88th Seminar

Date and Time: January 19 (Tue.), 2021, 13:00 – 14:30
Place: Online (Zoom)
Speaker: ARAI Tatsuo (Visiting Professor, Global Alliance Lab Promotion Office, The University of Electro-Communications・Professor, Beijing Institute of Technology.)
Chair: Assoc. Prof. JIANG Yinlai
Title: Bio-applications of microrobotics
Abstract: マイクロロボティクスはマイクロスケールの微小物体を対象に,微小環境における操作と計測,自動化に関わる工学である.講演者は30年前に2本指で器用に操作を行うマイクロハンドの開発を開始し,画像処理技術や微小力計測センサを統合し,自動高速ハンドリング,細胞剛性計測などを行った.また,微小流路中で細胞を搬送し培養するマイクロフルイデクスなども併用し,オンチップ自動クローニングシステムの開発や,人工3次元細胞組織のアセンブリなどを,バイオや医学分野の研究者と連携して実施している.本講演ではこれら一連の研究開発成果を紹介するとともに,今後の研究課題についても紹介する.

 

87th Seminar

Date and Time: December 18 (Fri.), 2020, 13:00 – 14:30
Place: Online (Zoom)
Speaker: Rika Numano (Associate Professor, Department of Applied Chemistry and Life Science, Electronics-Inspired Interdisciplinary Research Institute, Toyohashi University of Technology)
Chair: Assist. Prof. Atsushi Nakamura
Title: Spatiotemporal Photoactivation of input pathway in circadian rhythms using Light-Gated Glutamate Receptor
Abstract: 我々は、これまで、照射する光の波長により化合物の骨格構造が変化する光反応性人工化合物Maleimide Azobenzene Glutamic acid (MAG)を合成し、これを用いて、神経活動を制御する実験系を確立している。MAGという化合物は,、①グルタミン酸受容体のリガンド結合部位の付近に結合し、②UV領域の光でシス体となり、可視領域の光でトランス体となるアゾベンゼン構造を骨格に有し、③グルタミン酸受容体のリガンドであるグルタミン酸を持ち、UV&可視領域の光を交互に照射することでグルタミン酸作動性神経活動を興奮させることができる。
一方、地球上の生物は、約24時間周期の概日リズムを持ち、これを用いて自らの生理機能や行動を約24時間周期で自律的に駆動し、明暗条件などの外界環境によりその位相をリセットする。哺乳類の概日時計の中枢は、脳内の視床下部に存在する視交叉上核(SCN)であり、そこでPeriod1(Per1)遺伝子をはじめとする時計遺伝子の約24時間周期の発現リズムによって、概日リズムが規定される。グルタミン酸受容体がSCN神経細胞のポストシナプス部位に発現し, 目から入ったインプットである光刺激がSCNのグルタミン酸受容体への刺激となり, Per1遺伝子が発現誘導されることが知られている。今回, MAGの改良型化合物を用いて、SCNの神経細胞を時空間特的に光刺激し、その後におこる概日リズムの変化を観察した。具体的には、Per1遺伝子の発現のタイミングをGFP(緑色蛍光タンパク質)レポーターやluciferase (ホタル蛍化学発光タンパク質) レポーターで観察できる組換えマウスの脳スライスを用いてタイムラプスにて観察した。その結果、SCNでは、概日リズムのインプット情報を様々に調整して、SCN全体として個々の細胞の時計機能がシンクロし、組織として強い自律的なペースメーカーの役割を担っていることが明らかになった。

 

86th Seminar

Date and Time: November 30 (Mon.), 2020, 13:00 – 14:30
Place: Online (Zoom)
Speaker: Genya ISHIGAMI (Associate Professor, Department of Mechanical Engineering, Faculty of Science and Technology, Keio University)
Chair: Asst. Prof. Shunta TOGO
Title: バリアを超える電動車いすを目指して- Cybathlonを通して学んだこと –
Abstract: Cybathlon(サイバスロン)とは,障がい者が先端技術に基づいた電動車いすや義手,義足などのアシスト機器を使って,日常生活に必要な動作やタスクをこなし,その達成度およびタイムを競う4年に1度の国際大会です.同大会はスイス連邦工科大学チューリッヒ校が主催しており,2016年の第1回大会では世界25カ国から66チームが参加し,さらに第2 回大会が2020年11月13日,14日にオンラインで各参加国を中継し,Global Editionとして開催されました.登壇者の所属組織である慶應義塾大学理工学部サイバスロンチームは,第2回大会の前哨戦として2019年5月に開催された電動車いす部門において,初参加ながら世界3位に入賞しました.
本講演では,サイバスロン電動車いす部門の概要と,慶大チームが開発した電動車いすを概説するとともに,第2回大会の結果を紹介します.また,サイバスロンという大会を通して学んだ「ものづくりにおける多様な価値観の重要性」について議論したいと思います.

85th Seminar

Date and Time: January 28 (Tue.), 2020, 13:00 – 14:30
Place: Multimedia Hall #306, Building E-3(Map No.27), UEC
Speaker: Yoich Miyawaki (Professor, Faculty of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications)
Chair: Assoc. Prof. Shunji SATO
Title: Ultra-fast acquisition of ultra-high field MRI signals: go and study abroad!
Abstract:  ヒト脳活動を高時空間分解能で計測し、解析する技術の開発は、ヒト脳における情報処理原理の理解において極めて重要です。ヒト脳活動を最も高精細に計測することができる方法としてfMRIが知られていますが、計測対象が血流であるため、高速な神経活動をとるうえで時間分解能が不足していると考えられています。こうしたこれまでの常識を打ち破るべく、私が現在挑戦している、超高磁場fMRI信号の超高速計測という新しい研究手法と最新の結果について紹介します。この研究を行うにあたって、アメリカ国立衛生研究所(National Institutes of Health)に1年余り留学する機会を得ました。この研究留学は、私の価値観を変革し、研究者としてのあり方を再考するうえで極めて大きな影響を与えるものでした。
本講演では、留学中に私が実施した実験結果の紹介とあわせて、あるいはそれよりも強調し、留学に至るまでの準備、現地での経験、今後の展開などをお話する予定です。きれいごとを抜きにした、ありのままの体験談としたい。海外での生活に少しでも興味のある教職員および学生はもちろん、興味が全く無い方にもぜひ来ていただき、私が思うところの「海外研修・留学のススメ」をお伝えできれば幸いです。

 

84th Seminar

Date and Time: January 10 (Fri.), 2020, 13:00 – 14:30
Place: Multimedia Hall #306, Building E-3(Map No.27), UEC
Speaker: Vasileios Tserolas (Researcher, Center of Neuroscience and Biomedical Engineering, The University of Electro-Communications)
Chair: Specially Appointed Prof. Shigeru TANAKA
Title: Spiking neural networks as a paradigm of artificial intelligence
Abstract: There is a long-lasting dream in creating artificial intelligence (AI). Today’s artificial intelligence is not yet there. The approach of today is to implement algorithms based on insights of human engineering. Hence, much effort is being invested into engineering new learning algorithms and information processing systems. The hope is that a right set of algorithms will be eventually created – making up a machine that will be able to learn on its own to the extent of becoming an AI. New general algorithms, once that could bring us closer to AI, do not seem to come out easily from such efforts. Some of the best general algorithms used today (e.g., deep learning) stem largely from 1980’s. The current AI technologies can do very well some things that require effort for a human (e.g., calculating prime numbers, searching databases) but have difficulties doing things that are for humans easy (e.g., perceiving, walking, navigating through space). So, what can we do? Is there any alternative or are we simply stuck with specialized AI?
For further developments of AI, we are in a need of using principles of biology to a higher degree than what we have been able to do so far. The new developments of AI must be based on a new theoretical approach on how biology and brain work resulting in a radically new view on what the nature of mental and cognitive operation is. Brains have evolved to control bodies in a very sophisticated way. Hence their abilities to quickly perceive the environment, rapidly detect statistical anomalies, control multiple degrees of freedom in real time, accumulate knowledge from many modalities, self-wire (learn) to optimize future behavior. When an animal navigates in the world, neurons can flexibly represent the position of the animal in a given environment, the composition of the environment, the head direction, the running speed, etc. These mental representations of the world are flexible and dynamic, determined and modulated by a range of environmental, behavioral, and neural parameters. In a similar way, to create biological-like AI it is necessary to mimic biology in respect to the levels of organization at which a biological agent adapts to its environment.
A good model problem for that is the control of an autonomous robot. Spiking neural networks (SNN) provide enormously rich expressing power but are not easy to control and very likely a pile of research will need to go into that field before first spiking chips will show amazing capabilities. Nevertheless, I believe that this is the right direction to go, in the long run.

83rd Seminar

Date and Time:  December 5 (Thu.), 2019, 13:00 – 14:30
Place: Multimedia Hall #306, Building E-3(Map No.27), UEC
Speaker: Nguyen Vu Trung (The Vice Director, National Hospital for Tropical Diseases, Vietnam)
Chair: Assist. Prof. Guaghao SUN
Title: Biomedical Engineering in Vietnam: Application and Future Collaboration
Abstract: Biomedical engineers work at the intersection of engineering, the life sciences and healthcare. The BME take principles from applied science (including mechanical, electrical, chemical and computer engineering) and physical sciences (including physics, chemistry and mathematics) and apply them to biology and medicine. Although the human body is a more complex system than even the most sophisticated machine, many of the same concepts that go into building and programming a machine can be applied to biological structures and diagnostic and therapeutic tools. A biomedical engineer is someone who analyzes and designs solutions to problems in biology and medicine, with the goal of improving the quality and effectiveness of patient care.
There is an increasing demand for biomedical engineers, due largely because of the general shift towards the everyday use of machinery and technology in all aspects of life. Biological knowledge combined with engineering principles to address medical needs has greatly contributed to the development of both life-changing and life-saving concepts and products such as: artificial organs; pacemakers; artificial hips; surgical robots; advanced prosthetics; and kidney dialysis. Even, for some kinds of diseases like infectious diseases, there are still a lot of needs for the BME to apply the technology for diagnosis, care and treament for patients. Since infectious diseases progress fast and have some simptom changes over the time. In addition, the possibility of transmission make the close contack risky for medical staffs and others. The application of non-contact approches could be of trend for the future in medical settings and home care.
Further more, in many LMIC, the medical training programs still lack the subjects of BME, so that later on, in health care settings, even in the big or national hospitals, there are not many biomedical engineers to take care of the machines, equipments.
In the future, the collaboration between the medical staffs and the biomedical engineers is impactul association not only for training, research but also for health care practices in order to bring the advances in technology for patients and community.

82nd Seminar

Date and Time:  November 29 (Fri.), 2019, 13:00 – 14:30
Place: Multimedia Hall #306, Building E-3(Map No.27), UEC
Speaker: Naoki TANAKA (Professor, Department of Biomedical Engineering, Toyo University)
Chair: Prof. Yoshiki KASHIMORI
Title: Causality indices and their application to biological systems
Abstract: 因果関係の概念は科学的研究にとって重要な概念の一つです.因果関係は,通常,緻密な計画に基づいた実験によって明らかにされます.一方,計画的な実験が容易でない場合もあります.近年,計測データ(特に時系列データ)のみに基づいて因果関係を推定する研究が盛んに行われています.セミナーでは,代表的な因果性指標であるGranger因果性,Transfer entropy, Convergent cross mapping 等を概観し,これらをヒトおよびマウス大脳皮質のネットワーク解析や脳血液量・心拍数・血圧等の揺らぎ関係解析等に応用した例を紹介します.

81st Seminar

Date and Time: November 28 (Thu.), 2019, 13:30 – 15:00
Place: Multimedia Hall #306, Building E-3(Map No.27), UEC
Speaker: Gerard Marriott (Professor, Department of Bioengineering, UC-Berkeley(University of California, Berkeley), USA)
Chair: Assoc. Prof. Shojiro MAKI
Title: Engineering new hydrogels for multiplexed detection of disease biomarkers and for passive release of medications
Abstract: I will present new findings from projects related to the engineering of hydrogels to detect disease biomarkers for at-home diagnostic devices, and for passive and long-term release of drugs to manage diseases of the eye. First, I introduce a novel bead-based immunocomplex entrapment assay (ICEA) and a related enzyme-linked ICEA (ELICEA) that allow for rapid and selective sequestration and entrapment of disease biomarkers with minimal needs for user-intervention and equipment. For example, in ICEA, target molecule-entrapment is achieved simply by injecting a bond-cleaving buffer, while in ELICEA, one also injects a chromogenic substrate. In both cases, sedimented beads generate brilliantly colored or fluorescent signals whose intensity correlates linearly with the amount of biomarker in the sample. In proof-of-practice studies, we used ICEA and ELICEA platforms to rapidly detect the kappa-light chain, a biomarker of the Bence-Jones disease, which we detected at a concentration that would correspond to an early stage of the disease. We also show the ICEA and ELICEA platforms can be used for multiplexed detection of biomarkers within individual beads. In the second part of my presentation, I will discuss a new type of hydrogel for long-term release of drugs to the eye, including glaucoma. In these studies, we use betadine, an FDA-approved medication to bring about specific chemical reactions in the eye that lead to the formation of drug-entrapped hydrogel from fluid precursors. Further optimization of the composition and structure of the hydrogel is used to delay the rate of drug release allowing passive and sustained release of the medication for up to 30 days. At the end of the therapy, the hydrogel is removed from the conjunctiva simply by bathing the eye in a dilute solution of cysteamine, which is also approved by the FDA to manage ocular conditions.

80th Seminar

Date and Time:  October 18 (Fri.), 2019, 13:00 – 14:30
Place: Multimedia Hall #306, Building E-3(Map No.27), UEC
Speaker: Takahiro Ushida (Professor, Multidisciplinary Pain Center and Institute of Physical Fitness, Aichi Medical University)
Chair: Assoc. Prof. Norihiro KOIZUMI
Title: Musculoskeletal pain and brain function changes
Abstract: 痛みは脳で経験する不快な感覚と情動体験であると定義されています.すぐに治る痛みであれば日常生活への影響は少ないですが、それが治らずに長引き治療抵抗性であるなどすると直接的な局所の障害にとどまらず,痛みに伴う身体の障害が疼痛行動も相まって我々の生活を大きく変えてしまいます.
特に我々は非常に治療に難渋する複合性局所疼痛症候群(以下CRPS)症例に着目し,その病態メカニズムについて研究を行ってきました.これまでの研究では,病期の長いCRPS患者では対側の視床の活動性が低下すること,疼痛部位に機械的な痛み刺激を加えた際にも視床の活動性の亢進が見られないことが明らかにされてきています.一方これらの患者では疼痛部位を触られているビデオを見る事で仮想的に痛みを経験させるだけでも非常に強い不快情動と前帯状回の活動を生じさせる事,アイトラッキングメガネを用いた研究ではこれらの患者では疼痛部位を視認せず避けたり,無視する傾向が観察されています.すなわち痛みは脳で記憶されたものでもあり,これらに伴う自動思考から生じる疼痛行動も2次性,3次性に身体機能障害(不動からの廃用や関節拘縮,筋萎縮など)を引き起こすことになると考えられます.近年,帯状回から脊髄後角への神経伝達経路も指摘されてきており,情動系が感覚に影響していくことについても考慮する必要があります.
我々は基礎研究で不動化モデル動物を作成し,廃用に伴う中枢神経系の機能変化について注目し研究を進めてきましたが,廃用動物では脳の感覚野のみならず運動系でも変化が生じるという報告もあります.従って今後は脳機能制御という面からの治療戦略を考えていく必要があります.

 

79th Seminar

Date and Time:  September 9 (Tue.), 2019, 13:00 – 14:30
Place: Multimedia Hall #306, Building E-3(Map No.27), UEC
Speaker: Takashi SHINOZAKI, (Research Scientist, CiNet(Center for Information and Neural Networks), Osaka University)
Chair: Prof. Hayaru SHOUNO
Title: Interpretation of a convolutional neural network as a brain-like information processing system
Abstract: 深層学習の基盤技術のひとつである畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, 以下CNN)は脳における情報処理機構をヒントに構成されたもので、従来の機械学習では困難であった、超多次元信号の解析可能な次元数への縮減を実現し、これによって人工知能技術の様々な対象への応用を可能としてきました。本講演ではCNNの内部動作を、脳における視覚情報処理と対比させることによって、その情報処理過程における意義について明らかにします。さらに超大規模なCNNの実現のために、より脳に近い、逆行伝播誤差を用いない学習法についても紹介します。