（所属領域）　　　　　第二領域
	（氏名）　　　　　　　中原裕之
	（所属・職名）　　 　独立行政法人理化学研究所 　　　　　　　　　　　　 チームリーダー
	（電話）	（FAX）
	(E-mail) hn@brain.riken.jp	（URL） http://www.brain.riken.jp/labs/mns/nakahara
（メッセージ） 実験と理論が自然に融合されて共に研究を発展させるような数理神経科学の研究を進めたいと考えています。特に、情動・動機付けがどのように意思決定・運動制御・行動に変換されていくか、その情報処理過程に興味を持っています。今は、特にドーパミン神経細胞の果たす役割に注目して研究を進めていて、報酬予測の機能と意思決定・運動制御の関係を、例えば線条体・上丘の機能との関連から明らかにしていこうとしています。一方、これらの情報処理の解明には、そもそもそれを理解するための数理的フレームワークを整備・拡大が必要で、そのために学習理論の研究（特に強化学習）にも従事しています。同時に、これらの脳での情報処理を本当に理解するには、数百もの神経細胞から同時記録して、それらの活動の情報処理を実験データから直接抜き出し理解するには、数理モデル及びデータ解析の枠組が必要と考え、細胞集団情報処理の数理・多電極同時記録などのデータ解析技術一般の研究もしています。また、分子レベルから、局所回路レベル・システムレベルそして行動へと一貫して理解するために、モデル構築・データ解析の数理手法を様々なレベルにまたがり適用することで、脳の情報処理の解明を目指したく思っています。 「統合脳」では色々な研究者と出会い、共同研究の輪が広がることを期待しています。 以下、ご参考までに最近の論文から・・・・ (1) Nakahara, H., Itoh, H., Kawagoe, R., Takikawa, Y., & Hikosaka, O. (2004). Dopamine neurons can represent context-dependent prediction error. Neuron. 41(2): pp269-280. (2) Nakahara, H., Nishimura, S., Inoue, M., Hori, G., & Amari, S. (2003). Gene interaction in DNA microarray data is decomposed by information geometric measure. Bioinformatics. 19(9): pp1124-1131. (3) Nakahara, H., & Amari, S. (2002). Information geometric measure for neural spikes. Neural Computation. 14 (10): pp2269-2316. (4) Nakahara, H., Doya, K., & Hikosaka, O. (2001). Parallel cortico-basal ganglia mechanisms for acquisition and execution of visuomotor sequences: A computational approach. Journal of Cognitive Neuroscience. 13 (5): pp626-647.
（研究室で有する実験技術・リソースとその公開の可能性） 特に実験技術は擁しませんが、サルの行動実験と計算論的モデルの対応の確立、多電極同時記録のデータ解析、DNA microarray data analysisなどの経験・技術は有しています。何か相談に応じることが可能かもしれません。