広報活動

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2016年12月7日

理化学研究所
モナシュ大学

ネットワーク内部の情報の統合を定量化

-客観的な意識レベルの指標に向けてー

ネットワークの要素間の因果的な影響を定量化するための統一的な枠組みの図

図 ネットワークの要素間の因果的な影響を定量化するための統一的な枠組み

私たちの「意識」はどのように生み出されているのでしょうか? 現在の脳科学では、脳内の神経細胞同士が密に情報をやりとりすること、つまり「情報の統合」が必要であると考えられています。例えば単純なデジタルカメラと脳の情報処理の違いを考えてみましょう。デジタルカメラの中に存在する多くのフォトダイオードは独立に情報処理を行っているだけで、情報のやりとりはなく、したがって情報は統合されていません。すなわち、デジタルカメラ自体は見ているものを意識することはできないと考えられます。一方、脳内ではそれぞれの神経細胞が処理した情報を神経細胞同士がシナプスを介してやりとりをすることによって情報が統合されるため、私たちは豊かな意識体験を持つことができると考えられます。

意識の統合情報理論には、「統合情報量(脳内で統合される情報の量)」が意識レベルに対応しているという仮説があります。意識レベルとは、完全に目が覚めている状態から睡眠まで連続的に変化する意識の量のことです。この仮説が正しければ、植物状態や麻酔下にある患者など意識状態の判別が困難な状況でも、脳活動から統合情報量を計測することによって客観的に意識レベルを測ることができる可能性があります。しかし、これまでに提案されたネットワーク内の統合情報量の「指標」には数学的な問題点がありました。

そこで、理研を中心とした国際共同研究チームは、情報統合の定量化を目標に「情報幾何学」という手法を用いて、情報統合量の新しい指標を見出しました。ネットワークの要素(脳であれば神経細胞)間の因果関係の影響を階層的に定量化する“数学的な枠組み”提案し、この枠組みの中で情報統合量を一意的に導出しました(図参照)。ここで、因果関係の影響とは、過去の状態が未来の状態に与える影響のことを指します。さらに、同じ枠組みから移動エントロピーなど既存の指標も導出でき、“ネットワーク全体の相互情報量 > 統合情報量 > 移動エントロピー”という大小関係が成立することも分かりました。これにより、従来の数学的問題を解消できました。

本手法は、神経ネットワークの解析に用いることにより意識レベルの定量化につながる可能性があるほか、ソーシャルネットワークなどより一般的なネットワークの解析にも適用することができます。今後、複雑なネットワークの新たな解析手法として幅広く利用されると期待できます。

理化学研究所
脳科学総合研究センター 脳数理研究チーム
基礎科学特別研究員 大泉 匡史 (おおいずみ まさふみ)
チームリーダー 甘利 俊一 (あまり しゅんいち)