医用データ科学
研究者氏名 浦久保 秀俊
ウラクボ ヒデトシ URL https://github.com/urakubo 所属 藤田医科大学 部署 医学部・医用データ科学講座 職名 准教授 学位 博士(工学)(東京大学) 科研費研究者番号 40512140 J-Global ID 201101036451836391
プロフィール 脳は、記憶により駆動されるシステムです。私たちは、過去の記憶・経験に基づいて思考し、より良い未来を目指して行動します。人工ニューラルネットワークがトレーニングに基づいて神経結合を形成して機能を決定するように、記憶(経験)がその人のありようを決定するのです。 私は、記憶がどのように入力されるかについて、分子神経科学の実験的知見をコンピュータシミュレーションにより統合して動作を検証する研究を行ってきました。記憶は「シナプス」と呼ばれる素子を単位として生じます。ただし、シナプスへの記憶の入力方法は極めて多様で、ある時は各々独立に、時には共同して生じますし、発達・情動・精神疾患により大きく影響を受けます。 私は、多様な記憶入力について数学的ルールを抽出し、脳がどのように記憶・学習を形づくるかについて明らかにします。物質としての脳から機能的実体が生じる初めの一歩に注目して研究を進める予定です。詳しくは「研究紹介」をご覧ください。
研究キーワード
神経科学
,システム生物学
,計算論的神経科学
,NEURONシミュレータ
,CaMKII
,STDP
,シミュレーション
研究分野
ライフサイエンス / 神経科学一般 /
情報通信 / 生命、健康、医療情報学 /
情報通信 / 計算科学 /
ライフサイエンス / 基盤脳科学 /
経歴
2023年1月
-
現在
藤田医科大学 医学部 医学科 准教授
2023年1月
-
2023年3月
生理学研究所 脳機能計測・支援センター 電子顕微鏡室 准教授(兼任)
2020年4月
-
2022年12月
自然科学研究機構 生理学研究所 基盤神経科学研究領域・大脳神経回路論研究部門 特任助教
2012年4月
-
2020年3月
京都大学大学院 情報学研究科 システム科学専攻 特任助教
2007年4月
-
2012年3月
東京大学大学院 理学系研究科 生物化学専攻 特任助教
受賞
2015年9月
日本神経回路学会, 論文賞柳下 祥 石井 信 浦久保 秀俊
論文
Takayuki Onai   Noritaka Adachi   Hidetoshi Urakubo   Fumiaki Sugahara   Toshihiro Aramaki   Mami Matsumoto   Nobuhiko Ohno   
108338-108338 2023年11月 [査読有り]
Sergey Mursalimov   Mami Matsumoto   Hidetoshi Urakubo   Elena Deineko   Nobuhiko Ohno   
mcad107 2023年7月 [査読有り]
Sehyung Lee   Hideaki Kume   Hidetoshi Urakubo   Haruo Kasai   Shin Ishii   
Neural networks 152 57-69 2022年8月 [査読有り]
Hidetoshi Urakubo   Sho Yagishita   Haruo Kasai   Yoshiyuki Kubota   Shin Ishii   
PLOS Computational Biology 17(9) e1009364-e1009364 2021年9月 [査読有り]
Laxmi Kumar Parajuli   Hidetoshi Urakubo   Ai Takahashi-Nakazato   Roberto Ogelman   Hirohide Iwasaki   Masato Koike   Hyung-Bae Kwon   Shin Ishii   Won Chan Oh   Yugo Fukazawa   Shigeo Okabe   
eNeuro 2020年10月 [査読有り]
Precise information on synapse organization in a dendrite is crucial to understanding the mechanisms underlying voltage integration and the variability in the strength of synaptic inputs across dendrites of different complex morphologies. Here, we...
MISC
浦久保 秀俊   黒田 真也   
BME : Bio Medical Engineering 18(2) 12-18 2004年4月 [招待有り]
浦久保 秀俊   渡辺 正峰   近藤 駿介   
電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 87(2) 695-704 2004年2月 [査読有り]
spike-timing dependent synaptic plasticity (STDP)は,その特性から単独ニューロンの発火関数と深く相互作用しながら神経回路を発展させると予想される.そこで,本研究では単一コンパートメントのHodgkin-Huxley(HH)モデルニューロンと,leaky integrate-and-fire (LIF)モデルニューロンについて,発火関数とSTDPの相互作用かつくるシナプス結合の強度分布を調べた.一定間隔のシナプス入力ペアによって達成されるシナプ...
浦久保 秀俊   
日本神経回路学会誌 10(4) 223-224 2003年12月 [招待有り]
浦久保 秀俊   渡辺 正峰   
電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 101(735) 227-233 2002年3月
近年,シナプス結合したプレニューロン,およびポストニューロンの発火タイミングに依存した,時間的に非対称なシナプス可塑性(STDP)が報告され、実験、理論両面から注目を集めている。本研究では海馬CA1錐体細胞シナプス結合強度変化をもたらす根本原因である細胞内Ca2+濃度の変化に着目し,モデル細胞を構築してSTDP則を再構築するとともに高頻度発火状態における変化則を予測した.その結果,高頻度ペアリング状態では発火タイミングに関わらずシナプス結合強度が強化されることがわかった.
浦久保 秀俊   渡辺 正峰   
電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 101(238) 33-39 2001年7月
本研究ではラット第5層IBニューロンを模したマルチコンパートメントHH型モデルニューロンにおける, 入力頻度の変化に応じた発火特性の変化を検証する。モデルニューロンにランダムスパイク入力を与え, 応答発火特性を逆相関中にみると, その時間窓の長さはスパイク入力頻度の増加にともない短くなる。このことは, 低頻度入力下ではニューロンはその発火時刻にノイズの影響を受けやすいintegratorとしての機能をもち, 高頻度入力下ではノイズに対して頑健に発火するcoincidence deterto...
担当経験のある科目(授業)
2024年4月
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現在
医学科3年 アセンブリIII (藤田医科大学)
2024年4月
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現在
大学院講義 医科学概論 (藤田医科大学)
2023年4月
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現在
医学科2年 医学統計学 (藤田医科大学)
2023年4月
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現在
医学科1年 読書ゼミナール (藤田医科大学)
2023年4月
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現在
医学科1年 基礎データサイエンス (藤田医科大学)
委員歴
2023年8月
-
現在
Frontiers in Computational Neuroscience Review Editor