Zenas C. Chao 研究室

主宰者：Zenas C. Chao
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、脳がいかにして外界の情報を予測し、意思決定や創造的な思考を実現しているのかを解明することを目指しています。特に、期待される刺激が実際には現れない場面での脳活動に着目し、脳の予測メカニズムを調べています。また、創造的問題解決の際に脳がどのような状態の遷移を経験するのかを、複数の思考課題を組み合わせて研究しています。 研究手法としては、ヒトの脳波記録、非ヒト霊長類の高密度脳皮質記録、ラットの単一神経細胞記録、さらには培養神経ネットワークまで、多様な生物モデルを活用しています。これらの実験データに対して数学的解析や計算モデルを適用し、仮説を導き出した後、その仮説を生物学的に検証するというアプローチを取っています。脳画像や脳電位信号の大規模データセットを機械学習的に分析することで、隠れた神経活動パターンを抽出しています。 主要な発見として、脳は異なる時間スケールで複数の規則性を階層的に処理し、予測を更新していることが示されています。また、感覚入力の欠落時の神経反応が、脳の予測エラー信号として機能していることが明らかになってきました。さらに、自閉症スペクトラムや統合失調症などの神経発達障害では、この予測符号化の過程に異常が生じることも報告されています。これらの知見を通じて、健常な認知機能と神経疾患の神経基盤の理解が進みつつあります。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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