所属
大学院医学系研究科 附属神経疾患・腫瘍分子医学研究センター 細胞情報統合解析部門 特任助教
職名
特任助教
ナカムラ ケント
中村 絢斗
NAKAMURA Kento
研究キーワード 5
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計算論的神経科学
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確率過程
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最適化
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数理生物学
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化学走性
研究分野 3
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自然科学一般 / 生物物理、化学物理、ソフトマターの物理
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情報通信 / 数理情報学
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情報通信 / ソフトコンピューティング
経歴 4
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名古屋大学 大学院医学系研究科 特任助教
2026年9月 - 現在
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理化学研究所 脳神経科学研究センター 学振特別研究員PD
2026年4月 - 2026年8月
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理化学研究所 脳神経科学研究センター 基礎科学特別研究員
2023年4月 - 2026年3月
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独立行政法人日本学術振興会 特別研究員DC1
2020年4月 - 2023年3月
学歴 2
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東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻
2020年4月 - 2023年3月
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東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻
2018年4月 - 2020年3月
所属学協会 2
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日本数理生物学会
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日本神経科学学会
論文 6
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Quantification of Information Flow by Dual Reporter System and Its Application to Bacterial Chemotaxis 査読有り Open Access
Kento Nakamura, Hajime Fukuoka, Akihiko Ishijima, Tetsuya J. Kobayashi
Physical Review Letters 136 巻 頁： 108403 2026年3月
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Synaptic and potential fluctuations drive representational drift with differential effects on discrimination learning
Kento Nakamura, Keita Endo, Hokto Kazama
bioRxiv preprint 2025年10月
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Gradient sensing limit of an elongated cell with orientational control 査読有り
Kento Nakamura, Tetsuya J. Kobayashi
Physical Review E 110 巻 ( 6 ) 2024年12月
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Optimal sensing and control of run-and-tumble chemotaxis 査読有り Open Access
Kento Nakamura, Tetsuya J. Kobayashi
Physical Review Research 4 巻 頁： 013120 2022年2月
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Connection between the Bacterial Chemotactic Network and Optimal Filtering 査読有り Open Access
Kento Nakamura, Tetsuya J. Kobayashi
Physical Review Letters 126 巻 ( 12 ) 頁： 128102 2021年3月
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Adjacency-based regularization for partially ranked data with non-ignorable missing 査読有り Open Access
Kento Nakamura, Keisuke Yano, Fumiyasu Komaki
Computational Statistics & Data Analysis 145 巻 頁： 106905 2020年5月
MISC 5
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「見えない入力」から情報の流れを読み解く
中村絢斗, 小林徹也
現代化学664 巻 頁： 8 2026年7月
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大腸菌走化性運動における最適な感知と制御
中村絢斗, 小林徹也
生物物理(Web)63 巻 ( 6 ) 2023年
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拡張する感覚-におい・香り・嗅覚からの挑戦-細胞はどれくらい賢く匂いを嗅げるのか?-生体による化学情報感知の普遍的性質-
小林徹也, 中村絢斗
Aroma Research23 巻 ( 4 ) 2022年
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バクテリア化学走性と確率最適制御
中村絢斗, 小林徹也
システム/制御/情報66 巻 ( 9 ) 2022年
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生物物理学の進歩-生命現象の定量的理解へ向けて III.個体,進化レベル 大腸菌化学走性における感知・応答の情報論的な最適性
中村絢斗, 小林徹也
生体の科学72 巻 ( 3 ) 2021年
講演・口頭発表等 9
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Quantifications of information flow based on dual reporter systems and its application to bacterial chemotaxis
Kento Nakamura, Hajime Fukuoka, Akihiko Ishijima, Tetsuya J. Kobayashi
Quantitative Microbiology Symposium 2026年5月19日
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Quantifications of information flow based on dual reporter systems and its application to bacterial chemotaxis
Kento Nakamura, Hajime Fukuoka, Akihiko Ishijima, Tetsuya J. Kobayashi
OIST TSVP Program "Computational & Physical Understanding of Biological Information Processing" 2025年3月
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Synaptic fluctuation induces representational drift while preserving discriminability
Kento Nakamura, Keita Endo, Hokto Kazama
RIKEN CBS Co-Creation International Conference 2025年1月
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Synaptic fluctuation induces representational drift while preserving discriminability
Kento Nakamura, Keita Endo, Hokto Kazama
RIKEN CBS Annural Retreat 2024年11月
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Synaptic fluctuation induces representational drift while preserving discriminability
Kento Nakamura, Keita Endo, Hokto Kazama
Bernstein Conference 2024 2024年9月
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Discriminability-preserving representational drift with synaptic fluctuation
Kento Nakamura, Keita Endo, Hokto Kazama
Japanese Neural Network Society 34th Annual Meeting (JNNS2024) 2024年9月
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Preservation of discriminability despite representational drift : a theoretical discussion
Kento Nakamura, Keita Endo, Hokto Kazama
NEURO2024 2024年7月
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Quantifications of information flow based on dual reporter systems and its application to bacterial chemotaxis
Kento Nakamura, Hajime Fukuoka, Akihiko Ishijima, Tetsuya J. Kobayashi
14th European Conference on Mathematical & Theoretical Biology 2026年7月16日
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Optimal control of run‐and‐tumble chemotaxis under sensory noise and its biochemical implementation 招待有り
Kento Nakamura
Theoretical Biology Seminar 2024年8月7日
科研費 3
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確率過程に基づく動的な神経表現と連合学習の解析
研究課題/研究課題番号：26KJ0406 2026年4月 - 2029年3月
日本学術振興会 科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
中村 絢斗
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2024年 - 2026年
科学技術振興機構 戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X
中村 絢斗
担当区分：研究代表者
動物が世界を認識し行動する機能が神経回路の配線構造からどう立ち現れるかを探る上で、近年網羅的に明らかにされたショウジョウバエ脳のコネクトームデータは重要な手がかりをもたらしています。本研究では、配線構造に潜むパターンを活かして神経活動のダイナミクスを簡約化する低ランク神経回路理論を実際の生物に適用できるよう拡張することで、神経回路の機能を探索し実験検証するフレームワークの構築を目指します。
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分散的な推定・行動システムの最適性に基づく生物の探索行動の理解
研究課題/研究課題番号：20J21362 2020年4月 - 2023年3月
日本学術振興会 科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
中村 絢斗
本年度は、生物が推定効率を改善する可能性を定量的に調べるために、漸近的な設定において解析解の導出を試みた。推定効率を表す様々な指標が事後分布の汎関数として表せるため、事後分布の時間発展を表すフィルタリング方程式の定常解に着目することで、推定効率の定常値を求めることを目指した。生物のセンシングの文脈において、フィルタリング方程式の定常解は注目され始めているが、その導出方法は問題毎に個別的であり形状制御等の複雑な要素を取り入れる上では見通しの悪いところがある。そこで必要な仮定や問題間で共通する性質等がなるべく明確になるように整理することを試みた。
具体的にはフィルタリング方程式に現れるポアソンノイズをKramers-Moyal展開に基づいて拡散近似し、系全体の確率分布を周辺化することで事後分布の確率分布に整理して説明できることを見出した。これらの工夫に基づいて1次元上の化学走性の簡単な場合における定常誤差を導出できることを見出し、現在2次元上の化学走性の場合への適用を進めている。2次元上の化学走性モデルに適用する際の困難は、1次元上のモデルでは有限状態で表していた方向変数が実数値変数となるため、その上の関数として捉えられる事後分布が有限次元のベクトルでは表せなくなることである。既存研究においては事後分布の振る舞いを小数の変数に縮約して説明することで定常解を求めているが、その数理的な正当化は問題に個別の仕方であるかなされていなかった。現在、フィルタリング方程式の適切な変数変換と級数展開を組み合わせることで、事後分布の縮約を一般化しうる形で正当化できる可能性を見出しており、その結果に基づく定常解の導出を進めている。
担当経験のある科目 (本学以外) 1
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生物学
2025年7月 （千葉大学）