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1
2 0 1 ５ 年 度 筑 波 大 学 生 命 環 境 系 集 中 講 義 生 物 科 学 特 講 X I I I ( 0 1 A A 0 4 8 )
講義資料
http://www.brain.rcast.u-tokyo.ac.jp
Password: neuron2015
神崎 亮平 東京大学 先端科学技術研究センター Research Center for Advanced Science and Technology
第６回 神経行動学：動物の感覚・脳・行動のしくみの理解と応用
６．行動発現の神経機構と脳-機械融合
神経行動学：動物の感覚・脳・行動のしくみの理解と応用
10月29日（木）9:30-16:30
１．イントロダクション
２．動物行動学の基礎
３．環境世界と感覚情報の表現
10月30日（金）9:30-15:00
４．神経細胞の基礎
５．生物電気とシナプス
６．行動発現の神経機構と脳-機械融合
10月30日（金）15:00-16:30：公開セミナー
７．昆虫科学が拓くあたらしい工学の世界 ～脳を創り，理解し，活用する～
６．行動発現の神経機構と脳-機械融合
１．脳を活かす：脳-機械融合 ２．ケーススタディ： 昆虫の匂い源探索行動の神経機構
６．行動発現の神経機構と脳-機械融合
１．脳を活かす：脳-機械融合 ２．ケーススタディ： 昆虫の匂い源探索行動の神経機構
http://www.cns.atr.jp/nou-ikasu/index.html
脳を活かす
『脳を読む』『脳を繋ぐ』『脳と社会』
神経生理学者，計算理論家，臨床医，脳計測技術者，コンピュータサイエンティスト，ロボット研究者，制御科学者，医用電子技術者，経済学者，企業，文筆家等々，様々な専門家が所属と分野の壁を乗り越えて，議論，研究，技術開発を積み重ねることから国際競争力のある研究が生まれます．
① 人の主観的な意識や意図，さらに無意識下の情報までを脳から読み出す
② ニューロエコノミクス，ニューロマーケティング等 商品開発，宣伝，人材のリクルートなど
『脳を読む』
脳信号から必要な情報を抽出し，
デコーディング（復号化）する．
http://viperlib.york.ac.uk/index.asp
応用
fMRI (functional magnetic resonance
imaging) ：核磁気共鳴を利用して，脳活動に関連した血流動態反応を視覚化する方法
2
『脳を繋ぐ』 BMI
脳内情報 外界情報
出 力
入 力
Brain Machine Interface (BMI)とは，脳と外界との情報の直接入出力を可能とする技術
『脳を繋ぐ』 BMI
Brain Machine Interface (BMI)とは，脳と外界との情報の直接入出力を可能とする技術
脳内情報 外界情報 コーディング
外部環境の検出 脳機能の制御
デコーディング
脳内情報の抽出 外部機器の制御方法
Brain Machine Interface
1. 脳の出力を機械に送り制御する
2. 機械の信号を脳に直接送りこみ脳活動を操作する技術
M.A.L.ニコレリス，J.K.チューピン：日経サイエンス2003年1月
考えただけで別室に設置されたアームを操作するヨザルのベル．
臨床 医学
情報工学ロボット工
学
神経科学基礎科学
BMIの目的
BMIによって「身体により制限されている人間の能力の拡大」を実現する
臨床医学 ・身体的な障害の克服 ・脊髄損傷患者の歩行補助 ・ヒハビリテーション ・人工網膜による視覚回復 情報工学・ロボット工学 ・超多自由度ロボットの操作 ・脳内情報の発信受容による コミュニケーション 神経科学・基礎科学 ・脳機能の解明
BMIの分類
侵襲・非侵襲 ■運動出力型
■感覚入力型（人工感覚） 脳内に信号を送り，さまざまな感覚を生起あるいは増強する ・人工感覚器 (Artificial Sensory Organ) ・人工内耳 (Cochlear Implant) ・人工視覚 (Visual Prosthesis) ・人工触圧 (Artificial Sensation)
脳神経活動から運動出力を表現する活動を検出して，ロボットなどの外部装置を制御する
■脳深部刺激 Deep Brain Stimulation (DBS)
感覚入力型BMI
脳内に信号を送り，さまざまな感覚を生起あるいは増強する（人工感覚） 人工内耳，人工視覚，人工触圧覚
脳内情報 外界情報 デコーディング
コーディング
外部環境の検出 脳機能の制御
脳内情報の抽出 外部機器の制御方法
3
人工内耳(Cochlear Implant)
伝音性難聴 外耳から中耳までに生じる障害により起こる． 感音性難聴 蝸牛（内耳）から中枢までに生じる障害により起こる
人工視覚(Visual Prosthesis)
人工視覚(Visual Prosthesis) 運動出力型BMI
脳神経活動から運動出力を表現する活動を検出して，ロボットなどの外部装置を制御する
脳内情報 外界情報 デコーディング
コーディング
外部環境の検出 脳機能の制御
脳内情報の抽出 外部機器の制御方法
NHK 立花隆が探るサイボーグの衝撃 より
筋電位によりロボットを制御 脳機能の復活
１９９５
September 25, 1952 - October 10, 2004
4
米サイバーキネティックス社『ブレインゲート』システムの臨床試験を開始 被験者：Nagle氏，頚髄損傷で，腕・脚の四肢麻痺(tetraplegia) 96本の微小電極装置(BrainGate）を運動野に装着
脳内埋め込み電極によるカーソル制御
被験者：Nagle，頚髄損傷で，腕・脚の四肢麻痺(tetraplegia) 96本の微小電極装置(BrainGate）を運動野に装着
Dr. Andrew Schwartz Univ. of Pittsburgh
サルの脳の信号で 人工腕をコントロール
Kevin Warwick, "I, Cyborg"
Professor Kevin Warwick, the world's leading expert in Cybernetics, here he unveils the story of how he became the worlds first Cyborg in a ground breaking set of scientific experiments.
Kevin Warwick, “I, Cyborg”
http://www.youtube.com/watch?v=RB_l7SY_ngI
Kevin Warwick, “I, Cyborg”
自分の意志に反して手足がふるえてしまう（振戦）といった不随意運動は，脳の働きと密着した関係にあります．そこで，そのような不随意運動の治療として，運動を制御している脳に細い電極を入れて，脳に電気刺激を送り，運動異常を調節しようとする治療法「脳深部刺激療法（DBS）」があります．
http://www.medtronic.co.jp/nro/tremor_deep-brain-stimulation.html
脳深部刺激療法 Deep Brain Stimulation (DBS)
5
脳深部刺激手術の手順 〈１〉頭を固定する金属枠を取り付け，ＭＲＩ画像で電極を入れる位置を特定〈２〉頭部の表面に局所麻酔し，頭蓋（ずがい）骨に穴を開け，エックス線で確認しながら電極を植え込む〈３〉脳波や，患者自身が手指を動かすことで，動作の改善を確認〈４〉後日，電気刺激を送るパルス（電気信号）発生装置を肩に埋め込む．装置は５年前後で交換 （2005年9月1日 読売新聞）
医療ルネサンス パーキンソン病はいま 手術・リハビリ 脳に電気刺激・・・・歩けた！
脳深部刺激手術は，患者の意識がある状態で手や指の動きを見ながら行う（東京都の日本大板橋病院で）
脳深部刺激手術 脳深部刺激手術：パーキンソン病
パーキンソン病：動作緩慢（無動），手足のふるえ，筋肉のこわばりが主な症状． 歩行障害（こきざみ歩行，前かがみ，突進歩行，すくみ足，腕振りの消失）
中脳の黒質神経細胞の変性によりドｰﾊﾟﾐﾝが減少し，運動の制御機構である黒質線条体系が働かない．
視床下核への脳深部刺激
『脳と社会』
神経倫理学（Neuroethics）
脳の入出力を改変→倫理的な問題
心の物質的，神経科学的な基盤が明らかになり，脳とコンピュータ・ロボット，さらに脳とインターネット，人と人との脳を直結する技術が生まれつつあるいま，倫理的な問題をしっかりと考えておくことが必要
６．行動発現の神経機構と脳-機械融合
１．脳を活かす：脳-機械融合 ２．ケーススタディ： 昆虫の匂い源探索行動の神経機構
Topics
1. 昆虫の脳研究の特徴とアプローチ
2. 行動モデルとしてのカイコガの匂い源探索行動 ・昆虫操縦型ロボットによる適応性の評価
3. 匂い源探索行動の神経機構 ・昆虫脳操縦型ロボットによる神経機構の検証
・神経回路の京コンピュータでの再現
4. 行動を解発する神経回路の制御 ・チャネルロドプシンによる行動の制御
Topics
1. 昆虫の脳研究の特徴とアプローチ
2. 行動モデルとしてのカイコガの匂い源探索行動 ・昆虫操縦型ロボットによる適応性の評価
3. 匂い源探索行動の神経機構 ・昆虫脳操縦型ロボットによる神経機構の検証
・神経回路の京コンピュータでの再現
4. 行動を解発する神経回路の制御 ・チャネルロドプシンによる行動の制御
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時々刻々と変化する環境に適応する能力は動物のもっとも重要な機能
出典：放送大学，移動知，nerve，神崎研究室
地球に生きる 生物の種類の
5０％以上が昆虫
地球に生きるさまざまな動物
時々刻々と変化する環境に適応する能力は動物のもっとも重要な機能
出典：放送大学，移動知，nerve，神崎研究室
昆虫の センサ・脳は
地球環境標準型
地球に生きるさまざまな動物
口
味覚情報の検知
鼓膜
聴覚による音源定位
複眼
視覚による障害物や 対象物検知
触角
匂い・機械・温度
湿度情報の検知
環境情報
匂 風 音
光 味
環境
適応行動
翅・脚
飛翔・歩行・遊泳・ジャンプ
などの運動能力
体毛
触覚（機械）情報
の検知
時々刻々と変化する環境下で瞬時に行動する
生物の50％以上の種を占める昆虫は，自然環境下でおこるさまざまな問題を解決する 手立て（センサ・脳処理・行動）を進化を通して獲得してきた．
脊髄
延髄
橋 中脳
視床
大脳皮質
小脳
ヒト （1011 神経細胞）
環境情報処理装置：脳
CE
AN （触角神経）
PC（前大脳）
AL（触角葉） SOG
（食道下神経節） VNC
（腹髄神経索）
昆虫 （105神経細胞）
1 mm
脳をつくる神経細胞（ニューロン）の形やはたらきは昆虫・哺乳類をとおして共通．
少数ニューロンにより構成される
昆虫脳の基本的な特徴
１．センサによる特徴抽出
４．行動パターンの変容や切換えは，運動プログラムの修飾やプログラム間の切換え
情報処理：単純，速い，経済的
３．記憶系は必要最小限 （運動プログラムの修飾，微調整）
エコな適応システムの実現
２．脳による処理ステップ（階層）が少数
Basic Network
Modification of the Network
Compensatory Network
昆虫の適応行動のしくみ
反 射
身 体 (行 動)
環 境 (相互作用)
脳
感覚器
プログラム 行 動
行動指令
7
昆虫の適応行動のしくみ
概日リズム
異種感覚統合
神経 修飾 物質
学習・記憶
行動修飾
反 射
身 体 (行 動)
環 境 (相互作用)
脳
プログラム 行 動
感覚器
行動指令
Basic Network
Modification of the Network
Compensatory Network
昆虫の適応行動のしくみ
随伴 情報 補 正
ネガティブ フィードバック
想定外の 感覚フィードバック
反 射
身 体 (行 動)
環 境 (相互作用)
脳
プログラム 行 動
感覚器
行動指令
Basic Network
Modification of the Network
Compensatory Network
概日リズム
異種感覚統合
神経 修飾 物質
学習・記憶
行動修飾 随伴 情報 補 正
ネガティブ フィードバック
Basic Network
Modification of the Network
Compensatory Network
昆虫の適応行動のしくみ
反 射
身 体 (行 動)
環 境 (相互作用)
脳
感覚器
プログラム 行 動
行動指令
♀
♂ カイコガ(Bombyx mori)
モデル：カイコガの匂い源探索行動
ボンビコール (Bombykol)
ボンビカール (Bombykal)
フェロモン腺
カイコガは，文科省「ナショナルバイオリソースプロジェクト（NBRP)」の バイオリソースの１つで，ライフサイエンス研究の基礎・基盤のモデル生物．
Advantages of the Silkmoth as a Model System
１．Access to Whole Brain Network from Sensory Input to Motor Output
2． Analyses at Various Levels (Multiscale Analyses)
Gene Neuron Networks Behavior
Sensory Input
Brain
Processing
GFPmarked Neuron
Robot
♂
♀
Motor Output
Ca Imaging
Simulation
Me
mb
ran
e p
ote
nti
al(m
V)
Premotor center
LAL/VPC
Modeling
3． Synthesis (Integration)
昆虫脳研究アプローチ：脳を創り，理解し，活用する
神経回路モデル シミュレーション 脳
ニューロンデータベース in silico 脳 in vivo 脳 （昆虫）
行動
評価・検証
分析 統合
評価・検証
比較
昆虫脳モデル-操縦型ロボット 昆虫-操縦型ロボット
昆虫脳-操縦型ロボット
生物-機械融合アプローチ 分析-統合アプローチ
8
Topics
1. 昆虫の脳研究の特徴とアプローチ
2. 行動モデルとしてのカイコガの匂い源探索行動 ・昆虫操縦型ロボットによる適応性の評価
3. 匂い源探索行動の神経機構 ・昆虫脳操縦型ロボットによる神経機構の検証
・神経回路の京コンピュータでの再現
4. 行動を解発する神経回路の制御 ・チャネルロドプシンによる行動の制御
10 cm
匂いの空間分布
(Modified: Wyatt TD. Nature (1994) 369:98)
匂い源探索は難問
生存者の捜索を行う災害救助犬 (ウィキペディア）
プルーム：匂いがある空間
匂い源からでた匂いは，絶え間なく複雑に分布する． 匂いを探すようなロボットはない．匂いセンサもないのが現状．
匂い源探索の行動戦略 １．匂いによって起動するプログラム化された行動 ２．プログラムは匂いを受けるたびにリセットされる
Kanzaki, Sugi, Shibuya (1992) Zool Sci 9: 515 Kanzaki (1998) J Comp Physiol A 182: 267 Takasaki et al. (2012) J Comp Physiol A 198:295
環境下で時々刻々と変化する匂いの分布状態に依存して，プログラム化された 歩行パターンのセットとリセットを繰り返すことにより，匂い源を探索する．
直進 歩行
ジグザク ターン
回転 歩行
反射 プログラム行動
NHK教育高校生物， 高校生物教科書
｢ファーブル昆虫記｣以来のなぞ
匂い源定位の行動戦略
Optical sensor
Flash Memory
DC motors
Micro- Controllers
Air
PWM (1kHz)
昆虫-操縦型ロボット
昆虫-操縦型ロボットは，光学センサが検出した信号に対して９３％以上の精度で移動できる．
昆虫の適応能力のテスト（匂い源探索）
Emoto et al. (2007) Journal of Robotics and Mechatronics 19: 436
Ando et al. (2013) Bioinspiration & Biomimetics 8: 016008 (14pp)
昆虫の適応能力のテスト（匂い源探索）
昆虫-操縦型ロボットは，匂い源探索を適切に再現できる．
昆虫-操縦型ロボット
風 (
70
cm
/s)
カイコガ（パイロット） 昆虫-操縦型ロボット
フェロモンの匂い源に定位する カイコガ（左）と昆虫-操縦型ロボット(右）
Emoto et al. (2007) Journal of Robotics and Mechatronics 19: 436
Ando et al. (2013) Bioinspiration & Biomimetics 8: 016008 (14pp)
昆虫の適応能力のテスト（匂い源探索）
バイアス
Gain x4
Gain x1
左右のモータのゲインを操作することにより，カイコガはまっすぐ進もうとしてもロボットは回転する．
昆虫-操縦型ロボット
前方が見える状態で運転 前方が見えない状態で運転
透明シート 白い紙
X1.5
バイアス
gain x1
gain x4
バイアス
gain x1
gain x4
カイコガは視覚情報により，瞬時に匂い源探索行動を補正する．
9
非対称ゲイン操作に対するカイコガとロボットの応答時間変化 非対称ゲイン操作に対するカイコガとロボットの応答時間変化
カイコガは視覚情報により，瞬時に（<１秒）で匂い源探索行動を補正する．
100
50
0 Time (s)
100
50
0
Time (s)
Recover Gain
Manipulation
turn
angula
r ra
tio
o
f th
e m
oth
(%
)
*P < 0.05 (n=10)
Pansopha et al. (2014) JEB 217: 1811
視覚刺激の匂い源探索行動における役割
直進歩行時の影響
Pansopha et al. (2014) JEB 217: 1811
角速度 直進歩行の時間
ジグザグターン時の影響
カイコガは，オプティックフロー刺激に対して，直進歩行時には視運動反応を示すが， ジグザグターン時には，反応はみられない．
コントロール 1st-Same 1st-Opposite
Pheromone Stimulation (2Hz)
Optic Flow (1.67Hz)
行動の状態に依存して視覚情報の利用を変える
Temporal frequency of constant optic flow (Hz) Turns Turns Turns
Angula
r vel
oci
ty (
deg
/s)
Surg
e d
ura
tio
n (
s)
Turn
angle
(d
eg)
応答遅れの匂い源探索行動への影響
応答遅れ (ms)
定位
成功
率(%
)
ゲイン 1 : 1
匂い源への定位の成功率
goal start
応答遅れ：600 msec
応答遅れ：800 msec
応答遅れ：なし
匂い源定位の移動軌跡
90%
500msecの応答遅れ操作をしたロボット
600msec以下の応答遅れではカイコガの匂い源定位成功率は90％以上． プログラム化された匂い源探索行動は時間遅れに対して頑強． 匂い源探索には，数ヘルツ以上で応答可能な嗅覚センサが必要．
Topics
1. 昆虫の脳研究の特徴とアプローチ
2. 行動モデルとしてのカイコガの匂い源探索行動 ・昆虫操縦型ロボットによる適応性の評価
3. 匂い源探索行動の神経機構 ・昆虫脳操縦型ロボットによる神経機構の検証
・神経回路の京コンピュータでの再現
4. 行動を解発する神経回路の制御 ・チャネルロドプシンによる行動の制御
フェロモンを受容する嗅覚受容細胞
Each long sensillum trichodeum contains two pheromone receptor cells; one for bombykol and the other for bombykal.
Schematic of long Sensillum trichodeum
accessory cell
Bombykal
receptor cell
BmOR3
Bombykol
receptor cell
BmOR1
Axon (to antennal lobe)
dendrite
Bombykol
Bombykal
10
フェロモン受容細胞の嗅覚系1次中枢（触角葉）への投射
AL
AN
AL
D
V
AL
<fluorescent image>
<bright field image>
AN
AN
AL
AN
AL
500 mm
Bombykol (BmOR1) Bombykal (BmOR3)
Sakurai et al. PLoS Genetics 2011: 7(6):1 Fujiwara et al. J. Neuroscience (in press)
1 mm
Olfactory Information is Transmitted to the First Olfactory Center, the Antennal Lobe
0.8
0
-0.8
-DF/F
(%)
Propagation of Voltage-Sensitive Dye Responses to Electrical Stimulation of the Antennal Nerve
Ai and Kanzaki (2004) J Exp Biol 207: 633 Hill , Okada and Kanzaki (2003) J Exp Biol 206: 345 Okada and Kanzaki (2001) Neurosci Lett 316: 133
Antennal lobe
Antennal nerve
昆虫脳：分散脳システム
行動の生成
1 mm
脳 （頭部）
胸部 神経節 （胸部）
腹部 神経節 （腹部）
感覚情報の統合
行動の選択
行動指令情報の生成
羽ばたき時の左右の翅の対称性
頭部有
頭部無
Kanzaki (1998) J Comp Physiol A 182: 267
行動指令信号
胸部神経節のはたらきを示す実験
キノコ体（記憶学習）
1 mm 脳
触角葉（匂い識別）
主要神経叢の三次元再構築
神経叢（ニューロピル）
神経細胞（ニューロン）
連続画像
脳をつくる神経回路の調べ方
1 mm
脳をつくる神経回路の調べ方
近赤外微分干渉顕微鏡ビデオ映像 IR-CCD（C2741）
単一ニューロンの分析 局所領域の分析 複数ニューロンの分析
電気生理学 イメージング
100mm
昆虫脳
37 %
DF
/F
10 %
100mm 100mm
HiSCA＆EMCCD（C9100)
ニューロンデータベース 神経形態
神経応答
・形態学 : 単一神経細胞，細胞体群 ・生理学 : 嗅覚，視覚，機械感覚応答など ・イメージング : 膜電位感受性色素，Ca感受性色素 ・免疫組織化学 ：GABA, 5HT, FMRF, tyramine, histamine 他
Ikeno et al. (2007) Neurocomputing 70: 2122 Kazawa et al. (2008) Neural Networks 21( 8): 1047
Invertebrate Brain Platform
コンテンツ
カイコガ脳構成ニューロンの網羅的データベース化
無脊椎動物脳プラットフォームhttp://invbrain.neuroinf.jp/
ぜひ，ご覧ください！
11
Odor Behavior
Protocerebrum (DILPC, SMP, etc)
Multimodal Integration
脳内のフェロモン情報経路
Premotor Center
(LAL/VPC) Commands
Premotor Center
右縦連合
Antennal Nerve
Brain
Right Connective
(RC)
Left Connective
(LC)
Thoracic Motor System
VNC Neck Motor System
1 mm
Antenna Odor
Sensor
Antennal Lobe（MGC)
Discrimi-nation
Namiki et al. (2014) Nature Commu 5:5919
Odor Behavior
Protocerebrum (DILPC, SMP, etc)
Multimodal Integration
脳内のフェロモン情報経路
Premotor Center
(LAL/VPC) Commands
右縦連合
Antennal Nerve
Brain
Right Connective
(RC)
Left Connective
(LC)
Thoracic Motor System
VNC Neck Motor System
1 mm
Antenna Odor
Sensor
Antennal Lobe（MGC)
Discrimi-nation
Premotor Center
Namiki et al. (2014) Nature Commu 5:5919
触角神経 脳
1 mm
匂い源定位を指令する神経信号
左縦連合 右縦連合
胸部運動系
Flipflop 応答
L
左縦連合
右縦連合
フェロモン刺激 5 sec
T-Flip-Flop タイミングチャート
Q
Q
トリガー
High
Low
Low
High
50 mm
(Olberg (1983) J Comp Physiol A 152: 297)
頸運動系
縦連合
脳から胸部運動系に下降するフリップフロップ (Flip-Flop) 信号
Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A 184: 143 Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168 Kanzaki et al. (2013) J Comp Physiol A 199:1037-52
Premotor Center (LAL/VPC)
Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A 184: 143 Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168
Time(s)
Spik
e F
req
.(H
z)
Flip-Flop Activity by Group-IID
匂い源探索行動を指令するニューロン
Zigzag Turns
Looping Straight
Programmed Zigzag Walking
Silver Stained Section (dorsal view)
Premotor Center
Premotor Center
100mm
D
V
匂い源探索行動の神経機構
The activity of the NMNs is a “monitor” for zigzag walking.
Two motor command signals converge on a neck motor neuron.
Group-IID
Flip-Flop (FF) DN
50mm
Cv1-NMN
Group-IIC
Brief Excitation (BE) DN
Cv1-NMN
Flip-Flop(FF) Brief Excitation(BE)
Two command signals generated in the premotor center
Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A 184: 143 Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168 Kanzaki et al. (2013) J Comp Physiol A 199:1037
Thoracic Motor System
匂い源探索行動の神経機構
Group-IID
Flip-Flop (FF) DN
50mm
Cv1-NMN
Group-IIC
Brief Excitation (BE) DN
Cv1-NMN
RNMNs
LNMNs
STIM
BE BE BE BE BE BE FF FF FF FF FF
Neural Activities of Left and Right NMNs
Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A 184: 143 Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168 Kanzaki et al. (2013) J Comp Physiol A 199:1037
Thoracic Motor System
Flip-Flop(FF) Brief Excitation(BE)
Two command signals generated in the premotor center
12
匂い源探索行動の神経機構
RNMNs
LNMNs
STIM
BE BE BE BE BE BE FF FF FF FF FF
Neural Activities of Left and Right NMNs
Spike Frequency Histograms of
the Neck Motor neurons
Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A 184: 143 Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168 Kanzaki et al. (2013) J Comp Physiol A 199:1037-52
Thoracic Motor System
Flip-Flop(FF) Brief Excitation(BE)
Two command signals generated in the premotor center
Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A 184: 143 Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168 Kanzaki et al. (2013) J Comp Physiol A 199(11):1037-52
匂い源探索行動の神経機構
Zigzag Turns
Looping Straight Line
BE-
DNs
Flip-Flop
DNs
Steering program is controlled by two command signals
RNMNs
LNMNs
STIM
BE BE BE BE BE BE FF FF FF FF FF
Neural Activities of Left and Right NMNs
Thoracic Motor System
Flip-Flop(FF) Brief Excitation(BE)
Two command signals generated in the premotor center
フェロモン源の探索を指令するニューロンの信号（行動指令信号）でロボットを動かせば，ロボットは匂い源を探索する？
Electrode (RNMNs)
昆虫脳-操縦型ロボットによる匂い源定位
Electrode (LNMNs)
・
: Forward velocity
・ : Angular velocity
: No. of spikes in 0.1 [s]
・
Spike-Behavior Conversion Rule
・
RNMNs
LNMNs
STIM
BE BE BE BE BE BE FF FF FF FF FF
Neural Activities of Left and Right NMNs
Minegishi et al. (2012) Robotics and Autonomous Systems 60(5):692
50 mm motor
battery
amplifiers
manipulator
20mm
electrodes
Thoracic Motor System
カイコガの前進速度 vo は nspikes_right + nspikes_left に比例する． 角速度 θ は， nspikes_right - nspikes_left に比例する．
・
昆虫脳-操縦型ロボットによる匂い源定位
Command signals for steering Spikes/0.1 sec x4
RED: spike number of left NMN (nl)
WHITE: spike number of right NMN (nr)
50 mm motor
battery
amplifiers
manipulator
20mm
electrodes
RED: left NMN WHITE: right NMN
脳から胸部神経節に下降するフリップフロップ信号は，匂い源探索の指令情報を担っていると考えられる．
Minegishi et al. (2012) Robotics and Autonomous Systems 60(5):692
フリップフロップ応答を形成する神経回路 両側性神経 Bilateral Neuron （正面像）
介在神経 Local Interneuron （正面像）
脳内の神経叢の配置（前面像）
前運動中枢(LAL/VPC)
銀染色像（背側像）
Namiki et al. (2014) Nature Commu 5:5919 Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol 484:168 Iwano et al. (2010) J Comp Neurol 518：366
MB SMP
CB
Oe
SOG
MGC
AN
OG
LAL LAL
V
D
前運動中枢を構成するニューロンの網羅的分析 Local Interneurons
Bilateral Neurons
LAL
MB
CB
OACT
Namiki et al. (2014) Nature Commu 5:5919 Iwano et al. (2010) J Comp Neurol 518：366
13
oVPC
前運動中枢を構成するニューロンの網羅的分析
Input Output
output input
100mm
100mm
Input
Output
uLAL
iVPC
oVPC
lLAL
oVPC
ulLAL
lLAL
iVPC
oVPC
uLAL
iVPC
lLAL
uLAL
oVPC
vmLAL
mVPC
vmLAL
iVPC
uLAL
iVPC
lLAL lLAL
oVPC
dlLAL
mVPC oVPC
lLAL
iVPC
uLAL
Bilateral Neuron Local Interneuron 両側性神経 介在神経
Namiki et al. (2014) Nature Commu 5:5919 Iwano et al. (2010) J Comp Neurol 518：366
フリップフロップ応答を形成する神経回路の構築
Code Responses Morphology Code Responses Morphology Code Responses Morphology
output input
Bilateral Neuron Local Interneuron 両側性神経 介在神経
Iwano et al. (2010) J Comp Neurol 518：366
匂い源定位を指令する「フリップフロップ応答」を 形成する前運動中枢の神経回路の推定
前運動中枢
直進 歩行
ジグザグターン
回転 歩行
神経回路のリアリスティックな再構築
プログラム化された歩行パターン
Kanzaki R et al. (2008) Advanced Robotics 22: 1605 Iwano et al. (2010) J Comp Neurol 518：366
oVPC
uLAL
iVPC
lLAL
iVPC oVPC
uLAL lLAL
1)と2）の特徴的な性質からプログラム化された歩行パターンが発生するように神経回路モデルを構築した．
推定される機能的神経回路
1) serotonergic 2) GABAergic
Local Interneuronによるフィード
バック回路
フェロモン刺激
Bilateral neurons
1) 相反抑制 (Reciprocal inhibition) （抑制性bilateral neuronの作用）
2) 長期興奮 (Long-lasting excitation) （Local Interneuronのフィードバック回路 または神経修飾物質セロトニンの効果）
匂い源定位を指令する「フリップフロップ応答」を 形成する前運動中枢の神経回路の推定
直進 歩行
ジグザグターン
回転 歩行
神経回路のリアリスティックな再構築
プログラム化された歩行パターン
oVPC
uLAL
iVPC
lLAL
iVPC oVPC
uLAL lLAL
Kanzaki R et al. (2008) Advanced Robotics 22: 1605 Iwano et al. (2010) J Comp Neurol 518：366
昆虫脳モデル-操縦型ロボット フェロモンの匂い源に定位する移動ロボット
触角
Kanzaki R et al. (2008) Advanced Robotics 22: 1605 Kanzaki, Nagasawa, Shimoyama (2004) In “Bio-mechanisms of Animals in Swimming and Flying”
触角
アンプへ アンプへ
金属電極 2.5 mm
(φ25 - 40μm)
触角を嗅覚センサとする
匂い(フェロモン)刺激
1 mV
1 sec
空気
80 ng
160 ng
240 ng
320 ng
400 ng
触角電図 (EAG:Electro-Antennogram)
14
触角 触角
昆虫脳モデル-操縦型ロボット フェロモンの匂い源に定位する移動ロボット
フェロモン
Kanzaki R et al. (2008) Advanced Robotics 22: 1605 Kanzaki, Nagasawa, Shimoyama (2004) In “Bio-mechanisms of Animals in Swimming and Flying”
フェロモンの感度や行動パターンは時々刻々と変化する
昼夜のリズム
経験・学習（慣れ）
基本的な回路
基本的な回路の修飾や補正
他の感覚（視覚など）
昆虫はいつも決まった行動をしているわけではない！ 環境の刺激に対する感度や行動パターンが時々刻々と変化する！
Pansopha et al. (2014) J Exp Biol 217: 1811 Gatellier, Nagao and Kanzaki (2004) J Exp Biol 207: 2487 Hill, Okada and Kanzaki (2003) J Exp Biol 206: 34 Hill, Iwano, Gatellier and Kanzaki (2002) Chemical Senses 27: 475
Topics
1. 昆虫の脳研究の特徴とアプローチ
2. 行動モデルとしてのカイコガの匂い源探索行動 ・昆虫操縦型ロボットによる適応性の評価
3. 匂い源探索行動の神経機構 ・昆虫脳操縦型ロボットによる神経機構の検証
・神経回路の京コンピュータでの再現
4. 行動を解発する神経回路の制御 ・チャネルロドプシンによる行動の制御
細胞膜情報推定・結合強度推定
NEURON_K+
Brain Composer
ニューロンから神経回路（脳）の作り方
神経細胞データベースの構築と整備
BoND / IVBPF
細胞形態抽出
KNEWRiTE
標準脳・マッピング
大規模シミュレータ
昆虫嗅覚系全脳シミュレーター（Insect Olfactory System SIMulator）
ニューロンから神経回路（脳）の作り方
Miyamoto et al. unpublished data
Ikeno et al. (2012) Computational Intelligence and Neuroscience doi:10.1155/2012/795291
No. of Mapped Neurons
2 Group I DNs
6 Group II DNs
20 Bilateral Neurons
10 Local Interneurons
Total: 40 neurons
カイコガの脳のシミュレーション 行動指令中枢の神経活動の「京」によるシミュレーション
行動指令ニューロン
前運動中枢 「京」シミュレーション
行動指令中枢を構成するニューロン
12ニューロンx2を 192ニューロンに拡張 1step=0.05ms Simulation time: 1000setp(50msec) 86nodesで実行
神経回路モデル
15
Topics
1. 昆虫の脳研究の特徴とアプローチ
2. 行動モデルとしてのカイコガの匂い源探索行動 ・昆虫操縦型ロボットによる適応性の評価
3. 匂い源探索行動の神経機構 ・昆虫脳操縦型ロボットによる神経機構の検証
・神経回路の京コンピュータでの再現
4. 行動を解発する神経回路の制御 ・チャネルロドプシンによる行動の制御
カイコガ嗅覚系の光による制御
Expression of ChR2 in the antennae of male moths bearing both BmOR1-GAL4 and UAS-ChR2
Axon terminal of ChR2 expressing
bombykol receptor neurons in the
antennal lobe
Gs
MGC
toroid
50 μm
100 μm
Tabuchi et al. (2013) PNAS 110(38):15455
Manipulation of Pheromone Receptor
Neuron
Light
(470nm)
activation of the target cells
Ca++, Na+
out
in
Channelrhodopsin-2(ChR2) Expression Cell Activated by Light Pulses
to Brain
Bombykal Receptor Neuron
Bombykol Receptor Neuron
dendrite
Switching on and off the activity of the
pheromone receptor cell with high time
resolution, at the level of individual spikes
light-activated non-specific cation channel
カイコガ嗅覚系の光による制御
フェロモン
フェロモンに反応する 嗅覚センサ
フェロモン 受容体
光 (470nm)
フェロモンに反応する 嗅覚センサ
脳 行動
脳 行動
遺伝子操作
チャネル ロドプシン２
電流
電流
Sakurai et al. (2011) PLoS Genetics 7(6):1
Tabuchi et al. (2013) PNAS 110(38):15455
Light stimulation triggers pheromone orientation behavior in ChR2 expressing transgenic silkmoths
Single Pulse of Light stimulation:
470nm, 1.19 mW/mm2, duration: 5msec
Control
Transgenic Silkmoth
光刺激の強度(mW/mm2)
チャネルロドプシンを発現させたフェロモン受容細胞の応答
光刺激の強度に応じてスパイクの数が増加する (n=18)
光刺激 (1.19 mW/mm2 , 100 ms)
光刺激の強度に応じて行動する個体の割合が増加する (n=20)
光により，嗅覚受容細胞の活動をスパイクレベルで 正確にコントロールできる（嗅覚研究のパラダイムシフト）
Tabuchi et al. (2013) PNAS 110(38):15455-60
光刺激の強度 (mW/mm2)
スパ
イク
の数
行動
する
個体
の割
合（％
）
昆虫脳研究アプローチ：脳を創り，理解し，活用する
脳
ニューロンデータベース in silico 脳 in vivo 脳 （昆虫）
行動
評価・検証
分析 統合
評価・検証
比較
昆虫脳モデル-操縦型ロボット 昆虫-操縦型ロボット
昆虫脳-操縦型ロボット
生物-機械融合アプローチ 分析-統合アプローチ
オプトジェネティクスによる センサや神経回路の操作 精緻な神経回路の再構築
神経回路モデル シミュレーション
動物の感覚から行動発現の機構解明には，分子生物学，神経生理学，情報科学，ロボティクスなどさまざまな階層に渡るアプローチが重要だが，昆虫（カイコガ）はその対象として重要なモデル生物である．
カイコガの行動：高校生物に登場！
東京書籍
