本研究の目的は、マウスの全脳活動を対象とした因果探索に量子コンピュータを適用することで、従来の古典的な因果探索手法では抽出困難な活動伝播の因果性を特定することを目的とした。具体的には研究分担者が開発した、量子カーネルを用いることで時間方向のサンプル数が少なくても因果探索を行えると期待できるqLiNGAM法を活用する（PLoS One 18:e0283933, 2023）。

そのためにまず、マウスの全脳活動を機能的核磁気共鳴撮像（fMRI）した時系列データを対象として因果探索に適した関心領域（ROI）を設定した。fMRI撮像したマウス全脳のvoxel数は120万以上と多すぎるために、そのままでは因果探索を実行できないからである。fMRIデータには、研究代表者が光遺伝学的にマウスの左脳海馬のCA1領域を人為的に活性化させてその応答を撮像したデータを用いた（PLoS One 10:e0121417, 2015）。そこで活動の起点である左脳の海馬CA1領域を含む5個程度のROIを選定した。その中には神経線維投射の観点からCA1の上流であるCA3領域や歯状回、CA1の下流に含まれる海馬台などを含めた。これらのROIを構築するために研究代表者が構築したマウスの柔軟な脳地図作成法を用いた（Scientific Reports 11:6234, 2021）。

その上で海馬CA1活動の伝播先を、古典的な因果探索アルゴリズムであるDirectLiNGAMと、量子アルゴリズムであるqLiNGAMとで解析した。その結果、CA1を起点とした活動伝播の因果関係が抽出された場合でも、神経線維投射とは逆向きの因果関係が得られたり（たとえばCA1領域→CA3領域→歯状回）、人為的に活性化したCA1領域が活動の起点ではなく終点として抽出されてしまう結果を得た。そのうえ因果探索の手法ごとに結果が一貫せず解釈が困難だった。

以上から光遺伝学的fMRIデータを因果探索するには特有の課題が存在することが判明した。fMRIデータは時間分解能が低く（0.6Hz）、光遺伝学的手法によって通常ではあり得ない大きさの脳活動を誘導したことを考慮にいれた計測や解析の工夫が今後必要である。
We applied quantum computing to the causal exploration of whole-brain activity in mice, aiming to identify causal relationships in activity propagation that are difficult to extract with traditional classical methods. Specifically, we utilized the qLiNGAM method, which employs quantum kernels to perform causal exploration even with a small number of time-direction samples (PLoS One 18:e0283933, 2023).

First, we set regions of interest (ROIs) suitable for causal exploration based on time-series data from functional magnetic resonance imaging (fMRI) of whole-brain activity in mice. The number of voxels in the fMRI images exceeded 1.2 million, making direct causal exploration infeasible. In the fMRI data, the CA1 region of the left hippocampus in the mouse brain was artificially activated using an optogenetic method (PLoS One 10:e0121417, 2015). Therefore, we selected approximately five ROIs, including the CA1 region, the upstream CA3 region, the dentate gyrus, and the downstream subiculum based on neural fiber projections. To construct these ROIs, we used the flexible annotation atlas (Scientific Reports 11:6234, 2021).

We then analyzed the propagation destinations of CA1 activity using both the classical DirectLiNGAM algorithm and the quantum qLiNGAM algorithm. The results showed that even when causal relationships were extracted from the activity propagation starting from CA1, they sometimes contradicted the neural fiber projections (e.g., CA1 region → CA3 region → dentate gyrus) or identified the artificially activated CA1 region as the end point rather than the starting point. Moreover, the results were inconsistent between the causal exploration methods, making interpretation difficult.

These findings indicate that there are specific challenges in using optogenetic fMRI data for causal exploration. The low temporal resolution of fMRI data (0.6 Hz) and the unusually large brain activity induced by optogenetic methods necessitate innovative approaches to measurement and analysis in future research.