中野 高志ウェブサイト

藤田医科大学 医学部 情報生命科学講座

心はどこにあるのか

報酬を獲得するように行動を学習する枠組みである強化学習は、大脳基底核を中心とした脳部位がかかわっていると考えられています。強化学習では行動学習の他にモチベーション、意思決定、情動(感情)などの脳の働きに関連しており、それらは脳内分子、神経回路によって実現されています。

我々は、強化学習の神経機構について,分子,細胞,神経回路レベルでモデルを構築することで理解しようと取り組んでいます。特に過去の神経生物学実験の経験を生かして生物学的に妥当なモデルを構築することで,強化学習がどのようにして脳で実装されているのかを研究しています。

さらに,藤田医科大学データサイエンスグループの一員として医用データサイエンス講座と連携しながら様々な研究機関と共同研究を行い,脳神経活動などのデータを機械学習などの手法を用いてその基本原理を解明する研究を行っています。具体的にはうつ病の診断・層別化研究,行動にともなう神経活動などのデータ解析を行なっています。

また,藤田医科大学 精神・神経病態解明センターの計算科学部門として精神疾患の背後にある神経機構の解明に取り組んでいます。

学生募集

当研究室は学生を受け入れることが可能です。

  • 脳の仕組みを知りたい!
  • 脳に基づいた人工知能をつくりたい!
  • データサイエンスを用いて医学に貢献したい!

など,興味のある学生,一緒に研究したい方はお気軽にご連絡ください。

(経済的サポート,受け入れ方法についてはお気軽にお尋ねください)

Projects

うつ病の診断・層別化手法の開発

うつ病の診断・層別化手法の開発

機械学習を用いたマルチモーダルデータ解析 解析

リポソームを用いた薬物投与法の開発

リポソームを用いた薬物投与法の開発

任意のプロファイルでの薬物投与 過去の研究 実験

強化学習モデリング

強化学習モデリング

生物学的に妥当な強化学習モデル モデリング

神経モデリング

神経モデリング

多階層リアリスティックモデリング モデリング

神経情報解析

神経情報解析

行動、生理学、医学データなどの神経科学実験の解析 解析

神経生物学実験

神経生物学実験

ドーパミンによる学習の神経機構 実験

研究業績

– 学術論文(査読付き)

  • Li WR*, Nakano T*, Mizutani K, Matsubara T, Kawatani M, Mukai Y, Danjo T, Ito H, Aizawa H, Yamanaka A, Petersen C, Yoshimoto J, Yamashita T: Neural mechanisms underlying uninstructed orofacial movements during reward-based learning behaviors., Current Biology, 33(16), 3436-3451.e7, 2023. (*: contributed equally) DOI: 10.1016/j.cub.2023.07.013
  • Nakano T, Takamura M, Kato T, Kano S: Editorial: The Development of Biomarkers in Psychiatry., Frontiers in Psychiatry, 13:1075993, 2022. DOI: 10.3389/fpsyt.2022.1075993
  • Yamahashi Y, Lin YH, Mouri A, Iwanaga S, Kawashima K, Tokumoto Y, Watanabe Y, Faruk MO, Zhang X, Tsuboi D, Nakano T, Saito N, Nagai T, Yamada K, Kaibuchi K: Phosphoproteomic of the acetylcholine pathway enables discovery of the PKC-β-PIX-Rac1-PAK cascade as a stimulatory signal for aversive learning., Molecular Psychiatry, 1–14, 2022. DOI: 10.1038/s41380-022-01643-2
  • Nakano T, Rizwan SB, Myint DMA, Gray J, Mackay SM. Harris P, Perk CG, Hyland BI, Empson R, Tan EW, Dani KM, Reynolds JN, Wickens JR: An On-Demand Drug Delivery System for Control of Epileptiform Seizures., Pharmaceutics, 14(2): 468, 2022. DOI: 10.3390/pharmaceutics14020468
  • Nakano T, Takamura M, Nishimura H, Machizawa M, Ichikawa N, Yoshino A, Okada G, Okamoto Y, Yamawaki S, Yamada M, Suhara T, Yoshimoto J: Resting-state brain activity can predict target-independent aptitude in fMRI-neurofeedback training., Neuroimage, 245: 118733, 2021. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2021.118733 (BioRxiv, 2021)
  • Regonia P, Takamura M, Nakano T, Ichikawa N, Fermin A, Okada G, Okamoto Y, Yamawaki S, Ikeda K, Yoshimoto J: Modeling Heterogeneous Brain Dynamics of Depression and Melancholia Using Energy Landscape Analysis., Frontiers in Psychiatry, 12: 2113, 2021. DOI: 10.3389/fpsyt.2021.780997
  • Matsubara T, Yanagida T, Kawaguchi N, Nakano T, Yoshimoto J, Sezaki M, Takizawa H, Tsunoda S, Horigane S, Ueda S Takemoto-Kimura S, Kandori H, Yamanaka A, Yamashita T: Remote control of neural function by X-ray-induced scintillation., Nature Communications, 12: 4478, 2021. DOI: 10.1038/s41467-021-24717-1 (BioRxiv, 2019)
  • Mori Y, Mouri A, Kunisawa K, Hirakawa M, Kubota H, Kosuge A, Niijima M, Hasegawa M, Kurahashi H, Murakami R, Hoshi M, Nakano T, Fujigaki S, Fujigaki H, Yamamoto Y, Nabeshima T, Saito K: Kynurenine 3-monooxygenase deficiency induces depression-like behavior via enhanced antagonism of α7 nicotinic acetylcholine receptors by kynurenic acid., Behavioural Brain Research, 405: 113191, 2021. DOI: 10.1016/j.bbr.2021.113191
  • Cui W, Aida T, Ito H, Kobayashi K, Wada Y, Kato S, Nakano T, Isa K, Kobayashi K, Isa T, Tanaka K, Aizawa H: Dopaminergic signaling in the nucleus accumbens modulates stress-coping strategies during inescapable stress, Journal of Neuroscience., Journal of Neuroscience, 40(38): 7241-7254, 2020. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.0444-20.2020
  • Nakano T, Takamura M, Ichikawa N, Okada G, Okamoto Y, Yamata M, Suhara T, Yamawaki S, Yoshimoto J: Enhancing multi-center generalization of machine-learning based depression diagnosis from resting-state fMRI., Frontiers in Psychiatry, 11: 400, 2020. DOI: 10.3389/fpsyt.2020.00400 (MedRxiv, 2019)
  • Yoshino A, Okamoto Y, Sumiya Y, Okada G, Takamura M, Ichikawa N, Nakano T, Shibasaki C, Aizawa H, Yamawaki, Y, Kawakami K, Yokoyama S, Yoshimoto J, Yamawaki, S: Importance of the habenula for avoidance learning including contextual cues in the human brain: A preliminary fMRI study, Frontiers in Human Neuroscience, 14: 165, 2020. DOI: 10.3389/fnhum.2020.00165
  • Zhang X, Nagai T, Ahammad R, Kuroda K, Nakamuta D, Nakano T, Yukinawa N, Funahashi Y, Amano M, Yoshimoto J, Yamada K, Kaibuchi K: Balance between dopamine and adenosine signals regulates the PKA/Rap1 pathway in medium spiny neurons., Neurochemistry International, 122: 8-18, 2019. DOI: 10.1016/j.neuint.2018.10.008
  • Zucca S, Zucca A, Nakano T, Aoki S, Wickens J: Pauses in cholinergic interneuron firing exert an inhibitory control on striatal output in vivo., eLife, 7: e32510, 2018. DOI: 10.7554/elife.32510
  • Nakano T, Mackay S, Tan E, Dani K, Wickens J: Interfacing with neural activity via femtosecond laser stimulation of drug encapsulating liposomal nanostructures., eNeuro 3(6): 107, 2016. DOI: 10.1523/ENEURO.0107-16.2016
  • Nagai T, Nakamuta S, Kuroda K, Nakauchi S, Nishioka T, Takano T, Zhang X, Tsuboi D, Funahashi Y, Nakano T, Yoshimoto J, Kobayashi K, Uchigashima M, Watanabe M, Miura M, Nishi A, Kobayashi K, Yamada K, Amano M, Kaibuchi K: Phospho-proteomics of the dopamine pathway enables discovery of Rap1 activation as a reward signal in vivo., Neuron, 89(3): 550-565, 2016. DOI: 10.1016/j.neuron.2015.12.019
  • Nakano T, Otsuka M, Yoshimoto J, Doya K: A spiking neural network model of model-free reinforcement learning with high-dimensional sensory input and perceptual ambiguity., PLoS ONE, 10(3): e0115620, 2015. DOI: 10.1371/journal.pone.0115620
  • Nakano T, Chin C, Myint D, Tan E, Hale P, Mariserala B, Reynolds J, Wickens J, Dani K: Mimicking subsecond neurotransmitter dynamics with femtosecond laser stimulated nanosystems., Scientific Reports, 5: 5398, 2014. DOI: 10.1038/srep05398
  • Nakano T, Yoshimoto J, Doya K: A model-based prediction of the calcium responses in the striatal synaptic spines depending on the timing of cortical and dopaminergic inputs and post-synaptic spikes. Frontiers in Computational Neuroscience, 7: 119, 2013. DOI: 10.3389/fncom.2013.00119
  • Nakano T, Doi T, Yoshimoto J, Doya K: A kinetic model of dopamine- and calcium-dependent striatal synaptic plasticity., PLoS Computational Biology, 6(2): e1000670, 2010. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1000670

– 国際会議論文(査読付き)

  • Yoshimoto J, Ozaki J, Mizutani K, Nakano T, Ikeda K, Yamashita T: Statistical analysis on characteristic whisking movement observed in reward anticipation and acquisition, Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA) 2019, Lanzhou, China, Nov 18-21, 2019. (Oral) DOI: 10.1109/APSIPAASC47483.2019.9023135
  • Nakano T, Chin C, Myint D, Tan E, Hale P, Reynolds J, Wickens J, Dani K: Femtosecond laser stimulated nanosystems for neuroscience applications, CLEO: 2014, San Jose, US, 2014. (Oral) DOI: 10.1364/CLEO_AT.2014.ATu2P.6
  • Nakano T, Yoshimoto J, Wickens J, Doya K: Calcium Responses Model in Striatum Dependent on Timed Input Sources. Artificial Neural Networks – ICANN 2009: 659-670, Springer, 2009. (Oral) DOI: 10.1007/978-3-642-04274-4_26

– プレプリント

– 書籍

  • Nakano T, Kato T, Takamura M, Kano S: The development of biomarkers in psychiatry., Lausanne: Frontiers Media SA, 2022. ISBN 978-2-83251-057-5 DOI: 10.3389/978-2-83251-057-5
  • Nakano T, Rizwan SB, Myint DMA, Gray J, Mackay SM. Harris P, Perk CG, Hyland BI, Empson R, Tan EW, Dani KM, Reynolds JN, Wickens JR: An On-Demand Drug Delivery System for Control of Epileptiform Seizures. In Sousa F (Ed.), Brain-Targeted Drug Delivery: 123-140, Basel, MDPI, 2022. ISBN 978-3-0365-5282-8 DOI: 10.3390/books978-3-0365-5281-1
  • 藤原 幸一, 久保 孝富, 山川 俊貴, 伊藤 健史, 中野 高志, 吉本 潤一郎, 松尾 剛行, 藤田 卓仙, 桐山 瑶子, 計測自動制御学会: 次世代医療AI - 生体信号を介した人とAIの融合 - (計測・制御セレクションシリーズ 1), コロナ社, 2021. ISBN: 978-4-339-03381-6 (Amazon)
  • Nakano T, Yoshimoto J, Wickens J, Doya K: Calcium Responses Model in Striatum Dependent on Timed Input Sources. In Alippi C, Polycarpou M, Panayiotou C, Ellinas G (Ed.), Artificial Neural Networks – ICANN 2009 (Lecture Notes in Computer Science, 5768): 659-670, Berlin, Springer, 2009. ISBN:‎ 978-3642042737
中野高志, 博士(理学)

中野高志, 博士(理学)

准教授

藤田医科大学

Biography

脳の仕組みをモデリングとデータ解析を用いて研究しています。 現在の研究テーマはプロジェクトを、 これまでの業績や経歴はReseachmapGoogle scholarを参照ください。

興味・関心
  • 神経情報学
  • 計算神経科学
  • 計算精神医学
  • 人工知能
学歴
  • 博士(理学), 2010

    奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科

  • 修士(理学), 2007

    奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科

  • 学士(工学), 2005

    大阪大学基礎工学部

Contact

  • 470-1192 愛知県 豊明市 沓掛町 田楽ケ窪1-98
  • 藤田医科大学 医学部 医学科 情報生命科学講座 (大学1号館7階707)
  • Department of Computational Biology, School of Medicine, Fujita Health University: 1-98 Dengakugakubo Kutsukake-cho, Toyoake city, Aichi, 470-1192 Japan
  • DM Me
  • takashi.nakano [ a t ] fujita-hu.ac.jp