special Session: Large-scale Simulations and Database in Neuroscience
18:00-18:50	Neural Tissue Simulation on Blue Gene James Kozloski (IBM)
19:00-19:50	Imagining functional connectomics Sebastian Seung ( MIT )
20:00-20:50	Reconstruction of an average cortical column “in silico” Marcel Oberlaender (Max-Planck-Institute)
1月14日（水）
Topic Session
15:30-16:20	Automated parameter searches for large single neuron models: Purkinje cell excitability and plasticity Erik De Schutter ( OIST )
16:30-17:20	Periodic microcolumnar modules in the neocortex. 大脳新皮質の微小カラム構造 細谷俊彦（理研）
17:30-18:20	Neuronal mechanisms to control odor-evoked specific emotions and behaviors 匂いによる行動制御-ネコを怖がらないネズミ 小早川令子（さきがけ）
1月15日（木）
Topic Session
09:00-09:50	Understanding insect brain adaptability by analysis and synthesis カイコの匂い探索とロボット実験 神崎 亮平（東大）
10:00-10:50	Feedforward gain regulation for quick sensorimotor control. 感覚フィードバック制御系のフィードフォワード調節 五味裕章（NTT）
11:00-11:50	Spinal control of volitional movements: beyond the reflex and locomotion 随意運動の制御における脊髄の役割：反射や歩行を越えて 関和彦（生理研）

Abstracts and References：

James Kozloski
"Neural Tissue Simulation on Blue Gene”

We developed a scalable, massively parallel application for identifying and databasing circuit connectivity in structural models of neural tissue during phase I of the Blue Brain Project (Kozloski et al., 2008; Markram, 2006). This approach catalogued "potential synapses," or touch sites, between neurons by exploiting a volumetric decomposition of the tissue, thus greatly simplifying the geometric calculation and aggregation of circuit statistics. Here we show two additional applications of this approach to neural tissue simulation and a method for estimating from first principles its computational requirements.

Our first application target area is computational developmental neurobiology. We present a method for simulating the growth of neuronal processes within a simulated tissue. Our method avoids physical overlap between neural processes by deforming their geometry to conform to the local tissue environment while preserving overall neuron topology extracted from a public database of real neuron morphology. We show that the effect of the signaling molecule reelin on developing tissue can be studied using force field simulation and parameterization techniques from molecular dynamics, and we test the hypotheses of Nishikawa et al. (2002) regarding the role of reelin in minicolumn formation.

Our second application target is distributed compartmental simulation of electrical properties of neural tissue. Our approach differs from previous simulation techniques that distribute neurons to the various processors of a parallel machine and solve the Hodgkin-Huxley equations over branched processes using the fully implicit numerical method of Hines (1983). Instead, we divide neuronal processes across volume boundaries employing the explicit/implicit method of Rempe and Chopp (2006), and we show scaling for our approach. We have integrated this approach with neuron growth and used circuit identification to drive the formation of local synapses and functioning emergent microcircuits, and we present preliminary work aimed at testing hypotheses regarding the origin of neuronal domains in developing neocortex (Yuste et al., 1995).

Evaluating the computational requirements for large-scale simulations of neural tissue is difficult for a number of reasons. Perhaps most importantly, whole brain connectivity maps (i.e., connectomes) are not yet available. With our novel volumetric decomposition of neural tissue onto the 3D torus of Blue Gene, grounded extrapolations of the computational requirements for large-scale neural tissue simulation become possible. We use our approach's computational cost per unit volume and strictly local communication pattern together with real anatomical constraints to extrapolate these requirements for a hypothetical exascale architecture running a whole-brain simulation.


References:
Kozloski J, Sfyrakis K, Hill S, Schu¨rmann F, Markram H (Feb., 2008) Identifying, tabulating, and analyzing contacts between branched neuron morphologies, IBM Journal of Research and Development special issue on Massively Parallel Computing, 52:1/2(43-55).

Markram H, "The Blue Brain Project" (Feb., 2006), Nature Reviews Neuroscience, 7:153-160.

Sebastian Seung
"Imagining functional connectomics”

Technological advances could eventually make it possible to find connectomes, complete maps of all connections between neurons in a piece of brain. How could we use this structural information to understand brain function? Here I propose a computational approach in which the probability of connection between two neurons is modeled as a function of variables called cell labels. A label could include directly observable information, like cell type or receptive field properties. It could also contain hidden variables, which are inferred through computational analysis. This approach could be applied to test the long-standing theory that memories are stored in synaptic connections. During birdsong, neural activity sequences are generated in avian brain area HVC. The hypothesis that these sequences are stored in the excitatory connections of HVC could be tested by applying one-dimensional directed graph layout algorithms to the HVC connectome. Similarly, the hypothesis that spatial maps are stored in the excitatory connections of hippocampal CA3 could be tested by applying more complex graph layout algorithms to the CA3 connectome.

Marcel Oberlaender
Reconstruction of an average cortical column “in silico”

The group of Prof. Dr. Bert Sakmann at the Max Planck Institute of Neurobiology in Munich aims to understand principle mechanisms that underlie decision making in the mammalian brain.
The behavioral paradigm of our work is the so called “gap-crossing” experiment ¹. It is a yes-or-no (binary) decision, in which a mouse chooses whether it crosses an approximately 6 cm wide gap to reach sweet milk or not. The decision depends on whisker deflection. If the whiskers reach and touch the other side of the gap, all mice reliably cross the gap. If the gap size is too big, mice never cross. The performance is independent of the number of whiskers. A single whisker (all others are trimmed) is sufficient to reliably trigger the crossing.
Each whisker has a functional correspondence in the primary somatosensory cortex (S1) that we refer to as the cortical column. Since the deflection of a single whisker is sufficient for triggering the crossing of the gap, the detailed study of physiology and anatomy of the corresponding cortical column will most likely reveal insights to basic mechanisms of the neuronal network that encodes sensory information from a whisker ².
Each cortical column consists of more than 10000 thousand neurons ^{3, 4} and multiple neuron types. So far no experimental “in vivo” approach is capable to study the function and interaction of such a large scale ensemble of neurons on a cellular basis. We believe that the detailed anatomy of the network, the morphology of its constituent neurons and the wiring between them are key prerequisites for understanding cortical information processing. We therefore reconstruct an average cortical column as a model system for “in silico” network studies.
So far our group and collaborators physiologically characterized the cell-type specific input/output balance of a column ^{5, 6} and developed multiple tools to gather quantitative anatomical data such as the number and distribution of neurons in a column ⁷, mean characteristics of neuron types, axonal projection domains ^8-10 and number of synaptic contacts.
Based upon this anatomical knowledge the generated average cortical column is realized as a network of full-compartmental neuron morphologies. A newly developed powerful simulation environment ¹¹ allows for a quantitative “in silico” investigation of such large and complex neuronal ensembles. Finally, an interactive 3D visualization and analysis tool enables the correlation of simulation results to single cell, pair or network data from “in vivo” experiments.


References:

Erik De Schutter
"Automated parameter searches for large single neuron models: Purkinje cell excitability and plasticity”

Automated parameter searches have become an important tool in tuning neuron models and are an active research topic by themselves. The quality of the search is largely determined by the fitness measure used. Two approaches can be distinguished: feature based and trace based fitness measures. I will discuss the advantages and disadvantages of both approaches and then describe our phaseplane density method to fit voltage traces (Van Geit et al. 2007).
Based on this method we have searched the parameter space of a previously developed Purkinje cell model (Achard and De Schutter 2006). We found that a large number of models produced very similar complex firing patterns to current injection. These models were not completely isolated in the parameter space, but neither did they belong to a large continuum of good models that would exist if weak compensations between channels were sufficient. The parameter landscape of good models could best be described as a hyperdimensional foam.
This complex parameter space may give insight in the activity homeostasis controlling Purkinje cell excitability. Moreover it makes specific predictions on a coupling between intrinsic excitability and the potential to undergo synaptic plasticity at parallel fiber synapses (Steuber et al. 2007), suggesting a previously undiscovered link between the two processes.


References:
Achard P, De Schutter E. Complex parameter landscape for a complex neuron model. PLoS Comput Biol. 2006 2:e94.

Steuber V, Mittmann W, Hoebeek FE, Silver RA, De Zeeuw CI, Ha¨usser M, De Schutter E. Cerebellar LTD and pattern recognition by Purkinje cells. Neuron. 2007 54:121-136.

Van Geit W, Achard P, De Schutter E. Neurofitter: a parameter tuning package for a wide range of electrophysiological neuron models. Front Neuroinformatics. 2007 1:1.

細谷俊彦
Toshihiko Hosoya
"Periodic microcolumnar modules in the neocortex.”

大脳新皮質は数百種類にもおよぶ多様な神経細胞からなると推定されている。これらの多様な細胞がつくる回路の構造はきわめて断片的にしかわかっておらず、このことは新皮質の機能を探る上での大きな障害となってきた。回路構造の解析において特に興味深いのが周期性の有無である。もし皮質内の回路が周期的な構造をもっていれば、単位となる回路の構造と機能を解析することにより皮質回路全体の理解に大きな進展が得られるであろう。この可能性を検討するために、われわれは分子マーカーをもちいてさまざまなタイプの神経細胞の皮質内での分布を調べた。その結果、第５層の錐体細胞のうち皮質外への出力を担うタイプのものが、ランダムではなく微小なカラム状に配列していることを見いだした。これらの微小カラムは古典的なカラム構造より遥かに細く、細胞数個分の周期をもって周期的に配置されていた。また他のタイプの神経細胞は微小カラムの間に存在していた。この微小カラムは視覚野、体性感覚野をふくむ幅広い皮質領野で確認され、シナプス構造の分布解析からモジュール回路を形成していることが示唆されている。これらの結果は大脳新皮質の主要な出力回路は小さな同一のモジュールが多数周期的に繰り返した構造をしていることを示しており、大脳新皮質を均等な小部分に分割できる可能性を示唆している。

小早川令子
Reiko Kobayakawa
"Neuronal mechanisms to control odor-evoked specific emotions and behaviors”

匂いは情動と深く結びついていると考えられています。例えば，腐った魚の匂いを嗅げば、強烈な嫌悪感が込み上げ、思わず顔をそむけてしまうという人が多いでしょう。また、ある種類の匂いを嗅ぐことで昔の記憶がよみがえって懐かしい思いをした人がいるかもしれません。多くの人にとって匂いと情動や行動との関係は日常的に経験することができるという意味では身近なものではないでしょうか。しかし、特定の匂い分子を感知した際に、哺乳類の脳がそれに対応した情動や行動を引き起こすメカニズムが解明されているのかとなると、まだまだ研究の手が届いていない問題が多いという状況でした。私たちが作製した、鼻腔に存在して匂い情報を伝達する神経細胞の一部を遺伝子操作の技術を応用して特異的に除去したミュータントマウスは、天敵の発する匂い分子そのものを感知することができるのに、その匂いを危険であると判断して恐怖反応を示すことができませんでした。自然界に存在する野生型のマウスはネコの付けていた首輪ですらその匂いを恐がって近づかないのに、このミュータントマウスは恐れるそぶりも見せずにネコそのものに近づくという驚くべき行動を示しました。但し、このミュータントマウスは後天的に学習すれば匂いに対する忌避行動を示すことができました。これまで、人によって食べ物の匂いに対する好みが違っていることなどから推察して、匂いを嗅いだときにどのように感じるのかは、環境や学習によって後天的に決まるのだろうと考えられてきました。これに対して、このミュータントマウスは、天敵の匂いを嗅ぐと恐怖を感じるのは、特定の神経回路が遺伝的に決めていることを身をもって私たちに教えることで、これまでの常識を覆したのです。
私たちが作成したミュータントマウスでは、鼻腔内の嗅細胞の一部のみを除去してありますが、このような末梢部の神経回路によって、既に匂いに対する特異的な情動や行動が制御されているということはこれまで考えられていませんでした。私たちのこれまでの研究によって、恐怖反応を引き起こす特異的な神経回路のスタート地点を発見できました。今後は、この神経回路が繋がる先を脳の中枢部へと追跡することで、恐怖反応の全貌を明らかにできると考えられます。私たちはここで紹介した遺伝子操作によって特異的な神経回路を除去するという新しい研究方法を使って、哺乳類の脳が情動や行動を引き起こす未知の原理を解明したいと考えています。


References:
Kobayakawa et al. Nature vol.450, p503-308 (2007)

神崎 亮平
Ryohei Kanzaki
"Understanding insect brain adaptability by analysis and synthesis”

昆虫はその微小な寸法という制限要因の中で、センサ・脳神経系を発達させ、さまざまな環境下で適応的な機能を進化させてきた。昆虫の小さな身体に潜む感覚・処理・運動能力は最近、「昆虫パワー」といわれる。このような昆虫機能は、われわれ哺乳類の複雑な脳神経系や、複雑化するロボットなどの機械の設計とは対照的である。単純・高速・経済的なセンサ・処理装置の技術開発には昆虫のセンサや脳神経系は魅力的な手本であり、また哺乳類の脳モデルとしてその設計には学ぶべきことは多い。わたしたちは、昆虫パワーを、鱗翅目昆虫のカイコガ(Bombyx mori)をモデル動物として、遺伝子・ニューロン・神経回路・行動にいたるマルチスケールの分析、分析結果の移動ロボットによる実環境下での検証・評価、さらには昆虫と機械を融合した「昆虫/機械ハイブリッド」の構築を通して、理解し活用する研究を展開している。
講演では、昆虫の適応能力を生み出す基盤となる脳機能を理解するための「分析・統合論的アプローチ」と、昆虫の適応能力を理解するための新しいアプローチである「昆虫/機械ハイブリッド」について述べ、それらにより解明されてきた昆虫の適応機能について紹介する。さらに、センサ特性や脳機能の改変による行動の人為的制御も含め、昆虫脳理解がもたらす将来像について考える。


References:
神崎亮平，倉林大輔 (2007) 生体-機械融合システムによる生物の環境適応能の理解と構築．計測と制御，第46 巻第12 号2007 年12 月号 934-939

Kanzaki R (2007) How does a microbrain generate adaptive behavior? International Congress Series 1301 Brain-Inspired IT III: 7-14

Emoto S, Ando N, Takahashi H and Kanzaki R (2007) Insect-Controlled Robot -Evaluation of Adaptation Ability - Journal of Robotics and Mechatronics19(4): 436-443

Seki Y and Kanzaki R (2008) Morphological classification of antennal lobe local interneurons in Bombyx mori by the intracellular staining under visual control method. J Comp Neurol 506: 93-107

Wang H, Ando N, and Kanzaki R (2008) Active controls of free flight maneuvers in a hawkmoth, Agrius convolvuli. J Exp Biol 211, 423-432

Yamagata T, Sakurai T, Uchino K, Sezutsu H, Tamura T and Kanzaki R (2008) GFP Labeling of Neurosecretory Cells with the GAL4/UAS System in the Silkmoth Brain Enables Selective Intracellular Staining of Neurons. Zool Sci 25: 509-516

Namiki S and Kanzaki R (2008) Reconstructing the population activity of olfactory output neurons that innervate identifiable processing units. Frontiers in Neural Circuits 2(1):1-11

Kazawa T, Ikeno H, and Kanzaki R (2008) Development and application of a neuroinformatics environment for neuroscience and neuroethology. Neural Networks 21( 8): 1047-1055

五味裕章
Hiroaki Gomi
"Feedforward gain regulation for quick sensorimotor control. ”

腕を動かし外界とインタラクションするためには，外界の指標に向かって腕を動かすためのキネマティクスやダイナミクスの逆問題を解くだけではなく，外界とのインタラクションに応じて筋骨格系のダイナミクスや運動調節をする必要がある．特に，インタラクションにおいては，いかに早くリアクションを構成するかという実時間性が重要であり，処理時間の長い随意応答のみですばやく対応することは困難である．本講演では，外界との力学的なインタラクションに重要な体性感覚運動系およびオンラインの腕運動修正に必要な視覚運動系における短潜時の制御メカニズムを取り上げ，それらがどのように外界に合わせて調節されるかについて近年明らかになってきた結果について紹介する．


References:
Gomi H, Abekawa N, Nishida S (2006) Spatiotemporal tuning of rapid interactions between visual-motion analysis and reaching movement. J Neurosci 26:5301-5308.

Kimura T, Haggard P, Gomi H (2006) Transcranial magnetic stimulation over sensorimotor cortex disrupts anticipatory reflex gain modulation for skilled action. J Neurosci 26:9272-9281.

関 和彦
Kazuhiko Seki
"Spinal control of volitional movements: beyond the reflex and locomotion”

過去１世紀の間、脊椎動物の脊髄神経回路を構成するニューロン群については膨大な数の研究が行なわれてきた。その結果、反射や歩行運動の中枢としての脊髄については理解が進んできたが、脊髄神経回路の随意運動の制御への関わりについては多くが不明のままである。我々は、行動下のサルにおける脊髄ニューロンの活動を直接記録する方法を用いて、脊髄が随意運動における感覚と運動の制御にどのように関わっているのかについて調べている。これまでに、皮膚受容器や筋固有受容器からの求心性情報が、随意運動の文脈依存的に動的に制御されていること、この制御の一部が下降性運動指令によって行われている可能性を明らかにした。次に、古典的な脊髄反射のいくつかが、随意運動において合目的的に使われている証拠を得た。さらに、一部の脊髄介在ニューロンは把握運動のような多関節運動の制御に有効に使われている可能性を示してきた。本シンポジウムはこのような実験結果を元に、随意運動制御における脊髄神経回路の新たな役割について提案する。


References:
Takei T, Seki K (2008) Spinomuscular coherence in monkeys performing a precision grip task. J. Neurophysiol. 99(4):2012-20.

Seki, K., Perlmutter,S.I. and Fetz,E.E. (2003) Sensory input to primate spinal cord is inhibited presynaptically during voluntary movement., Nature Neuroscience. 6(12): 1309-1316.